検索技術勉強会「Search Engineering Tech Talk #1」でお話した内容です。 株式会社メルカリ Director of Search Engineering Tairo Moriyama（森山 大朗） https://twitter.com/tairo

1. Search Engineering Tech Talk #1
UI/UXが無意識に検索行動に
与える影響について
Director of Search Engineering
Tairo Moriyama (twitter : @tairo)

2. メルカリについて

3. メルペイ出ました！ぜひ使ってみてください。

4. 自己紹介
Tairo Moriyama（@tairo）
・メルカリ検索チームの責任者
・前職では求人検索アプリをゼロから立ち上げ
・検索エンジニアとして検索精度の改善に熱中
・NLPやMLを活用した新機能の開発が得意
・データの力を使ってお客さまに喜んでもらえるのが快感

5. 絶賛ダイエット中
2018年10月
体重73.8%
体脂肪率23.5%
2019年2月
体重65.3%
体脂肪率17.3%

6. 本日お伝えしたいこと
① メルカリの検索チームが面白くなってきてます
② Sold商品を検索結果に表示するのは理由があります
③ 情報検索(Google等)とメルカリ検索は検索改善の
考え方がちょっと違うかもしれません

7. ①メルカリの検索チームが面白くなってきてます

8. メルカリのSearch Engineering Team

9. メルカリのSearch Engineering Team
「Apache Solr入門」の共著者
6名のうち半数がチームに参画

10. メルカリのSearch Engineering Team
Search Algorithm Engineer :
- Akira Ishino 石野 明 from Google
- Kenji Sugiki 杉木 健二 from 楽天
- Ypeng Lyn from monotaro and 楽天
- Riku Togashi 富樫 陸 from Yahoo
- Kei Yagi from 八木 圭Yahoo
- Hiroaki Shiino 椎野 弘章 from Yahoo
- Yusuke Wada 和田 悠介from Yahoo
Search Platform Engineer：
- Minoru Osuka 大須賀 稔 from Yahoo
- Junpei Nishimoto 西本 純平 from Recruit Technologies
- Marne Prasad from 楽天
- Aman Jain, Jithin Sukumar, yuma kanai
Engineering Manager：
- Reggie Lai from 楽天
Director：
- Tairo Moriyama 森山大朗 from Bizreach / Recruit

14. ②Sold商品を検索結果に表示するのは理由があります

15. Sold商品を検索結果に表示しないとどうなるか（USでもJPでも同様）
出品転換率 (↓)
購買転換率 (↓)
取引総数 (↓)
（T□T ）
えええええええ

16. なんで？

17. 検索しているのは、買いたい人だけじゃないらしい
買いたいと思ってる人の目線 売りたいと思ってる人の目線
「nintendo switch」
+
カテゴリー絞り込み

18. 現時点でのこの問題の解決策とtwitterでの反応

19. ③情報検索(Google等)とメルカリ検索は検索改善の
考え方がちょっと違うかもしれません

20. 検索アルゴリズムで関連性を高めた結果
CTR : 4.5倍
(当然ですが)
割と荒れてた
検索結果

21. 検索アルゴリズムで関連性を高めた結果
CTR : 1/10
なぜ。。。
（T◇T）
別に荒れてない
検索結果

22. なぜなら・・・
昨年11月のCMで草薙くんが
「3秒に一着出品されています」

23. 新着性が超重要

24. 情報検索と商品検索（メルカリ）の検索UIの違い
情報検索（Google, Yahoo）のUI 商品検索（メルカリ）のUI
上位10個がデフォルトで更
に1~3位に注目している
下の方までかなりスクロールして
「広く眺めている」

25. え？だとすると。。。

26. NDCGでメルカリ検索結果の良し悪しを決めると順位でスコアをDiscountし過ぎてしまう
NDCGの事例 GoogleにおけるNDCGのDiscount例
参照元 http://www.seo-scientist.com/
Googleだと3位ですでに1位の3
分の1以下
nDCG = Normalized Discounted Cumulative Gain

27. 一定の関連性を保ちつつ新着性を確保する必要あり

28. F
Freshness [新着性]
R
P
Recall [再現率]
Precision [適合率]
検索結果に出ている Documentが、どれだけ新しいか
検索クエリに対して必要かつ十分な Documentを、どれだけ多く検索結果に表示できているか
検索結果に表示されたもののうち、ニーズに適合する Documentがどれだけ含まれているか
目立つポジションに、適合する Documentをどれだけ表示できているか
メルカリの検索結果を構成する要素と優先順位

29. F Freshness
[新着性]
R
P
Recall
[再現率]
Precision
[適合率]
情報検索と商品検索（メルカリ）の検索品質における優先度の違い（相対比較）
優先度No.3
- 多少古くても関連性が高いこと方がまず大事
- stackoverflowやqiitaなどが良い例
優先度No.1
- 多くの商品カテゴリーが高頻度で出品される
- 欲しいものがなくても、しばらくすると出品されて検索
結果が変わる可能性がある
優先度No.1
- クローリングのカバー範囲を最大化
- 超大規模なindexをどう分割して分散するか
- Tokenizerなどをどう工夫するか
優先度No.2
- メルカリではクローリングの必要はない
- ただし商品の「ついで買い」など、セレンディピティ的
にも考慮が必要であり、どこまでが必要十分な検索結
果なのかRecall判定が難しい
- 大規模な同義語のクエリ拡張は大事
優先度No.2
- 1位〜5位に関連性が高いものを出す必要がある
- UI的に上位に適合するDocumentがなければクリッ
クせず、従ってADもクリックされない
優先度No.3
- EC、特にメルカリのようなCtoCでかつスマホUIの場
合は、かなり下まで気軽にスクロールしており並べ替
えのインパクトは相対的に小さい
- 買い物はそもそも「比較検討」行為である
情報検索（Google, Yahoo） 商品検索（メルカリ）

30. さいごに
① メルカリの検索チームに興味ある方はぜひご応募を
② Sold商品はすみません！わざと表示しています
③ メルカリらしい検索改善と検索評価手法を開発中です