ユーザーの行動シグナル

世界最大の組織の数々から信頼されています

ユーザーの行動データ

シグナルとは?

人がクリックするもの、しないもの。カートに入れたもの、入れなかったもの。最終的にダウンロードするもの。マウスのカーソルを当てたアイテムでさえも含まれます。

FUSIONでのシグナルの使用について詳しく読む

シグナルがレリバンシーに与える影響を確認

検索は、十分な選択肢を提供しつつ(再現性)、最もレリバンシーの高い結果(正確さ)を提供するという絶妙なバランスの上に成り立っています。シグナル(およびFusion)はどちらにも役立ちます。

シグナルがレリバンシーにどのような影響を与えるのかを見る

シグナルキャプチャとユーザーの行動分析に頼っているあらゆる検索アプリにとって、オートコンプリートはなくてはならない機能です。Fusionは、コンテンツとユーザーシグナルに基づいて、最もレリバンシーの高い先行入力のオートコンプリート提案を生成してランク付けする複数のアルゴリズムを搭載しています。

Fusionのシグナルを使用したオートコンプリート

シグナルはどのようにランキングに影響を与えるのか

ユーザーの行動データを捉え、ランキング学習のようなランキングアルゴリズムを使用することで、各ユーザーによりパーソナライズされたレリバンシーの高い検索体験を提供する方法をご紹介します。

手に負えないルールと闘っていますか?

ルールベースのシステムではなくシグナルベースの処理を選択しましょう。IDCが「シグナルは、ユーザーが次に取るべき最適な行動のためにレリバンシーの高い検索およびレコメンデーションを提供する」と言及した理由をご紹介します。

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ユーザーシグナルにインデックスを作成する方法

あらゆる種類の行動データに、ドキュメントのようにインデックスが作成されます。シグナルは二次的なコレクションとしてインデックスが作成されますが、それらは一次的なコレクションにリンクされています。

インデックスの作成について詳しく見る

 

Solrをご利用ですか?データエンジニア向けにFusionでシグナルを保存する方法の基礎をご紹介します。

実社会のeコマースデータセットを使用して、Fusionプラットフォームが、製品カタログ上で迅速かつ大幅に検索結果を向上させるために検索クエリのログから届けられたシグナルを活用する方法をご覧ください。

データエンジニア向けの基礎

Fusionが行動シグナルを活用する方法

Fusionは以下のような外部ソースからのシグナルを使用してクエリを的確にパーソナライズできます。

 

  • 認証済みの個人(例:検索、クリック、保存されたドキュメント)
  • 過去の行動(例:過去の訪問回数、クエリおよびクリックパターン)
  • 自然言語処理
  • 場所(座標や地域的近似)および言語
  • タイムスタンプ
  • デバイスの種類(例:オペレーティングシステム、スクリーンサイズ、ユーザーエージェント、モバイル vs デスクトップ、IP/ネットワーク)
  • ワークフロー内のユーザー段階
  • ユーザーの役割(例:組織図)およびその他の自身で供給した情報
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デジタルコマース向け

「米国では、インターネットを使用している成人の36%が、小売業者はよりパーソナライズされた体験を提供するべきだと回答しています」 (Forrester)

顧客は自分が何がほしいのかを知っています。けれども、あなたが使う名前とは違う名前で呼んでいるかもしれません。ヘッドアンドテール分析は、自動的に類義語を検出し、顧客の意図を理解し、クエリを修正します。

デジタルコマースについて詳しく見る

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デジタルワークプレイス向け

「85%の社員は、職場で進んで物事に取り組んでいるわけではありませんが、積極的にさぼることもしていない状態です。」 (Gallup)

組織内でも、用語体系は変わることがあります。ヘッドアンドテール分析は、類義語検出を自動化し、クエリを修正します。そのため、ユーザーは必要なものを見つけ、エンゲージメントを継続し、行動を起こすのです。

デジタルワークプレイスについて詳しく見る

AI駆動による検索の要素

拡張知能 Augmented Intelligence

知能は人口的なものは何もありません。拡張知能とは、AIが人間の判断を置き換えるのではなく、拡張することです。

機械学習 Machine Learning

機械学習と検索エンジンが、いかに顧客と従業員にとってパワフルな体験を生み出す素晴らしい組み合わせであるかを学びます。

クラスタリングおよび分類 Clustering & Classification

クラスタリングおよび分析アルゴリズムは、どのように従業員と顧客の検索体験を向上できるのでしょう。

クエリ分析 Query Analysis

パフォーマンスの低いクエリはすべての人を悩ませます。ヘッドアンドテール分析はその悩みを解決します。

シグナルキャプチャおよびユーザーの行動 Signal Capture & User Behavior

ユーザーは継続的に何が好きで、何が嫌いなのかを伝えてきています。あなたはその声に耳を傾けていますか?

ファセット Faceting

自分が何を探しているのか(ほぼ)正確に把握しているのは一部のユーザーです。ファセットはクエリごとに、すべてのユーザーにより正確な検索結果をまとめて提供します。

インデックス作成 Indexing

最高の検索アプリケーションは、企業のすべてのデータにインデックスを作成し、1つの統一された検索体験をもたらします。

ハイパーパーソナライゼーション Hyper-Personalization

パーソナライゼーションとは、それぞれ名前を持つ一人の人間として、ユーザーの要望に対処することです。ハイパーパーソナライゼーションでは、彼らが本当は何を望んでいるのかを明らかにします。

自然言語検索 Natural Language Search

もし人間同士が会話するのと同じようにコンピューターと話すことができたらどうでしょう。 自然言語検索はそれを実現します。

Fusionを使用してAI駆動によるアプリを構築

最高の検索とデータディスカバリーアプリを作成する準備はできていますか?Fusionがどのように御社のお役に立つのか、また、当社のチームがAI、機械学習、および深層学習を活用して顧客を驚かせ、従業員に力を与えた方法について、詳しくご説明いたします。お気軽にお問い合わせください。

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