Zendesk Guideの検索キーワードを最適化して、より良い結果を得る方法

顧客がヘルプセンターの検索ボックスにアクセスするとき、通常はすでに不満を感じています。 彼らは問題を抱えており、答えを求めており、記事を掘り下げるのに費やすすべての秒が彼らの忍耐力を試します。 彼らがその検索ボックスに入力する言葉と、コンテンツがそれらの言葉にどれだけ一致するかによって、必要なものを見つけるか、キューに別のチケットを送信するかが決まります。

このガイドでは、Zendesk Guide の検索キーワードを最適化して、見つけやすさを向上させ、チケットの量を減らし、顧客が自分で問題を解決できるようにする方法について説明します。 現在の検索パフォーマンスの分析から、継続的な改善プロセスの実装まで、すべてを網羅します。 キーワードのマッチングを完全に超えて進む準備ができているチームのために、eesel AI のようなAIチームメイトが、検索結果を返すだけでなく、質問に直接答える方法についても見ていきます。

必要なもの

最適化を開始する前に、以下を確認してください。

• Zendesk Guide のTeamプラン以上（一部の機能にはProfessionalまたはEnterpriseが必要）
• Guideの設定とZendesk Analyticsへの管理者アクセス
• Zendesk Analyticsの検索ダッシュボードへのアクセス
• 上位10〜20件の顧客の問題のリスト（これにより、どのキーワードが最も重要かを優先順位付けできます）

下位のプランを使用している場合でも、これらの戦略のほとんどを実装できますが、一部の分析機能は制限される場合があります。 Zendeskのプラン比較 を確認して、どの機能が自分のプランで利用できるかを確認してください。

ステップ1：現在の検索パフォーマンスを分析する

測定しないものは改善できません。 まず、ヘルプセンターの検索が現在どのように機能しているかを把握することから始めます。

検索ダッシュボードにアクセスする

1. 上部のバーにある Zendesk製品 アイコンをクリックし、Analytics を選択します。
2. ダッシュボードのリストから、Zendesk Knowledge ダッシュボードを選択します。
3. 検索 タブをクリックします。

確認する主要な指標

ダッシュボードには、4つのヘッドライン指標が表示されます。

• 合計検索数：ユーザーがナレッジベースで実行した検索の数
• 検索結果なしの検索数：何も返されなかった検索の数（最大の機会）
• 平均クリック率：ユーザーが実際に結果をクリックした検索の割合
• 作成されたチケット：ヘルプセンターから送信されたチケットの数

「検索結果なしの検索数」の指標は、あなたの金鉱です。 これらは、コンテンツがないか、使用している言葉と一致しないコンテンツを探している顧客を表しています。 このデータをエクスポートし、ボリュームでソートして、最大のギャップを特定します。

検索クエリの概要を詳しく調べる

下にスクロールして、「検索クエリの概要（過去30日間）」テーブルを表示します。 これには、ユーザーが検索した実際の文字列と、クエリごとの平均結果、クリック率、作成されたチケットが表示されます。 パターンを探します。

• クリック率が低い大量の検索は、関連性の問題を示しています
• 結果がゼロでボリュームが多い検索は、コンテンツのギャップを示しています
• チケットの作成につながることが多い検索は、コンテンツが質問に答えていないことを示しています

ステップ2：顧客が実際に使用するキーワードを調査する

よくある間違いは、顧客の言葉の代わりに内部用語を使用することです。 あなたはそれを「アカウントプロビジョニング」と呼ぶかもしれませんが、顧客は「アカウントを作成する方法」を検索します。 これらのミスマッチは、検索の有効性を低下させます。

既存のデータから顧客の言葉を抽出する

ステップ1でエクスポートした検索クエリから始めます。 以下を探します。

• 動詞のバリエーション：「キャンセル」対「削除」対「削除」
• 名詞の違い：「サブスクリプション」対「プラン」対「メンバーシップ」
• 質問の言い回し：「どうすれば」対「できますか」対直接キーワード
• スペルのバリエーション：製品機能の一般的なスペルミス

チケットの件名とチャットのトランスクリプトを確認する

サポートチケットは、顧客の言葉の宝庫です。 Zendesk Supportダッシュボードから最近のチケットのサンプル（通常は100〜200件で十分です）をエクスポートし、件名行をスキャンします。 顧客は問題を説明するためにどのような言葉を使用しますか？ これはヘルプセンターの言葉とどのように異なりますか？

キーワード用語集を作成する

内部用語を顧客用語にマッピングする簡単なスプレッドシートを作成します。

記事を作成または更新するときに、この用語集を使用します。 チームが内部で「アカウントプロビジョニング」を使用する場合は、記事のタイトルまたはラベルに「アカウントの作成」と「サインアップ」も含まれていることを確認してください。

ステップ3：価値の高いキーワードで記事のタイトルを最適化する

Zendesk Guide では、記事のタイトルが最も検索の重みを持っています。 ユーザーが入力するとアクティブになるインスタント検索 は、記事のタイトルのみをスキャンします（本文コンテンツはスキャンしません）。 これにより、タイトルの最適化が最も影響力のあるアクティビティになります。

記事のタイトルのベストプラクティス

• キーワードを先頭に配置する：最も重要な言葉を最初に置きます。 「サブスクリプションをキャンセルする」は、「サブスクリプションをキャンセルする方法」よりも、「キャンセル」がすぐに表示されるため優れています。
• 自然な言葉を使用する：最初に人間向けに書き、次に検索エンジン向けに書きます。 「パスワードをリセットする」は、「パスワードリセット機能」よりも優れています。
• 60文字未満に保つ：長いタイトルは検索結果で切り捨てられます。
• アクション動詞を含める：「インストール」、「構成」、「トラブルシューティング」は、記事の内容をユーザーが理解するのに役立ちます。

良いタイトルと悪いタイトルの例

リンクを壊さずにタイトルを更新する

記事のタイトルを変更すると、通常、URLも変更され、既存のリンクが壊れます。 これを防ぐには：

1. Guideの管理画面で、記事エディターに移動します。
2. 設定 ギアアイコンをクリックします。
3. 保存する前に、URL フィールドを確認します。
4. URLが変更された場合は、古いURLをメモして、リダイレクトを設定します。

または、タイトルの変更を公開する前に、URLスラッグを手動で編集して、古いURLと一致させます。

ステップ4：戦略的なラベルとタグを追加する

Zendesk Guideのラベルは、検索の関連性を高めることと、フィルタリングと整理に使用できることの2つの目的を果たします。 戦略的に使用すると、正確なタイトルと一致しない検索をキャッチします。

ラベルとキーワードの理解

ラベルは、記事に添付するメタデータです。 エンドユーザーには表示されませんが（テーマで表示しない限り）、検索によってインデックス化されます。 これにより、以下に最適です。

• 顧客が使用する可能性のある同義語
• 一般的なスペルミス
• タイトルに収まらない関連用語
• 内部カテゴリコード

スペースを含む複数単語のラベルを作成する

一部のシステムとは異なり、Zendeskのラベルはスペースをサポートしています。 これを利用してください。

• ✅ 「サブスクリプションのキャンセル」（両方の単語を一緒に検索するのをキャッチします）
• ✅ 「請求の問題」（個別の「請求」と「問題」よりも具体的）
• ❌ 「cancel_subscription」（ユーザーがアンダースコアで検索することはめったにありません）

同義語をラベルとして使用する

記事ごとに、顧客が使用する可能性のある代替用語のラベルを追加します。

• 記事：「パスワードをリセットする」
• ラベル：「パスワードを忘れた」、「パスワードを変更する」、「ログインの問題」、「アクセスできない」

ラベル整理のベストプラクティス

• 記事あたり3〜5個のラベルに制限する（多すぎると関連性が薄れます）
• ヘルプセンター全体で一貫した命名規則を使用する
• 用語が進化するにつれて、四半期ごとにラベルを確認および更新する
• チームが一貫して使用できるように、ラベル分類を文書化する

ステップ5：セマンティック検索のために記事コンテンツを最適化する

2023年に、Zendeskはセマンティック検索機能を展開しました。 キーワードを照合するだけでなく、セマンティック検索は自然言語処理を使用してクエリの背後にある意味を理解します。 これは、コンテンツの最適化戦略を進化させる必要があることを意味します。

セマンティック検索がゲームを変える方法

従来のキーワード検索では、正確またはほぼ正確な単語の一致が必要です。 セマンティック検索は、「ログインできない」と「アカウントへのアクセスに問題がある」が基本的に同じ質問であることを理解しています。 これは、クエリと記事の両方を数学的なベクトルに変換し、それらの類似性を測定する機械学習モデルによって実現されます。

その結果、英語のヘルプセンターでは、平均相互ランクが7％向上 し、クリック率が9％向上 しました。

ロボットのようにではなく、自然に書く

セマンティック検索は自然言語に報酬を与えます。 記事で「サブスクリプションをキャンセルする」を不自然に5回繰り返す代わりに、会話形式で書きます。

「サブスクリプションをキャンセルする必要がある場合は、アカウント設定からキャンセルできます。完全にキャンセルする準備ができていない場合は、プランを一時停止するか、下位のプランに切り替えるオプションも提供しています。」

この段落には、「サブスクリプションをキャンセルする」、「プランを一時停止する」、「下位のプランに切り替える」が自然に含まれており、キーワードを詰め込むことなく、複数の検索意図をカバーしています。

関連用語と同義語を含める

顧客が同じ問題を説明する可能性のあるさまざまな方法について考えてください。 記事がパスワードのリセットに関するものである場合は、以下についても言及してください。

• 「パスワードを忘れた」
• 「ログインできない」
• 「アカウントへのアクセスに関する問題」
• 「ログイン資格情報」

明確な見出しでコンテンツを構成する

セマンティック検索は記事の構造を考慮します。 H2およびH3の見出しを使用してコンテンツを分割し、関連するキーワードを自然に含めます。 これは、人間の読者と検索アルゴリズムの両方が、各セクションが何をカバーしているかを理解するのに役立ちます。

最初の140文字を戦略的に使用する

Zendeskは、記事の最初の140文字をSEOのメタディスクリプションとして自動的に使用します。 この冒頭のテキストが記述的であり、主要なキーワードが含まれていることを確認してください。

ステップ6：一般的なスペルミスの検索結果リダイレクトを設定する

セマンティック検索を使用しても、スペルミスが原因で検索が失敗する可能性があります。 分析により、顧客が使用する最も一般的なスペルミスが明らかになります。

ボリュームの多いスペルミスを特定する

検索ダッシュボードで、以下を探します。

• 明らかなスペルミスである結果がゼロの検索（「password」の代わりに「pasword」）
• バリアントスペル（「cancelation」対「cancellation」）
• ブランド名のスペルミス（顧客が製品名を頻繁にスペルミスする場合）

一般的な問題のリダイレクトを作成する

Zendeskには組み込みの検索リダイレクト機能はありませんが、ラベルまたはリダイレクト記事を使用してこれを回避できます。

1. スペルミスでタイトルが付けられた短い記事を作成します。
2. 記事本文に、「[正しい用語]を意味しましたか？ [正しい記事へのリンク]を参照してください」と記述します。
3. 参照ナビゲーションに表示したくない場合は、記事を未公開のままにします。

または、スペルミスのある用語を正しい記事のラベルとして追加します。 これにより、別の記事を必要とせずに検索をキャッチできます。

別の記事を作成する場合とリダイレクトする場合

• 単純なスペルミスと明らかなタイプミスにはラベルを使用します。
• 顧客がそれが正しいスペルであると本当に考えている可能性のある、一般的に混同される用語にはリダイレクト記事を作成します。
• スペルミスのある用語が本当に異なる概念を表す場合にのみ、別の記事を作成します。

ステップ7：キーワード戦略を測定して反復する

検索の最適化は、1回限りのプロジェクトではありません。 顧客の言葉は進化し、新機能がリリースされ、検索パターンが変化します。 ヘルプセンターを最適化された状態に保つために、定期的なレビュープロセスを設定します。

月次レビューの頻度を確立する

毎月30〜60分をブロックして、検索ダッシュボードを確認します。 以下を探します。

• 結果がない新しい検索（埋めるコンテンツのギャップ）
• クリック率が低下している検索（関連性の問題）
• 顧客の言葉の新興パターン

主要な指標を経時的に追跡する

月ごとの追跡を行う簡単なスプレッドシートを作成します。

• 合計検索数
• 検索結果なしの検索数（ターゲット：減少）
• 平均クリック率（ターゲット：改善）
• 検索後に作成されたチケット（ターゲット：減少）

A/Bテストタイトルのバリエーション

トラフィックの多い記事については、さまざまなタイトルの形式をテストします。

• 「サブスクリプションをキャンセルする方法」対「サブスクリプションをキャンセルする」
• 「ログインの問題をトラブルシューティングする」対「ログインの問題を修正する」

各バリエーションのクリック率を監視します。 ボリュームの多い検索でのわずかな改善でも、チケットの削減に大きな影響を与える可能性があります。

避けるべき一般的な間違い

キーワード戦略を実装する際には、これらの落とし穴に注意してください。

顧客の言葉の代わりに内部専門用語を使用する

エンジニアリングチームはそれを「APIレート制限」と呼ぶかもしれませんが、顧客は「統合が遅いのはなぜですか」を検索します。 タイトルと冒頭の段落では、常に顧客の用語をデフォルトで使用してください。

記事本文でのキーワードの詰め込み

同じフレーズを不自然に繰り返すと、読みやすさが損なわれ、検索の関連性が実際に低下する可能性があります。 セマンティック検索は、操作的だと感じられるコンテンツにペナルティを科します。 最初に人間向けに書きます。

モバイル検索の行動を無視する

モバイルユーザーは、より短く、より直接的なクエリを使用する傾向があります。 デバイスの種類でフィルタリングされた検索ダッシュボードをチェックして、モバイルユーザーがデスクトップユーザーと異なる検索をしているかどうかを確認します。

用語が変更されたときにラベルを更新するのを忘れる

製品が機能の名前を変更する場合は、ヘルプセンターのラベルをすぐに更新してください。 そうしないと、新しい名前を検索している顧客は、古い用語をまだ使用している記事を見つけることができません。

検索とチケットの相関関係を追跡しない

検索の最適化の最終的な目標は、チケットを減らすことです。 検索指標が改善されてもチケットの量が横ばいの場合は、コンテンツが見つけやすいものの、実際には役に立たない可能性があります。

AIでキーワードを超えた検索を実現する

キーワードの最適化は、顧客が記事を見つけるのに役立ちます。 しかし、根本的な制限があります。それでも、顧客はコンテンツを読んで自分で答えを抽出する必要があります。 複雑な問題や急いでいる顧客にとっては、それは摩擦です。

これは、AIチームメイトが方程式を変える場所です。 eesel AI は、記事のリストを返す代わりに、ヘルプセンターのコンテンツから学習し、質問に直接答えます。 AIエージェント がZendeskと連携してこのエクスペリエンスを提供する仕組みをご覧ください。

仕組み

Zendesk アカウントに接続し、ヘルプセンターの記事、過去のチケット、および接続されているドキュメントを取り込みます。 私たちのAIは、あなたのビジネスコンテキスト、トーン、および一般的な問題を学習します。 そこから、それは次のことができます。

• ナレッジベースを参照して、チャットで顧客の質問に直接答える
• ヘルプセンターのコンテンツを組み込んだエージェントの下書きの返信
• 一般的な問題について、最前線のチケットを自律的に処理する

違いは微妙ですが重要です。 従来の検索では、「役立つ可能性のある3つの記事があります」と表示されます。 AIチームメイトは、「質問に対する答えはここにあり、これらの記事から引用されています」と表示します。

検索の最適化よりも（または並行して）AIを検討する場合

• コンテンツを改善しても、検索結果なしの割合が高いままになる
• 記事を読んだ後、顧客がフォローアップの質問を頻繁にする
• チームを拡大せずに24時間年中無休のサポートを提供したい
• エージェントがヘルプセンターの記事からコピーアンドペーストするのにかなりの時間を費やす

検索の最適化とAIアシスタンスは、相互に排他的ではありません。 多くのチームは、ヘルプセンターの検索を基盤として最適化し、AIを重ねて、検索だけでは解決できない会話を処理します。 カスタマーサービス向けのAI と、それが既存のナレッジベースをどのように補完するかについて詳しく学んでください。

Zendesk Guide の検索キーワードを最適化することは、ヘルプセンターで実行できる最もROIの高いアクティビティの1つです。 追加の予算、新しいツール、エンジニアリングリソースは必要ありません。 顧客が何を探しているかを理解し、コンテンツが顧客の言葉と一致するようにするための体系的なアプローチが必要です。

検索ダッシュボードから始めます。 結果がない上位10件の検索を特定します。 これらの記事のタイトルとラベルを更新します。 影響を測定します。 次に、毎月繰り返します。 小さな改善が時間の経過とともに複合され、チケットの削減に大きな影響を与えます。

そして、「記事を見つける」から「答えを得る」に移行する準備ができている場合は、eeselをチームに招待してください。 AIがヘルプセンターを検索可能なライブラリから会話型サポートエンジンに変える方法を紹介します。