かつてのPC時代、ユーザーは検索語を入力すると、その語句に関連する検索結果が表示されていました。しかし今では、多くの人がホテル検索にMeituan、商品検索にDouyinを利用しているのではないでしょうか。これは、ユーザーの検索が単なる情報収集から、サービスや商品の取引ニーズを満たすものへと進化し、検索形式もテキストベースから音声や画像を含むマルチモーダル検索へと進化していることを示しています。

検索を通じて得られる情報の豊かさは、今や想像をはるかに超えています。しかし、検索機能そのものに焦点を当て、指標システムに基づく階層的なアプローチを採用する場合、まずは検索シナリオにおいてどのコア指標に着目すべきかを検討する必要があります。

検索DAU、検索継続時間、検索頻度、検索PV、検索UVといったトラフィック指標は、検索トラフィックを反映するコア指標であり、検索機能に対するユーザーのエンゲージメントを最も直感的に表す指標です。日々の全体的なモニタリングと分析に適しています。

ここで言う検索数は、一般的には開始された検索リクエストの数に基づいてカウントされますが、クエリの観点から定義することもできます。企業によって定義は異なる場合があります。前述のように、検索機能は徐々に情報→人へと進化しており、検索シナリオにおける各種リソースの分布も、私たちが監視する指標の一つです。

ユーザー指標：ユーザーあたりの平均検索ボリューム、新規ユーザー数、アクティブユーザー数などの指標は、いずれも検索ユーザーの利用状況を反映できます。ユーザーあたりの平均検索ボリュームは、ユーザーにおける検索の浸透度を反映できます。一方、新規ユーザー数とアクティブユーザー数は、検索機能のユーザーエクスペリエンスと、ユーザーの情報ニーズを満たしているかどうかに関する、より直接的なフィードバックを提供します。リテンション指標は、検索機能がユーザーに優れたユーザーエクスペリエンスを提供しているかどうかを反映する指標です。検索機能が最適化・アップグレードされた場合、これらの指標は最適化効果に関するタイムリーなフィードバックを提供します。

戦略関連指標：検索システムや検索エンジニアリングにおいて、ユーザーは明確なニーズを持ち、それをクエリに変換します。このクエリに基づいて、ユーザーは検索システムにリクエストを送信します。検索エンジンは膨大なデータからクエリに関連する情報を取得し、ユーザーに表示します。このプロセスには、クエリ意図分析、検索結果の再現率とランキング、テキストマッチング、因果推論など、数多くのアルゴリズムと戦略が関わっています。検索機能のアップグレードや最適化においては、ユーザーエクスペリエンス指標に加えて、アルゴリズム戦略指標も分析する必要があります。

ユーザーが求めるコンテンツの種類に基づいて、検索の種類は情報検索、トランザクション検索、サービス検索に分類できます。検索アプリケーションは検索情報とサービスを集約する一方で、現在の検索エントリポイントはより垂直的な方法でユーザーに対して情報を表示・提供する傾向があり、検索アプリケーションのシナリオは多岐にわたります。上記では、検索シナリオを測定・定量化可能な指標に分解しましたが、以下では、これらの様々な検索アプリケーションのシナリオをさらに細分化します。

業界分析によると、異なる業界カテゴリーを分析することで、ユーザーの検索ニーズの多様化が明らかになります。検索サービスは、衣食住や交通といった基本的なニーズを満たすだけでなく、医療、娯楽、教育といった生活の様々な側面を網羅するライフサービス空間を構築する必要があります。これにより、あらゆるシーンにおいて幅広いコンテンツとカテゴリーに対するユーザーの検索ニーズを満たし、これらの業界を基盤とした商業的な収益化の機会を模索することが可能になります。

検索タイプの分析: アクティブ検索、検索履歴、推奨検索、類似検索などのさまざまな検索タイプを分析することの重要性は、ユーザーが認識する検索方法の違いに加えて、検索戦略やアルゴリズムも異なることにあります。これは、検索システムの最適化に非常に役立ち、価値があります。

チャネル分析によると、検索アプリケーションはもはやPCインターネットやモバイルインターネットに限定されなくなりました。スマートスピーカーや車載システムといった新しいハードウェアアプリケーションの登場により、ユーザーへのリーチチャネルが拡大し、多様なマーケティング手法や配置戦略が提供されています。

地域分析：地域分析を行うことで、一級都市と二級都市における検索ユーザーの割合、および下位市場における普及率を把握することができます。地域ごとに異なる検索サービスを提供することで、地域差を分析し、よりきめ細かな運用を実現できます。

年齢層別分析：様々な年齢層における検索利用状況を分析することで、世代間のユーザー間の検索サービスへの関心や違いを理解するのに役立ちます。例えば、高齢ユーザー向けにはより直感的なインターフェースと機能を備えた、より分かりやすいアプリケーションを開発し、若年ユーザー向けにはより多様な検索情報やサービスを提供することで、彼らの消費ニーズを掘り起こすことができます。

期間別の分析: 期間ディメンションはユーザーの習慣をより適切に反映し、トレンドのトピックの影響を受けやすく、ユーザー プロファイルを充実させることができます。

ログイン状況分析：ログイン状況から、登録ユーザーの規模、ログインコンバージョンの有効性、登録・ログインを完了したユーザーの質、ログインユーザーとログアウトユーザーの行動経路の違いなどを分析できます。

リテンションと新規/リピーターユーザーの分析に基づく：一定期間のアクティブユーザーには、新規ユーザーとリピーターユーザーの両方が含まれます。したがって、アクティブユーザーを分析する際には、新規ユーザーとリピーターユーザーの比率、例えば（1日あたりの新規ユーザー数）/ DAU比率などを考慮する必要があります。これにより、全アクティブユーザーのうち新規ユーザーの割合を把握できます。新規ユーザーの獲得にはユーザー獲得が不可欠であり、既存ユーザーの維持には効果的な管理が不可欠です。これら2つの側面は、併せて分析する必要があります。

このステップでは、検索経路を細かく分析する必要があり、広告チャネルやマーケティングチェーンと組み合わせた検討が必要です。基本的な経路は、ユーザーが検索を通じて意思決定を支援する情報を取得し、その後、検索によってもたらされるサービスを取得する、あるいは情報フローコンテンツに触発されて検索を開始する、というものです。

検索シナリオが複雑または重複している場合は、ユーザーが検索を利用する主要なアプリケーションシナリオに焦点を当てます。まず、主要なシナリオの利用経路を明確にし、各ステップをモニタリングするための指標を設定します。コアとなる検索指標を構築した後、ユーザー経路を細分化し、細分化したビジネス指標をコア指標に紐付けます。

ユーザーの観点から見ると、ユーザーはより幅広い情報源にアクセスできるようになったとはいえ、検索は依然として認知ニーズを満たすための重要なソリューションです。今日の検索の中核となる競争力は、高品質なコンテンツと正確な検索結果の提供に加え、様々なシナリオや検索ニーズに合わせた多様なサービスを提供することに重点を置くべきです。検索機能とサービスは、新しいコンテンツ、シナリオ、フォーマットに対応して絶えず進化しているため、包括的な検索メトリクスシステムの構築は、日々の分析と意思決定に不可欠です。これらはすべてユーザー関連のメトリクスですが、検索速度や検索安定性といった技術的なメトリクスも数多く存在します。