Zendesk Guideでセマンティック検索を構築する方法

時間をかけてしっかりとしたZendeskガイドを構築したのに、何かがしっくりこない。顧客もエージェントも、まだ道に迷っているようです。Zendeskに組み込まれたセマンティック検索を使っても、簡単な質問が解決につながらなかったり、最悪の場合、すでに多忙なチームの新たなチケットになってしまったり。これはもどかしい気持ちになりますが、おそらくコンテンツが問題なのではありません。本当の問題は、検索が部屋の隅しか見ていないことです。

ほとんどのチームのナレッジは、一か所にきちんと整理されているわけではありません。社内ドキュメント、古いサポートチケット、Slackのランダムなスレッドなどが混沌と入り混じっています。Zendeskの検索はこれらを一切見ることができないため、しばしば機能しないのです。

ここでは、Zendeskガイドをチームのナレッジが隠されている他のすべての場所と連携させ、実際に役立つ検索レイヤーを構築する方法を解説します。

必要なもの

ハウツーに入る前に、まずはツールを揃えましょう。幸いなことに、これを実現するために莫大な予算やエンジニアチームは必要ありません。必要なのは、よりスマートなアプローチと適切なプラットフォームだけです。

以下に必要なもののクイックチェックリストです：

• Zendeskアカウント： これは当然ですね。Zendeskインスタンスへの管理者アクセス権が必要です。これにより、ヘルプセンターの記事やレポートダッシュボードにアクセスできます。

• 散在するナレッジのマップ： 少し時間を取って、チームのリアルな日々のナレッジが実際にどこにあるかを考えてみてください。きっと分散しているはずです。通常、いくつかの一般的な場所に見られます：

  • ConfluenceやNotionのような、詳細な情報が保管されている社内Wiki。

  • プロジェクト計画やポリシの更新情報が詰まったGoogleドキュメントでいっぱいの共有フォルダ。

  • SlackやMicrosoft Teamsのチャンネルの奥深くに埋もれている、重要な「ひらめき」の瞬間や簡単な修正方法。

  • 何千もの解決済み問題と顧客に承認された回答が含まれる、過去のZendeskチケットという宝の山。

• ノーコードAIプラットフォーム： これらすべての異なるソースを接続し、新しい検索機能を動かす中央の頭脳として機能するものが必要です。eesel AIのようなツールはこのために作られています。これにより、すべてのナレッジを連携させ、コーディング不要で数分でAIアシスタントを展開できます。

ステップバイステップガイド

Zendeskの検索を基本的な検索ツールから、答えを導き出すマシンに変える準備はできましたか？その方法をステップバイステップでご紹介します。

ステップ1：現在のZendesk検索パフォーマンスを測定する

何が壊れているのかを正確に把握しなければ、問題を解決することはできません。何かを変更する前に、現在の検索がどのように人々を失望させているかについて、客観的なデータを取得する必要があります。

Zendeskアカウントにログインし、Exploreダッシュボードを開きます。必要な証拠が見つかる「検索」タブを探しましょう。ただ眺めるだけでなく、実態を示すいくつかの主要な指標を掘り下げてみてください：

• 検索結果ゼロの検索： これは手っ取り早く改善できる点です。人々が検索して何も結果が返ってこないのは何でしょうか？このリストは、作成すべきコンテンツ、あるいはもっと可能性が高いのは、Zendeskの外部に存在し、検索が見つけられていないナレッジが何かを直接示しています。

• 低いクリックスルー率（CTR）： これはもう少し微妙な問題です。検索が何かを見つけてはいるものの、タイトルやスニペットが関連性に乏しいため、誰もクリックしようとしないことを意味します。これは、道順を尋ねて、ぼやけて古くなった地図を渡されるようなものです。

• 検索後に作成されたチケット数が多い： これが最も重要な指標です。誰かが答えを検索し、見つけられずにすぐにサポートチケットを作成した場合、セルフサービスは完全に失敗しています。これは顧客にとってフラストレーションがたまり、チームに不必要な仕事を生み出します。

このデータを収集することで、明確な出発点が得られます。また、より良い検索ソリューションがなぜ努力する価値があるのかをチームや上司に示すための完璧な証拠にもなります。これらの数字は、ネイティブの検索機能だけでは不十分であることを証明しています。

ステップ2：Zendeskネイティブのセマンティック検索の限界を理解する

Zendeskに組み込まれたセマンティック検索は、決して悪いものではありません。基本的なキーワード検索よりは間違いなく一歩進んでいます。Zendesk自身のドキュメントでも指摘されているように、「商品を返品する方法」が「返金処理」に関する記事と関連している可能性があることを理解できるほど賢いです。これは役立ちます。

しかし、これには大きな盲点があります。それは、Zendeskの内部にあるものしか検索できないということです。ほとんどのチームにとって、これでは不十分です。

• ナレッジサイロを生み出す。 最も価値があり、タイムリーな情報は、完璧にフォーマットされたヘルプセンターの記事に収まっていることは稀です。それは、プロダクトチームがちょうど公開したConfluenceのページ、Googleドキュメントにある価格の内訳、あるいはエンジニアが昨日Slackチャンネルで共有したバグ修正の中にあります。Zendeskの検索は、これらすべてを完全に見ることができません。

• コントロールがほとんど効かない。 ランキングアルゴリズムは少し謎めいています。結果がどのように優先順位付けされるかや、検索がどのようなアクションをトリガーできるかを調整することはほとんどできません。ほぼ標準設定のままで、ビジネスに合わない可能性があります。

• 最高の機能は有料であることが多い。 Zendeskのより高度なAIツールを手に入れるには、しばしば高価なプランにアップグレードする必要があります。そして、たとえ料金を支払ったとしても、すべてのナレッジが異なる場所にロックされているという根本的な問題は解決しません。

本当に役立つセマンティック検索は、ナレッジエコシステム全体を把握できる必要があります。eesel AIのようなプラットフォームは、一つのツールに縛られることなく、すべてのソースから情報を引き出し、信頼できる唯一の情報源を作成するコネクターとして機能します。

このインフォグラフィックは、eesel AIがZendesk、Slack、Google Driveなどの様々なソースからのナレッジを統合し、単一で検索可能なナレッジベースを作成する方法を示しています。

ステップ3：すべてのナレッジソースを1か所に統合する

これはプロセスの中で最も重要な部分です。目標は、チームが知っているすべてのことを、どこに保存されているかに関わらず把握する、中央の「頭脳」を一つ作ることです。

これは巨大で複雑なプロジェクトのように聞こえるかもしれませんが、適切なツールを使えば、実は非常に簡単です。

まず、eesel AIのようなプラットフォームにサインアップします。セルフサービスで設計されているので、営業デモを受けることなく数分ですべてを設定できます。

ログインしたら、ワンクリック統合を使用してナレッジソースの接続を開始できます。以下の順序で進めるのが良いでしょう：

1. Zendeskヘルプセンターを接続する： これがベースラインとなります。すべての公式な顧客向け記事が取り込まれます。

2. 社内Wikiを接続する： ここに深いナレッジが存在します。Confluence、Notion、またはSharepointのスペースをリンクして、AIに社内のプレイブックやガイドを提供します。

3. 過去のチケットでトレーニングする： これは多くのツールが見過ごしがちなステップですが、非常に価値があります。eesel AIは、過去のZendeskチケットを読み解き、あなたのトーン、ブランドボイス、そしてエージェントがすでに解決した一般的な解決策を学習できます。これにより、初日から回答が自然に感じられます。

4. その他すべてを追加する： それだけでは終わりません。共有のGoogleドライブ、特定のSlackチャンネル、PDFなど、ナレッジが隠れている可能性のある場所をすべて接続します。接続すればするほど、検索は賢くなります。

すべてを統合することで、検索品質に最大級の改善をもたらします。AIが全体像を把握できれば、古くなっている可能性のある単一の記事を指し示すだけでなく、完全で正確な回答を提供できます。

ユーザーがZendesk、Confluence、Slackなどの様々なナレッジソースを接続してAIアシスタントをトレーニングできるeesel AIプラットフォームのスクリーンショット。

ステップ4：カスタム回答とアクションのためにAIを設定する

優れた検索ツールは情報を見つけ出します。偉大なツールはそれを適切な方法で提供し、自らアクションを起こすことさえできます。今こそ、AIにどのように振る舞ってほしいかを教える時です。

• 個性を与える： AIにフォーマルで教科書通りの口調をさせたいですか、それとももっとフレンドリーでカジュアルな口調にしたいですか？eesel AIのシンプルなプロンプトエディタを使えば、ブランドに合わせたトーン・オブ・ボイスを定義できます。

• 境界線を設定する： 価格ページのチャットボットに、社内のエンジニアリングドキュメントから回答を引用させたくはないでしょう。AIに、異なるコンテキストでどのナレッジソースを使用するかを簡単に指示できます。これにより、AIは集中力を保ち、間違った場所で間違った情報を共有するのを防ぎます。

• 物事を実行するように教える： ここで単なる検索を超え、タスクの自動化を開始します。AIを以下のようなアクションを実行するように設定できます：

  • Shopifyで顧客の注文状況を確認する。

  • 顧客の質問に基づいて新しいZendeskチケットに自動でタグ付けする。

  • 問題が複雑になりすぎた場合、特定の担当者に会話を引き継ぐ。

ほとんどのプラットフォームに組み込まれた固定的なシステムとは異なり、eesel AIのようなツールは柔軟なワークフローエンジンを提供します。どのチケットをAIが処理し、どのように応答すべきかを完全にコントロールできます。

この画像は、自動化されたアクションやワークフローの設定を含む、AIの振る舞いをカスタマイズするためのeesel AIのインターフェースを表示しています。

ステップ5：新しい検索レイヤーを自信を持ってテストし、展開する

新しいツールをローンチするのは緊張するものです。中途半端なチャットボットを顧客に提供したくはありません。だからこそ、すべてをテストせずに本番稼働させるべきではありません。

• リハーサルを実行する： AIが一人でも顧客と話す前に、シミュレーションモードを使用してテストします。eesel AIのシミュレーション機能を使えば、過去の何千ものZendeskチケットに対して実行できます。これにより、AIがどのように応答したかを正確に確認でき、その回答をレビューし、潜在的な解決率の信頼できる予測を得ることができます。

• 見落としていた点を確認する： シミュレーションレポートはあなたの最高の味方です。AIがうまく機能した箇所、そしてより重要なことに、ナレッジベースのギャップを浮き彫りにしてくれます。これにより、ローンチ前にそれらのギャップを埋めることができます。

• 小さく始めて大きく育てる： 初日からすべてを自動化する必要はありません。段階的な展開の方がはるかに安全です。例えば、最初は「パスワードリセット」の質問だけを新しい検索に処理させることから始めます。それがうまく機能していることを確認したら、徐々により多くの責任を与えていくことができます。

このリスクフリーなアプローチにより、顧客に影響を与える前にセットアップを完璧にし、その価値を証明できます。これは、ただスイッチを入れてうまくいくことを願うよりも、はるかに賢い新技術の展開方法です。

展開前に過去のデータに対してAIのパフォーマンスをテストできるeesel AIのシミュレーション機能を示すスクリーンショット。

高性能な検索を維持するためのプロのヒント

新しい検索レイヤーの構築は大きな勝利です。しかし、作業はそこで終わりではありません。それが鋭敏であり続け、時間とともにより良くなるようにするためのいくつかのヒントをご紹介します。

検索をやめて、回答を始めよう

Zendeskガイド上でセマンティック検索を構築することは、単により良い検索結果を表示する以上の意味を持ちます。それは、人々が情報を得る方法を変えることです。異なるナレッジソース間の壁を取り払うことで、人々が答えを検索しなければならないモデルから、答えが単純に与えられるモデルへと移行します。

これは、チケット数を削減し、チームの効率を上げるだけでなく、顧客にとってよりスムーズでストレスの少ない体験を生み出します。そして何より素晴らしいのは、もはやこれが一年がかりの巨大プロジェクトではないということです。現代のツールを使えば、午後のうちにすべてを立ち上げて実行できます。

より良いZendesk検索はすぐそこに

本当に機能する検索を構築する準備はできましたか？eesel AIはZendeskや他のすべてのツールに直接接続し、自分で設定できる統一されたAIアシスタントを提供します。自分のデータでそのパフォーマンスをシミュレーションし、ニーズに合わせてカスタマイズし、準備ができたらローンチしてください。

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