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

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 2016年12月5日 D&S 関西 田村 健

自己紹介 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 経歴 2009年4月 2009年10月 ヤフー新卒エンジニア入社（東京本社） 検索開発部配属（検索データの可視化チーム） 2012年10月 2015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 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

D&S関西とは？（宣伝） 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） 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） ヤフー東京本社 D&S統括本部には 300名以上在籍 （2016年10月時点）

なぜ関西にD&Sチームを作ったか？ 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。

今日のお話 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

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 検索回数 “airbnb” 2013/1 2015/11

周期性のある検索クエリ 「ネクタイ 結び方」の検索数推移 4/1前後 1/15前後 4/1前後 1/15前後 2013年1月1日～2015年10月10日 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

地域性の可視化 回転焼き風おやつの検索数 が多い呼び方分布 今川焼き 大判焼き 回転焼き

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

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/

• http://docs.yahoo.co.jp/info/bigdata/influenza/2015/01/

検索数 多 峠をこえる 蔓延 下降傾向 上昇傾向 収束 流行 検索数 少

ニーズを深掘りする 第2ワードの抽出/可視化 “ドライヤー” を含む検索クエリ 検索量多 ダイソン ドライヤー 検索量少 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 • 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。

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”

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”

検索推移だけを見ると・・ “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？ 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。 映画好き ？？ 焼肉好き

重複ユーザ数を計算 ここを調べたい 映画好き 焼肉好き 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。

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” “アルマーニ” GU ドルチェ&ガッバーナ H&M gucchi Gap カルバンクライン

“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？

“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？ “英語の勉強” “天気” “食べログ” “デートプラン” “休日 一人”

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？ 焼肉 映画 time 検索時間差 映画 焼肉 time 映画 焼肉 time

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最後に • 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！