タオバオの検索最適化はどこまでできるのか？セラーの最適化状況は総じて悪い

タオバオ検索の「露出率」の側面を注意深く観察すると、タオバオのルールに準拠し、タオバオ検索の利益と一致している限り、「技術的な」最適化の余地が非常に大きいことがわかります。

文/He Tian、Feiteng.comプロダクトディレクター

数年前、ソーシャルマーケティングを研究していたとき、「60 Pieces」という女性服の推薦コミュニティを作成し、「Taobao.com」と「Taobao」のBaidu検索結果の最初のページに最適化しました（これはMaibaobaoがこれを行うずっと前のことで、当時は競争がそれほど激しくありませんでした）。

まとめると、Baidu は SEO が顧客体験に与える影響を 2 つの角度から対処できると分析しています。

1. 選択したいくつかのサイトで上位ランキングを確保します。

2. 固定ランキングを露出を中心とした可変ランキングに変更します。

タオバオ検索を詳しく研究し始めたとき、タオバオ検索が「露出中心の可変ランキング」を最大限に発展させていることに驚きました。

淘宝検索は「ランキング」という単純な概念を弱め、「多次元の露出」を強化します。商品の総合的な露出機会は、タイトルキーワードの検索量やロングテールの組み合わせのカバレッジ、商品属性、店舗と商品の重み、時間的重み、顧客の検索条件、公式転換入口など、多くの側面によって影響を受けます。

システムが複雑になるほど、土壌はより細かく最適化されます。タオバオ検索の「露出率」の側面を注意深く観察すると、タオバオのルールに準拠し、タオバオ検索の利益と一致している限り、「技術的な」最適化の余地が非常に大きいことがわかります。

セラーの最適化ステータスは一般的に悪い

さまざまなチャネルを通じて、多数の販売者を調査し、「ストア検索最適化」検査ツールを使用して、販売者のストアに存在する問題を収集しました。 （図1参照）

私たちが収集したアンケートの回答と検査データには、非常に驚​​きました。売り手の検索最適化の健全性は、全体的に低いことが判明したのです。

よくある質問は次のとおりです。

1. タイトルの最適化では効果の追跡が不十分で、運命に任されています。

2. 販売重量が似ており、出品削除時期も似ている商品の場合、キーワードが重複すると内部摩擦が発生します。

3. 上場廃止時期は、主要品種と主要時期を区別せず、非効率的な平均処理を採用しています。

4. ウィンドウの推奨事項は、製品重量 + 時間重量に基づいて二重に最適化されません。

5. カテゴリ属性が不完全または最適化されていません。

売り手が検索ウェイトを作成するために多大な労力と費用を費やしているにもかかわらず、同時に、一般的に検索ウェイトを深刻に無駄にしていることは、本当に言葉にできないことです。 販売者の負担の無駄は、知識の非対称性、人員不足、ソフトウェア ツールの制限などによって発生することがあります。

完全かつ健全な最適化フレームワーク

Taobao の業務は多くの面で断片化されており、適切な統合が欠けています。多くの売り手の時間、お金、機会がさまざまな些細なことで無駄になっています。

多くの販売者の実際の状況を観察した結果、販売者がまず必要とするのは、明確で完全な健全な最適化フレームワークを確立するために重要な要素を統合した、実装しやすいプロセス ガイドであると考えています。

販売者が完全かつ明確なガイダンスを得ることができれば、プロセスに従えば実行に問題が生じることはありません。 3次元構造の統合最適化により、1+1+1>3の効果を実現できます。

既存の知識に基づいて、著者は健康最適化フレームワークを 3 つの側面と 7 つの要素に要約しています。

1) タイトルの最適化

原題の全体的な出発点

トラフィックフィードバックの最適化（要点）

タイトルで内部摩擦を避ける（重要なポイント）

2) 時間重みを最大限に活用する

上場廃止時期の段階的な最適化（ポイント）

ウィンドウの推奨事項の改良

3) カテゴリトラフィックの最適化

カテゴリ属性の完全性

カテゴリ属性の改良

上記のすべての要因は活用できる可能性があります。

フレームワーク最適化の予備調査

1. タイトルの最適化: トラフィックフィードバックの最適化

タイトルの最適化ではフィードバック データが不足していました。 タイトルの良し悪し、どの部分が良くてどの部分が悪いのか、製品間の内部矛盾はどこにあるのかを正確に判断することは困難です。 Taobao の検索最適化が飛躍的に進歩するためには、この問題を解決する必要があります。

既存の Taobao オープン プラットフォーム インターフェースでは、この要件を直接満たすことはできません。しかし、回りくどいアプローチを使うことで、表 1 に示すように、自然流入、通過流入、コンバージョン結果を 1 つの表にまとめたデータ集約を暫定的に実現できます。これにより、タイトル内のどの単語の流入が少ないか、またはコンバージョン率が低いか、置き換える必要があるかが簡単にわかります。

パフォーマンスの悪い単語を継続的に排除し、より効率的な単語を検索する、正確なデータに基づく適者生存に勝る最適化アルゴリズムはありません。

販売者は、主要商品のタイトルを週に 1 回または 2 回（あまり頻繁ではない）確認できます。自然なトラフィックを獲得するのに効率が悪い単語や、トラフィックが変換されない単語がある場合は、その単語を置き換えて、タイトルが徐々に効果的になるようにします。

この除去と置換の方法を使用してタイトルを最適化することは、トレイン最適化に多少似ており、データに基づいています。

2. 単語検索と単語選択の改善

最初のステップは単語を見つけることです。フィードバック データに基づいて単語のセグメンテーションを正確に置き換えることができます。重要な問題を解決する必要があります。置換の対象となる可能性のある単語のセグメンテーションはどこにあるのでしょうか。

従来の検索用語や関連語検索と比較すると、次の方法の方が効果的です。

1. カテゴリと属性に基づいて製品を検索します。

2. 最も売れている競合他社を見つけ、単語のセグメントごとにタイトルを要約します。

2番目は言葉の選択です。タイトル内の特定の単語が十分ではないことがわかった場合、置換テストでは最初にどの単語を使用する必要がありますか? 初期のあいまい選択の基準として、単語のセグメンテーションの検索可能性を直感的に反映できるインジケーターを用意するのが最善です。

単語分割構造の正確なロングテールカバレッジは非常に優れた指標であり、特に中小規模の販売者に適しています。

アルゴリズムは複雑ではありません。たとえば、製品の各属性（フラットヒール、魚の口など）とコア検索ワード（サンダルなど）を組み合わせると、「フラットヒールサンダル」を含む検索ワードが××個、「魚の口サンダル」を含む検索ワードが×××個あることがわかります。次に、「フラットヒール」と「魚の口」の2つの単語のどちらがサンダルのロングテールカバレッジが大きいかを計算できます。

3. キーワードの摩擦を排除する

販売ウェイトが似ていて、削除時期が近い商品間で重要なキーワードをめぐって内部競合が発生しないようにすることが最善です。そうしないと、ウェイトが無駄になってしまいます。

より多くの商品を販売する中規模および大規模の店舗の場合、内部競合の処理を洗練させることで、より多くのキーワードをカバーするための負担を軽減でき、検索トラフィックを即座に増加させることができます。

4. 上場廃止時期の段階的な最適化

ストアの最適化チェックを実施する多くの販売者は、最も重要な製品が非常に不適切なタイミングで棚から取り除かれていることを知って驚きます。彼らはこれまでそのことに気づかず、大きな損失を被ってきました。

特定のタオバオツールを使用している店舗の状況は、使用していない店舗よりも悪いです。なぜなら、これらのツールは「出品削除時間の平均」のみを考慮しているため、とんでもない出品削除分布結果につながるからです。

実際のテストでは、タイトルやカテゴリーに変更を加えず、段階的に出品削除時間を最適化するだけで、多くの出品者のタイトル検索トラフィックとカテゴリー検索トラフィックが大幅に改善されることがわかっています。特にカテゴリ検索トラフィックは、より大きな影響を受ける場合があります。

時間ウェイトを最大限に活用するには、少なくとも「上場廃止時間の階層的最適化」を実現する必要があります。つまり、売上高の高い重点品種は、トラフィックとコンバージョン率が高い重点時間帯に均等に配分し、一般品種は通常時間帯に配分します。 時間重みを最大限に活用するには、ウィンドウ推奨位置の洗練された使用も含まれますが、これについてはここでは詳しく説明しません。

5. カテゴリ属性の最適化

多くの販売者は商品属性の記入に注意を払っていません。検索最適化チェックアップ ツールには、販売者に商品属性を慎重に入力するよう促すという大きな誘導効果があることがわかりました。

実際のテストでは、最も単純な最適化操作 (できるだけ多くの属性を入力する) によって、カテゴリ トラフィックが大幅に増加することがよくあります。

試すことができるのは、製品属性を慎重に入力することです。これは、単に「正しい」か、あるいは「正確」以上のものになります。タオバオの商品属性の中には、かなり曖昧なものもあります。これを選ぶとマッチします。あれを選ぶとこれもマッチします。ただし、どちらを選ぶかによってトラフィック効果はかなり異なる可能性があります。十分なデータがあれば、店舗は「カテゴリ検索に直接入力できる属性」の最適化の可能性を観察し、「正確さ」を前提としてより「正確な」選択を行うことができます。

6. 二次製品の最適化

多くの販売者は多くの商品を持っており、主要な商品だけを注意深く最適化し、副次的な商品をランダムに積み上げているだけです。素早い単語選択のためのより良い方法があれば、二次変種を実際に活用できる可能性が確かにあります。

属性関連の単語や競合相手のタイトル分詞は、二次品種の一括命名に非常に適しています。商品の数が多く、過去に最適化への投資が不足していた販売者の場合、マイナー商品を一括して大まかに最適化することで、タイトルの全体的な基本レベルを向上させることができます。

タオバオ検索最適化の価値

Taobao 検索最適化はソフトウェア プロセスに開発できます。上記では主に、従来の Taobao 検索最適化技術に基づいて統合およびマイニングする方法を紹介しました。基本的なフレームワークは依然として従来の最適化理論であり、Taobao 検索の最新の進化をまだ反映していません。

最も重要なことは、Taobao 検索最適化を論理的に明確で実装しやすいソフトウェア プロセスに開発できることを発見することだと考えています。

現在のタオバオ環境では、知識の非対称性が蔓延しており、データの価値は十分に活用されておらず、店舗の宣伝や運営は個人の経験、時間、運に左右される「職人技」に大きく依存しています。

業界での些細で散在した経験の断片を、論理的に明確で実行しやすいソフトウェア プロセスに統合できれば、販売者はソフトウェア プロセスに従うだけでかなりのレベルに到達できます。これは、多くの販売者にとって大きなメリットとなる可能性があります。

Taobaoの検索最適化研究に関しては、「基本を守り、驚きを与える」という原則に従う必要があると考えています。販売者の最適化がプラットフォームの長期的な利益と一致していれば、それは間違いではありません。短期的には最も効率的ではないかもしれませんが、長期的には最大の機会を提供するはずです。この観点から、Taobao Search自身の利益を理解する必要があります。

Taobao の検索部門が直面する可能性のある要件を慎重に検討すると、次のように理解できるようです。

1. 商品の多さと売り手の過剰なマーケティングは、あらゆるレベルの Taobao 顧客に大きな意思決定の難しさをもたらしました。この経験障壁をいかに改善するかが、今後長い間 Taobao の検索ルールの変更に影響を与える最も重要な力となるでしょう。この方向性は長期的なものであり、細部のみが調整されます。

2. タオバオはさまざまな社会的圧力にさらされており、改革は段階的かつ保守的である必要があり、「階層化」と「品質」を追求する一方で、生態学的多様性を考慮する必要がある。既存の検索設計の中には、表面的には不合理に見えるものもありますが、長期的には慣性価値があり、長期間存在し続ける可能性があります。

タオバオ検索における変更の可能性

上記の理解に基づいて、近年の Taobao 検索では次のような変化が起こる可能性があると推測します。

1. タオバオ検索の多様性を維持しながら、「品質重視」と「クラス重視」の公式トラフィック転換入口の割合を増やす。

2. より多くの「品質」および「分類」パラメータが表示されます。

3. 「特性」および「代表」購入者データの影響。

4. 群集効果がコンバージョンに与える影響を考慮しながら、異なるクラスの製品の純粋な販売量を比較することは避けます。

5. パーソナライズされた検索条件のガイダンス

6. 自動化されたパーソナライズされた推奨事項の割合が増加します。

7. 新製品の露出機会の増加

8. 顧客推奨共有の影響。

上記の推測が正確かどうかは問題ではありません。 重要なのは、エクスポージャーの次元がますます多様化することが予測され、技術的な最適化の余地が広がるということです。

タイトルに戻りますが、Taobao の検索最適化はどこまで可能でしょうか?

淘宝検索最適化の重要性と最適化技術システムの開発レベルは非常に不釣り合いです。この記事を読んだ友人たちは直感的に判断できると思います。Taobao の検索最適化の潜在的スペースと比較すると、活用されている可能性は氷山の一角にすぎません。

まとめ: 期待できる2つのスペース

上記の推測に基づくと、Taobao 検索にとって最も有望な開発領域は 2 つあると思います。

1. Taobao 検索で現在起こっている、または今後起こる変化と、それを最適化の実践と組み合わせる方法。

2. 現在、Taobao Open Platform が提供するデータは比較的限られており、多くの制限があるため、多くの最適化のアイデアを実装することが困難です。非公式な手段でデータを取得することでいくつかの問題は解決できますが、データは不安定であり、非常に重要なデータの一部は常に入手できない状態になります。タオバオオープンプラットフォームが新たな開放の兆しを見せることができれば、生産性が大きく向上することになるだろう。

上記2つの側面で突破口が開けば、Taobaoの検索最適化技術の発展は質的な飛躍を達成できるはずです。 （著者注：この記事では、Taobao 検索最適化技術の開発領域について予備的に説明します。スペースの制限により、詳細については説明しません。）

原題: タオバオの検索最適化はどこまでできるのか？ 売り手の最適化状況は総じて悪い

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