サイト内検索をAI化する

まず結論

AIサイト内検索は、サイトをチャットの話題に変える機能ではありません。訪問者が自然な言葉で聞き、関連する公開情報を探し、要点を整理して返し、必要なら元のページへ案内する探し方です。

答えの材料は、いま公開しているページ、FAQ、製品説明、サービス説明、対応プランではPDFです。材料が無ければ、検索窓をAIに替えても答えは出ません。

どんな課題か

製造の仕様、SaaSのプラン差、ECの配送条件、講座の受講要件。ページは存在するのに、訪問者は「それ」と呼んでいません。社内の見出し語を知っている人だけが、従来のサイト内検索で目的地に着きます。

• 表記ゆれ。「送料」「配送料」「shipping」が別物として扱われる
• 言い換え。「返品」と「届いた商品を戻したい」がつながらない
• 曖昧な質問。「うちの場合は対象ですか」に、対象条件のページがヒットしない
• 結果がページタイトルの一覧で、読む場所を自分で探す必要がある

従来のサイト内検索の限界

キーワード検索が弱いのは、索引が壊れているからだけではありません。質問が一つの語に収まらないとき、一覧は「近いページ」までしか責任を持たないからです。コンテンツ量が多いサイトほど、この一段が重くなります。

具体例：海外発送

ユーザーは「海外発送できますか？」と聞きます。

従来検索では、「海外」「配送」「shipping」を自分で試し、配送ページ、FAQ、特定商取引法の表記、商品ページの注意書きを往復します。どれが最新かも、開いてみないと分かりません。

AI検索では、それらの記載を横断して「対応している国と、ページに書いていない場合の扱い」を短く返し、配送条件のページへ誘導します。ページに国名が無ければ、対応していると作ってはいけません。

横断して意味がある情報

一つの答えが、FAQ、製品ページ、サービスページ、料金表、PDFに分かれているサイトで効果が出ます。訪問者は分類を知りません。知りたいのは、自分の質問に対する記載がどこにあるかです。

• 製造：仕様表、対応材質、納期の目安、カタログPDF
• SaaS：プラン比較、連携、導入の所要、セキュリティの記載
• EC：配送、返品、サイズ、在庫表記
• 教育：受講対象、日程、料金、修了条件
• ページ数の多いサービスサイト：制度、手続き、窓口が部署ごとに分かれている場合

AI検索、チャットボット、ChatGPTの違い

WebsiteChatのAI検索は、接続したウェブサイトの情報を中心に答えます。一般的な雑学ではなく、自社サイトの範囲に限定できます。上位プランでは、ウェブページに加えてPDFを知識に加えられます。

導入の考え方

1. いま落ちている質問を、検索窓のログか受信箱から10件拾う
2. その答えが、どの公開ページにあるかを確認する
3. ページが矛盾していれば、AIの前にページを直す
4. 公開ページを接続し、その10件で要点が返るか試す
5. 元ページへの案内があるか、無い質問を断れているかを見る

向いているケース

• 見出し語と客の言葉がずれている
• 答えが複数ページに分散している
• 検索結果の一覧のあと、読む負担が大きい
• 更新はページ側で行い、索引語のメンテナンスに時間を使いたくない

向いていないケース

• サイトに十分な情報がない。薄い会社概要だけでは、質問に返す段落が無い
• 情報更新が極端に遅い。古いキャンペーンや旧価格が残っていると、答えも古くなる
• 判断そのものをAIに任せたい。適合診断、個別見積の確定、例外の承諾は検索の仕事ではない

このページは製品機能の紹介ではありません。探し方を変えるかどうかを決めるためのものです。サイト上で何に答えられるかの全体は、サイト向けAIチャットボットを見てください。