検索ログ
検索ログを使用すると、検索アルゴリズムの内部にアクセスして、最近の検索で返された結果を理解できます。クエリ、検索ユーザーの位置情報、タイムスタンプ、合計クリック数などが表示されます。検索者の体験を辿るため、個々の検索をクリックして、カスタム検索設定、検索機械学習アルゴリズム、Yext Contentに基づいて表示された結果とその理由を確認すれば、検索のデバッグとエクスペリエンスの最適化に役立ちます。
検索語句
Yextの組み込みの「検索語句」画面では、クエリ文字列（大文字、先頭と末尾の空白、句読点など）を正規化し、真の意味で一意の検索語句を人気順に並べたリストを表示するため、ユーザーが本当に探している内容を確認できます。各検索語句に対して返されたエンティティの関連性をスコア化し、ステータスやラベルを割り当て、検索結果に対するフィードバックを素早く提供するためにメモを残すことができます。
検索語句クラスター
検索語句クラスターは、AIを使ってユーザーの意図に含まれるパターンを自動検出するため、ユーザーが何を探しているかを俯瞰的に把握するのに役立ちます。この機械学習ツールは、共通の意図を共有するさまざまな検索語句を識別し、1つのクラスターにグループ化します。例えば、あるレストランに関し、「残高の確認」や「ギフトカードの残高」といった比較的件数の少ない検索がある場合、個別では見落とす可能性がありますが、グループ化すれば、ユーザーがギフトカードの残高について知りたいと考えていることが理解できます。
クラスターのパフォーマンス
エクスペリエンスの最適化の優先順位を付けに役立つよう、検索語句クラスターはサイズ（小規模クラスターと大規模クラスター）とパフォーマンス（良好なパフォーマンスと要注意）によって分類されています。あるトピックに対する検索のエンゲージメントが低い場合、そのクラスターは「要注意」として強調表示され、トレンドのトピックに対応するコンテンツを追加できます。大規模なクラスターから始めると、ユーザーが最も求めている答えに重点を置くことができます。
