ประเมินประสิทธิภาพการค้นหาเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณจาก 40 คะแนน ก่อนตัดสินใจซื้อเครื่องมือค้นหาใหม่

โครงการค้นหาเว็บไซต์ส่วนใหญ่เริ่มต้นผิดที่ผิดทาง: การสาธิตของผู้ให้บริการ การสาธิตมักจะได้ผล เพราะการสาธิตนั้นทำงานบนดัชนีของผู้ให้บริการด้วยคำค้นหาของผู้ให้บริการ ในขณะเดียวกัน เกณฑ์มาตรฐานการค้นหาปี 2026 ของสถาบัน Baymard พบว่า 56% ของเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซมีประสบการณ์ผู้ใช้ในการค้นหาที่แย่หรือต่ำกว่านั้นและความล้มเหลวจะกระจุกตัวอยู่ในประเภทการค้นหาเฉพาะที่สามารถระบุชื่อได้ แทนที่จะเป็น "ความเกี่ยวข้อง" โดยรวม (เบย์มาร์ด อัปเดตเมษายน 2026). เครื่องยนต์รุ่นใหม่แก้ไขปัญหาบางอย่างได้ แต่ไม่ได้แก้ไขปัญหาอื่นๆ

นี่คือเกณฑ์การให้คะแนนสำหรับการค้นหาที่คุณมีอยู่แล้ว มีการตรวจสอบ 20 ข้อ ข้อละ 2 คะแนน รวมทั้งหมด 40 คะแนน คุณลองใช้กับแคตตาล็อกของคุณเองในเวลาบ่ายวันเดียว คุณจะได้ตัวเลข และตัวเลขนั้นจะบอกคุณว่าปัญหาของคุณเกิดจากการตั้งค่า เนื้อหา หรือตัวเครื่องมือค้นหาเอง เกณฑ์นี้เขียนขึ้นสำหรับหัวหน้าทีม UX อีคอมเมิร์ซ ผู้จัดการฝ่ายการเติบโต และเจ้าของผลิตภัณฑ์ที่ได้รับมอบหมายให้ชี้แจงเหตุผลในการจัดสรรงบประมาณด้านการค้นหา

สิ่งที่เกณฑ์การประเมินวัดผล และสิ่งที่เกณฑ์การประเมินจงใจละเลย

เกณฑ์การประเมินจะให้คะแนนสี่สิ่ง ได้แก่ การค้นหาเข้าใจประเภทของคำค้นหาที่ผู้คนพิมพ์จริงหรือไม่ การค้นหาสามารถรับมือกับข้อมูลป้อนเข้าที่ไม่เป็นระเบียบได้หรือไม่ การค้นหาสามารถกู้คืนได้หรือไม่ และคุณสามารถวัดผลสิ่งเหล่านี้ได้หรือไม่ เกณฑ์นี้ไม่ได้ให้คะแนนคุณภาพการจัดอันดับผลลัพธ์ในเชิงนามธรรม การจัดอันดับเป็นสิ่งสุดท้ายที่จะปรับแต่งและเป็นสิ่งแรกที่ทุกคนถกเถียงกัน และคุณไม่สามารถปรับแต่งได้ตราบใดที่คำค้นหายังคงล้มเหลวที่ขั้นตอนการแยกคำ (tokenizer)

การให้คะแนนจะเป็น 0, 1 หรือ 2 ต่อการตรวจสอบ 2 หมายความว่าผ่านสำหรับทุกคำค้นหาในรายการทดสอบของคุณ 1 หมายความว่าผ่านสำหรับคำหลัก แต่ไม่ผ่านสำหรับคำหลักย่อย 0 หมายความว่าไม่ผ่านสำหรับคำหลัก สร้างรายการทดสอบก่อน: นำคำค้นหา 50 อันดับแรกจากข้อมูลวิเคราะห์ของคุณ จากนั้นเพิ่มคำค้นหาที่คุณสร้างขึ้นเองอีก 5 คำสำหรับแต่ละประเภทคำค้นหาของ Baymard ทั้ง 8 ประเภท เพื่อให้ครอบคลุมคำหลักย่อย รวมแล้วประมาณ 90 คำค้นหา ทดสอบด้วยตนเองบนมือถือ โดยที่ไม่ได้ล็อกอิน

เช็คทั้ง 20 ใบ

เกณฑ์กลุ่ม A มาจากอัตราความล้มเหลวต่อประเภทที่ Baymard เผยแพร่: การค้นหาที่ไม่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ล้มเหลวใน 66% ของเว็บไซต์ การค้นหาคำย่อและสัญลักษณ์ล้มเหลวใน 54% ความเข้ากันได้ล้มเหลวใน 44% และกรณีการใช้งานล้มเหลวใน 43% (Baymard). Check 11 มีอยู่เพราะเว็บไซต์เกือบครึ่งหนึ่งไม่ให้ทางออกที่มีประสิทธิภาพแก่ผู้ใช้เมื่อเจอทางตัน (เบย์มาร์ด, กุมภาพันธ์ 2025). การตรวจสอบข้อ 10 และ 12 มาจากผลการทดสอบการเติมข้อความอัตโนมัติและการคงอยู่ของแบบสอบถามเดียวกัน (เกณฑ์มาตรฐานการค้นหา Baymard).

ตรวจสอบข้อ 7 อย่างละเอียด: กับดักพับได้ที่ปรากฏเฉพาะนอกภาษาอังกฤษ

การตรวจสอบข้อที่ 7 นั้นคุ้มค่าที่จะกล่าวถึงในส่วนแยกต่างหาก เพราะเป็นการตรวจสอบที่ทำให้ตลาดเป็นศูนย์โดยไม่แจ้งให้ทราบล่วงหน้า ระบบค้นหาส่วนใหญ่จะแปลงคำค้นหาและดัชนีให้เป็นตัวพิมพ์เล็กก่อนที่จะทำการจับคู่ ในภาษาอังกฤษนั้นไม่เป็นอันตราย แต่ในภาษาตุรกีนั้นไม่ใช่ และปัญหาประเภทเดียวกันนี้จะเกิดขึ้นในภาษาใดๆ ก็ตามที่มีอักขระนอกเหนือจากภาษาละตินพื้นฐาน

Unicode กำหนดกฎการใช้ตัวพิมพ์ใหญ่และตัวพิมพ์เล็กเฉพาะพื้นที่สำหรับภาษาตุรกีและอาเซอร์ไบจาน: ตัวอักษร I เป็นตัวพิมพ์ใหญ่ (U+0049) และตัวอักษรที่ไม่มีจุดเป็นตัวพิมพ์เล็ก ı (U+0131) ในขณะที่ตัวอักษร İ ตัวใหญ่ (U+0130) เปลี่ยนเป็นตัวอักษรพิมพ์เล็กธรรมดา i (Unicode SpecialCasing.txt). สแต็กที่แปลงเป็นตัวพิมพ์เล็กตามค่าเริ่มต้นจะเปลี่ยน "İPHONE" เป็น "i̇phone" โดยมีจุดเชื่อมคำผิด หรือเปลี่ยนตัวอักษร I ตัวใหญ่ในชื่อสินค้าให้เป็นตัวอักษรที่ไม่ถูกต้อง จากนั้นการค้นหาและดัชนีจะขัดแย้งกันเกี่ยวกับคำที่ทั้งสองมีอยู่ ไม่มีข้อผิดพลาดใดๆ เกิดขึ้น คุณเพียงแค่ไม่ได้รับผลลัพธ์ใดๆ สำหรับแบรนด์ที่คุณมีสินค้าอยู่ในสต็อก

การแก้ไขทั้งสองอย่างนี้เป็นอิสระต่อกันและคุณจำเป็นต้องใช้ทั้งสองอย่าง ขั้นแรก ให้ใช้การแปลงเป็นตัวพิมพ์เล็กที่ถูกต้องตามภาษาท้องถิ่นทั้งในขั้นตอนการสร้างดัชนีและการค้นหา — Elasticsearch มีฟังก์ชันนี้อยู่แล้ว turkish เครื่องวิเคราะห์ที่เชื่อมโยงกัน apostrophe, turkish_lowercase, turkish_stop, turkish_keywords และ turkish_stemmer ด้วยเหตุผลนี้เอง (เครื่องมือวิเคราะห์ภาษาแบบยืดหยุ่นประการที่สอง ให้ตัดสินใจแยกต่างหากว่าจะจัดการกับเครื่องหมายกำกับเสียงอย่างไร เนื่องจากผู้ซื้อชาวตุรกีมักพิมพ์เครื่องหมายกำกับเสียงเป็นประจำ คิลิฟ สำหรับ ปิดบัง และ สาร์จ สำหรับ ค่าใช้จ่าย บนแป้นพิมพ์ที่ทำให้เสียงที่มีการเน้นเสียงช้าลง asciifolding ตัวกรองจะแปลงอักขระที่ไม่ใช่ภาษาละตินพื้นฐานให้เป็นอักขระ ASCII ที่เทียบเท่ากัน และตัวกรองนี้ preserve_original ตัวเลือกนี้จะส่งทั้งโทเค็นที่พับแล้วและโทเค็นดั้งเดิมออกมา ดังนั้นการจับคู่ที่ตรงกันทุกประการจึงยังคงชนะ (ยืดหยุ่น, แอสซีโฟลด์พับเพื่อความสะดวกในการเรียกดู เก็บฉบับเดิมไว้เพื่อความแม่นยำ

นอกประเทศตุรกี การตรวจสอบเดียวกันนี้จะมีรูปแบบเฉพาะถิ่น: คำนามประสมในภาษาเยอรมันที่ต้องแยกส่วนประกอบก่อนจึงจะจับคู่คำค้นหาแบบสองคำได้ เครื่องหมายเน้นเสียงในภาษาฝรั่งเศสและสเปนที่พิมพ์ไม่สม่ำเสมอ และตัวอักษรซิกมาตัวสุดท้ายในภาษากรีก ให้คะแนนการตรวจสอบข้อ 7 เป็น 2 ก็ต่อเมื่อคุณได้ทดสอบในทุกภาษาที่ร้านค้าออนไลน์ของคุณให้บริการจริง ไม่ใช่ภาษาที่ทีมของคุณพูด

แก้ไขการวัดก่อน: ตรวจสอบช่วง 16 ถึง 20

หากกลุ่ม D ได้คะแนนต่ำกว่า 6 ให้หยุดและแก้ไขก่อนที่จะแตะต้องสิ่งอื่นใด เพราะคุณไม่สามารถตรวจสอบการแก้ไขที่คุณมองไม่เห็นได้ ใน GA4 การวัดที่ได้รับการปรับปรุงจะทำงาน view_search_results ที่มาคู่กับ search_term พารามิเตอร์เมื่อหน้าผลลัพธ์มีพารามิเตอร์การค้นหาเริ่มต้น 5 แบบ — q, s, search, query or keyword — และคุณสามารถเพิ่มของคุณเองได้ (ความช่วยเหลือของ Google Analyticsโดยทั่วไปแล้วจะมีโหมดความล้มเหลวสองแบบ หากหน้าผลลัพธ์ของคุณใช้ส่วนของเส้นทางแทนสตริงคำค้นหา การติดตามเริ่มต้นจะไม่เห็นอะไรเลย และหากการเติมข้อความอัตโนมัตินำทางไปยังผลิตภัณฑ์โดยตรง การค้นหานั้นจะไม่เรียกใช้งานเหตุการณ์ใดๆ เลย ซึ่งจะทำให้บันทึกการค้นหาของคุณเอนเอียงไปทางการค้นหาที่ไม่พบอะไรเลยในการลองครั้งแรกโดยไม่รู้ตัว

การอ่านคะแนนของคุณ

กฎสำคัญคือ: ห้ามเซ็นสัญญาเปลี่ยนสินค้าโดยอ้างอิงจากคะแนนที่ได้ก่อนที่กลุ่ม D จะเริ่มทำงาน ผู้ขายที่ได้รับการประเมินจากผลการค้นหาที่ไม่ได้วัดผล จะถูกประเมินจากข้อมูลสาธิต

หมายเหตุเกี่ยวกับตัวเลขที่ทุกคนอ้างถึง

คุณจะได้เห็นสถิติที่บอกว่าผู้ใช้ที่ค้นหาในเว็บไซต์มีอัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้าสูงกว่าผู้ที่ไม่ค้นหาถึงสองหรือสามเท่า ซึ่งโดยปกติแล้วมักใช้เพื่อเป็นการอ้างเหตุผลเรื่องงบประมาณ ตัวเลขนี้มักถูกเผยแพร่ในวงกว้างผ่านการรวบรวมข้อมูลจากผู้ขาย (ตัวอย่าง) และแทบจะไม่สามารถระบุแหล่งที่มาได้จากการศึกษาแบบควบคุม นอกจากนี้ยังเป็นผลจากการคัดเลือก: คนที่ค้นหาคือคนที่มีความตั้งใจซื้ออยู่แล้ว ใช้เป็นเหตุผลในการพิจารณาการค้นหา ไม่ใช่การคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เพิ่มขึ้น กรณีศึกษาทางธุรกิจที่น่าเชื่อถือสร้างขึ้นจากปริมาณผลลัพธ์เป็นศูนย์ของคุณเองและอัตราการค้นหาต่อการซื้อของคุณเอง ซึ่งการตรวจสอบข้อ 17 และข้อ 18 มีไว้เพื่อสร้างข้อมูลเหล่านี้ [ต้องการข้อมูลภายใน: อัตราผลลัพธ์เป็นศูนย์ของลูกค้า Switas ก่อน/หลังการแก้ไข หากมีข้อมูลที่สามารถแบ่งปันได้]

เกณฑ์การประเมินนี้มีข้อบกพร่องตรงไหน

ระบบนี้สร้างขึ้นสำหรับธุรกิจค้าปลีกแบบแคตตาล็อก ตลาดที่มีผู้ขายสินค้าชนิดเดียวกันจำนวนมาก จำเป็นต้องมีมิติการลงรายการซ้ำและคุณภาพของผู้ขาย ซึ่งเกณฑ์การประเมินนี้ไม่มีคอลัมน์สำหรับเรื่องนั้น เว็บไซต์ที่มีเนื้อหาจำนวนมากและเว็บไซต์ในภาครัฐ จำเป็นต้องใช้การถ่วงน้ำหนักตามประเภทเอกสารและความใหม่แทนกลุ่ม A เว็บไซต์ที่มี SKU น้อยกว่าประมาณ 500 รายการ มักจะได้คะแนนดี แต่ก็ยังขาดทุนจากการค้นหา เพราะสำหรับแคตตาล็อกขนาดเล็ก วิธีแก้ปัญหาที่แท้จริงคือการนำทางหมวดหมู่ที่ดีขึ้น ไม่ใช่การค้นหาที่ดีขึ้น เกณฑ์การประเมินนี้ยังไม่ได้กล่าวถึงความเร็วในการค้นหาภายใต้ภาระงาน และไม่ได้กล่าวถึงการปรับแต่งส่วนบุคคล ซึ่งเป็นสิ่งที่ตั้งใจไว้ เพราะการทดสอบอย่างถูกต้องนั้นมีค่าใช้จ่ายสูง และไม่ใช่ปัญหาของคุณเมื่อคะแนนต่ำกว่า 30 สุดท้าย คะแนนเป็นเพียงภาพรวม ณ ขณะนั้น การนำเข้าแคตตาล็อกที่เปลี่ยนแปลงการตั้งชื่อคุณลักษณะ อาจทำให้คะแนนกลุ่ม A ลดลงถึงหกคะแนนในชั่วข้ามคืนโดยไม่ต้องมีการใช้งานโค้ดใดๆ

คำถามที่พบบ่อย

การให้คะแนนใช้เวลานานแค่ไหน? สำหรับหนึ่งคนต่อหนึ่งร้านค้า จะใช้เวลาประมาณครึ่งวัน เมื่อมีรายการคำค้นหาทดสอบ 90 คำแล้ว การสร้างรายการคำค้นหาเป็นส่วนที่ใช้เวลานาน ควรเผื่อเวลาอีกสองชั่วโมงเพื่อดึงคำค้นหายอดนิยมและสร้างชุดคำค้นหาแบบยาว (long-tail set)

ฉันจำเป็นต้องใช้วิศวกรในการใช้งานหรือไม่? ไม่ การตรวจสอบข้อ 1 ถึง 15 ดำเนินการในเบราว์เซอร์ การตรวจสอบข้อ 16 ถึง 20 จำเป็นต้องเข้าถึงระบบวิเคราะห์ข้อมูล และสำหรับการตรวจสอบข้อ 20 จำเป็นต้องพูดคุยกับผู้ที่เป็นเจ้าของระบบการตั้งค่าการค้นหา

ถ้าเราไม่มีประวัติการวิเคราะห์การค้นหาล่ะ? ให้คะแนนกลุ่ม D เป็นศูนย์ แก้ไขการติดตาม และรวบรวมข้อมูลเป็นเวลาสี่สัปดาห์ก่อนที่จะให้คะแนนส่วนที่เหลือ รายการทดสอบที่สร้างขึ้นโดยไม่มีบันทึกการสืบค้นจริงจะทำให้จำนวนการสืบค้นที่ทีมของคุณพิมพ์มีมากเกินไป

คะแนน 28 ถือว่าดีไหม? มันเป็นเรื่องปกติ และปกติก็คือปานกลาง — เกณฑ์มาตรฐานบอกว่าเว็บไซต์ส่วนใหญ่อยู่ในระดับนั้น สัญญาณที่มีประโยชน์ไม่ใช่ผลรวม แต่เป็นกลุ่มไหนที่ฉุดรั้งผลรวมนั้นลง

เราควรซื้อความสามารถในการรองรับข้อผิดพลาดในการพิมพ์ หรือสร้างมันขึ้นมาเองดี? ซื้อเลย การจับคู่ระยะห่างการแก้ไขด้วยเกณฑ์ที่เหมาะสมนั้นแก้ปัญหาได้แล้วและราคาถูก ความพยายามในการสร้างนั้นเป็นเรื่องของคำพ้องความหมายและโครงสร้างคุณลักษณะ ซึ่งเป็นสิ่งที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแคตตาล็อกของคุณและไม่สามารถซื้อได้

แล้วเรื่องนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบหน้าหมวดหมู่ได้อย่างไร? ทั้งสองอย่างใช้ฟีเจอร์และการกรองร่วมกัน หากการตรวจสอบข้อที่ 14 ล้มเหลว การแก้ไขมักจะอยู่ในเทมเพลตหมวดหมู่มากกว่าการค้นหา ดังนั้นให้ดำเนินการตรวจสอบทั้งสองรายการในสปรินต์เดียวกัน

สิ่งเหล่านี้ใช้ได้กับระบบ AI ที่ช่วยเลือกซื้อสินค้าโดยอ่านแคตตาล็อกของเราหรือไม่? บางส่วนครับ ตัวแทนจะใช้คุณลักษณะที่มีโครงสร้างมากกว่าส่วนติดต่อผู้ใช้สำหรับการค้นหา ดังนั้นกลุ่ม A และ B จึงมีความสำคัญต่อพวกเขาผ่านคุณภาพข้อมูลของคุณ ในขณะที่กลุ่ม C และ D ไม่เกี่ยวข้องเลย ถือเป็นการตรวจสอบแยกต่างหากครับ

เราควรตรวจคะแนนใหม่บ่อยแค่ไหน? ตรวจสอบทุกไตรมาส และหลังจากมีการย้ายแคตตาล็อก การเปลี่ยนแพลตฟอร์ม หรือการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าการค้นหาใดๆ คงรายการคำค้นหา 90 คำเดิมไว้ เพื่อให้คะแนนสามารถเปรียบเทียบกันได้

หากคุณต้องการทราบผลคะแนนโดยไม่ต้องเสียเวลาช่วงบ่าย: ให้เราดำเนินการตรวจสอบร้านค้าออนไลน์ของคุณ และส่งเกณฑ์การให้คะแนน คำถามที่ล้มเหลว และรายการแก้ไขที่จัดลำดับความสำคัญไว้ให้คุณ

แหล่งที่มา

• สถาบันเบย์มาร์ด — ประสบการณ์ผู้ใช้ในการค้นหาอีคอมเมิร์ซ: ประเภทคำค้นหา 8 ประเภทและอัตราความล้มเหลวต่อประเภท (อัปเดต เมษายน 2026)
• สถาบันเบย์มาร์ด — ความสะดวกในการใช้งานการค้นหาในอีคอมเมิร์ซ: รายงานและเกณฑ์มาตรฐาน
• สถาบันเบย์มาร์ด — 5 กลยุทธ์ UX ที่พิสูจน์แล้วสำหรับหน้าเว็บที่ "ไม่มีผลลัพธ์" (กุมภาพันธ์ 2025)
• สมาคมยูนิโค้ด — SpecialCasing.txt, กฎการใช้ตัวพิมพ์ใหญ่และตัวพิมพ์เล็กในภาษาตุรกีและอาเซอร์ไบจาน
• Elastic — เครื่องมือวิเคราะห์ภาษา รวมถึงชุดเครื่องมือวิเคราะห์ภาษาตุรกี
• Elastic — ตัวกรองโทเค็นการพับ ASCII และรักษารูปแบบดั้งเดิม
• ความช่วยเหลือของ Google Analytics — การวัดผลขั้นสูง, view_search_results และ search_term
• Hello Retail — ตัวอย่างของการแปลงการค้นหาเว็บไซต์แบบหมุนเวียน