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AppExchange 検索のしくみ

検索は、Salesforce の顧客が AppExchange でソリューションを見つけるための最も一般的な方法の 1 つです。ここでは、キーワードの関連性、エンゲージメント、リストエクスペリエンス、および機械学習が、顧客に表示される検索結果にどのような影響を与えるのかを学びます。また、ヒントを利用して、顧客がビジネス問題のソリューションを検索したときに自分のリストを発見してもらえるようにします。

AppExchange の検索結果に影響を与えるもの

AppExchange を検索する場合、表示される結果に影響を与える要素が 4 つあります。最も重要な要素はキーワードの関連性で、エンゲージメント、リストエクスペリエンス、機械学習がその後に続きます。

キーワードの関連性

キーワードの関連性では、顧客の検索語がリストのテキストにどの程度一致しているかが検討されます。検索語とリストのテキストの一致度が高いほど、キーワードの関連性は高くなります。タイトル、タグライン、および概要説明のテキストは、リストの他のテキストより加重が大きくなります。

例: ある顧客が AppExchange にアクセスして、アンケート管理用のアプリケーションを検索します。この検索には、フィードバックおよび収集という語が含まれます。これらの語を含む AppExchange のリストは、これらの語を含まないリストよりも、キーワードの関連性が高くなります。

エンゲージメント

エンゲージメントは、リストの人気度を基準に通知されます。エンゲージメントでは、スクリーンショットの表示、機能制限トライアル、インストールなどの顧客の活動が考慮されます。これらの活動は毎日測定され、過去 30 日間にわたって集計されます。リスト上で発生した顧客の活動が多いほど、顧客のエンゲージメントが高いことになります。

例: ある顧客が AppExchange にアクセスして、ドキュメント生成アプリケーションを検索します。検索の実行後、顧客は 2 つのリストにアクセスします。最初のリストは、解像度の低いスクリーンショットがいくつかあるだけです。このため、顧客は、操作を行わずにリストを離れます。2 番目のリストは、解像度の高いスクリーンショット、動画、無料トライアルがあります。顧客は、それぞれのものを操作します。このシナリオでは、顧客の行動から、最初のリストより 2 番目のリストの方がエンゲージメントが高くなります。

リストエクスペリエンス

リストエクスペリエンスでは、キーワードの関連性やエンゲージメント要素に含まれない、リストの他の側面が考慮されます。これらの側面には、「Pledge 1% (1% の支援約束)」プログラムへの参加など、Salesforce パートナーシップに関連するものもあれば、リスト上のレビューの数や品質、ソリューションの最終更新日時など、ソリューションに対する顧客のエクスペリエンスに関連するものもあります。

例: ある Salesforce パートナーが AppExchange 上に新しいテレフォニーアプリケーションをリストします。アプリケーションの認知度とインストールを促進するために、このパートナーは、マーケティングキャンペーンを立ち上げます。次に、アプリケーションをインストールした顧客にフォローアップメールを送信します。このメールには、アプリケーションを試していただくことに対する顧客への感謝と、AppExchange 上でフィードバックを共有することへの依頼が記載されています。これにより、レビュー数とリストエクスペリエンスが増加します。

機械学習

機械学習では、AI を使用して AppExchange 上での検索エクスペリエンスが改善されます。他の検索プロバイダ��と同様、機械学習アルゴリズムに関する詳細は共有されません。ただし、アルゴリズムの設計の中心にあるのは、信頼と顧客の成功です。信頼とは、確実性を保証するためアルゴリズムが検索結果を絶えず調整することを意味します。顧客の成功とは、アルゴリズムが顧客の検索目的について推測し、肯定的な結果が得られる可能性が最も高くなるように、結果に優先順位を付けることを意味します。

例: ある顧客が AppExchange にアクセスして、Appy’s Maps という名前のソリューションを検索します。検索結果には、Appy’s Maps とともに、競合するソリューションが表示されます。このソリューションが表示されるのは、Appy’s Maps を検索したユーザーが、この競合するソリューションを最終的にインストールしたためです。機械学習アルゴリズムは、この結果を肯定的と判断し、競合するソリューションを Appy’s Maps に関連付けます。

顧客が AppExchange を検索するときに、自分のリストを簡単に見つけてもらうには、どうすればよいですか?

AppExchange の検索結果で自分のリストを目立たせるのに役立つヒントを次に示します。

要素	ヒント
キーワードの関連性	オファリングで解決されるビジネス問題を明確化して、リストのキーワードを選択します。キーワードをリストに取り込むときは、タイトル、タグライン、および概要説明に的を絞ります。キーワードの詰め込みを避けます。リストに含めるキーワードが多すぎたり、無関係すぎたりすると、顧客がその価値を理解することが難しくなります。また、機械学習アルゴリズムにも悪影響が及びます。 Marketplace Analytics の視覚化を使用して、リストの活動に影響を与えるキーワードをレビューします。この視覚化により、表示回数が最多のタイトル、動画、およびデモに関連付けられているキーワードを確認できます。エンゲージメントを評価するために分析を定期的にレビューして、オファリングを改善します。
エンゲージメント	リストにスクリーンショット、グラフィックのタイトル、動画、およびデモが含まれていることを確認します。エンゲージメントは、顧客がメディアを操作すると強化されます。このため、数量ではなく、品質を重視します。ソリューションのメリットを説明するスクリーンショットを顧客にスクロールしてもらえるようにします。行動喚起や視覚的な補助を追加して、顧客がデモビデオを見るように導きます。動画を使用してソリューションを宣伝します。デモビデオを使用して、ソリューションの機能を詳細に説明します。
リストエクスペリエンス	ソリューションが受け取るフィードバックを監視します。肯定的なフィードバックには感謝の念を持って対応し、否定的なフィードバックには役立つヒントや解決策を示して対応します。AppExchange では、公開されたレビューを編集しません。ただし、顧客は、あなたとの肯定的な対話に基づいてレビューを編集できます。リストを常に新しい状態に保ちます。新しいパッケージをアップロードし、新しいバージョンをリリースするときは、リストの内容をレビューします。最新の機能が説明されていることを確認して、最適なキーワードを使用します。 Salesforce リリースに関する最新情報を把握します。ソリューションが Salesforce の最新テクノロジーとともに機能するかを確認し、状況に応じてリストを更新します。

検索位置を上位に保つことは、マラソンのようなもので、短距離走的なものではありません。すべての検索要素が一体となって働き、各要素は時間とともに変化する可能性があります。リストのキーワード、内容、および分析を定期的にレビューして、機械学習に寄与できるようにしてください。また、制御対象の要素を更新してください。

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