デジタルの世界は常に変化しており、検索技術は基本的なキーワード検索から長い道のりを歩んできた。そして今、AI（人工知能）と大規模言語モデル（LLM）が、（理論上は）さらに優れた検索結果を提供するために脚光を浴びている。
今日のEコマース・ブランドにとって、これは何を意味するのだろうか？おそらく、ハイブリッドなアプローチだろう。
しかし、その前に、ここで簡単なリフレッシュを...。
サーチの歴史
キーワードの時代
検索がキーワードのすべてだった頃を覚えているだろうか？最初の（そして今では時代遅れの）検索エンジンは、クエリをインデックスされたアイテムにマッチさせるために統計的な方法を使用していた。
JumpStationやAltaVistaのようなウェブ検索プロバイダーは高速で、完全一致の検索には適していましたが、ロングテールのクエリや同義語、概念には苦労していました。そこで私たちは、同義語生成のようなAI主導の機能を追加し、より良いものを作り始めました。
セマンティック検索に入る
セマンティック検索エンジンは、自然言語処理(NLP)技術を使い、単語やフレーズの背後にある意味を理解するために登場した。セマンティック検索エンジンは、単にキーワードをマッチさせるのではなく、より広範なクエリに対してより正確な検索結果を提供するようになった。
例えば、「世界で一番高いビルは？
この検索を文字通りに処理すると、ユーザーの検索クエリと一致するキーワード要素を持つウェブ・プロパティに限定されるため、「TallestBuildingInTheWorld.com」は大勝利となる！しかし、意味的には、我々はユーザーの意図を知り、彼らが求めている特定の情報を知っている。
だから、検索エンジンは本題に入るのがうまくなった。
AIとLLMがパーティーに参加
AI主導の検索では、クエリ処理、検索、ランキングに様々な機械学習技術を使い始めた。GPTのような大規模な言語モデルは、自然言語のテキストをより効果的に理解し、処理するのに役立ち、検索においてAIを普及させた。
グーグルのような企業は、LLMがクエリと結果を比較するためのベクトルを作成し、検索体験をより良いものにする技術を開発した。
OpenDataScience.comの素晴らしい例をご覧ください。一般的なクエリーワードがあるとしよう："cat"、"chicken"、"apple"。このようにベクトルに変換することができます：
ベクトルとは、単語やフレーズが何であるかを表す魔法のコードのようなものだ。単語をベクトルに変えると、そのマジックコードを比較することで、似たような単語やフレーズを簡単に見つけることができる。
ジェネレーティブAIの台頭
OpenAIのChatGPTやGoogleのBardのようなジェネレーティブAIは、ユーザーが検索結果のページをスクロールする代わりに、自然言語で質問し、直接回答を受け取ることを可能にすることで、検索を次のレベルに引き上げる。この新しいテクノロジーは、クエリごとにユニークなパーソナライズされたコンテンツを作成し、パブリッシャーが作成するコンテンツの種類に影響を与える可能性がある。
ジェネレーティブAIは、視聴者の行動を変化させ、新たな商業モデルを生み出すことで、メディアのエコシステムにも影響を与える可能性がある。検索に革命を起こし、オンラインでの情報消費方法を変える可能性がある一方で、業界は生成されたコンテンツの精度と質を向上させるためにまだやるべきことがある。
eコマース・ブランドを未来に備える
企業組織にとって、「ブラックボックス」のようなAIソリューションがあれば、設定さえすればすぐに利用できるという余裕はない。むしろビジネスリーダーは、企業全体の適切な場所にAIを効率的に導入できるパートナーと協力する必要がある。
ここでは、私がお手伝いしている戦略をいくつかご紹介しよう。
ハイブリッド計画
最適な小売業者のサイト体験は、キーワード検索とベクトル検索の両方の長所を組み合わせ、ユーザーに素晴らしい体験を提供する。ハイブリッド検索は、完全一致や単純なフレーズに対して高速かつ正確である一方、ベクトル検索はロングテールのクエリを改善し、より関連性の高い結果を提供します。
マーケティングチームとマーチャンダイジングチームは、両方のユースケースに対応する商品詳細ページを作成する必要があります。見出し、箇条書き、説明文におけるキーワードの関連性は依然として重要です。また、検索エンジンが適切な関連クエリに貴社の製品を配置できるように、セマンティックに関連するテキストを含める必要があります。
例えば商品詳細ページ（PDP）は、"旅行用コーヒーマグカップ "や "漏れないコーヒーマグのベストブランドは？"といったクエリに対応する必要がある。
ジェネレーティブ・サーチに対応
ジェネレーティブ検索が普及するにつれ、ロングテールや自然言語のクエリに最適化されたコンテンツの作成について考えましょう。商品説明、ソーシャルメディアチャンネル、ブログの投稿は、この新しい検索トレンドに対応できるよう、情報豊富で会話的なものにしましょう。
ユーザーがAIクエリに入力する可能性のある一般的な質問やプロンプトについて考え、コピーで明確かつ簡潔な答えを作りたい。
情報収集と適応の準備
ニューラルハッシュ（ステロイドの検索ベクトル）やジェネレーティブAIなど、新たな検索テクノロジーに注目しましょう。eコマースの検索体験を向上させる新しいツールやプラットフォームの最新情報を入手し、変化を受け入れる準備をしましょう。
このプロセスは急速に進んでいるため、柔軟性と適応性を持つことが重要である。そして忘れてはならないのは、AIを活用する具体的なユースケースはユニークであるということだ。万能のものは存在しないのだ。
AIと機械学習の専門家を迎え入れる
AIや機械学習の専門家と協力し、高度な検索テクノロジーの複雑な世界をナビゲートします。この投資により、より充実したユーザー体験を提供し、競合の一歩先を行くことができます。
Pacvue 私たちのチームは、競争力と収益性を維持するために必要となるAI技術のナビゲートについて、最大手のブランドや代理店と提携し、日々取り組んでいます。私たちの第一人者である専門家のために業界の変革を理解したい場合は、私たちのチームに連絡してください。
