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Google 社員が Google 検索の裏側を語る Search Off the Record ポッドキャストのエピソード 76では、Elizabeth Tucker（エリザベス・タッカー）氏がゲスト出演しました。
タッカー氏は、元データサイエンティストで現在は検索品質部門のプロダクトマネジメントディレクターです。
ユーザーの行動と検索パターンを理解するためのデータサイエンスのバックグラウンドの重要性を強調し、これが検索体験の改善に不可欠であると述べます。
検索改善におけるデータの役割
ユーザーが Google 検索とどのように相互作用するかを理解するうえでのデータの重要性についてタッカー氏は説明しました。
他の検索に悪影響を与えることなく個別の検索を改善することの難しさとともにし、包括的な測定と特定の改善領域の特定の必要性を強調しています。
Google の焦点は、ユーザーの満足度と否定的な体験への対応にあり、検索体験を継続的に向上させることです。
インターネットとユーザーのニーズが常に変化する性質上、検索の改善は絶え間ない課題であると考えています。
進化する検索クエリと言語
タッカー氏はさらに、言語と検索クエリの複雑さについて深く掘り下げます。
Googleが、単純なキーワードから複雑な自然言語クエリまで、様々な検索方法を扱えるように進化してきたことをタッカー氏は説明します。
この進歩は、自然言語理解や機械学習モデル（BERT など）の進歩によるところが大きいとのことです。
それでも特に、長文で複雑なクエリにおいて、ユーザーの意図を理解し解釈することが継続的な課題であることを認めています。
検索強化のための協力
次に、検索の理解と改善におけるデータサイエンティストとユーザー体験研究者 (UXR: User Experience Researcher) の協力的な取り組みについてタッカー氏は紹介します。
UXR は、日々の調査やアンケートなどの方法を通じて質的な洞察を提供し、データサイエンティストは、定量的分析と実験的測定を提供します。
この協力により、Googleは、改善が必要な分野を特定し、変更の影響を評価することができます。
検索品質の測定は複雑な作業です。
たとえば、次のような方法で測定します。
- ユーザーアンケート
- 人間の評価者
- ユーザー行動シグナル
重要なことすべてが測定可能なわけではなく、測定可能なことすべてが重要というわけではないともタッカー氏は指摘します。
チームは指標の解釈に注意を払う必要があり、短期的には誤解を招く可能性のあるものもあるとのことです。
検索品質評価ガイドラインと E-E-A-T
ポッドキャストでは、トピックの関連性に焦点を当てたものから、検索品質のより広範な側面を包含するものへと進化した検索品質評価ガイドラインについても触れています。
これらのガイドラインがGoogleの検索努力における透明性と説明責任の維持にどのように役立っているかをタッカー氏は説明します。
さらに、ガイドライン内の E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の概念について触れます。
E-E-A-T が直接的なランキング要因ではなく、ページ品質の重要な側面を考慮するための評価者向けの記憶術であることを明確にし、異なるタイプの検索には様々なレベルの E-E-A-T の考慮が必要であることをタッカー氏は強調します。
ポッドキャストのキーポイント
このポッドキャストのキーポイントをリスト形式でまとめます。
- 検索品質の改善は、インターネットとユーザーのニーズの動的な性質により、継続的なプロセスである
- キーワード重視から複雑な自然言語クエリの処理へと Google 検索は進化した
- 自然言語理解と機械学習の進歩により、検索機能が大幅に向上した
- 検索品質の測定には複数の方法と指標の慎重な解釈が必要
- ユーザー体験研究とデータサイエンスが協力して、検索の理解と改善に取り組んでいる
- Google は頻度や重要性などの要因に基づいて検索問題の優先順位を決定している
- 検索品質評価ガイドラインは、検索結果の評価と改善に重要な役割を果たしている
- E-E-A-T は評価者のためのガイドラインであり、直接的なランキング要因ではない
- 検索品質プロセスの透明性は、Googleの説明責任を果たし、目標をユーザーに伝えることに役立つ
ポッドキャストはこちらで聴けます。
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