今回のテーマは私、井上の「検索エンジンの評価方法」についてです。

最近は「データプロダクト」と言って、「データ」と「プロダクト」が融合したサービスが主流になっています。Amazon、Facebook、Googleなどは、常に大規模なフィードバックループが働いています。つまりユーザーの行動がデータプロダクトを変化させ、データプロダクトがユーザーの行動を変化させるのです。

私の会社ではECサイト向けの検索エンジンを提供していますが、まさに「データプロダクト」を作っています。お客様がキーワードを入力して検索し、検索結果をクリックして、商品を閲覧し、カートにいれて、チェックアウトするという流れを全てログに落とします。そのログからデータを解析することによって常に検索結果を変えています。変更された検索結果に対して、お客様の行動が微妙に変わるので、それを元にまた検索結果を変えていき、、、ということを常に行っています。これにより、単純な検索エンジンよりも、大幅に売上の上がる検索結果を提供することが可能になります。

それでは「良い検索」とは何でしょうか？一般的にはCoverage（網羅性）、Freshness（即時性）、Relevance（関連性）が高い検索が良い検索とされています。

今回は検索エンジンの評価方法ということで、以下の三つの評価方法をご紹介しました。

・相関性テスト

・バケットテスト

・行動履歴テスト

昨日はこのテーマではなしたら二時間かかりました。どの評価方法も、曖昧なものではなく、ある特定の尺度で「数値」で良し悪しを出しています。詳しく書くと膨大な分量になってしまいますので、詳細は割愛します。

それぞれ微妙に違うものを測定しているので、検索エンジンとして正式に採用するためには３つともテストを行ってからリリースしています。

勉強会の後はいつもの通りみんなで食事に行きました。今回は新宿通り沿いの中華「皇記」でした。今回も中華になってしまいました。四谷のまわりにはなぜか安くてうまい中華が多いです。

今後もビッグデータを通じて同窓生の絆を深めていきたいです。

次回は

　7/23（月） 19:00　ソフィアンズ・クラブ （6号館6階）A会議室

です。

ご興味のあるかたはぜひご連絡下さい！

　　

井上俊一（1993年 電気電子卒）