このページでは、Vertex AI Search for Commerce での会話型コマース エージェントの実装でユーザー エクスペリエンスを最適化する方法について説明します。
検索の最適化のチェックリスト
一般的な落とし穴を回避するには、次の手順を行います。
基本原則
このセクションでは、ガイド付き検索パッケージの一部として Conversational Commerce エージェントを使用するための基本原則とベスト プラクティスについて説明します。
明瞭性と透明性
ユーザーが求める結果を得られ、検索パラメータを絞り込んだり調整したりできるように、サイトを構成します。これらの機能は、以下で説明するように有効にします。
曖昧なクエリ
曖昧な検索が行われた場合、会話型コマース エージェントは積極的に明確化を求めます。
ニュアンスのあるクエリ
非常に詳細なクエリの場合、Vertex AI Search for Commerce が正確な結果を返すには、強力なコンテンツ構造と詳細なメタデータが必要です。
ユーザーの想定
モデルは、ユーザーの検索履歴に基づいて優先順位付けされた結果を表示する必要があります。
Candid の制限事項
クエリを理解できない場合や、結果が限定的な場合は、Vertex AI Search for Commerce がサイト訪問者にその旨を伝え、代替案を提示します。
効率とスピード
予測検索を使用する
予測入力の候補を提示し、過去のデータ、トレンドのクエリ、ユーザーの行動に基づいて意図を予測し、関連性の高い結果を瞬時に表示します。
フィルタリング メカニズムの強化
会話形式で入力して検索結果を絞り込むことで、目的の情報をすばやく見つけることができます。
ランク付けと最適化
コンテキスト、ユーザーの履歴、検索トレンドに基づいて、最も関連性の高い商品を優先表示します。
認知負荷を軽減する
コンテキスト認識を活用して、ユーザーの以前の選択を記憶し、冗長なアクションを最小限に抑え、ユーザーの意思決定を迅速化するように、Vertex AI Search for commerce を構成します。
過負荷を発生させずにパーソナライズを作成する
ユーザーに負担をかけないように、動的フィルタリングではパーソナライズとユーザーの自律性のバランスをとることができます。会話型コマース エージェントは、ユーザーに多くのフィルタを提示するのではなく、ユーザーの過去の検索データや購入データに基づいて絞り込みを提案できます。また、Vertex AI Search for Commerce はリアルタイムの動作に適応できます。たとえば、他のユーザーへのギフトを探しているときに購入履歴は関連性が低い可能性があるため、会話型コマース エージェントはこのコンテキストに合わせて調整し、ユーザーに不要な情報を表示しないようにすることができます。
セッション全体でコンテキストと継続性を確保するための制御機能
コンテキスト認識により、すべてのクエリを個別に処理するのではなく、以前の入力を繰り返すことなく、より効率的な検索が可能になります。コンテキスト認識は、セッション内およびセッション間だけでなく、デバイス間でも普及し、継続性を確保する必要があります。
セッション内の継続性
Vertex AI Search for Commerce は、セッション内のユーザーの過去のインタラクションを記憶し、増分的な絞り込みを可能にするように設計されています。
セッション間の継続性
サイト訪問者は、会話型コマース エージェントが邪魔だと感じることなく、前のセッションで中断したところから再開できる必要があります。
アクセシビリティと包括性の考慮事項を統合する
サイト訪問者が音声、テキスト、画像を通じてやり取りする場合でも、Vertex AI Search for commerce は、さまざまな能力、好み、技術的な制約を持つユーザーをサポートする包括的なソリューションを提供する必要があります。
| マルチモーダル入力のサポート | 音声入力の修正 |
| スクリーン リーダーの互換性 | リアルタイムの音声文字変換 |
| 明確なセマンティック構造 | 予測テキスト アシスト |
| 画像ベースのコンテンツのナレーション | 自動修正 |
状況に応じた質問をして、適切なエラー処理を確保する
特定のサイトでクエリを実行しても結果が返されないことがあります。会話型コマース エージェントは、役に立たない「検索結果なし」というメッセージではなく、インテリジェントな候補や代替案を提示します。また、会話型コマース エージェントは、ユーザー中心の対話を作成するために、明確化を求めるプロンプトを表示し、好みを絞り込み、ニーズを特定するための的を絞った質問をします。
会話をスムーズに終了させるための行動を促すフレーズを設計する
ユーザーの離脱を防ぐため、会話型コマース エージェントは明確で実用的な経路で会話を終了し、ユーザーの満足度を最大限に高め、勢いを維持することでコンバージョンの可能性を高めます。さらに、会話型コマース エージェントは、閲覧アクティビティや購入履歴に基づいて関連性の高いフォローアップの質問を表示することで、最初のやり取りの後に再エンゲージメントの機会を創出できます。
ウェブ インターフェースのコンポーネントとパターンを最適化する
このセクションでは、ユーザー インターフェースのデザインによって、特にモバイルでの会話型コマース エージェントのエクスペリエンスを最適化する方法について詳しく説明します。検索入力とプレゼンテーションの強化、閲覧を妨げることなく会話要素を管理することに重点を置き、オートコンプリート、予測検索、カルーセルを活用して商品を効率的に見つけられるようにします。このセクションでは、検索結果の表示、曖昧なクエリの処理、コミュニケーション アニメーションの使用によるスムーズで直感的なユーザー ジャーニーの作成に関する戦略についても説明します。
検索キーワード入力領域と強化
会話型コマース エージェントのエントリ ポイントとして、検索ボックスは明確さと機能性のバランスを取る必要があります。特に画面スペースが限られているモバイルでは、最小限の妨げで済むようにする必要があります。
モバイル向けにプレースメントを最適化する
ほとんどのユーザーは親指を使ってスマートフォンを操作するため、検索ボックスを画面の下部に配置することで、ユーザーの行動に沿った操作が可能になります。この小さな変更は、検索をより直感的にし、ナビゲーションの労力と摩擦を減らすという会話型コマース エージェントの目標に沿ったものです。
自然言語入力のサポートを示す
- 推奨されるプロンプト: $100 以下の赤いスニーカーを表示して
- 動的プレースホルダ テキスト: 質問する
- マイクロコピー: 完全な文で検索してみてください。
- Icons: チャットのふきだし、マイク、カメラのアイコン
ブラウジングを中断せずに会話型コマース エージェントを管理する
検索が会話型になると、貴重な画面スペースを占有するリスクがあります。
このリスクを軽減するには、次のことを実装します。
- 会話の折りたたみ: ユーザーが永続アイコンを使用して会話領域を開閉できるようにします。
- 会話オーバーレイ: 会話オーバーレイがページの上に表示され、ユーザーは結果を確認できます。
- 埋め込み会話: 検索ジャーニーは標準の入力フィールドとして始まり、全画面の会話型ウェブ インターフェースに拡大します。
オートコンプリートと予測検索を設定する
ユーザーが検索語句全体を入力する必要性を減らすため、オートコンプリートと予測検索で検索語句全体を入力する必要性を減らすには、次の実装を行います。
- インテリジェントな予測入力のサポート: ユーザーが入力すると、検索バー内に予測キーワードが表示され、リアルタイムで予測入力の候補が薄いフォントで表示されます。
- ドロップダウンの予測リスト: 検索バーの下に動的なリストが表示され、候補のクエリ、人気の検索、最近の履歴が表示されます。
- コンテキスト フィルタ チップ: ユーザーが入力すると、検索バーの下にフィルタが表示され、カテゴリ、価格帯、ブランドなどの関連するフィルタ オプションが表示されます。
- スマート修正: 誤字脱字に対する控えめな自動修正候補がプルダウンに表示されます。
検索結果を表示して絞り込む
レイアウトと絞り込みオプションで検索項目の戻り値を最適化すると、サイト訪問者が効率的に結果をスキャン、比較、フィルタできるため、ブラウジング エクスペリエンスがスムーズになります。
結果のビューとレイアウト
会話型コマース エージェント コンソールでの結果の表示方法は、ウェブ インターフェースがエクスペリエンスに埋め込まれているか、エクスペリエンスに重ねて表示されているかによって異なります。
- 折りたたみ可能なオーバーレイ結果: このビューでは、結果を分離して、メインの商品グリッドを動的に更新しながら、サイドパネルまたはフローティング会話で会話にアクセスできます。
- 埋め込み結果: このビューでは、構造化されたカード、カルーセル、インラインの商品リスティングとして、会話内に結果が直接表示されるため、シームレスなエクスペリエンスが実現します。
動的フィルタリングと絞り込みを実装する
ユーザーがプロンプトを入力すると、ガイド付き検索は、明確化のための質問をしたり、関連性の高いフィルタ オプションをインラインで表示したりすることで、より正確な結果が得られるようにユーザーを積極的にガイドします。
インタラクティブなページ要素を使用して曖昧なクエリを処理する
インターフェースでは、関連性の低い検索結果のセットを返すのではなく、インタラクティブなページ要素を使用して、より関連性の高い検索結果にユーザーを誘導できます。
サイトにコミュニケーション アニメーションを統合する
このような微妙なアニメーションは、視覚的なフィードバックを提供することで、操作をよりスムーズで直感的なものにし、ユーザーがリアルタイムで変更を把握できるようにします。
- 読み込み状態: 商品カードの光彩効果や検索バーの微妙なパルスは、検索が処理中であることを示します。
- 入力インジケーター: 短い入力アニメーション（3 つの点が点滅するなど）により、システムがアクティブに動作していることをユーザーに知らせます。
- ストリーミング レスポンス: 会話型コマース エージェントは、リアルタイムでレスポンスを生成できます。テキストは処理中に動的に表示されます。
- フェード トランジション: ユーザーがフィルタを調整したり、ガイド付き検索で絞り込みが提案されたりすると、結果がフェードイン / フェードアウトします。
カルーセルを活用する
カルーセルには、関連性の高い商品、おすすめの商品、トレンドの商品が表示されるため、ユーザーに過剰な情報が提示されることはありません。特にモバイルでは、カルーセルを使用することで、限られた画面スペースを最適化し、直感的なスワイプ操作で複数の商品や特典を閲覧できるようになります。
カルーセル機能は次のとおりです。
- ユーザーの行動に基づくパーソナライズされたおすすめ
- トレンド商品または注目のアイテム
- 最近表示したアイテム
- カテゴリに基づく閲覧
カルーセルのベスト プラクティスは次のとおりです。
- 明確なナビゲーションを確保する
- 縦スクロールではなく横スクロールを使用する
- カルーセル アイテムの制限
- 主な成果を補完する
マルチモーダル エクスペリエンス
音声検索と音声入力、文字起こしされたテキストにより、マルチモーダル モデルによるガイド付き検索エクスペリエンスが実現します。
- 音声検索: 音声検索は、サイト訪問者が自然に簡単に利用できるように設計されています。迅速かつ明確なユーザー インタラクションをサポートするように設計されたウェブ インターフェース。
- 音声入力ボタン: 検索バーのマイクアイコンをクリックすると、サイト訪問者は音声検索を有効にできます。有効にすると、アニメーション インジケーターが点滅または点灯し、ユーザーに視覚的なフィードバックを提供します。
- 文字起こしされたテキストのストリーミング: 会話型コマース エージェントは、ユーザーが音声で操作する際に、文字起こしされたテキストをストリーミングできます。これにより、サイト訪問者はサイトの煩雑さを最小限に抑えながら、入力内容を確認して調整できます。
ウェブ インターフェース コンポーネントに関する実践的なガイダンス
このセクションでは、ウェブ インターフェースで会話型コマース エージェントのコンポーネントを最適化する方法について、実践的なガイダンスを提供します。
エクスペリエンスを簡素化する
ユーザー エクスペリエンスを簡素化すると、認知負荷が軽減され、ユーザーは不要な妨げを受けることなく、探しているものをすばやく見つけられるようになります。
ユーザー インターフェースにおける認知負荷の軽減は、次のようにまとめることができます。
- プロセスの手順を最小限に抑える。
- インターフェースをクリーンで直感的に保つ。
- AI の候補を効率化しました。
誤解を招く、または不適切なパーソナライズを避ける
関連性のない結果や誤解を招く結果が表示されると、ユーザーはすぐに不満を感じます。
インテントと VIP の質問を理解する
インテントを絞り込むため、会話型コマース エージェントは関連する質問をユーザーに提示します。そのため、会話型コマース エージェントは、結果の数をさらに減らし、曖昧さを軽減するために、対象を絞った質問をするように構成する必要があります。
ユーザー ジャーニー
これは、望ましいユーザーの会話パスの例です。
ステップ 1. 会話型コマース エージェントがユーザーに質問をします。
例: 結婚式の場所と季節はいつですか？
ユーザーは、このプロンプトに対して「ニューヨークの夏です」などと答える可能性があります。
ステップ 2. ユーザーの回答に基づいて、会話型コマース エージェントはユーザーに専門的な質問を投げかけ、関連商品を提示することで、検索結果の数をさらに減らし、曖昧さを解消します。
会話型フィルタリング
会話型フィルタリングは、ユーザーをより関連性の高いオプションに誘導します。その際、ユーザーに負担をかけないように、次の点に配慮しています。
- 結果をすぐに更新する。
- 便利なフィルタを提案する。
- フィルタに明確なラベルを付ける。
会話型の商品フィルタリングの詳細については、会話型の商品フィルタリングをご覧ください。
エッジケースとエラーを処理する
検索プロセスをより信頼性が高く、ユーザー フレンドリーにするため、Vertex AI Search for Commerce は、さまざまな方法で異常なケースやエッジケース、エラーを適切に処理できます。
- 関連性の高い代替案を表示します。
- 在庫状況を明確に表示している。
- 類似の代替案を提案します。
- 再入荷通知を提供します。
- カスタマー サポートに引き継ぎます。