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Webマーケティングの観点から考える、Webのこれから「情報の整理」前編はこちら

Googleの目指している「世界中の全ての情報を検索できる」ものや、検索において考えうる最上の状態「ワンクリックで真に必要な情報を全て出力してくれる」もの、ユーザにとってより良いサービスを目指すなら、情報の検索・収集において、どんな状況が望ましいのか、どういった形であればユーザが真に必要としている情報を出力しやすいのか、現状で満足せず、今のGoogleやYahooのような形とそうでないもの全てを含め検討してみる必要があります。

明確な解はさすがにまだ出ていませんが、想像しやすいように、現状よりは理想に近づけると言う例をあげてみます。

まず重要な要素として「予測すること」
これは検索だけでなく、どんなサービスにおいても外せないものと言えます。さらには、Web以外にも通じる考えではないかと。

検索において予測することはいくつかの段階に分けられます。

なんとなく「Webのこれから」というテーマで、情報の整理を切り口に考えてみました。

まず初めに思い浮かんだのが、情報が整理されているというのは「情報がカテゴライズと関連付けにより整っている状態」ではなくて「その時その人の必要としている情報が、容易かつ正確に取り出せる状態」なのではないかと。
それを考えると、今のWebは情報が非常に豊富に溢れているけど検索によって一見整理されているように見えているだけで、実は全く整理とはほど遠い状態ですよね。

理想を言うと
検索を意識せず、複数アクションを踏まず、自分でも意識していなかったような深いレベルで必要な情報を提供しつつ、他の可能性も視点ごとに見せてくれる
そんなサービスが出てきたらすごいと思います。少しイメージするのが難しいかもしれませんが、詳細は後述します。

話を戻して、情報の整理をイメージしやすいよう衣類の整理に例えてみましょう。

衣類はタンスや衣装ケースに入れたり、クローゼットのハンガーにかけたりして、その人なりに整理して収納するわけですけど、その整理の仕方を聞いてみると、まず半袖/長袖シャツや上着、パンツ、下着といった種別で分別するのは共通で、その後は色ごとや形ごと、用途ごとといった形で人ぞれぞれ出しやすい、選びやすい分け方があって意外にばらばらなんです。

ではどういう収納方法がより良いと言えるのか。個人的な意見ではありますが例を挙げてみます。

まず場所の制限を考え、種別で分けるまでは同じ。
次に、それぞれの数にもよりますが、大抵の人は用途ごとに分けてしまって良いかと思います。服装を選ぶ際、ほとんどの場合選ぶ目的は決まっているはずなので、用途ごとに別れているとそこを見るだけで良くなります。ただ問題は、ものによっては用途が複数に渡るような、着回しの利くものがあること。その場合、用途と用途の間にしておけばなんとか困ることはなくなります。
これを基本とし、少し工夫するともっと分かりやすくなります。
組み合わせが決まっているものを揃えておくとか、お気に入りの組み合わせと収納位置のメモや写真を見えるところに貼っておくとか、引き出しに中に入っているもののリストや写真を貼っておくとか。
あと使う頻度の高い順に並べると取り出しやすい上に、自分の嗜好がよく分かって便利ですね。

ここまでは、今のWebでも当たり前のように実装されています。
これを情報に置き換えると、まず情報を何段階かでカテゴライズし、必要に応じてその情報を出していく、という感じになります。
必須だと洗脳されているかのように搭載されている検索機能や、ブックマークやタグ付け、あるいはガジェットやiGoogleのようなユーザが能動的に情報を選別する機能をイメージすると分かりやすいですね。

そしてWebの方はもう少し広がりがあって、Googleの「もしかして」Amazonの「この商品を見た人(買った人)が買っているのは」といったものに代表されるリコメンド機能や、CRM的に商品をWebやメールで羅列してくる機能、Web上での遷移を分析して出てくる広告といった、ユーザから収集したデータ統計データを基におすすめや欲しがっていると予想できるものをチェックしておき、タイミングを計って出すものが増えてきています。

これを衣類の整理に置き換えると、自分の好みやプロフィールが記録されていて、統計の中からその人に似合うものやおすすめの組み合わせを表示してくれ、さらにその服がある場所を指示してくれる、といった感じで、非常に便利な気がしてきます。


しかしWebの場合、これだけではもうユーザは満足してくれません。というか、必要な情報よりも遥かに多い無駄な情報のインプットを強いられるのはストレスでしかありません。

ユーザが能動的に入力したデータや統計だけでは、真にユーザの希望に添うことはできないのです。

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