検索ランキングを理解する
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検索ランク付け機能を使用して、特定の属性に基づいてcontent itemsの 関連性スコア に影響を与えることができます。ランキングを使用すると、検索結果を微調整し、特定のドキュメントを宣伝して、最も関連性の高い価値のあるコンテンツがサイト訪問者に表示されるようにすることができます。
たとえば、訪問者が次の記事を検索しているとしますartificial intelligence. テキストの 関連性に基づいてクエリに一致する100件の結果のリストを受け取ります。このリスト内で、レビュー評価の高い記事を検索結果の上位に表示する必要があります。この機能を作成するには、検索ランク付けを使用します。これは、特定のドキュメント (この場合は人工知能に関する最高評価の記事) を検索結果内の上位に上げることによって機能します。
ランキングは、結果セット全体の順序を変更することなく、特定のドキュメントの関連性と可視性を高めるためのメカニズムです。 ソートとは異なり、この違いを理解することが重要です。 検索ランク付けの属性を構成しても、検索結果がその属性で並べ替えられるわけではありません。前の例では、レビュー評価が最も高い人工知能に関する記事は、必ずしも検索結果の一番上に表示されるわけではなく、レビュー評価の降順で並べ替えられていません。代わりに、ランキングはドキュメントの関連性スコアに寄与し、それが検索結果でのその位置に影響を与えます。
検索ランキングを最大限に活用するには、次のベスト プラクティスに従うことが重要です。
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ランキングに本当に必要な属性だけを使う。ランキングの属性の長いリストがあることに気付いた場合は、アプローチを改良する必要があることを意味している可能性があります。通常、0から5の属性で十分ですが、この数は特定の要件によって異なる場合があります。
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属性に重みを割り当てる場合は、すべてのランク付け属性の重みを1に設定することをお勧めします。この初期構成の後、さらに微調整が必要であることがわかった場合は、0.1ずつ重みを増減します。重みの増分を小さくすると、検索ランキングの重みが関連性スコアの計算に使用される他の要素をかき消さないようにすることで、よりバランスの取れたエクスペリエンスが提供されます。