20:36フォローするヘルプセンターでは、コンテンツに対するシンプルな全文検索を提供します。ヘルプセンター検索は、ナレッジベースの記事とコミュニティの投稿をインデックス化できます。ユーザーが検索クエリをヘルプセンターに入力したら、検索アルゴリズムが作動し、最も関連性の高い結果のインデックスを検索して、ランク付けします。ナレッジベース記事またはコミュニティ投稿のコンテンツから関連するスニペットが作成されます。検索結果は、スニペットとキーワードの強調表示とともにエンドユーザーに表示されます。検索エクスペリエンスを次のレベルに引き上げたい場合は、マーケットプレイスのAlgoliaをご覧ください。この記事では、次のシナリオについて説明します。検索結果の精度を上げるには検索結果に含まれるコンテンツと除外されるコンテンツエンドユーザーが期待どおりの検索結果を得られるようにする検索結果における関連性スコアの概要ランク付けされた検索結果は、関連性スコアに基づいており、スコアの髙い順に表示されます。関連性スコアは、フィールドスコアごとの加重平均値で示されます。フィールドとは、レコードの一部で、データのアイテムを表すものです。記事または投稿のタイトルのフィールドの一致スコアが、他のフィールドの一致スコアより高くなる。記事ラベルのフィールドの一致スコアが、他の本文フィールドの一致スコアより高くなる。現在のフィールドの重み付けは次のとおりです。関連性スコアは、次の要因を考慮するテキスト分析プロセスの影響も受けます。完全一致:結果が検索文字列内の単語と完全に一致する場合。部分一致よりも高いスコアになります。部分一致:単語の語幹が一致する場合。単語の単数形と複数形は一致と見なされます。単語の出現頻度:1個のフィールド内で返される一致の回数。出現頻度が高いほど、スコアは高くなります。フィールドの長さ:短いフィールドの一致は、長いフィールドの一致よりも高いスコアになります。ひとつの単語を検索したときに、その単語1語から成るタイトルとの一致の方が、その単語を含むより長いタイトルとの一致よりも、高いスコアになります。近接ブースト:すべての検索用語が同じフィールド内に近接して含まれる場合に重み付けが高くなります。すべての検索語が記事のタイトルに含まれる場合、近接性が強いと評価され、検索結果の関連性が高くなります。フレーズブースト:クエリが複数ある場合は、単語の並びが正確な結果が優先されます。park」を含んだ結果のほうが優先されます。クエリの長さ:検索語が1つまたは2つの単語の場合、アルゴリズムによって、すべての検索語が一致するドキュメントのみが返されます。クエリが長い場合は、検索語の40%がドキュメント内に存在すると、検索結果として返されます。おすすめの記事は、ヘルプセンターでユーザーが「リクエストを送信する」フォームにリクエストの件名を入力したときに表示される記事です。ピックアップ投稿は、ユーザーがコミュニティ投稿のタイトルを作成したときに表示される投稿です。「ピックアップ記事」と「ピックアップ投稿」で表示される検索結果の関連性スコアは、ヘルプセンターの他の箇所と同じです。検索結果の精度を上げるにはテキストの解析結果以外にも、記事および投稿に重み付けをするための機能がいくつかあります。以下にそれらを示します。記事への投票:エンドユーザーは、「役に立った」または「役に立たなかった」と記事を評価できます。その結果、一定期間が過ぎた後、「50人中、10人が「役に立った」と投票しました」というスコアが付きます。「役に立った」の投票率が高い記事に重みを付け、この投票率が低い記事よりも検索結果の上位に表示されるようにします。記事への投票数も重み付けに影響を与えます。50人中10人が役に立ったと投票した場合、100人中10人が役に立ったと投票した場合よりも、髙く重み付けされます。ProfessionalおよびEnterprise):エンドユーザーはその内容に応じて、コミュニティ投稿を各記事ごとに、「役に立った」または「役に立たなかった」と評価できます。「役に立った」と投票された割合の高い投稿は、そうでない投稿よりも検索結果の上位に表示されます。ProfessionalおよびEnterprise):ラベルを使用することで、検索結果において記事の関連性スコアを変えることができます。ナレッジベースの検索結果とのバランスをよく考えてラベルを付けるようにしましょう。検索結果に含まれるコンテンツと除外されるコンテンツヘルプセンターを検索すると、ナレッジベースのすべての記事(各記事の最初の500KBまで)と、コミュニティへの投稿すべて(コミュニティを有効にしている場合)が検索されます。検索結果のデフォルトのスニペットサイズは200文字です。これらのアイテムも検索に含まれる可能性があります。制限付きコンテンツ:制限付きコンテンツへのアクセスを持つユーザーに対してのみ表示されます。新規コンテンツ:コンテンツの追加や更新を行う場合、わずか数分で、コンテンツがインデックス付けされ、検索可能になります。コメント:記事と投稿のコメントもヘルプセンターの検索対象です。コメント内で検索結果スニペットが一致する限り、コメントは検索結果に表示されます。1つのコミュニティ投稿内にコメントの一致が複数ある場合、アルゴリズムは関連性の最も高いコメントスニペットを選択します。これらのアイテムは検索に含まれません。添付ファイル:記事の添付ファイルに含まれるコンテンツは、ヘルプセンターの検索対象外です。マイアクティビティ:ヘルプセンターのマイアクティビティを検索する場合、検索対象は、自分がアクセスできるチケットのみに限られます。その他の関連性機能あいまい検索エンドユーザーは、ヘルプセンターで簡易検索を使用したときには、あいまい検索の機能を利用できます。あいまい検索のプロセスでは、特定の記事や投稿の内容に検索フィールドの検索語と完全に一致する内容が存在しなくても、それらの記事や投稿と検索クエリとの関連性が高いと見なします。このテクニックを使えば、ユーザーが検索語の入力でスペルミスをしても、適切な検索結果が得られます。接尾辞や接頭辞を除外して検索語の語根取り出すステミングの処理とは異なり、あいまい検索では編集距離を使用して、検索語に近い言葉を含んだ検索結果を特定します。segment」を含んだ結果も返します。近似の一致結果を見つけ出す現行のルールは次のようになっています。特定の言語で記述されたコンテンツには、特別な最適化を施しています。ステミングは、言語固有の処理です。英語において「films」という言葉を検索した場合、「film」という単数形の言葉を含む検索結果をユーザーが求めていると、検索エンジンは理解しています。同様のルールが、すべての言語に当てはまります。言語固有の別の要素として、ストップワードがあります。検索結果が多くなりすぎるのを防ぐためにある言語で通常検索クエリから除外する言葉として最もよく知られているのがストップワードです。英語では、「the」がストップワードになります。ヘルプセンターの検索の場合、エンドユーザーが行うすべての検索の最大で99%を占める多数の言語について、ステミングのルールとストップワードが認識されています。Zendeskでは、以下の言語に関して検索の最適化を進めています。アラビア語、ベルギー語、ビルマ語、中国語、デンマーク語、オランダ語、英語、フランス語、ドイツ語、ギリシア語、ヒンディー語、インドネシア語、イタリア語、日本語、クメール語、韓国語、ノルウェー語、ペルシア語、ポルトガル語、ルーマニア語、ロシア語、スペイン語、スウェーデン語、タイ語また、これら以外のすべての言語について、基本的な検索のサポートを提供しています。ProfessionalまたはEnterpriseでは、過去30日間にヘルプセンター内で検索された語句を確認できる検索アナリティクスダッシュボードを使用できます。ここには、検索された各語句について、検索回数、返された検索結果の件数と種類(検索がヒットした場合)、クリックスルー、および次のアクションが表示されます。検索アナリティクスにより、カスタマーが探しているものや、カスタマーが回答を得られなかったものについて、洞察を得ることができます。エンドユーザーが期待どおりの検索結果を得られるように、検索データを分析して、検索精度とナレッジベースコンテンツの質を高めるために対策を立てましょう。」タブをクリックします。ダッシュボードのオプションについて詳しくは、こちらをご覧ください。検索エクスペリエンスを向上させるその他の方法は次のとおりです。エンドユーザーに以下のような検索のヒントを提供する検索語を引用符で囲めば、正確なフレーズを検索することができます。」を使用して、特定の単語を含む結果を除外できます。support」は、「報告」と「バグ」を含む記事を返し、結果から「support」を含む記事を除外します。カスタムテーマで強調表示される検索結果の色を変更するにはCSSを使用して検索結果に含まれるキーワードのハイライト表示を変更します。