顧客がヘルプセンターにアクセスするとき、通常はすでに不満を抱えています。彼らは問題を抱えており、答えを求めており、記事を調べている時間が長ければ長いほど、彼らの我慢は限界に達します。検索は、そのギャップを埋めるものです。それは単なる便利な機能ではありません。迅速なセルフサービスによる解決と、キューを詰まらせる別のサポートチケットとの違いです。
このガイドでは、Zendesk Guideの検索機能について知っておくべきことをすべて解説します。利用可能なネイティブ検索の方法、高度な検索構文の使用方法、分析からわかること、そしてZendeskの組み込み機能を超えることを検討するタイミングについて説明します。
必要なもの
始める前に、以下を確認してください。
- Guide（Teamプラン以上）を含むZendeskアカウント
- 設定構成のためのナレッジ管理者または管理者権限
- 分析ダッシュボードへのアクセス
- ヘルプセンターの構造に関する基本的な理解
ほとんどの検索機能はすべてのプランで動作しますが、フェデレーション検索や生成回答などの高度な機能には、ProfessionalまたはEnterpriseプランが必要です。さまざまなヘルプデスクオプションを評価している場合は、Zendeskレビューが、プラットフォームの全機能を理解するのに役立つかもしれません。
Zendesk Guideの検索方法を理解する
Zendesk Guideは、特定のユースケース向けに設計された複数の検索方法を提供しています。それぞれの検索方法がいつアクティブになるかを理解することで、コンテンツ戦略を最適化し、検索が達成できることに対する現実的な期待を設定できます。
インスタント検索
インスタント検索は、誰かがヘルプセンターの検索ボックスに入力を開始するとすぐに開始されます。記事のタイトルに対してのみ、部分的な単語のマッチングを使用します。したがって、顧客が「refund（払い戻し）」と入力すると、タイトルに「refund」、「refunding」、「refunds」が含まれる記事が表示されます。
利点はスピードです。結果はすぐに表示され、多くの場合、ユーザーが考えを終える前に表示されます。欠点は範囲です。インスタント検索は、記事の本文、ラベル、またはコミュニティ投稿を調べません。記事のタイトルがキーワード最適化されていない場合、顧客は関連するコンテンツを見逃す可能性があります。
インスタント検索は、既知の記事への迅速なナビゲーションには適していますが、記事の内容に基づいてコンテンツを表示することはありません。
ネイティブヘルプセンター検索
ユーザーがEnterキーを押すと、ネイティブ検索が引き継ぎます。これは、記事のタイトル、本文、およびラベルをスキャンする完全な単語検索です。結果は、専用の検索結果ページに表示され、各結果の横に投票数とコメント数が表示されます。ユーザーが最初にクエリを完了する必要がありますが、インスタント検索よりも徹底的です。
ユーザーは、コンテンツタイプ（ナレッジベース記事とコミュニティ投稿）で結果をフィルタリングし、次にカテゴリまたはトピックでフィルタリングできます。コンテンツタイプは通常最も広範な区別であるため、この階層的なアプローチは理にかなっています。公式の回答を探している人は、フォーラムディスカッションではなく記事を求めています。
記事候補検索
この方法は、エンドユーザーがサポートリクエストの送信を開始するとアクティブになります。件名フィールドに入力すると、Zendeskはタイトル、コンテンツ、およびタグに基づいて関連する記事を提案します。提案は、関連性スコアを使用して結果を並べ替えます。
ここでの目標は、チケット削減です。ユーザーが提案された記事をクリックして回答を見つけた場合、チケットは作成されません。これは、実行できる最もROIの高い最適化の1つです。記事のタイトルを改善し、上位20件の問題が包括的にカバーされていることを確認すると、チケットの量が直接的に削減されます。
コンテキストパネルのナレッジ
エージェントの場合、チケットのコンテキストパネルにはナレッジセクションが含まれています。Zendeskボットは、チケットの内容に基づいて関連する記事を自動的に提案します。エージェントは手動で検索し、応答でコンテンツを直接リンクまたは引用することもできます。
これは2つの目的を果たします。新しいエージェントが適切な回答をより迅速に見つけられるように支援し、チーム全体で一貫した情報を保証します。誰もが同じナレッジベースから情報を取得すると、どのエージェントに連絡しても、顧客は同じ回答を得られます。エージェントのワークフローをさらに高速化したいチームには、AIコパイロットがナレッジベースから直接返信を作成できます。
高度な検索演算子の使用方法
基本的な検索ボックスに加えて、Zendesk Supportは演算子とプロパティベースのキーワードを使用した高度な検索機能を提供しています。これは、パワーユーザー（および管理者）が必要なものを正確に特定できる場所です。
基本的な演算子
コロン（:）は、指定されたフィールドが指定された値と等しい必要があることを示します。たとえば、status:openは、すべてのオープンチケットを検索します。小なり（<）および大なり（>）演算子は、priority>normalのような比較検索に使用して、高および緊急の優先度チケットを検索します。
二重引用符を使用すると、正確なフレーズを検索できます。"Please upgrade my account"を検索すると、その正確な単語がその順序で含まれる結果が返されます。マイナス記号（-）は、アイテムを除外します。status:pending -tags:invoiceは、請求書タグのない保留中のチケットを検索します。
プロパティベースのキーワード
プロパティキーワードを使用すると、検索を特定のデータフィールドに制限できます。担当者、リクエスター、組織、タグ、およびカスタムフィールドで検索できます。構文は予測可能なパターンに従います：property:value。
高度な検索が時間を節約できる一般的なシナリオをいくつか示します。
- 過去1週間に作成されたVIP顧客からのすべてのチケットを検索する：
tags:vip created>7days - 更新が必要な「deprecated（非推奨）」のタグが付いた記事を見つける：
tags:deprecated type:article - 48時間以上経過した未割り当てのチケットを特定する：
assignee:none created<48hours - アカウント固有の問題について、
customer_id:12345のようなカスタムフィールドを検索する - 組織でチケットを検索する：
organization:acme - 優先度レベルで検索する：
priority:highまたはpriority>low
日付と時刻の検索
日付プロパティキーワード（created、updated、solved、due_date）は、演算子と組み合わせて、特定の期間のデータを返すことができます。絶対日付にはYYYY-MM-DD形式を使用するか、4hours、2days、1weekのような相対時間を使用します。
日付範囲内で検索するには、演算子を組み合わせます：created>2025-01-01 created<2025-01-31は、2025年1月からのすべてを検索します。特定の時間まで絞り込む必要がある場合は、正確なタイムスタンプにISO8601構文を使用することもできます。
検索パフォーマンスを分析および最適化する方法
Zendeskには、分析セクションに事前構築された検索ダッシュボードが含まれています。ここは、検索行動について推測する段階から、ユーザーが実際に何を探しているかを正確に知る段階に移行する場所です。
検索ダッシュボードへのアクセス
分析> Zendesk Knowledge>検索に移動して、ダッシュボードにアクセスします。時間範囲、ブランド、検索チャネル、ユーザーロール、およびロケールでレポートをフィルタリングできます。検索行動はこれらの側面で大きく異なるため、これは重要です。
たとえば、モバイルデバイスからの検索では、デスクトップ検索とは異なるキーワードが使用される場合があります。異なる地域のユーザーは、異なる用語を使用して同じ問題を説明する場合があります。ファセット分析がないと、これらのパターンを完全に見逃してしまいます。
追跡する主要な指標
ヘッドライン指標は、一目で状況を伝えます。
- 合計検索数：検索アクティビティの量
- 結果なしの検索数：埋める必要のあるコンテンツギャップ
- 平均クリック率：ユーザーが必要なものを見つける頻度
- 作成されたチケット数：検索とサポートボリュームの相関関係
実際の最適化の機会は、結果なしの検索にあります。ユーザーが何かを検索して結果がゼロになった場合、それはシグナルです。コンテンツが欠落しているか、タイトルが顧客が実際に使用する単語と一致していません。これらの失敗した検索をマイニングすると、作成または更新する記事の優先順位付けされたリストが得られます。
検索ボリュームがチケット作成と相関するかどうかも追跡できます。検索が急増し、チケットも急増する場合は、ヘルプセンターが人々の質問に答えていません。検索が急増してもチケットが横ばいの場合は、コンテンツがその役割を果たしています。チケットボリュームが多いチームの場合、カスタマーサービス向けのAIを検討すると、サポートチームの負荷を軽減するための追加の方法を提供できます。
検索設定を構成する方法
ナレッジ管理者は、検索設定ページを使用して、ヘルプセンターの検索の動作に影響を与える機能を管理できます。
検索ソースの管理
ナレッジ管理で、[設定]をクリックし、次に[検索設定]をクリックして、構成オプションにアクセスします。ここから、次のことができます。
- 検索ソース（Enterpriseプランのみ）：ヘルプセンターの検索に含めるコンテンツソースを定義して有効にします
- 注目の記事：検索しているユーザーに表示する記事を指定します
- クイックアンサー：生成検索のオン/オフを切り替えます
- クローラー：同じドメイン内の異なるコンテンツをインデックス化するためにWebクローラーを設定します
- 検索フィルター（Enterpriseのみ）：外部コンテンツのソースとタイプを作成します
注目の記事
注目の記事は、ヘルプセンターで検索しているユーザーに表示されます。これは、新機能、重要なポリシー変更、または最も役立つ入門コンテンツを強調表示するのに役立ちます。特集する記事は、複数の検索が必要になる可能性のある一般的なクエリに対処する必要があります。
クイックアンサー（生成検索）
生成検索は、検索結果の上部にAIによる回答を提供します。記事をリストするだけでなく、システムはコンテンツから合成された直接的な回答を生成します。この機能は、ProfessionalおよびEnterpriseプランではデフォルトでアクティブになっています。
無効にするには、[検索設定]で[検索クエリのクイックアンサーを表示する]の選択を解除します。生成された回答がユースケースに対して十分に正確でない場合、またはユーザーにコンテキストのために完全な記事を読んでもらいたい場合は、これを行うことができます。
一般的な問題とその修正方法
適切な構成であっても、検索の問題が発生する可能性があります。最も一般的な問題に対処する方法を次に示します。
検索で結果が返されない
一致するはずのクエリに対して何も見つからないとユーザーが報告する場合：
- 記事の表示設定を確認します。内部または下書きに設定された記事は、公開検索には表示されません。
- コンテンツのインデックス作成を確認します。新しいコンテンツと変更されたコンテンツが検索結果に表示されるまでに数分かかる場合があります。
- 検索語と記事の内容を比較します。ユーザーは、記事にある用語とは異なる用語を使用している可能性があります。
一貫性のない結果
同じクエリで異なる結果が得られる場合は、通常、インデックス作成の遅延を示しています。コンテンツを追加または変更すると、通常、インデックスが作成されるまでに約1分かかります。トラフィックが多い期間中、この遅延はわずかに長くなる可能性があります。
関連性の低い結果
検索は機能するが、関連性の低い記事が最初に返される場合：
- ユーザーが実際に検索するキーワードを含めるように記事のタイトルを最適化します
- タグを効果的に使用してコンテンツを分類します
- 検索が主要なトピックを識別できるように、明確な見出しでコンテンツを構成します
ヘルプセンター検索をさらに活用する
ネイティブのZendesk検索は多くのチームでうまく機能しますが、それを使いこなせなくなったことを示す兆候があります。結果なしの割合が高い（20％以上）、複数のプラットフォームにわたる複雑なコンテンツライブラリ、または高度な分析の必要性は、代替手段を検討する時期であることを意味する可能性があります。
Algoliaのようなサードパーティオプションは、入力時の結果で検索を強化し、無料で統合できます。複数のコンテンツソースにわたるフェデレーション検索が必要なチームの場合、SwiftypeやSearchUnifyのようなエンタープライズソリューションは、より洗練された機能を提供します。多くのチームは、従来の検索機能を超えるためにAIヘルプデスクソフトウェアも検討しています。
ただし、状況は変化しています。ネイティブであろうとサードパーティであろうと、従来の検索は同じパターンに従います：ユーザーが検索し、システムがリンクを返し、ユーザーがクリックして読みます。eesel AIのようなAIチームメイトは、そのモデルを反転させます。eeselは、記事へのリンクを返す代わりに、ヘルプセンターのコンテンツから学習し、質問に直接回答します。
Zendesk統合は、既存のナレッジベース、過去のチケット、および接続されたドキュメントに接続します。そこから、eeselは最前線のチケットを処理するAIエージェント、エージェントの返信を作成するAIコパイロット、またはWebサイト上のAIチャットボットとして機能できます。違いは、eeselがコンテンツを見つけるだけではないことです。会話ができるほど十分に理解しています。
結論は？検索テクノロジーは進化しました。もはや「顧客が記事を見つけるのをどのように支援するか」だけではありません。「摩擦を最小限に抑えて顧客に回答を得るにはどうすればよいか」です。より良い検索を意味する場合もあれば、検索を完全にスキップしてAIに会話を処理させることを意味する場合もあります。これがチームでどのように機能するか興味がある場合は、eeselを無料で試して、既存のヘルプセンターのコンテンツからどのように学習するかを確認できます。
よくある質問
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
