ウェブクエリ

ウェブクエリまたはウェブ検索クエリとは、ユーザーが情報ニーズを満たすためにウェブ検索エンジンに入力するクエリのことです。ウェブ検索クエリの特徴は、多くの場合プレーンテキストであり、ブール検索ディレクティブがほとんど使用されないことです。キーワードや位置パラメータを持つコマンド言語として厳格な構文規則に従う標準的なクエリ言語とは大きく異なります。

ほとんどのウェブ検索クエリを網羅する3つの大まかなカテゴリがあります。情報検索、ナビゲーション、トランザクションです。^{[ 1 ]}これらは「do、know、go」とも呼ばれます。^{[ 2 ]}この検索モデルは理論的に導き出されたものではありませんが、実際の検索エンジンのクエリで経験的に検証されています。^{[ 3 ]}

• 情報検索 クエリ – 幅広いトピック（例：コロラド州、トラック）を対象とするクエリで、関連する結果が数千件ある場合があります。
• ナビゲーションクエリ – 単一のエンティティの単一の Web サイトまたは Web ページを検索するクエリ (例: YouTubeまたはデルタ航空)。
• トランザクションクエリ – 車の購入やスクリーンセーバーのダウンロードなど、ユーザーが特定のアクションを実行しようとする意図を反映するクエリ。

検索エンジンは、使用頻度ははるかに低いものの、4つ目のタイプのクエリをサポートすることがよくあります。

• 接続クエリ– インデックス化されたウェブグラフ の接続性を報告するクエリ（例：どのリンクがこのURLを指しているか？、このドメイン名からインデックス化されているページ数はいくつあるか？）。^{[ 4 ]}

ほとんどの商用ウェブ検索エンジンは検索ログを公開していないため、ユーザーがウェブ上で何を検索しているかについての情報は入手困難です。^{[ 5 ]}それにもかかわらず、1998年に研究論文が現れ始めました。^{[ 6 ] [ 7 ]} 2001年の研究^{[ 8 ]}では、 Excite検索エンジンのクエリを分析し、ウェブ検索の興味深い特徴をいくつか示しました。

• クエリの平均長は2.4語でした。
• ユーザーの約半数は単一のクエリを入力し、3分の1弱のユーザーは3つ以上の異なるクエリを入力した。
• ユーザーのほぼ半数が、検索結果の最初の1～2ページ（1ページあたり10件）しか閲覧していなかった。
• 高度な検索機能（ AND、OR、NOTなどのブール演算子など）を使用したユーザーは5%未満でした。
• 最も頻繁に使用された上位4つの用語は、（空の検索）、および、の、およびセックスでした。

同じ Excite クエリ ログの調査により、クエリの 19% に地理的用語 (地名、郵便番号、地理的特徴など) が含まれていることが明らかになった。^{[ 9 ]}

研究によると、短いクエリ（用語が少ないクエリ）に加えて、ユーザーがクエリを変更する方法には予測可能なパターンがあることも示されています。^{[ 10 ]}

2005年のYahoo!の検索ログの調査では、同じユーザーからの検索クエリの33%が繰り返し検索であり、87%のケースでユーザーが同じ結果をクリックすることが明らかになった。^{[ 11 ]}これは、多くのユーザーが繰り返し検索を使用して情報を再訪または再検索していることを示唆している。この分析は、検索クエリの約30%がナビゲーションクエリであると述べているBing検索エンジンのブログ記事によって裏付けられている。^{[ 12 ]}

さらに、研究によると、クエリ用語の頻度分布はべき乗則、つまりロングテール分布曲線に従うことが示されています。つまり、大規模なクエリログ（たとえば、1億件以上のクエリ）で観測される用語のごく一部が最も頻繁に使用され、残りの用語は個別にあまり使用されません。^{[ 13 ]}このパレートの法則（または80対20の法則）の例により、検索エンジンはインデックスやデータベースのパーティショニング、キャッシュ、プリフェッチなどの最適化技術を採用することができます。さらに、Webクエリがナビゲーション、情報、トランザクションのいずれであるかを認識できる言語指向の属性に関する研究が行われています。^{[ 14 ]}

2011年の調査では、クエリの平均長が時間の経過とともに着実に増加しており、英語以外の言語のクエリの平均長は英語のクエリよりも増加していることがわかりました。^{[ 15 ]} Googleは、会話形式の検索（例：「一番近いコーヒーショップはどこですか？」）が増えたため、より長い検索クエリに対応するために、2013年8月にハミングバードアップデートを実施しました。^{[ 16 ]}

ブール演算子と括弧をサポートする検索エンジンでは、従来図書館員が使用していた手法を適用できます。複数のトピックや側面を網羅する文書を探しているユーザーは、それぞれを特徴的な単語の論理和vehicles OR cars OR automobilesで記述したい場合があります。ファセットクエリは、そのようなファセットの論理和です。たとえば、のようなクエリは、(electronic OR computerized OR DRE) AND (voting OR elections OR election OR balloting OR electoral)「電子」または「投票」のいずれかの単語、あるいは両方が省略されていても、電子投票に関する文書を見つける可能性が高いです。^{[ 17 ]}

• 情報検索– 情報ニーズを満たす情報を見つけること 
• 検索エンジン向け分類体系
• ユーザーの意図– 検索クエリを作成する際のユーザーの目的 
• ウェブクエリの分類
• ウェブ検索エンジン