Cobinyiu Creativity
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Conversational Product Discovery

キーワードではなく、
「なぜ買うのか」を理解する検索

曖昧で会話的な要望や利用シーンを比較可能な商品条件に変換し、ブランドに合った言葉で回答します。

AI検索の価値

キーワード一致から意図理解へ

従来検索では、正確な商品名やカテゴリを顧客が推測する必要があります。Cobinyiuは日常表現、同義語、誤字、利用シーン、複数条件を理解し、適切な商品へ導きます。

AI Search ⌕

自然言語で検索

システムが顧客の日常言語を学習する

  • 01 スマートインタラクティブインターフェース 商品に精通した販売員のように、ニーズを理解し、明確な選択肢を提示する。
  • 02 曖昧な表現や口語表現を理解する 文脈、同義語、スペルミスを識別できるため、顧客が検索結果を見つけられない場合の摩擦を軽減できる。
  • 03 選択から意思決定までの時間を短縮する 曖昧なニーズを比較可能な製品条件に変換することで、顧客はより迅速に適切な選択肢を見つけることができる。
Traditional Search ⌨

文脈と属性を抽出

顧客にブランドの公式言語の使用を要求する

  • 01 キーワード検索が厳格である 顧客は通常、ウェブサイトに既に設定されている正確な製品名、カテゴリ、またはキーワードを入力する必要がある。
  • 02 顧客はまず学習する必要がある ブランドが製品をどのように命名し、分類しているかを推測しなければならないため、検索コストがユーザーに転嫁されやすい。
  • 03 真のニーズを理解するのが難しい 口語表現、タイプミス、または複数の条件で検索した場合、結果がゼロになったり、無関係なコンテンツが表示されたりする可能性がある。
The Shift 顧客からブランド言語を学ぶ → 「システムによる顧客言語の理解」
仕組み

信頼できる回答をつくる4つの層

意図分析、商品データ検索、業務ルール、回答生成を組み合わせます。自然な文章だけでなく、実在する商品情報とブランド方針に結びついた回答を目指します。

Baymard usability research 31%

意図・要素分析

本調査では、ユーザーの約3分の1がサイト内検索で商品を探そうとした際に、タスクを完了できなかったり、フラストレーションから諦めたりしたことが明らかになった。

Google Cloud / Harris Poll 76%

意味検索と条件検索

米国の消費者を対象とした調査では、検索がうまくいかなかったことがウェブサイトの売上損失につながり、48%が他の購入先に切り替えたと回答している。

Google Cloud / Harris Poll 69%

ランキングと業務ルール

回答者は、商品を見つけることができた後、当初の検索対象商品以外にも同じウェブサイトで他の商品を購入すると回答した。

出典： Baymard Ecommerce Search Usability Google Cloud／Harris Poll（2021） クロスマーケット調査は業界動向の参考としてのみ実施されており、実際の効果はブランド独自のデータで検証されている。
ビジネス価値

商品発見を改善し、需要を学ぶ

検索データから顧客の表現、情報不足、購買意図のある質問が見えます。品揃え、コンテンツ、サービスの改善に活用できます。

顧客の口語検索

「とても暑いので、子供を連れて森へ暑さをしのぎに行きたいのですが、安全のために何を準備すれば良いでしょうか？」

Keyword Match 完全一致する商品が見つかりませんでした
0 results

従来の検索は、商品名、カテゴリ、定義済みのキーワードに大きく依存しています。完全な文章を入力した場合、システムは「暑い」「子供」「森」「安全」といった要素間の関係性を同時に理解できない場合があります。

とても暑いです。 子供を連れています。 森に避難します。 何を準備すれば良いですか？ 安全が最優先です。
従来の検索例を見る ↗
How it works

より信頼性の高い回答のための4つのレベル

ウェブサイトに汎用的なチャットボットを設置するだけでなく、モデル、製品情報、ビジネスルールを統合的に設計します。

意図の理解

ターゲットオーディエンス、予算、機会、嗜好、および許容できない条件を特定します。

構造化された条件

自然言語を製品属性、カテゴリ、およびフィルタリング可能な条件に変換します。

ランキングと制約

関連性、在庫、粗利益、プロモーション、およびブランド推奨ルールを組み合わせます。

回答の説明

顧客に推奨理由を説明することで、不確実性を軽減し、意思決定への信頼を高めます。

01 / Discovery

自然言語と意味検索

同義語、口語表現、スペルミス、多言語検索、および使用文脈をサポートします。商品ページに全く同じ単語が表示されていなくても、商品属性と意味理解に基づいて検索結果を見つけることができます。

中国語の口語表現要件 同義語とスペルミス 複合語条件 検索結果ゼロの修正
02 / Control

制御可能なビジネスランキング

AIの関連性はビジネス上の優先順位とは一致しません。正式なシステムは、新製品、在庫、プロモーション、ブランド戦略をランキングに組み込むことができ、不適切な製品が強制的に宣伝されることを回避します。

リアルタイム在庫フィルタリング プロモーション加重 ブランドルール 機密コンテンツ保護
03 / Learning

実際の行動に基づく継続的改善

検索クエリ、クリック、カート追加アクション、コンバージョンを追跡し、顧客が実際に使用している言語、コンテンツの不足、製品情報の問題点を特定することで、継続的な最適化ループを構築します。

Opportunity Simulator

収益機会の探索
コンテキスト計算

ブランドの現在の検索データと取引データを入力し、保守的な改善率で「潜在的に再獲得可能な収益機会」を推定します。これは、PoC（概念実証）の優先順位付けに関する議論の出発点となります。

月間潜在収益機会 NT$ 54,000
年間シナリオコンバージョン NT$ 648,000
計算方法：月間検索数 × 検索失敗率 × 改善可能性（％） × 改善後のコンバージョン率 × 平均注文額
これは入力仮定に基づくシナリオ推定値であり、Cobinyiuが実際の収益、コンバージョン率、または投資収益率を保証するものではありません。正式な評価には、PoC検証のためにブランド検索記録、製品データ、およびコンバージョンイベントを使用する必要があります。

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