search and community in cookpad 2019

Transcript

1. クックパッドのレシピ検索とレ シピコミュニティ 兼山 元太

2. 自己紹介 兼山 元太 https://twitter.com/PENGUINANA_ 所属：Cookpad/会員事業部 担当：VP, Search

3. Agenda クックパッドとコアの体験 ランキングの工夫 検索基盤 ログ分析 これからやりたいこと

4. Agenda クックパッドとコアの体験 ランキングの工夫 検索基盤 ログ分析 これからやりたいこと

5. クックパッドのレシピ ・レシピ数：　　　　約310万品 ・つくれぽ数：　　　2200万回 ・月間利用者数：　　約5,400万人

6. クックパッドのレシピ検索 ・レシピ検索：年間 12億セッション ・検索語：　　毎日 30万通り

7. クックパッドのレシピ ・ふつうの人が作った料理/工夫 ・食卓の定番になるレシピ ・目視でレビューされている 　 「その通りにやれば作れるか？」 「他者を不快にさせないか？」

8. コアとなる体験：投稿すると予想外の報酬 レシピをのせて、さがして、つくる １）生活が変わるアイデアを発見できる ２）実際にやってみる ３）のせる人とさがす人がお互いの楽しいを増やせる

9. のせる人 と さがす人 ・つくれぽでつながる のせる人 と さがす人 ・作者さんの声 「私のレシピにつくれぽが来るとは 思ってなかったので素直に驚いた」

   「来るのが嬉しくてレシピ投稿を続けてみた」

10. シンプルな材料のレシピ

11. ユーザによる多様なアレンジ

12. 元となったレシピ

13. ユーザによる多様なアレンジ

14. コアとなる体験：献立が楽に決まる プレミアムサービスに一番期待していること： 1位　人気順や殿堂入りでレシピを検索できる：34% 2位　毎日の献立を決めるのが楽になる：　　　13% 3位　料理のレパートリーが増える：　　　　　11%

15. Agenda クックパッドとコアの体験 ランキングの工夫 検索基盤 ログ分析 これからやりたいこと

16. ランキング：コミュニティのための新着順 速く / できるだけ1on1 の つくれぽ（マッチ）を起こす

17. ランキング：コミュニティのための新着順 ・260万/316万品が見られた。 ・今年公開のレシピのクリック： 　・有料ユーザー：12% 　・フリーユーザー：88% 検索からのレシピクリック（直近1ヶ月）

18. ランキング：レシピがさがせる新着順 「見つかりそう」な印象が大事。 関連検索を利用し 先回りして検索。 リランクする。

19. ランキング：ジレンマ 先頭に関連性の高いレシピを集めると、 ポジションバイアスによって 見られるレシピが偏ってしまう。 多くのレシピを見てもらう機会が減る。

20. ランキング：人気順 人気度が大事。 クエリとレシピの関連性も大事。 前日のクリック情報で訂正。 リランクする。

21. いつもの検索語で、新しい発見ができる。

22. Agenda クックパッドとコアの体験 ランキングの工夫 検索基盤 ログ分析 これからやりたいこと

23. 検索基盤：検索エンジン ・Apache Solr + Rails ・多様な検索オプション、ランキングを提供 　・フィールドの数：100以上 SQLでDWHからPULLして作成。

24. 検索基盤：辞書 ・Rails Gem（Rails + GDBM） ・世にある検索フレーズの全てを知るテーブル ・MeCabのユーザー辞書も管理 ・GDBMでAppサーバーに同居、高速に参照

25. 検索基盤：分かち書きの意義 ・分かち書きの意義 　「鰹 vs 鰹節」問題 　辞書で鰹節が「鰹」「節」になりにくくした。 　（鰹節の綴り違いは主だったものだけで60通）

26. 検索基盤：分かち書きの意義 結果： ・ヒット数：4,900→3,400品 ・CTR：0.27→0.52まで上昇。 人気順もTOP3が全部鰹節だったのが、 TOP30までみてもミスマッチは1品。

27. Agenda クックパッドとコアの体験 ランキングの工夫 検索基盤 ログ分析 これからやりたいこと

28. ログ分析：DWH（Redshift） ここまでの作業のほぼすべての前提！ 全てのデータとログが一元化されたDWHが プロダクトのワンストップのソース。

29. Agenda クックパッドとコアの体験 ランキングの工夫 検索基盤 ログ分析 これからやりたいこと

30. これからやりたいこと： セッション分析の精緻化 ・遠いコンバージョンに対して 　どう最適化するのか？ ・より多くのレシピ作者に 　再び投稿してもらうにはどうすれば？

31. これからやりたいこと： コンテキストに合わせた検索 ・使っている人の属性 　シーンの多様さに対応する