仮想エージェント でのユーザー検索測定基準の使用
仮想エージェント アプリケーションでユーザー検索測定基準を使用すると、ユーザーのクエリとその検索結果を確認できます。これらの測定基準を使用すると、より意味のある検索結果を提供するために 仮想エージェント を改善できる領域を特定できます。
会話型分析ダッシュボードの [ユーザー検索測定基準 (User Search Metrics)] タブを使用して、ユーザーが検索したクエリとその検索結果に関する重要な詳細を確認します。このタブを使用すると、次の質問に対する回答を取得できます。
- ユーザーにとって役に立たなかった検索結果はどれですか？
- 検索結果がなかったクエリはどれですか？
- ユーザーの最も一般的なクエリはどれですか？
- ユーザーが最も頻繁に選択した検索結果はどれですか？
注:
[ユーザー検索測定基準 (User Search Metrics)] タブにアクセスするには、チャット分析管理者ロールまたはチャット分析ビューアーロールが必要です。次の例には、[ユーザー検索測定基準 (User Search Metrics)] タブに含まれるデータが表示されています。
AI Search
仮想エージェント トピックでは、AI Search を使用して、ユーザーに役立つリソースを提案できます。ユーザーがクエリを入力すると、AI Search はインテリジェントなクエリ機能を使用して、最も関連性の高い結果を提供します。AI Search の詳細については、「AI Search」を参照してください。仮想エージェント を AI Search と統合する方法については、「AI 検索 によるユーザーエクスペリエンスの向上」を参照してください。
Contextual Search
コンテキスト検索では、キーワードを既存のデータベース検索と照合して、クエリに一致する可能性のあるものを検索します。仮想エージェントトピックでは、コンテキスト検索を使用してクエリを解決できます。詳細については、「トピックブロックによるコードの再利用の最大化」を参照してください。
トピックリンク
一部の 仮想エージェント トピックには、役に立つリソースへのリンクが埋め込まれています。ユーザーがこれらのトピックのいずれかを呼び出すと、バックエンド検索を行わなくてもリンクが表示されます。
ユーザー検索情報
次の表では、[ユーザー検索測定基準 (Users)] タブにビジュアル化されたサマリーのユーザー検索情報について説明しています。
| チャート化 | 説明 |
|---|---|
| クリックのないクエリ | ユーザーが検索結果のいずれもクリックしなかったクエリ。 |
| 結果が得られなかったクエリ | 検索結果を生じなかったクエリ。 |
| 傾向クエリ | ユーザーが最もよく尋ねるクエリ。 |
| 傾向コンテンツ | ほとんどのユーザーがクリックした検索結果。 |