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サイト内検索エンジンにレコメンド機能を組み合わせるメリットとおすすめツール解説


サイト内検索エンジンの基礎と導入方法

多くの商品を取り扱うECサイトにとって、サイト内検索は欠かせない機能です。活用すれば、ユーザはスピーディに目的の商品を見つけられ、購入につながります。
一方、サイト内検索が最適化されていない場合、検索結果に表示される商品がユーザの意図と異なり、商品が見つけられないといった課題が生じます。

そこで今回は、サイト内検索と組み合わせて活用することで商品検索をサポートするなどのメリットも期待できるレコメンド機能について詳しく解説します。サイト内検索をより効果的に活用したい方、レコメンド機能について知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

パーソナライズされたAIレコメンド ユーザ体験を最適化
「GENIEE RECOMMEND」 ジーニーレコメンド
独自のアルゴリズムを駆使し、顧客一人ひとりに響くパーソナライズされた接客で多くのWebサイトで改善の声が届いています。

目次

サイト内検索エンジンの基礎と導入方法

サイト内検索エンジンの基礎と導入方法

サイト内検索エンジンとは、検索窓に入力されたキーワードをもとに商品やコンテンツを表示する機能です。ここからは、以下について詳しく解説します。

◾️|サイト内検索エンジンとは?
◾️|サイト内検索の導入方法

サイト内検索エンジンとは?

サイト内検索エンジンとは、検索窓に入力されたキーワードをもとにサイト内の情報を検索できる機能のことです。ECサイトの商品検索などにも幅広く活用されており、Amazonや楽天市場などをはじめとするECサイトで利用した経験がある方も多いのではないでしょうか。

サイト内検索エンジンを活用すれば、ユーザエクスペリエンスの向上が期待できます。
あるアンケート結果によれば、商品購入を目的にECサイトを訪れたユーザの9割が検索を行うと回答しています。
また、サイト内検索を活用した商品を見つけやすいECサイトであれば、検索をするユーザは他の経路と比較し購入率が約10倍増加するというデータもあります。
さらに、入力されたキーワードやユーザ行動を取得可能な機能があるサイト内検索もあり、取得したデータを分析すれば、ECサイトだけでなくさまざまなマーケティング活動に利用できます。

≫≫ サイト内検索とは?3つのやり方・導入方法から活用事例までを解説

サイト内検索の導入方法

導入方法は主に以下の3つが存在します。

1. Googleカスタム検索エンジン
無料で簡単に利用でき、画像を利用した検索や表記ゆれにも対応しているサイト内検索です。
ただし、有料オプションを利用しなければ、検索結果画面に自動で広告が挿入されたり、新規で作成されたページが検索結果へ反映されるまで時間がかかるなどのデメリットも存在します。

2. WordPress標準機能やプラグインを導入
利用しているサイトがWord Pressで作成されている場合、標準機能やプラグインの活用でサイト内検索の実装が可能です。しかし、標準機能ではカスタマイズ性が低かったり、プラグインを導入した場合は、キーワード検索など一つの検索方法に特化したものが多く、必要な機能が補えなかったりする場合があります。
必要な機能をそろえるために複数のプラグインを導入すれば、サイトの表示速度が遅くなり、離脱につながるなどのデメリットがあります。

3. ツールの導入
ASPが開発・提供している有料のサイト内検索ツールを導入するのも一つの手段です。
有料のサイト内検索ツールであれば、自社ECサイトにあった機能をカスタマイズして導入することができるため、ECサイトの売上を向上させたい場合は、有料のサイト内検索ツールを導入することをおすすめします。

≫≫ サイト内検索の導入方法と専用ツールを3つ紹介!選び方も徹底解説

≫≫ 【2024年最新】サイト内検索ツールおすすめ10選を徹底比較!成功事例から学ぶ選び方

レコメンド機能とは?

レコメンド機能とは?

レコメンド機能とは、ユーザのサイト内行動や閲覧・購入などのデータ、事前に設定した一定のルールにもとづき、各ユーザに合わせた商品などを提案する機能のことです。
ECサイトをはじめ動画やニュースサイトなど、多くのシーンで利用されています。

レコメンド機能は実店舗における販売員の役割を果たし、販売率の向上やクロスセル・アップセルが期待できます。
また、サイト内回遊率を高め、滞在時間を伸ばす効果もあるためSEOの評価を向上させることができます。さらに、ユーザ自身が気づいていない新たな商品との出会いや、検索をする手間の軽減につながり、ユーザエクスペリエンスを向上させられます。

ここからは、レコメンド機能における以下の点について詳しく解説します。

≫≫ レコメンドとは?機能の仕組みから導入するメリットを解説

◾️|レコメンド機能が求められる背景
◾️|レコメンド機能をサイト内検索に組み合わせるメリット

レコメンド機能が求められる背景

前述の通り、サイト内検索機能はユーザエクスペリエンスを向上させる効果が期待できます。上手に使いこなせば、多くの商品の中から自分の欲しい商品をスピーディに見つけられます。
また、多くの商品を扱っているECサイトにおいてユーザが本当に求めている商品や、自覚はないが関心がある商品についても閲覧してもらい、クロスセル/アップセルに活かしたい場合は、サイト内検索だけではなくレコメンド機能を組み合わせると効果的です。

例えば、サイト内検索でおすすめ商品を提示する場合、よく用いられる方法が新作や売上ランキングとしての商品表示です。
ただし、これだけではパーソナライズされた提案ができておらず、実店舗でおすすめの商品を目立つ場所に陳列する販売戦略と変わりありません。

レコメンド機能を使用することで、ユーザの購入した商品に関連した商品を提示することができるため、店頭販売にはない、よりパーソナライズされた提案が可能になります。

レコメンド機能をサイト内検索に組み合わせるメリット

レコメンド機能をサイト内検索に組み合わせれば、ユーザ一人ひとりにとってニーズの高いと予測される商品の提案が可能です。
レコメンド機能により、各ユーザが過去に閲覧・購入した商品などのデータを分析し、検索窓に入力されたキーワードと紐づけておすすめの商品を表示します。

シンプルなキーワードによる検索でも、よりユーザニーズに近い商品を検索結果の上位などに表示でき、ユーザエクスペリエンスの向上購入率の向上が期待できます。

サイト内検索にレコメンド機能が搭載されているおすすめツール

サイト内検索にレコメンド機能が搭載されているおすすめツール

レコメンド機能が搭載されているサイト内検索ツールは複数存在します。
ここからは、以下のおすすめツールに関して詳しく解説します。

◾️|GENIEE SEARCH
◾️|NaviPlusレコメンド
◾️|SyncSearch
◾️|ZETA RECOMMEND
◾️|コンビーズレコ
◾️|おてがるレコメンド

GENIEE SEARCH

GENIEE SEARCH

GENIEE SEARCHは、サイト内検索一筋19年を超えるビジネスサーチテクノロジ株式会社が提供するツールです。
大手企業や金融、官公庁など多くの企業で活用され導入社数900社以上、継続率99%の実績を誇ります。

商品画像と詳細ページへのリンクを表示したり、画像付きサジェスト機能など20種類以上の豊富な機能を組み合わせることが可能で、自社に合わせて最適なカスタマイズができる高度なサイト内検索機能です。
また、ランキング表示やGoogleアナリティクスとの連携、ecforceや‎ebisumart、Shopifyなど多種多様なECカートとも連携可能です。

レコメンド機能導入事例

GENIEE SEARCHのレコメンド機能を導入している株式会社ジーニーは、採用サイトにレコメンドオプションを追加しています。
ユーザが閲覧したコンテンツを分析し、関連した「事業紹介」「数字で見るGENIEE」「社員インタビュー 」などのコンテンツをページ下部にレコメンド表示しています。
新たなコンテンツの提案でユーザに気づきをあたえるとともに、サイト内の回遊促進に貢献しています。
また、JavaScriptタグの貼り付けで実装できるGENIEE SEARCHを利用すれば、自社システムの開発や改修が不要なため、手軽でスピーディーに導入が可能です。

≫≫ 導入事例:株式会社ジーニー様(採用サイト)

パーソナライズされたAIレコメンド ユーザ体験を最適化
「GENIEE RECOMMEND」 ジーニーレコメンド
独自のアルゴリズムを駆使し、顧客一人ひとりに響くパーソナライズされた接客で多くのWebサイトで改善の声が届いています。

NaviPlusレコメンド

NaviPlusレコメンド

サービス提供開始から13年以上、500サイトを超える導入実績があるNaviPlusレコメンドは、ナビプラス株式会社が提供するレコメンドエンジンです。
「行動履歴」、「導線」、「アイテム属性」、「属性」を考慮し、各ユーザに合わせた最適な商品提案が可能です。
NaviPlusレコメンドは、AIによる自動最適化機能も実装しているため、マーケティング経験者がいなくても安心して利用可能な点も魅力です。さらに、以下の機能との連携も可能です。導入や運用支援サポートも充実しており、最適な実装方法の提案や技術サポート、他社・先進事例をもとにした改善・活用提案も受けられます。

サイト内検索
レコメンド機能で取得・分析したアイテムデータや行動履歴データを連携し、より活用しやすいアイテム検索を可能にします。

メールデータ連携
レコメンド機能で生成したコンテンツを記載したメール配信が可能です。

リターゲティングメール
かご落ち対策などに有効なメール配信が可能です。

Web接客
レコメンド機能で生成したコンテンツをポップアップで表示します。

≫≫ NaviPlusレコメンドの詳細はこちら

SyncSearch

SyncSearch

SyncSearchは、株式会社SyncThoughtが提供する全文検索対応のハイスピード・高精度なサーチエンジンを搭載したツールです。
外部システムとの連携や導入先サイトに合わせたデザインの調整など、柔軟に対応可能です。業種や業態、規模を問わず、多種多様な企業で利用され、250社以上の導入実績を誇ります。

以下のような基本的なサイト内検索機能はもちろん、多言語対応やドメイン横断検索も利用できるため、海外展開している場合や、複数のECサイトを運営している企業も安心です。

SyncSearchの基本機能
サジェスト表示 表記ゆれ対策 カテゴリ絞り込み検索
ドリルダウン絞り込み検索 関連キーワード表示 サムネイル表示
キーワードランキング アイコン表示  –

また、おすすめリンク表示機能を活用すれば、ユーザが入力した検索キーワードと連動させたPRや新商品などの情報を検索結果に表示できます。

≫≫ SyncSearchの詳細はこちら

ZETA RECOMMEND

ZETA RECOMMEND

ZETA RECOMMENDは、ZETA株式会社が提供するレコメンドエンジンです。
「購買履歴」、「閲覧履歴」、「検索履歴」などの行動履歴をもとにユーザごとの特徴を機械学習で分析し、リアルタイムでおすすめ商品を表示できます。

ユーザのリアルタイムな行動と、蓄積された情報にもとづく機械学習の両面から、各ユーザに合う商品を提案できます。既存のサイトに導入できるため、コストや手間を抑えリスクを軽減することができます。
メールや広告配信、SNSなどの外部システムにデータを連携できるのも嬉しいポイントです。さらに、ZETA株式会社では以下のツールも開発しています。

ZETA RECOMMENDの基本機能
サイト内検索機能 レビューや口コミ・Q&A機能 ハッシュタグ活用機能
ドリルダウン絞り込み検索 OMO・DXソリューション サイト内広告機能
予測・パーソナライズソリューション  –  –

上記と組み合わせれば、さらなる効果が期待できます。

≫≫ ZETA RECOMMENDの詳細はこちら

コンビーズレコ

コンビーズレコ

コンビーズレコは、株式会社コンビーズが提供するレコメンドサービスです。
業界最大級である20,760社以上の導入実績を誇ります。タグを設置するだけの簡単導入が可能で、最短3日で以下のレコメンド機能が利用できます。

コンビーズレコの基本機能
閲覧情報からのレコメンド 購入情報からのレコメンド 関連商品のレコメンド
定期購入商品のレコメンド 新着商品の表示 ランキング表示
掘り出し物表示  –  –

また、かご落ちや閲覧落ちなどに対しメールを送信できる機能もあります。効果的に活用すればメールマーケティングにより、リピート率向上が期待できるでしょう。

≫≫ コンビーズレコの詳細はこちら

おてがるレコメンド

おてがるレコメンド

おてがるレコメンドは、ヴォイス株式会社が提供するレコメンドエンジンです。
レコメンド商品の自動表示だけでなく、ランキングや閲覧履歴ピックアップの表示が可能です。
また、利用しているメール配信システムを活用し、ユーザごとに最適化された商品レコメンドや、ランキングの表示などが可能です。

導入は管理画面で生成されるタグを設置するだけで簡単に実装可能です。設定から操作方法までの詳細なマニュアルが準備されており、必要に応じてメールサポートも受けられます。

≫≫ おてがるレコメンドの詳細はこちら

サイト内検索レコメンド機能まとめ

サイト内検索レコメンド機能まとめ

今回は、サイト内検索エンジンの概要や導入方法、レコメンド機能の概要、サイト内検索と組み合わせるメリットやおすすめツールなどについて解説しました。

サイト内検索機能は、ECサイトなどに欠かせない機能です。
しかし、サイト内検索機能によっては検索キーワードにヒットする商品が多く、検索結果の中からユーザに合う商品が選択できないなどの課題があります。
レコメンド機能を組み合わせて活用すれば、閲覧や購入などのデータを分析した上で各ユーザに合わせた商品を表示でき、ユーザの商品検索をサポートすることができます。
本記事で紹介したツールを参考に、サイト内検索とレコメンド機能を組み合わせ、ECサイトの売上向上を目指しましょう。

パーソナライズされたAIレコメンド ユーザ体験を最適化
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