Weibo検索戦略の分析

さまざまなシナリオにおけるWeibo 検索の欠点を、ユーザーシナリオと表示結果の満足度という 2 つの側面に基づいて分析します。プログラムは、効率的な情報取得に対するユーザーのニーズを満たすために、パーソナライズされたソリューションをインテリジェントに提供します。この記事はWeiboの検索戦略の分析です、お楽しみください〜

1. 研究目的

さまざまな需要シナリオにおける Sina Weibo の検索効果を調査し、効率的な情報取得に対するユーザーのニーズを満たす最適化ソリューションを提案します。

2. 調査と分析

ウェブ検索戦略の思考法を参考に、需要の明確さ、クエリ特性、結果に対する要件の観点からWeibo検索の欠点を分析します。

図1 調査分析

1. 明確な要件

ウェブ検索戦略の思考法を参考に、需要の明確さ、クエリ特性、結果に対する要件の観点からWeibo検索の欠点を分析します。

（１）クエリ構造はシンプルで明確である

シナリオ1:「となりのトトロ」を検索する

検索語: となりのトトロ映画

期待される成果：新作映画「となりのトトロ」についての議論

実際の結果は次のとおりです:

検索結果分析:

検索結果は、ユーザーの基本的なニーズを満たしています。1つ目は映画「となりのトトロ」の紹介です。2番目から4番目は、有名なブロガーのレビューです。ただし、以下の情報には、有名人やブロガーの苦情や日常の発言、ブロガーの映画やテレビの推奨など、「となりのトトロ」という単語のみが含まれています。「となりのトトロ」に関するその他の有効な情報はありません。

クエリから、Weibo は検索用語をセグメント化している（一部には「映画」という単語が含まれていない）が、対応する意味分析は実行していないことがわかります。最初の 4 つの情報は人気度と関連性が高く、ほとんどのユーザーのニーズを満たすことができます。ただし、次の情報では、クエリセグメンテーションに最新ニュースに一致する関連キーワードがある限り、システムは人気度に基づいて情報をランク付けするため、関連性が低下し、プッシュ結果がユーザーの期待に応えられなくなります。

シナリオ2: 「俳優宋忠基」を検索

検索語: 俳優ソン・ジュンギ

期待される成果：ソン・ジュンギの最新動向

実際の結果は次のとおりです:

検索結果分析：検索結果は基本的にユーザーのニーズを満たしています。1つ目は、公式Weiboアカウントで話題になっているもので、ソン・ジュンギの最新ニュースであり、ニーズを満たしています。さらに下を見てみると、ほとんどの情報はまだニーズを満たしていますが、単語の分割にはまだ問題があります。たとえば、ブロガーの日常の発言には「Song Zhongji」という単語が含まれていますが、他に有効な情報はありません。これもクエリ単語の分割マッチングの問題です。これが問題1です。

また、体系的に選別されていない各トピックの下には重複した情報が多く存在し、ユーザーが差別化された情報を得るためのコストが増大している。例えば、ソン・ジュンギ主演の映画「ボゴタ」の撮影中止のニュースは、さまざまなブロガーによって頻繁に継続的にプッシュされた。これが2番目の問題である。

（２）口語的な質問

シナリオ 3: 「風邪を早く治す薬は何ですか?」を検索します。

検索語句: 風邪を早く治す薬は何ですか?

期待される効果：風邪薬の推奨情報

実際の結果は次のとおりです:

検索結果分析: 検索結果は基本的に満足のいくものでした。

1つ目は、クエリに非常によく一致する人気の記事を推奨します。2つ目は、タイトルがクエリに非常によく一致する人気のQ＆Aビデオを推奨します。3つ目は、クエリに一致するソリューションを直接提供する業界公式マイクロブログを推奨します。最初の3つは、ニーズに非常によく合っていると言えます。

4番目、5番目、さらには2番目の記事まで、多くのブロガーが日常生活を記録しており、風邪や薬を飲むなどの単語が記録に含まれていました。これは、システムが単純なキーワードマッチングを行っただけで、ユーザーの本当のニーズは風邪を治す薬を見つけることであることを理解していないことを示しています。これが最初の問題です。

さらに悪いことに、10番目の項目の後に、「鶏の風邪を治すには？鶏の風邪に一番効く薬は何ですか？」という情報が表示されました。これは、システムが意味的推論を行っていないことを示しています。つまり、ユーザーは検索の前に「人」などの主語を追加していないため、人が風邪をひいていると想定する必要があります。動物であれば、ユーザーは検索時に必ず猫や犬を追加します。意味分析は行われませんでした。これが2番目の問題です。

また、クエリの観点から見ると、単語の分割は「cold+eat+medicine+what+good+fast」であり、クエリの一致度は非常に高く、単語の分割の明らかな損失や再編成はありません。ただし、システムはクエリの背後にある検索ニーズを詳細にマイニングしていません。「Cold」は症状であり、「medicine」は方法です。その前に「What」が追加されているため、明らかに解決策を探していることを意味します。もちろん、これは意味分析の問題でもあります。

シナリオ4: 「歯列矯正にはいくらかかるか」を検索する

検索語: 歯列矯正にはいくらかかるか

期待される結果: 矯正治療の推奨価格情報

実際の結果は次のとおりです:

検索結果分析:

「歯列矯正にはいくらかかるか」と検索すると、Weibo に投稿されたメッセージは 3 件だけだった。

1つ目は広告であり、「クエリ」とはまったく関係のない広告です。ニーズを満たしておらず、ユーザーはページをめくって関連情報を探し続ける必要があり、情報回答を見つけるコストが増加します。これが最初の問題です。
2 つ目は、クエリに非常によく一致する記事ですが、記事の内容が深圳羅湖に限定されており、十分に網羅的ではありません。
3つ目はブロガーの助けを求めるものですが、こちらも返答はなく、要求は満たされませんでした。

これは、Weibo 上に「矯正治療の価格」に関する情報リソースが非常に少ないか、システム設計の関連性が低すぎて推奨できないことを示しています。

（３）複雑なクエリ式

シーン5: 「新一が小蘭に愛を告白したのはどのエピソードですか?」を検索

検索ワード: どのエピソードで新一が小蘭に愛を告白したのでしょうか?

予想される結果：「新一が小蘭に愛を告白する」がどのエピソードにあるか知りたい

実際の結果は次のとおりです:

検索結果分析：基本的にはニーズを満たすことができますが、2つの問題があります。

最初の 2 回のプッシュは、依然としてブロガーの日常的なコンテンツであり、クエリと同じキーワードを含む関連情報が含まれています。ネットユーザーは回答を提供しますが、ユーザーは要約を通じて結果をすぐに確認することはできません。上から下まで回答の検索を続けるには、もう一度クリックする必要があります。このプロセスはニーズを満たしていますが、有効な情報を取得するためのコストは依然として増加します。
次のページも広告なので、ユーザーは関連情報を探し続けるために下にスクロールする必要があり、質の高い回答を見つけるコストが増加します。

シーン6: 「私はバカだから、あなたを好きになる以外何もできない」というセリフがどの映画から来ているか検索してください

検索語句: 私はなんてバカなの。あなたを好きになる以外何もできない。このセリフはどの映画からですか?

期待される結果: この行のソースを知りたい

実際の結果は次のとおりです:

検索結果分析：最初の2項目はニーズを満たすことができますが、基本的には質問に対する間接的な回答です。3番目、4番目、さらには10番目の項目はブロガーの内なる考えであり、クエリに単純に一致しています。さらに、結果から、クエリが「私はとても愚かなので、あなたを好きになること以外は何もできません」+「is」+「which」+「movie」+「in」+「of」+「lines」に分割されていることがわかります。明らかに、明らかな損失現象があります。

2. 結果に対する明確な要件と特別な要件

シナリオ 7: 「北京の最新住宅価格」を検索する

検索語: 北京の最新住宅価格

期待される結果: 北京の最新の住宅価格を知りたい

実際の結果は次のとおりです:

検索結果分析:

北京、最新、住宅価格といった需要はよく満たされています。プッシュされた結果は北京の住宅価格に関係しているだけでなく、「最新」という特別な需要も満たしています。著者は、これはクエリがホットな話題であり、システム内に公式の情報リソースもあるという事実に関連していると考えています。

シナリオ 8: 「北京の最新住宅価格」を検索する

検索語: Huawei の最新携帯電話

期待される結果：Huaweiの携帯電話の最新情報を知りたい

実際の結果は次のとおりです:

検索結果分析:

需要が十分に満たされていません。最初のプッシュはHuaweiに関するホットニュースであり、ユーザーの需要である最新の携帯電話と一致していません。これは、システムの推奨がホットスポットに依存しすぎていることを示しており、これが最初の問題です。2番目のプッシュは、Huaweiの最新の携帯電話の機能と価格であり、需要を満たしています。3番目のプッシュは、意味理解のある情報です。クエリは「Huawei +最新+モデル+携帯電話」にセグメント化されています。明らかに、セグメント化後に再編成がありますが、結果は基本的に需要を満たしています。4番目のプッシュは無関係な広告です。5番目のプッシュは、クエリとの一致度が非常に高い人気記事であり、需要を満たしていますが、答えを得るにはクリックする必要があります。

一般的に、検索結果は人気度と更新時間によって決まります。

3. 要件が不明確

シーン9：「Qiu Ming」を探す

検索語: Qiu Ming

期待される成果：何有英の絵画「秋の闇」について学ぶ

実際の結果は次のとおりです:

検索結果分析:

基本的にニーズを満たしていません。システムは「秋の闇」が何であるかを知らないのですか?最良の結果は、キーワード「Qiu Ming」に一致する情報を見つけることですが、これは著者が期待した結果ではありません。

シーン10：「三体」を探して

検索語: three body

期待される成果: 「三体問題」という本について学ぶ

実際の結果の表示

検索結果分析：基本的にニーズを満たしていません。最初の 3 つのプッシュ通知には「三体」という単語のみが含まれていましたが、これは「三体」という本の内容とはまったく関係がありませんでした。4 番目のプッシュ通知には「三体」とはまったく関係のない広告さえ含まれていました。5 番目のプッシュ通知には、最終的に「三体」という本とその著者に関する情報が含まれていましたが、6 番目のプッシュ通知は期待した結果と一致しませんでした。したがって、正確な情報を取得したい場合は、検索用語を拡張する必要があります。

上記の 10 のシナリオの調査と分析から、Weibo 検索の欠点は次の点に集中していることがわかります。

推奨順序: Weibo の人気度と最新時間の重みが高すぎるため、クエリの一致度は無視されます。
情報の重複:情報が重複しすぎると、ユーザーが限られた時間内に差別化された情報を取得するためのコストが増加します。
意味理解:主にクエリと情報リソースのテキスト情報との一致度に依存しますが、クエリの背後にある実際のニーズを理解することはできません。
広告はページ上部に固定されています。Weiboの過剰な広告宣伝は、ユーザーが効率的に情報を入手することを妨げます。
人気のあるクエリと人気のないクエリの処理方法は簡単です。基本的には、人気、最新性、クエリの一致という原則に基づいてプッシュされるため、プッシュ結果には大量の無効な情報が含まれます。
意味変換: 「歯を矯正するにはいくらかかりますか」と「歯を矯正するのにかかる費用」のように、音声クエリと書き言葉クエリには大きな違いがあります。
表示形式:一見してわからない回答もあります。人気の記事やQ&Aトピックの中には、クエリ検索の回答が含まれているものもありますが、検索結果にはタイトルのみで概要はありません。回答を一度にすべて見つけることはできず、ユーザーはクリックして選択を続ける必要があります。また、赤漂白などの関連キーワードにはマークがありません。