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ECサイトの隠れた機会損失を発見！サイト内検索「ゼロ結果」対策で売上アップを実現
2025年11月28日
この記事は約3分で読めます。
ECサイトを運営していると、こんな悩みに心当たりはありませんか？
「サイト内検索のCVRは高いのに、なぜか全体の売上が伸び悩んでいる」 「検索機能はあるけれど、メンテナンスに手が回らない」 「ユーザーが何を探しているのかわからない」
実は、多くのECサイトが気づかないうちに、大きなチャンスを逃しています。それが「検索結果０件」、いわゆるゼロ結果です。
こうした課題を、Ptengineがデータの力で解決へ導きます。
今回の事例を通じて、ECサイト改善の中でも、見落とされがちな“検索体験”の最適化に注目してみましょう。
なぜ“検索の失敗”が、売上に直結するのか
サイト内検索を利用するユーザーは、すでに明確な購買意図を持っています。つまり：
- 欲しい商品が決まっている
- 今すぐ買い物をしたい気持ちが強い
- CVRが通常の2-3倍高い傾向がある
そんな「今すぐ買いたい」ユーザーに「該当商品がありません」と返してしまうのは、直接的な売上機会を逃していることになります。
よくある検索失敗のパターン
1. 表記揺れ・誤字脱字
イメージ例
- 商品名 ：「Ptengine」（実際に取り扱いある商品名/ブランド名）
- 検索内容：「ピィーティエンジ」や「PTエンジン」など
- 結 果：０件ヒット → 機会損失
2. 予想外の入力
- 俗称での検索：「スマホケース」→「携帯電話ケース」
- 型番のバリエーション：「iPhone14」→「iPhone 14」
- 完全一致仕様の限界：少しでも違うと０件
Ptengineで実現する検索失敗対策
ステップ1：導線設計
ECサイトのコンバージョン率を向上するカギは、ユーザー体験の細部にあります。
まず、自社サイトによる獲得できるデータの把握から始めます。Ptengineの最新のイベントプロパティ分析機能を活用して頂ければ、従来より分析できる範囲が拡大しています。
設定するイベントの例：
search_zero_result（検索結果0件）search_success（1件以上ヒット）
取得するプロパティの例：
keyword（検索キーワード）page_path（検索結果ページURL）source（検索UI：ヘッダー/モバイル等）result_count（結果件数）
ステップ2：実装（Ptengineへのデータ送信）
目標としては、検索結果ページでゼロ結果を判定したら、自動的に検索したキーワードを記録し、Ptengineに送信することです。
実装のポイント
- 検索見出しの「…」からキーワード抽出
- 「ご指定の条件に一致する商品が見つかりませんでした。」でゼロ結果判定
- Ptengineにイベント送信（イベント名：イベント_検索失敗、プロパティ：検索キーワード）
Ptengineに送信したデータの仕様図
ステップ3：フォローUIの設計（ゼロ結果の場合の離脱防止策）
検索結果がゼロと判定された際、訪問者がそのまま離脱しないよう、フォロー用のポップアップを表示します。
Ptengine であれば、特定キーワードや来訪条件に応じて、精度の高いパーソナライズ配信が可能です。
よくある提示内容の例：
- 再検索支援：入力フォーカス＋候補/同義語サジェスト
- 代替導線：人気カテゴリ/在庫あり商品/ランキング/セール
- サポート導線：問い合わせ/チャット/店舗在庫確認
また、モバイル向けに配信する場合は、画面の邪魔になりにくい スライドアップ型 や インライン案内 を優先して設計することをおすすめします。
ステップ4：結果分析と運用サイクルの確立
上記施策の実施後は、2週間〜1ヵ月程度 を目安に実験データを可視化し、継続的な改善につなげていきます。
重要指標
- ゼロ結果率（全体/デバイス/流入別）
- ゼロ結果キーワードTop20（誤字/表記揺れ/俗称/欠品などの分類タグ）
- ゼロ結果後の行動（再検索/カテゴリ遷移/離脱）
- フォローUIの表示率・クリック率・ゼロ結果後CVR
定常的な改善施策
- 週次/月次で検索の候補提示の追加
- A/BテストによるページUIの改善
‐ フォローUI（ポップアップ vs インライン）
‐ 提案タイプ（同義語中心 vs カテゴリ導線中心）
‐ CTA（チャット誘導有無、在庫ありフィルタの先出し）
まとめ：ゼロ結果を減らして、サイトの売上を伸ばそう
検索で「ゼロ結果」が出るたびに、実は“購入直前のユーザー”を逃してしまっているかもしれません。
この小さな見直しこそが、ECサイト改善の中でも最も費用対効果の高い施策のひとつです。
特に検索利用率が高いサイトや、商品数の多いショップでは、検索体験の最適化＝売上アップへの近道になります。まずは現状の「検索失敗率」を可視化し、データに基づいたCVR改善を始めてみましょう。
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