Search Recommendations の設定

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• Einstein Search Recommendations で、先行入力検索をパーソナル化する方法を説明する。
  
• Einstein Search Recommendations の各機能を実装するために実行する必要があるカスタマイズについて説明する。
  
• Einstein Search Recommendations によって買い物客の体験がどのように向上するかを説明する。
  
• Einstein Search Recommendations で使用できるテストツールを挙げる。
  

検索の提案によって検索を改善する

マーチャンダイザーは、買い物客が求めているものを確実に見つけられるようにしたいと考えています。検索の提案は、買い物客が欲しい商品や、買い物客に表示する商品に誘導するのに効果的な機能です。Agentforce Commerce for B2C には、次の検索の提案が組み込まれています。

• 追加のフレーズ: 買い物客の入力内容に基づいて代替フレーズや関連フレーズを提案できます。
  
• カテゴリ: 検索の提案にカテゴリベースの結果が含まれ、買い物客が特定の商品カテゴリに直接アクセスするのに役立ちます。
  
• ブランド名: 買い物客はブランド名に基づく提案を受け取ることができるため、特定ブランドの商品をすばやく見つけるのに役立ちます。
  
• 商品: 商品を直接提案できます。多くの場合、ユーザーの検索クエリに最も関連性の高い一致が表示されます。
  
• コンテンツ: 商品に加えて、関連するコンテンツ (記事、ガイド、その他の情報リソースなど) を提案できます。
  

先行入力検索

買い物客が検索フィールドに入力し始めると、検索を完了するのに役立つ用語が表示されます。これには、提案、スペル修正、そのカテゴリまたはサブカテゴリに固有の完全な用語などがあります。

検索結果を向上させるために、提案がカテゴリ、ブランド、コンテンツなどのグループ別にリストされるように構成してから、その提案をカテゴリのランディングページやフレーズの検索結果などの特定のページにリンクさせることができます。また、提案と一緒に画像、商品カテゴリ、価格などが表示されるようにすることもできます。

Einstein Search Recommendations

Einstein Search Recommendations では、提案のうち買い物客と関連性が最も高いものを表示して、検索体験を向上させます。Einstein Search Recommendations を使用すると次のことが可能になります。

• 検索結果ページの放棄率を低下させる。
  
• 検索結果が 0 件になる可能性を最小限に抑える。
  
• ストアフロント検索での買い物客の満足度を高める。
  

Einstein Search Recommendations は、先行入力検索の提案をパーソナライズするのに役立ちます。サイトや買い物客の特定の検索から受け取った内部の検索アクティビティに AI アルゴリズムを適用します。このアルゴリズムは、買い物客との関連性が最も高い検索フレーズを特定し、推奨項目を生成します。

Einstein Search Recommendations では、検索結果をリアルタイムで更新します。更新は、買い物客の場所とデバイスタイプでサイト全体の検索アクティビティに基づいて行われます。たとえば、買い物客が「swe」と入力し、このセッションで「sweater」または「sweat pants」をまだ検索していない場合、Einstein Search Recommendations はそのデバイスと場所で「swe」で始まるフレーズを検索します。このデバイスと場所のレベルで十分なデータがあれば、Einstein Search でフレーズが返されます。十分なデータがない場合は、結果が見つかるまで広範なデータプールやデバイスで検索されます。

Einstein Search Recommendations で提案されるのは商品で、コンテンツではありません。コンテンツは、標準のコンテンツ検索機能を使用して表示できます。

機能と作業量

Search Recommendations をどのように実装するかは、どの機能を使用したいかによって異なります。以下は、Search Recommendations の機能を実装するために実行すべき作業 (と協力してもらう人) です。

ストアフロントのカスタマイズのうち、作業を要しない、または作業が低度の簡単な機能から着手できます。こうした低度のカスタマイズにより、検索の提案の関連性をすぐさま向上させることができます。買い物客ごとに検索の提案の関連性を改善するには、あらゆる機能を実装してください。

デベロッパーによって最近の検索フレーズは実装されていることから、よく使用される検索フレーズは実装作業が低度です。どちらの機能にも同様のデータ収集とレンダリングロジックを使用できます。

実装アプローチ

お使いの Agentforce Commerce for B2C Sandbox インスタンスを使って学習を進めている場合は、開始前に以下の前提条件を満たしていることを確認してください。

• Production (本番) インスタンスに Agentforce Commerce Einstein Search をリリースする。
  
• Production (本番) インスタンスでカタログと注文のフィードジョブを有効にする。
  
• アクティビティの追跡を有効にする。
  

Einstein Search Recommendations を実装するには、デベロッパーと Salesforce システム管理者のサポートが必要です。

ロール別の実装プランは次のとおりです。

マーチャンダイザー

• Business Manager で Einstein Search Recommendations を有効にする。
  

システム管理者

• 検索設定を Staging (ステージング) から Production (本番) と Development (開発) にレプリケートする。
  

デベロッパー

• 複数の提案が表示されるように検索の提案のタイルを拡大する。
  
• 最近の検索フレーズを実装する。
  
• よく使用される検索フレーズを実装する。
  

Business Manager で Search Recommendations を有効にする

検索の推奨を有効にする手順を開始する前に、次のことを実行してください。

• ストアフロントの先行入力検索が有効になっていることを確認する。先行入力検索を有効にすると、Einstein Search Recommendations ですぐに機能し始めます。
  
• ストアフロントで検索を実行し、結果を記録する。Search Recommendations を有効にした後、この結果を別のテストと比較します。
  

Search Recommendations を有効にするには、次の手順を実行します。

1. Business Manager で [App Launcher (アプリケーションランチャー)] をクリックし、[Merchant Tools (マーチャントツール)] | [Sites (サイト)] | [Search (検索)] | [Search Preferences (検索の環境設定)] を選択します。
   
2. [Einstein Search Recommendations] を選択します。
   
3. [Apply (適用)] をクリックします。
   

Einstein Search Recommendations の設定を適用したら、検索インデックスの再インデックス付けを行います。再インデックス付けは、新しい構成で検索機能を更新するために必要です。再インデックス付けにより、検索結果が正確なものになり、Einstein Search Recommendations で提供される拡張機能が反映されます。このプロセスにより、AI による推奨事項と改善を活用できるよう検索機能が最適化されます。

検索インデックスの再インデックス付けを行うには、次の手順を実行します。

1. Business Manager で [App Launcher (アプリケーションランチャー)] をクリックし、[Merchant Tools (マーチャントツール)] | [Site (サイト)] | [Search (検索)] | [Search Indexes (検索インデックス)] を選択します。
   
2. インデックス種別を選択します。この選択により、すべての検索インデックスが選択されます。
   
3. [Rebuild (再構築)] をクリックします。
   

Business Manager で検索インデックスが再構築されたら、システム管理者は Staging (ステージング) インスタンスから Production (本番) と Development (開発) へ検索設定をレプリケートできます。これで、よりパーソナライズされた推奨内容が買い物客に表示され始めます。検索を実行し、以前のテストの結果と比較してみてください。

検索の提案のタイルを拡大する

今回の例のストアフロントでは、すでに先行入力検索フライアウトメニューを使用 (検索ボックスを拡張) しています。検索フライアウトの検索バーのすぐ下に、[Search for (検索キーワード)] または [Did you mean (次のフレーズで検索しますか)] 機能があります。[Search Preferences (検索の環境設定)] で [Einstein Search Recommendations] を選択すると、フライアウトが有効になります。

サイトに先行入力検索フライアウトがない場合は、作成する必要があります。例については、Storefront Reference Architecture を参照してください。検索バーのすぐ下に [Search for (検索キーワード)] または [Did you mean (次のフレーズで検索しますか)] 機能がない場合は、フライアウトに getSearchPhraseSuggestions() メソッドを追加して、5 つのフレーズが返されるように設定します。Einstein Search Recommendations は ScriptAPI でのみ利用可能です。

Search Recommendations が機能していることの確認は、ボックスをオンにする前と、ボックスをオンにして再インデックス付けした後の特定の 3 文字の検索結果を比較することにより行えます。

最近の検索とよく使用される検索の実装

最近の検索機能とよく使用される検索機能を使用するには、次の API メソッドを先行入力フライアウトメニューに追加します。

• getRecentSearchPhrases(): 買い物客の最近の検索で多用されたフレーズを返します。
  
• getPopularSearchPhrases(): サイトで最もよく使用されるフレーズを返します。
  

検索インデックスのクエリテストツール

自動補完と検索用語修正に対する Einstein の有効性を評価するには、検索インデックスのクエリテストツールを使用できます。その方法を紹介していきましょう。

1. Business Manager で [App Launcher (アプリケーションランチャー)] をクリックし、[Merchant Tools (マーチャントツール)] | [Sites (サイト)] | [Search (検索)] | [Search Index Query Testing (検索インデックスのクエリテスト)] を選択します。
   

2. 検索用語を入力します (「shoes」(靴) など)。
   
3. 検索の自動修正を有効にします。
   
4. [検索] をクリックします。
   
5. インデックスのクエリテストツールに表示された結果を確認し、ストアフロントと比較して検索体験が一貫していることを確認します。
   

このツールは、Agentforce Commerce for B2C ストアフロント検索で使用する各種プロセッサーのパフォーマンスと結果を記録します。Search Recommendations を有効にすると、Einstein によって実行された自動修正が処理結果に表示されます。

クエリテストツールの下部に、検索フレーズと一致する商品がリスト表示されます。リストの上に、[Did you mean (次のフレーズで検索しますか)] という表示ラベルがあり、Einstein が生成した検索の提案が示されます。この提案には、先行入力検索フライアウトメニューに表示される内容も含まれます。提案は関連性が高いものから順に表示されます。

Search Recommendations を有効にした場合と無効にした場合のテストを実行して、結果を比較します。ストアフロントのエクスペリエンスを模倣するには、ストアフロントのパーソナライゼーション Cookie (cqcid) の値を設定する必要があります。検索のパーソナライズでは、ストアフロントのセッションから取得した Cookie 値によってユーザーが識別されます。Cookie 値は Einstein Search Recommendation の処理に必須です。

A/B テスト

サードパーティの A/B テストツールを使用して、Search Recommendations に A/B テストを実行します。Agentforce Commerce for B2C のネイティブの A/B テストツールは現在、Einstein Search Recommendations の A/B テストをサポートしていません。

Recommendation Validator

Commerce Cloud Recommendations Validator で Search Recommendations の結果を検査します。このツールは、Einstein 機能を使用するサイト上の推奨アクティビティと並べ替えルールを検証できるよう設計されています。ストアフロントでの買い物客とのインタラクション中における特定のイベントを検出、登録することにより、推奨機能が想定どおりに動作していることを確認します。詳細については、「Agentforce Commerce Recommendations Validator」 を参照してください。

次の単元

この単元では、Agentforce Commerce for B2C に組み込まれている検索の推奨機能について学習しました。リアルタイムのデータに基づいてパーソナライズされた推奨項目を買い物客に提示する Commerce Cloud Einstein Search Recommendations についても確認しました。次は、予測並べ替えについて学習します。

リソース

• Salesforce ヘルプ: 検索の提案