検索アルゴリズムの仕組みから楽天SEO対策について考えてみる

検索アルゴリズムの仕組みから楽天SEO対策について考えてみる

楽天検索アルゴリズムとSEO対策

ECプラットフォーマーはECモールの売上を最大化するように、検索アルゴリズムを構築します。今回は楽天が検索アルゴリズムをどのような仕組みで構築しているか推察し、楽天市場内でのSEO対策について考察します。

楽天検索アルゴリズムを設計する際に考慮されそうなポイント

ユーザーの検索意図の理解

ユーザーがどのような商品や情報を求めているかを理解し、検索結果がその意図に合ったものになるようにアルゴリズムを設計することが重要です。

パーソナライゼーション

ユーザーの購買履歴や閲覧履歴をもとに、個々のユーザーに合った商品を表示するようにアルゴリズムを設計します。これにより、ユーザーの興味・関心に応じた検索結果が表示されるようになります。

キーワードの関連性

検索キーワードと商品やコンテンツの関連性を評価し、関連性の高いものを優先的に表示するようにアルゴリズムを設計します。

商品の人気度・評価

商品の売れ行きや評価(レビュー)を考慮し、人気のある商品や高評価の商品を上位に表示するように設計します。またレビューに影響する、商品画像の品質や枚数、わかりやすい商品説明文なども評価の対象として考えられます。

在庫状況

在庫のある商品を優先的に表示し、売り切れ商品や在庫切れの商品は表示順位を下げるようにアルゴリズムを設計します。

価格競争力

価格の競争力がある商品を上位に表示することで、ユーザーにとって魅力的な商品が見つかりやすくなるように設計します。

配送速度・送料

配送速度や送料もユーザーにとって重要な要素です。迅速な配送や無料・低額の送料を提供している商品を優先的に表示するように設計します。

検索アルゴリズムの最適化方法

上記ポイントを評価し、検索アルゴリズムを改善する方法を考えます。

A/Bテスト

アルゴリズムの効果を評価するために、A/Bテストを実施して最適な設定を見つけることが重要です。テストを通じて、ユーザーの満足度やコンバージョン率の向上を目指します。

自然言語処理(NLP)

検索キーワードの解析や商品説明の抽出、関連性の評価などに自然言語処理技術を用いることで、より正確で効率的な検索結果を生成できます。

機械学習

機械学習アルゴリズムを用いて、過去の検索データやユーザー行動データを学習させることで、検索結果の関連性やパーソナライゼーションを向上させます。

レコメンデーションシステム

協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングなどのレコメンデーション技術を活用し、ユーザーにとって最適な商品を提案します。

グラフデータベース

商品やカテゴリー間の関係性をグラフデータベースで表現し、検索結果の関連性や階層的なカテゴリー検索を実現します。

深層学習

画像認識や自然言語処理において高い性能を発揮する深層学習技術を活用し、商品画像の評価やキーワード解析を行います。

楽天SEO施策

先ほどあげた検索アルゴリズムを最適化する方法の一部でもわかる通り、楽天市場を利用する5000万人以上のデータを分析し、改善していきます。したがって、短期的にSEOハックができたとしても、ECビジネスを成長させるためには長期的な計画が必要です。したがって、消費者の視点に立ち、求めるられているものを提供するために地道な改善が必要です。基本的な対策は下記の通りです。

・検索順位のデータの蓄積

商品画像デザイン・枚数の変更や商品説明文変更、キーワードの変更後、検索順位にどのように影響するか分析する必要があります。また、社内で性別や年代、閲覧履歴の違うユーザーの検索順位の表示方法の違いを検証し、データを取ることや、楽天特有のイベントキーワードの検索順位をトラッキングし、データを蓄積することが重要です。

・レビュー獲得

発売まもない商品ではキャンペーンなどを活用し、レビュー獲得のための施策を実行することも一手になります。また商品によってはレビューを獲得しやすい時期があり、それらを考慮することも重要です。

・在庫

ユーザーが求める時はいつでもご購入いただける状態に保っておくことが重要です。お買い物マラソンなどのイベント対策としてキャンペーン実施後、在庫が切れそうになるケースが考えられます。その場合は広告を止め、一時的に在庫状況をコントロールするための手段も考える必要があります。

まとめ

これらのポイントを考慮し、バランスよく組み合わせてアルゴリズムを設計することで、ECモール内での検索結果がユーザーにとって有益で魅力的なものになります。最終的には、ユーザーの満足度や購買意欲を向上させ、ECモール全体の売上や利益に寄与することが目標となります。

また、検索アルゴリズムは定期的に改善・最適化を行う必要があります。ユーザーのニーズや行動が変化すること、競合他社の動向や新しい技術の登場に対応するために、データ分析やフィードバックをもとにアルゴリズムを見直し、適切な改善策を実施します。したがって、消費者の視点に立って求めるものを地道に検証していくことが重要です。

ブログに戻る