検索クエリの時間差を可視化することでわかる人の行動パターン #yjdsnight

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2016年12月5日 D&S 関西 田村 健 検索クエリの時間差を可視化することで わかる人の行動パターン

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2016年12月5日

D&S 関西 田村 健

検索クエリの時間差を可視化することで

わかる人の行動パターン

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田村 健ヤフー株式会社データ&サイエンスソリューション統括本部 D&S関西

自己紹介

経歴

2009年4月 ヤフー新卒エンジニア入社(東京本社)

2009年10月 検索開発部配属(検索データの可視化チーム)

2012年10月 データソリューション開発部(現D&S統括本部)に異動

2015年10月 D&S関西に異動

お仕事:社内向けのデータ可視化ツールを作っています

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ヤフー東京本社D&S統括本部には 300名以上在籍

(2016年10月時点)

D&S関西とは?(宣伝)

ヤフー福岡オフィスD&Sメンバは 1名在籍(2016年10月時点)

ヤフー大阪オフィスD&S関西チーム9名在籍(2016年10月時点)

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関西のデータ&サイエンス人材に門戸を開きたい

主要なICT企業が東京に一極集中している中で、

関西で働きたい人材に、関西で輝ける場所を提供し、

地域の発展に貢献したい。

なぜ関西にD&Sチームを作ったか?

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検索データを使った

• これまでのトレンド/人の行動理解の取り組みの事例

• 今取り組んでいる分析/可視化手法について

今日のお話

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長い期間をかけて少しずつ検索回数が伸びるているものを検知2013年1月-2015年11月のYahoo!検索データ

“airbnb”

2013/1 2015/11

検索

回数

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周期性のある検索クエリ

2013年1月1日~2015年10月10日

「ネクタイ 結び方」の検索数推移

1/15前後

4/1前後1/15前後

4/1前後

毎年1月前半と4月頭に検索数が増えるという周期性が存在する

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地域性の可視化

今川焼き

大判焼き

回転焼き

回転焼き風おやつの検索数が多い呼び方分布

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2015年4月6-12日の検索データ2015年3月30日-4月5日の検索データ

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2015年4月6-12日の検索データ2015年3月30日-4月5日の検索データ

“花見”

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インフルエンザの感染状況可視化

Yahoo!JAPAN ビッグデータレポート http://docs.yahoo.co.jp/info/bigdata/influenza/2015/01/

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検索数 多

検索数 少

上昇傾向下降傾向

流行

蔓延峠をこえる

収束

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ニーズを深掘りする

ダイソン ドライヤー

ドライヤー 人気

パナソニック ドライヤー

復元 ドライヤー

ドライヤー おすすめ

ナノケア ドライヤー

くるくるドライヤー

ドライヤー パナソニック

ドライヤー ヘアビューザー

パナソニックドライヤー

ドライヤー ランキング

リュミエリーナ ドライヤー

テスコム ドライヤー

“ドライヤー” を含む検索クエリ

• 人気のメーカー(ダイソン、パナソニック)• 人気のタイプ(復元、ナノケア、くるくる)• ドライヤーの探し方(人気、おすすめ)などがわかる。

検索量多

検索量少

第2ワードの抽出/可視化

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ニーズを深掘りする

相関が高い(検索推移が似ている)検索クエリを抽出

“映画” と “漫画喫茶”

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ニーズを深掘りする

想像もつかない競合をデータを導くこともできる。

“映画” と “焼肉”

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検索推移だけを見ると・・

キーワードとキーワードの関係をユーザ軸に説明できない。

“映画” と “焼肉” は相関が高いクエリである(検索推移が似ている)

でも、それは、- 同じユーザが、“映画” と “焼肉” で悩んでいるのか?- “映画” と “焼肉” はまったく違うユーザセグメントなのか?

映画好き 焼肉好き

??

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ここを調べたい あらゆる検索クエリに対応すると結構大変。

圧倒的なデータボリューム…年間の検索クエリの種類:約100億種類年間の検索データのレコード数:約7000億

検索クエリをハッシュ化し、256グループに分類。256回重複計算を実施。

映画好き 焼肉好き

??

重複ユーザ数を計算

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あるワードを検索した人がよく検索している他のワード

“ユニクロ”

GU

H&M

Gap

“アルマーニ”

ドルチェ&ガッバーナ

gucchi

カルバンクライン

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“映画”を検索している人は、他にどんなことを検索している?

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“映画”を検索している人は、他にどんなことを検索している?

“天気”

“食べログ”

“デートプラン” “休日 一人”

“英語の勉強”

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検索時間差を可視化することで物事の検討タイミング/行動パターンが可視化できるのでは?

映画 焼肉

time

検索時間差 映画 焼肉

time

映画 焼肉

time

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“咳止め 薬” の検索時間差ワード

time

0 +2.0-2.0

集計期間 1週間

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“咳止め 薬” の検索時間差ワード

time

0 +2.0-2.0

喉の痛み 治す

喉の痛み 薬

集計期間 1週間

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“咳止め 薬” の検索時間差ワード

time

0 +2.0-2.0

喉の痛み 治す

喉の痛み 薬

咳を止める方法メジコン

集計期間 1週間

Page 28: 検索クエリの時間差を可視化することでわかる人の行動パターン #yjdsnight

“咳止め 薬” の検索時間差ワード

time

0 +2.0-2.0

喉の痛み 治す

喉の痛み 薬

咳を止める方法メジコン

喘息咳 治療

肺炎 症状

集計期間 1週間

Page 29: 検索クエリの時間差を可視化することでわかる人の行動パターン #yjdsnight

“失恋” の検索時間差ワード

time

0 +2.0-2.0

集計期間 1週間

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“失恋” の検索時間差ワード

time

0 +2.0-2.0

好きな人にとる態度

告白 タイミング

集計期間 1週間

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“失恋” の検索時間差ワード

time

0 +2.0-2.0

好きな人にとる態度

告白 タイミング LINE ブロック

告白 失敗

集計期間 1週間

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“失恋” の検索時間差ワード

time

0 +2.0-2.0

好きな人にとる態度

告白 タイミング LINE ブロック

告白 失敗

タロット占い

情緒不安定

集計期間 1週間

Page 33: 検索クエリの時間差を可視化することでわかる人の行動パターン #yjdsnight

“粉ミルク” の検索時間差ワード

time

0 +250-250

集計期間 1年間

Page 34: 検索クエリの時間差を可視化することでわかる人の行動パターン #yjdsnight

“粉ミルク” の検索時間差ワード

time

0 +250-250

つわり対策

妊娠初期

集計期間 1年間

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“粉ミルク” の検索時間差ワード

time

0 +250-250

つわり対策

妊娠初期

チャイルドシート口コミ

赤ちゃん命名辞典

集計期間 1年間

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“粉ミルク” の検索時間差ワード

time

0 +250-250

つわり対策

妊娠初期

チャイルドシート口コミ

赤ちゃん命名辞典

集計期間 1年間

おっぱいの飲ませ方

新生児夜泣き

Page 37: 検索クエリの時間差を可視化することでわかる人の行動パターン #yjdsnight

“粉ミルク” の検索時間差ワード

time

0 +250-250

つわり対策

妊娠初期

チャイルドシート口コミ

赤ちゃん命名辞典

離乳食 ベビーフード

集計期間 1年間

おっぱいの飲ませ方

新生児夜泣き

Page 38: 検索クエリの時間差を可視化することでわかる人の行動パターン #yjdsnight

“粉ミルク” の検索時間差ワード

time

0 +250-250

つわり対策

妊娠初期

チャイルドシート口コミ

赤ちゃん命名辞典

離乳食 ベビーフード

1歳絵本

集計期間 1年間

おっぱいの飲ませ方

新生児夜泣き ベビースイミング

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• 単純な手法でも、データボリュームと処理基盤があればインターネットのデータからリアルを可視化することができる。

• AIの時代だけど、人が理解出来る形での可視化は相変わらず重要だと思う。

• ヤフーにしかできない可視化はすごく楽しい!

最後に