季節性を通じて検索サジェストを改善する

検索ボックスに入力を始めると、サジェストが表示されて検索がスムーズになるのに気づくかもしれません。この機能は「クエリアウトコンプリート（QAC）」と呼ばれていて、今まで入力した内容に基づいて、可能性のある検索クエリをリストで提示してくれます。特に、eコマースでは正しい商品を迅速に見つけることが重要なので、めっちゃ便利です。

オートコンプリートシステムの大きな目的の一つは、現在のトレンドや季節に関連するクエリを見せることです。例えば、冬になると「手袋」じゃなくて「冬用手袋」を検索する人が多くなります。年の時期によって人々の検索傾向を考慮することで、より良いサジェストを提供できるんです。

#季節性の重要性

季節性とは、検索行動が年の時期によってどう変わるかを指します。例えば、感謝祭やクリスマスのようなホリデーの前になると、特定のクエリがすごく人気になったりします。11月に「感謝祭のレシピ」を探すユーザーの行動は、まさに季節性のあるクエリの例です。オートコンプリートモデルはこの季節性を考慮して、関連性が高いクエリを上位にランク付けする必要があります。

#クエリアウトコンプリートの仕組み

オートコンプリートシステムは、主に「マッチング」と「ランキング」の2つのステップで動いています。

1. マッチング: ここでは、入力した内容に基づいて、潜在的な完了候補のリストを生成します。文字列マッチングや特別なデータ構造を使って、同じ文字で始まる候補を迅速に見つけています。

2. ランキング: 潜在的な候補が生成された後、システムはその関連性に基づいてサジェストをランク付けします。目指すのは、最も役立つかつタイムリーなオプションを上位に表示すること。

ここでの焦点はランキングステップです。季節性を考慮したスコアを各クエリに割り当てることで、ユーザーに対してより関連性が高く、タイムリーなサジェストを提供できるようになります。

#季節性スコアの開発

季節性を効果的に組み込むためには、システムが異なるクエリに季節性スコアを割り当てる必要があります。このスコアは、特定の時期にどれだけそのクエリが検索されるかを反映しています。例えば、「プール用品」は夏に高いスコアを持ち、冬には低くなるかもしれません。

ニューラルネットワークを使って過去の検索データからこの季節性スコアを予測することができます。これは、異なる月にわたる大量のクエリを分析してパターンを見つける作業です。さまざまなクエリタイプと、それに関連する季節との関係を学ぶのが目的です。

モデルがトレーニングされたら、新しいクエリに対してもスコアを生成できるようになります。これは多くのeコマースクエリがロングテール分布に従うため、大切な能力です。ユニークなクエリはたくさんあるけど、そのすべてが高い検索ボリュームを持っているわけじゃないからです。

#モデルの構築

季節性スコアを予測するモデルを作るために、過去の検索データが使われます。各クエリの頻度と特定の月のパフォーマンスがモデルのトレーニングの基礎になります。

モデルのアーキテクチャは、クエリテキストと月をニューラルネットワークに入力し、そこから季節性スコアを出力する形になります。複数年のデータを考慮に入れることで、新しいトレンドや消費者行動の変化にもより対応できるようになります。

#モデルのトレーニング

トレーニングでは、過去の検索ログを使ってデータセットを作成します。データセットには、かなりの検索ボリュームがあるクエリが含まれます。人気のないクエリはフィルタリングされ、残ったデータは一貫性を持たせるために正規化されます。

モデルは、オーバーフィッティングを防ぐためにドロップアウト技術を使用し、未見のデータにもよく一般化できるようにします。さまざまな設定をテストして最も効果的なモデルを見つけ、季節性スコアを正確に予測できるシステムになります。

#季節性をオートコンプリートシステムに統合する

季節性スコアが生成されたら、それをオートコンプリートのランキングプロセスに統合できます。システムはこれらのスコアを、クリック数やコンバージョンなどの他の指標と合わせてクエリのランク付けに使えます。

季節性を統合することで、ユーザーに提案される内容が現在のトレンドを反映し、より関連性が高くなります。例えば、誰かがメモを入力し始めると、メモリアルデーの1週間前にシステムがそのホリデーに関連する提案を優先することで、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

#季節性の影響の評価

季節性スコアがオートコンプリートの提案をどれだけ効果的に改善するかを確認するために、オフラインとオンラインの評価が行えます。

#オフライン評価

オフライン評価では、過去の検索データを使って、システムが季節性スコアの有無でどれだけパフォーマンスを発揮するかを測ります。平均逆順位（MRR）のような指標を比較することで、季節性を統合することが他のプラットフォーム（デスクトップやモバイル）での関連性にどれだけ良い影響を与えるかが明確になります。

#オンラインテスト

オンラインのA/Bテストでは、リアルタイムで評価ができます。ユーザーは2つのグループに分けられ、一方のグループは通常のオートコンプリート提案を見て、もう一方のグループは季節性スコアを組み込んだ提案を見ます。ユーザーエンゲージメントや売上のポジティブな変化があれば、システムに季節性を追加することの利点が効果的に示されることになります。

#結論と今後の方向性

季節性をクエリアウトコンプリートシステムに組み込む方法の導入は、大きな進展をもたらします。ニューラルネットワークを使用して季節の関連性を予測することで、システムはユーザーに対してタイムリーで関連性のある提案を提供できるようになるのです。

今後、さらに探求する分野がいくつかあります。例えば、スコアをもっと頻繁に生成して、バイウィークリーや週ごとに正確な消費者行動をキャッチすることができるかもしれません。また、トランスフォーマーに基づくより高度なモデルアーキテクチャが予測をさらに向上させるかもしれません。

季節性が異なる商品カテゴリにどう影響するかを理解することで、システムがさらに強化され、よりパーソナライズされた検索体験ができるようになります。全体的に、これらの進展はeコマースの環境でユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させることができるでしょう。