ノウハウ 2015.12.01
スマホサイトのコンテンツ最適化のポイントを徹底解説!

スマホサイトのコンテンツ最適化のポイントを徹底解説!

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ナビプラスは2015年11月18日(水)にKaizenPlatform, Inc.と共催で『スマホUI/UX最適化戦略 〜数千回のサイト改善実績から導く成功事例を徹底解説!』と題したセミナーを行ないました。

本記事では、当社セールス&マーケティング部マネージャーの榎本による、スマホならではの検索ページの最適化と、商品詳細ページに載せるレコメンド情報の最適化について解説した講演「ちょっとの工夫で数値が伸びる!サイトコンテンツのスマホ最適化」の概要をレポートします。

検索ページのスマホ最適化

まず冒頭で「スマホと検索は相性が悪い」と言い切った榎本。

スマホ上の検索機能では、ユーザにストレスを与えてしまうポイントが幾つかある。
榎本は代表的な2つのストレスポイントを挙げた。

  • 文字入力の打ち間違いが多く、思い通りの検索結果が出ない
  • 画面の小ささから絞り込み機能の制約が多く、検索しづらい

これらのストレスを軽減するための対策について、特に改善のインパクトが大きい「検索の文字変換最適化」と「絞り込み機能の最適化」について解説した。

検索の文字変換最適化

スマホ上の文字入力のしにくさをカバーするために、ほとんどのスマホには「予測変換機能」がついている。しかし、この「予測変換機能」は、あくまでもユーザの日常的な文字入力履歴を踏まえたものなので、ユーザが訪れたサイトにとって最適な「予測変換機能」になっているかと言うと、実はそうではない。

例えば「Tシャツ」という言葉でも、ユーザが直近で文字入力していなければ予測変換されず、結果的に全文字を入力する必要があり、「Tしゃつ」「Tしゃツ」「Tシヤツ」などのように、正規表現「Tシャツ」とは異なる「汚い」入力で検索されることになる。

このように文字変換が最適化されていない環境では、下記の例のように、「Tシャツ」の検索結果が4万件を超えているのに対して「tしゃツ」の検索結果は24件となっており、「tしゃツ」と検索された場合の機会損失は明らかだ。

例)「Tシャツ」を検索する場合

「Tシャツ」を検索する場合

0件ヒットなら検索し直してもらえる可能性はあるが、この例のように検索結果が出てしまう場合は、「該当商品数が少ない」とユーザに思われるだけで、改めて正規表現で検索し直す可能性は低く、やはり結果として機会損失につながってしまう。

「思い通りの検索結果が出ない」という課題に対しては、まずこの文字変換を最適化することが重要となる。

絞り込み機能の最適化

続いて榎本は、スマホの絞り込み検索におけるユーザストレスについて言及した。

絞り込み検索を行なうことで、本来であればユーザの求める検索結果に素早くアクセスできるはずだ。
しかし、実際は以下のようなスマホサイトが非常に多い。

   1.様々な絞り込み条件を設定した結果、0件ヒットだった
   2.絞り込みの検索条件を追加する都度、バックグラウンドで検索が走る(=読み込みに時間がかかる)
   3.オートページャーを実装していても、詳細ページから一覧ページに戻ると、スクロールした箇所ではなくページトップに戻ってしまう(始めからスクロールし直しが必要) ※オートページャー=画面をページ下部までスクロールすると、ページ切り替えをせず自動で次のページを読み込む機能

絞り込み検索にかかるストレスを改善するための一つの対策として、検索条件を追加する度に検索結果件数のみをインタラクティブに変動させている中古ブランド時計のスマホサイトの事例を紹介した。


検索結果数のみインタラクティブに変動

このスマホサイトでは、検索ボタンを押す前に検索結果件数がわかるため0件ヒットを防ぐことができ、バックグラウンドで検索処理は走るものの検索結果表示のみのため、ユーザは「待っている」という意識を持つことなく、離脱防止に役立つ。

「キーワード検索のログ分析を行なう企業は多いですが、各種検索(キーワード・絞り込み・ソート・ページネイト等)の比率チェックも改善ポイントが多い」と榎本はいう。

PC・スマホそれぞれの検索比率を比較することで仮説を立て、適切な対策を検討することがUI/UX改善の第一歩といえる。

※ページ下部よりダウンロードいただける講演資料では、実際に某アパレルブランドのサイト分析結果や、それに対する仮説→検証について解説しているので、ぜひご覧ください。

商品詳細ページのレコメンドのスマホ最適化

商品詳細ページにレコメンド商品を載せるのは一般的だが、スマホサイトの場合、チューニングを行わないとコンバージョン率がPCより下がりやすい、というのはご存知だろうか。

その理由は「サイトが利用されるシーンが違うにも関わらず、PCと同じ設定にしているから」と榎本は解説する。
PC上のレコメンドは「アップセルを狙うレコメンド」。行動履歴に基づき「この商品を買っている人はこんな商品も買っています」というようにレコメンドされる一般的なものだ。

しかし、スマホではそれが逆効果になると榎本はいう。

スマホは移動中の交通機関利用時や外出先など、時間に限りのある状況で使用するユーザが多くいます。
例えば「布団乾燥機」を検索し、商品詳細ページには通常のおすすめ商品が表示されていた場合、他の布団乾燥機と比較したい場合、①商品Aの詳細ページ → ②検索結果一覧 → ③商品Bの詳細ページと画面遷移する必要があります。
それよりも、同カテゴリの他の商品(≒検索結果)が詳細ページでレコメンドされていたほうが、①商品Aの詳細ページ → ②(詳細ページのカテゴリ比較から)商品Bの詳細ページ と遷移できたほうが、ユーザビリティに優れていると言えます。

実際のCVRを比較しても、通常のおすすめ商品レコメンドのCVRを1とした場合、ブランド比較は1.6、カテゴリ比較は1.4というデータもある。


ブランド比較・カテゴリ比較のCVR

スマホのレコメンド経由のCVRが上がらない、という分析結果が出ているのであれば、ブランド比較やカテゴリ比較との置き換えを検討しても良いだろう。

上記例のようにレコメンドを何パターンか表示できるのであれば、それぞれのCVRを比較してみてほしい。

榎本は「スマホ上の検索はストレスが多いのが現状です。でも、その分改善の余地は大きいのも事実。ぜひ現状分析をし、本日ご紹介した対策を試してみてください」と講演を締めくくった。


いかがでしたでしょうか。

ナビプラスは、今回のレポートではご紹介しきれなかった内容も含め、累計650サイト以上の豊富な導入実績があります。スマホサイトでの売上が伸び悩んでいる事業者の方や、サイト支援を行なっている企業の方は、ぜひお問い合わせください!

 

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