Web の初期の頃、検索バーは贅沢品で、クリックして移動するには「大きすぎる」とサイトに追加されました。私たちはこれを本の巻末の索引、つまり特定のページを指す単語の文字通りのアルファベット順のリストのように扱いました。著者が使用した単語を正確に入力すると、必要な情報が見つかりました。そうしないと、デジタル的な行き止まりのように感じられる「0 件の結果が見つかりました」という画面が表示されます。 25 年経った今でも、検索バーを使用する人間の配線が根本的に変更されているにもかかわらず、私たちは 1990 年代のインデックス カードのように機能する検索バーを構築しています。今日、ユーザーがあなたのサイトにアクセスし、グローバル ナビゲーションで必要なものを数秒以内に見つけることができなかったとしても、ユーザーはあなたの分類法を学ぼうとはしません。彼らは検索ボックスに向かいます。しかし、そのボックスが彼らを失敗させ、特定のブランド語彙の使用を要求したり、タイプミスを罰したりすると、すべてのUXデザイナーが夜も眠れなくなるようなことをすることになります。彼らはあなたのサイトを離れ、Google にアクセスし、site:yourwebsite.com [クエリ] と入力します。さらに悪いことに、クエリを入力しただけで競合他社の Web サイトにアクセスしてしまうこともあります。私は個人的に、サイトの検索ではほぼ毎回 Google を使用します。 これがサイト検索のパラドックスです。これまで以上に多くのデータと優れたツールがある時代において、社内の検索エクスペリエンスは非常に貧弱であることが多く、ユーザーはローカル サイトの 1 つのページを見つけるために数兆ドル規模のグローバル検索エンジンを使用することを好みます。情報アーキテクトおよび UX デザイナーとして、私たちはなぜ「ビッグボックス」が勝つのか、そしてどうすればユーザーを取り戻すことができるのかを考えなければなりません。 「構文税」と完全一致の死 サイト検索が失敗する主な理由は、私が構文税と呼んでいるものです。これは、データベースで使用した文字列を正確に推測するようユーザーに要求するときにユーザーに課す認知的負荷です。 Origin Growth on Search vs Navigate による調査によると、ユーザーの約 50% がサイトにアクセスするとすぐに検索バーに移動します。たとえば、すべてが「ソファ」に分類されている家具サイトにユーザーが「ソファ」と入力しても、サイトから何も返されなかったとしても、ユーザーは「ああ、同義語を試してみるべきだ」とは考えません。彼らは「このサイトには私が望むものがない」と考えます。 これは情報アーキテクチャ (IA) の失敗です。私たちは、物 (単語の背後にある概念) ではなく、文字列 (リテラルの一連の文字) を照合するようにシステムを構築しました。ユーザーに私たちの内部語彙を強制的に一致させると、彼らの脳力に負担がかかります。
Google が勝つ理由: 力ではなく、コンテキストだ 「Google のエンジニアリングには太刀打ちできない」と手を上げて言うのは簡単です。しかし、Google の成功は単なる力によるものではありません。それは文脈を理解することです。私たちは検索を技術的なユーティリティとして扱うことが多いですが、Google は検索を IA の課題として扱います。 Baymard Institute のデータによると、電子商取引サイトの 41% は基本的な記号や略語さえもサポートできず、そのためユーザーは 1 回の検索失敗でサイトを放棄することがよくあります。 Google が勝ったのは、ステミングと見出し語化を使用しているためです。「実行中」と「ラン」を認識する IA 技術は同じ意図です。ほとんどの内部検索はこのコンテキストを「無視」しており、「ランニング シューズ」と「ランニング シューズ」をまったく別のものとして扱います。 サイト検索で単純な複数形やよくあるスペルミスを処理できない場合、事実上ユーザーに人間としての税金を課していることになります。
「たぶん」の UX: 確率的な結果を考慮したデザイン 従来の IA では、ページがカテゴリにあるか、カテゴリに属していないかの 2 値で考えます。検索結果は一致するか不一致になります。ユーザーが現在期待している最新の検索は確率的です。それは「信頼レベル」を扱います。 Forresters によると、検索が機能する場合、検索を使用するユーザーは、使用しないユーザーに比べてコンバージョンに至る可能性が 2 ～ 3 倍高くなります。また、電子商取引サイトのユーザーの 80% は、検索結果が悪かったためにサイトを離脱しています。 私たちはデザイナーとして、中間点を目指してデザインすることはほとんどありません。 「結果が見つかりました」ページと「結果なし」ページをデザインします。私たちは最も重要な状態、つまり「もしかして？」を見逃しています。州。適切に設計された検索インターフェイスでは、「あいまい」一致が提供される必要があります。 「結果が 0 件見つかりました」という冷たい画面の代わりに、メタデータを使用して「『エレクトロニクス』では見つかりませんでしたが、『アクセサリ』では 3 件の一致が見つかりました」と伝える必要があります。 「もしかしたら」を想定してデザインすることで、ユーザーをフローに留めておくことができます。 ケーススタディ: 「目に見えない」コンテンツのコスト なぜ IA が燃料となるのかを理解するには検索エンジンでは、データが舞台裏でどのように構造化されているかを確認する必要があります。私は 25 年間の実務を通じて、ページの「見つけやすさ」が構造化されたメタデータに直接結びついていることを見てきました。 私が働いていた大規模企業では、5,000 を超える技術文書があったと考えてください。すべてのドキュメントの「タイトル」タグが人間が読める名前ではなく内部 SKU 番号 (例: 「DOC-9928-X」) だったため、内部検索では無関係な結果が返されていました。 検索ログを確認したところ、ユーザーが「インストール ガイド」を検索していることがわかりました。このフレーズは SKU ベースのタイトルに含まれていなかったため、エンジンは最も関連性の高いファイルを無視しました。私たちは、SKU を人間の言語にマッピングする一連の標準化された用語である管理語彙を実装しました。 3 か月以内に、検索ページからの「離脱率」は 40% 減少しました。これはアルゴリズムの修正ではありませんでした。それはIAの修正でした。これは、検索エンジンが提供する地図と同じくらい優れていることを証明しています。 社内の言語ギャップ UX での 20 年間を通じて、私は繰り返し起こるテーマに気づきました。それは、社内チームが「知識の呪い」に悩まされることが多いということです。私たちは自分自身の社内用語、またはビジネス用語と呼ばれることもある言葉にどっぷりと浸かりすぎて、ユーザーが自分たちの言語を話さないことを忘れてしまいます。 私はかつて、サポート センターへの大量の電話に悩まされていた金融機関と仕事をしました。ユーザーは、サイト上で「ローン返済」情報が見つからないと不満を抱いていた。検索ログを見ると、「ローン返済」が 1 位の検索語であり、ヒット件数はありませんでした。 なぜ？なぜなら、金融機関のIAチームがすべての関連ページに「ローンリリース」という正式な用語を付けていたからだ。銀行にとって、「返済」はプロセスですが、「ローン解除」はデータベース内の「物」である法的文書でした。検索エンジンはリテラルの文字列を探していたため、ユーザーの切実なニーズと企業の公式ソリューションを結びつけることを拒否しました。 ここでは、IA プロフェッショナルが翻訳者として機能する必要があります。非表示のメタデータ キーワードとして「ローン返済」をローンリリースページに追加するだけで、数百万ドル規模のサポートの問題を解決できました。より高速なサーバーは必要ありませんでした。もっと共感的な分類法が必要でした。 4 段階のサイト検索監査フレームワーク Google から検索ボックスを取り戻したい場合、単に「設定したら忘れる」だけでは済みません。検索を生きた製品として扱う必要があります。検索エクスペリエンスを監査し、最適化するために私が使用しているフレームワークは次のとおりです。 フェーズ 1: 「結果ゼロ」の監査 過去 90 日間の検索ログを取得します。結果がゼロだったすべてのクエリをフィルターします。これらを 3 つのバケットにグループ化します。
真のギャップ ユーザーが望んでいるのに、あなたが単純に持っていないコンテンツ (コンテンツ戦略チームへのシグナル)。 同義語 ギャップあなたが持っているが、ユーザーが使用しない言葉で説明されているコンテンツ (例: 「ソファ」と「カウチ」)。 フォーマットのギャップユーザーは「ビデオ」または「PDF」を探していますが、検索では HTML テキストのみがインデックスされます。
フェーズ 2: クエリの意図のマッピング 最も一般的なクエリの上位 50 件を分析します。ナビゲーション (特定のページを探している)、情報 (「ハウツー」を探している)、またはトランザクション (特定の製品を探している) ですか?検索 UI はそれぞれで異なるはずです。ナビゲーション検索では、結果ページを完全にバイパスして、ユーザーを目的地に直接「クイックリンク」する必要があります。 フェーズ 3: 「ファジー」マッチング テスト 上位 10 製品を意図的に誤って入力します。複数形、よくあるタイプミス、アメリカ英語とイギリス英語の綴りを使用してください (例: 「Color」と「Colour」)。検索がこれらのテストに合格しない場合、エンジンには「ステミング」サポートがありません。これは、エンジニアリング チームに推奨する必要がある技術要件です。 フェーズ 4: UX のスコープ設定とフィルタリング 結果ページを見てください。実際に意味のあるフィルターを提供しているのでしょうか?ユーザーが「靴」を検索すると、サイズと色のフィルターが表示されるはずです。一般的なフィルターは、フィルターがないのと同じくらい悪い場合があります。 検索ボックスを取り戻す: IA プロフェッショナルのための戦略 Google への流出を止めるには、「ボックス」を超えて足場に目を向ける必要があります。 ステップ A: セマンティック スキャフォールディングを実装します。リンクのリストを返すだけではありません。 IA を使用してコンテキストを提供します。ユーザーが製品を検索した場合は、製品だけでなく、マニュアル、FAQ、関連パーツも表示します。この「連想」検索は、人間の脳の仕組みと Google の動作を模倣しています。 ステップB: 図書館司書をやめて、図書館員を始めましょう図書館員は、本が棚のどこにあるかを正確に教えてくれます。コンシェルジュがあなたのなりたいことを聞き、ご提案させていただきます。検索バーでは、単語を完成させるだけでなく、意図を示唆するために予測テキストを使用する必要があります。 Google を利用した検索バーの使用 シカゴ大学の Web サイトに見られるように、「Google を利用した」検索バーを使用するということは、基本的に、サイトの内部組織が複雑になりすぎて、独自のナビゲーションで処理できないことを認めたことになります。これは、大規模な機関にとってユーザーが確実に何かを見つけられるようにするための迅速な「解決策」ですが、一般に、深いコンテンツを扱う企業にとっては不適切な選択です。
検索を Google に委任すると、ユーザー エクスペリエンスを外部のアルゴリズムに委ねることになります。特定の製品を宣伝する能力を失い、ユーザーをサードパーティの広告にさらすことになり、顧客がサポートが必要になった瞬間にエコシステムから離れるように訓練することになります。ビジネスにとって、検索は、顧客をオープンな Web に押し戻す一般的なリンクのリストではなく、顧客を目標に導く厳選された会話である必要があります。
シンプル検索 UX チェックリスト ユーザーの検索エクスペリエンスを構築する際の参考となる最終チェックリストを次に示します。製品チームと協力して、適切なチームメンバーと連携できるようにしてください。
「結果が見つかりませんでした」とだけ言わないでください。完全に一致するものが存在しない場合は、類似のカテゴリ、人気の製品、またはサポートへの連絡方法を提案します。 「ほぼ」一致を修正します。検索で複数形 (「植物」と「植物」など) および一般的なタイプミスを処理できることを確認します。ユーザーが親指を間違えたからといって罰せられるべきではありません。 ユーザーの目標を予測します。「自動提案」メニューを使用して、単なる単語のリストではなく、役立つアクション (「注文を追跡する」など) やカテゴリを表示します。 人間のように話しましょう。検索ログを見て、人々が実際に使用している言葉を確認してください。彼らが「ソファ」と入力し、あなたがそれを「ソファ」と呼んだ場合、バックグラウンドにブリッジを作成して、彼らがとにかく必要なものを見つけられるようにします。 スマートなフィルタリング。重要なフィルタのみを表示します。誰かが「靴」を検索した場合は、サイト全体に適用される一般的なリストではなく、サイズとカラーのフィルターを表示します。 単にリストするのではなく、表示します。検索結果では小さなサムネイルと明確なラベルを使用して、ユーザーが製品、ブログ投稿、ヘルプ記事の違いを一目で確認できるようにします。 速度は信頼です。検索に 1 秒以上かかる場合は、読み込みアニメーションを使用します。遅すぎると、人々はすぐに Google に戻ってしまいます。 「失敗」ログを確認します。月に 1 回、検索結果が 0 件だったものを確認します。これは、サイトのナビゲーションを修正するための「やるべきことリスト」です。
結論: 検索バーは会話です 検索ボックスは、ユーザーが自分の言葉で欲しいものを正確に伝えるサイト上の唯一の場所です。これらの言葉を理解できず、Google の「ビッグボックス」に仕事を任せると、単にページビューが失われるだけではありません。私たちは顧客を理解していることを証明する機会を失いつつあります。 最新の UX での成功は、コンテンツを最大限に増やすことではありません。最も見つけやすいコンテンツを用意することが重要です。構文のためにユーザーに負担をかけるのをやめ、ユーザーの意図に合わせた設計を始める時期が来ています。 リテラルな文字列マッチングから意味論的な理解に移行し、堅牢で人間中心の情報アーキテクチャで検索エンジンをサポートすることで、最終的にギャップを埋めることができます。
