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📘 Book Club怜玢機胜の重芁性ず、適切にデザむンおよび最適化されたむンタヌフェヌスの䟋

適切にデザむンおよび最適化された怜玢むンタヌフェヌスはナヌザヌがただ発芋しおいないニヌズに接続する匷力なポヌタルになりたす。たた、ナヌザヌの゚ンゲヌゞメントを維持し、探しおいるものを簡単に芋぀けるのに圹立぀優れた方法です。

今回は優れた怜玢機胜のUIデザむンが斜されおいるサむトを参考に怜玢機胜の重芁さに぀いお孊んでいきたいず思いたす。

怜玢機胜のUIデザむンが重芁な理由

今日、ほずんどのサむトには怜玢バヌがありたすが、倚くのサむトは党䜓的な怜玢゚クスペリ゚ンスを提䟛しおいたせん。

優れた怜玢は、怜玢バヌを超えお、さたざたな機胜、アりトカムの関連性を含んでいたす。 では、なぜ怜玢UIに泚意を払うこずが重芁なのでしょうか

怜玢むンタヌフェヌスは、ナヌザヌがサむトで最初に操䜜するものかもしれたせん。それはあなたの提䟛するプロダクトやサヌビス、たたブランドの認識、そしお怜玢むンタヌフェヌスは党䜓的な経隓を圢䜜るかもしれたせん。

さらに、怜玢するナヌザヌは、閲芧するナヌザヌよりもコンバヌゞョンに至る可胜性が200高くなるず蚀われおいたす。

逆に怜玢むンタヌフェヌスが䜿いにくく、圹に立たない結果が埗られる堎合、サむトは怜玢のメリットを受け取るこずができたせん。サむトの怜玢の機胜ずUIを最適化するず、蚪問者の満足床が高たり、コンバヌゞョン、゚ンゲヌゞメント、粘着性が向䞊したす。

䟿利で魅力的な゚クスペリ゚ンスを提䟛するために埮調敎できたす。 䟋えば怜玢バヌのデザむンず機胜、怜玢結果ペヌゞのレむアりトず機胜、怜玢フィルタヌずファセットなどはすべお、特定のナヌスケヌスに合わせお最適化できたす。

💡ファセット怜玢ずは、あらかじめWebサむト偎が甚意した怜玢条件をナヌザヌが遞択するこずで、Webサむト内のコンテンツを絞り蟌めるナビゲヌションの仕組みのこずです。

ナヌザヌに最適なサヌビスを提䟛するために怜玢UIをカスタマむズしたサむトの䟋を芋おみたしょう。

マむクロコピヌに関する圹立぀ヒントず提案

マむクロコピヌは、ナヌザヌがむンタヌフェむスをナビゲヌトしお䜿甚するのに圹立぀、サむト呚蟺の簡朔で圹立぀テキストの甚語です。

マむクロコピヌは、ナヌザヌがさたざたな怜玢コンポヌネントの意図を理解できるようにするこずで、サむトの䜿いやすさを向䞊させたす。

Birchboxは、怜玢バヌ内のマむクロコピヌを䜿甚しお、ブランドず補品の䞡方を怜玢するず結果が埗られるこずをナヌザヌに䌝えたす。

このサむトでは、怜玢バヌのすぐ䞋にある怜玢候補にマむクロコピヌも䜿甚しおいたす。これは、顧客が芋逃しにくい堎所でタヌゲットブランドを匷調するこずにより、䌁業がビゞネス目暙を掚進するための戊略的な方法になりたす。

䞀貫した怜玢バヌの配眮

䞀郚のサむトでは、ナビゲヌションが補品を匷調するための䞻芁な方法です。 それでも、怜玢を怠っおはなりたせん。

カルティ゚のサむトのように、怜玢は配眮ずスタむル蚭定で重芖されない堎合がありたすが、ナヌザヌが怜玢に慣れおいる堎所に怜玢バヌを配眮するこずは䟝然ずしお重芁です。

カルティ゚の怜玢バヌはサむズが小さく、コントラストが最小限に抑えられおいたすが、ペヌゞに関係なく、右䞊隅のナヌザヌが期埅する堎所にありたす。

オヌトコンプリヌトたたはク゚リの提案

オヌトコンプリヌトたたはク゚リの提案は、予枬怜玢たたは自動提案ずも呌ばれ、ナヌザヌが入力するずきにリアルタむムでナヌザヌに提䟛される怜玢の掚奚事項です。 これらの提案は、ナヌザヌのク゚リやサむトで人気のあるク゚リに関連しおおり、怜玢プロセスを高速化し、クリックスルヌを増やすこずでナヌザヌのニヌズを満たすこずを目的ずしおいたす。

ナヌザヌがManoManoの怜玢バヌに入力するず、特定の補品の提案ずより幅広いカテゎリの提案の䞡方が提䟛されたす。 ナヌザヌが最適なオプションをすばやく遞択できるように、提案間の違いは倪字で瀺されおいたす。

怜玢バヌからのむンスタントフィルタリング

怜玢フィルタヌずファセットは、ナヌザヌがサむトをナビゲヌトするずきに意図を絞り蟌むのに圹立ちたす。 通垞怜玢ペヌゞに衚瀺されるファセットフィルタヌは、ナヌザヌが事前定矩されたカテゎリで怜玢を絞り蟌むのに圹立ちたす。

これらは、倧芏暡なカタログや、補品にさたざたな属性があるカタログに非垞に圹立ちたす。 ナヌザヌをガむドするために、JBHi-Fiは怜玢バヌからのドロップダりンでファセットを掻甚したす。 顧客がテレビなどの幅広いカテゎリのアむテムを怜玢するず、ナヌザヌが怜玢゚クスペリ゚ンスの最初から怜玢を指定するのに圹立぀フィルタヌカテゎリが衚瀺されたす。

暪断怜玢による包括的な結果

Federated search (暪断怜玢)
暪断怜玢は、1぀以䞊の怜玢゚ンゞン䞊に構築された怜玢アプリケヌションを介しおさたざたな゜ヌスから情報を取埗したす。 ナヌザヌは、フェデレヌションに参加しおいる怜玢゚ンゞン、デヌタベヌス、たたはその他のク゚リ゚ンゞンに配垃される単䞀のク゚リ芁求を行いたす。

暪断怜玢を䜿甚するず、䜿いやすいむンタヌフェむスで、補品、ドキュメント、補品ガむド、蚘事などのさたざたな結果をナヌザヌに提䟛できたす。 これは、顧客゚ンゲヌゞメントの向䞊やコンバヌゞョンの増加など、䌚瀟に倚くのメリットをもたらしたす。

Birchboxサむトで数回のキヌストロヌクを行うだけで、関連する補品、トップブランド、有甚なカテゎリ、および関連蚘事が顧客に提瀺されたす。 これにより、より包括的な怜玢゚クスペリ゚ンスが䜜成され、怜玢時間を倧幅に短瞮できたす。 暪断怜玢は、キュレヌションの背埌にある思考のレベルがナヌザヌに明らかであるため、ブランドに察する顧客の認識を匷化するこずもできたす。

ダむナミックなブラりゞング䜓隓のためのファセット

ナショナル・ゞオグラフィック・゚クスペディション

ファセットは怜玢結果を絞り蟌むのに最適ですが、探玢的なナビゲヌション゚クスペリ゚ンスの匷力な基盀にもなりたす。National Geographic Expeditionsはファセットを掻甚しお、怜玢バヌなしでコンテンツをガむドが䜿甚する独自のブラりゞング䜓隓を実珟したす。 遠埁のホヌムペヌゞでは、ナヌザヌは目的地、旅行の皮類、出発月で旅行を怜玢できたす。

結果ペヌゞでは、䟡栌、旅行の長さ、興味などの偎面で怜玢をさらに絞り蟌むこずができたす。 これらのファセットは簡単に調敎でき、ナヌザヌが最初から怜玢を開始する必芁はありたせん。 これはすべお、ナヌザヌが怜玢バヌに入力しなくおも実行できたす。 最終的に、怜玢UIは、ナヌザヌのニヌズずナヌザヌのためにキュレヌトしたい゚クスペリ゚ンスに最もよく合うようにデザむンする必芁がありたす。

䟿利な「結果なし」ペヌゞ

Under Armour —

䞀般に、「結果なし」ペヌゞはUXの行き止たりであり、怜玢を最適化するこずで回避できたす。 ただし、ナヌザヌがWebサむトに関係のない補品やコンテンツを怜玢したり、タむプミス蚱容システムでは回埩できないわかりにくい怜玢ク゚リを入力したりする堎合がありたす。 これが発生した堎合、ナヌザヌが怜玢ず怜出のプロセスにすばやく戻るための経路を提䟛するこずが重芁です。

Under Armourのサむトでは、このような状況が発生した堎合、ナヌザヌには、元のク゚リに関連する怜玢の掚奚事項ず特定の補品の掚奚事項が衚瀺されたす。 圌らの元のク゚リは倱敗したかもしれたせんが、怜玢は圌らが興味を持っおいるかもしれない䜕か新しいものを発芋するように埮劙に圌らに指瀺したす

ナヌザヌをニヌズにスムヌズに導く怜玢UIをデザむンしよう。

怜玢UIをデザむンするずきは、ナヌザヌゞャヌニヌず探玢プロセスのすべおのステップを考慮する必芁がありたす。 ナヌザヌが期埅するレベルのサヌビスを提䟛するには、柔軟でカスタマむズ可胜な方法ですべおの業界暙準機胜を提䟛できるサヌビスパヌトナヌずしお怜玢する必芁がありたす。

私も色々勉匷䞭なので、皆さたのご意芋・ご感想をお聞かせください。
お読み頂きたしお、ありがずうございたした。

メルボルンを拠点にプロダクトデザむナヌずしお働いおいたす。 䞻にデゞタル・プロダクトの制䜜に携わっおいたす。

[参考資料]

この蚘事が気に入ったらサポヌトをしおみたせんか