ZETAは、商品データを整形しサイト内検索の精度やSEOの向上に寄与する仕組みをEC商品検索・サイト内検索エンジン「ZETA SEARCH」の基本プランに追加した。複雑化した商品データの管理・運用の課題解決につなげるとしている。 ■ BtoB-ECの課題である検索精度向上につなげる

BtoB-EC市場規模の推移（画像は経済産業省「令和4年度 電子商取引に関する市場調査報告書」からキャプチャ）

経済産業省の「令和4年度 電子商取引に関する市場調査報告書」によると、日本国内のBtoB-EC市場は2021年（372兆7073億円）から2022年（420兆2354億円）にかけて約47.5兆円増加し、今後も規模拡大が見込まれている。こうした流れを受けて、自社ECサイトを運営するBtoB企業も増加傾向にある。

市場が拡大するなか、BtoB-ECサイトの課題の1つとして、商品数の多さに対してサイト内検索結果の精度が低い傾向にあることがあげられるという。 精度改善に向けて検索エンジンに対して最適なデータになるようチューニングする必要があるが、自社で対応するには社内リソースが足りず、実施できないというケースが多いという。

「ZETA SEARCH」の機能をアップデート

こうした背景を踏まえ、ZETAは「ZETA SEARCH」の機能アップデート。培った知見やノウハウを基に、複雑化したサイト内の商品データを抽出・加工して検索しやすくなるようチューニングを行い、ユーザーが欲しい商品までスムーズにたどり着けるようサポートする。

ZETAが「ChatGPT」などのAI（人工知能）を活用し、導入サイト内のデータのスクレイピング、データのクレンジング、名寄せなどを行う。これにより、データの構造化・データの正規化が実現し、導入企業は手間をかけずに検索精度向上を図ることができるという。 ■ 「ZETA SEARCH」とは ECサイト内の検索における「絞り込み」「並び替え」の設定の自由度・柔軟性を追求したEC商品検索・サイト内検索エンジン。

「ZETA SEARCH」の基本機能（画像は「ZETA CX」サイトからキャプチャ）

キーワード入力時のサジェスト機能や、もしかして検索、ドリルダウン式の絞り込み、事前に検索結果の該当数を表示するファセットカウントなど、多数の検索機能を有している。