この記事では、ブーリアン検索ロジックをわかりやすく説明し、無関係な結果を除外するインテリジェントな検索を作成するための効果的なツールと手法をご説明します。最初は難しそうに見えるかもしれませんが、ブーリアン検索は単純なロジックにしたがっています。説明にしたがって練習することで、より的を絞った効率的な検索の習得が可能です。

ブーリアンは検索の「文法」のようなものだとお考えください。文章に構造があるように、クエリにも構造があります。ブーリアンを使用すると、AND、OR、NOTなどの用語を使用して、検索をスマートかつ具体的にすることができます。

ブーリアン検索文字列を作成する主な演算子は、AND、OR、NOT です。これらは、検索で何を達成したいかを正確に指示するために使用する構成要素です。

仕組みは次のとおりです：

キーワード検索の例を見てみましょう：

上記の検索をブーリアン検索文字列に変換すると、次のようになります：

よりよく理解するために、3つのコンポーネントに分けて見てみましょう：

トレーニングリソース：これらの演算子が実際にどのように機能するかを視覚的に表したものをご覧ください。

ヒント：ブーリアン演算子は大文字にすることがベストプラクティスですが、現在は必須ではなく、これにより検索文字列のメンテナンスがはるかに簡単になりました。

元の検索クエリは、検索範囲を広げるか狭めることによって方法で変更できます。これを実際に見てみましょう。

より幅広い製品を網羅するに、例えば、「iPhone」などの別のカテゴリを検索に追加することができます。この変更されたクエリは、次のようになります：

このように追加することにより、検索範囲が広がり、「iPhone」に関連する結果も含まれるようになります。

特定の用語を除外することで、検索をより具体的にすることができます。例えば、iPhone に関するメンションをすべて削除すると、結果が絞り込まれます：

ただし、重要な情報を見落とす可能性があるため、用語を除外する場合は注意が必要です。検索から「iPhone」を除外すると、ウォッチ、iウォッチ、iPhone の両方に言及する有用な結果が見つからなくなる可能性があります。

検索結果をさらに絞り込み、強化するために、追加のブーリアンシンタックスを使用できます。

トレーニングリソース：Meltwaterのブーリアントレーニングガイドでは、さらに高度なブーリアン演算子を使用した例をご紹介します。

次に、検索をさらに正確にするための高度な演算子と特別な構文ルールを見てみましょう。これまでに学習した内容を基にして、新しい演算子や特に役立つ特定のシンタックスのヒントを追加していきます。

完全なブーリアンライブラリーについて詳しくはこちら。

エクスプロアで[アドバンス検索]をクリックすると、空欄のボックスが表示されます。これはブーリアンエディタで、ブーリアン検索クエリをゼロから簡単に作成できます。このエディタを使用すると、さまざまな要素が色分けされて簡単に識別できるため、クエリをより簡単かつ迅速に作成できます。

色分けの例を見てみましょう：

ブーリアンエディタでは、リンクを使用して演算子の完全なブーリアンライブラリを表示することもできます。

エクスプロア内の[アクション]プルダウンメニューを使用すると、大文字と小文字の区別に基づいてキーワードを検索できます：

ブーリアン検索では、非常に限定的なクエリが可能です。ニュースコンテンツの場合、タイトルや冒頭テキスト（イングレス）など、記事の特定の部分に検索を絞り込むことができます。

留意点：このシンタックスはソーシャルコンテンツには適用されません。

留意点：タイトルとイングレスシンタックスを使用する場合には、キーワードの前後に引用符 " " を使用する必要があります。（単一の単語であっても）

エクスプロアを使用すると、ソーシャルメディアのトレンドのトラッキング、インフルエンサーのフォロー、重要人物やトピックのメンションのモニタリングが簡単になります。ここでは、その効果的な使用方法をご紹介します：

業界ブーリアン検索を設定するには、次の演算子を使用することをお勧めします：

例えば、電気自動車業界について検索を行う場合、次のようなブーリアン検索文字列になります：

このクエリは、タイトルまたはイングレスのいずれかに「電気自動車*」が表示されるコンテンツを検索し、さらにリーチが10,000件を超えるコンテンツまたはシェアが10件を超えるコンテンツをフィルタリングします。

検索を微調整するために、リーチとシェアのパラメーターを調整することができます：

これらのパラメータを微調整することで、電気自動車業界で最も関連性が高く影響力のあるコンテンツに焦点を絞ることができ、検索結果の関連性と質を両立できます。

エクスプロアは、実用的な検索結果を表示するように設計されています。実際にこの仕組みを見てみましょう。

Meltwaterは、検索結果に、いわゆるヒットセンテンスと呼ばれるものを表示します （下のスクリーンショットを参照）。ヒットセンテンスの目的は、キーワードがメンションされているコンテキストをすばやく理解し、コンテンツの関連性を判断できるようにすることです。（このコンテンツは重要か？アーンドメディアとしてタグ付けするべきか？など）

ただし、ブーリアン検索で多くのキーワードを使用すると、ヒットセンテンスがわかりにくくなる可能性があります。次のような複雑な検索を例にとってみましょう：

ヒットセンテンスで製品名などの特定のキーワードを強調表示するのは難しい場合があります。

これに対処するには、カレットアップ記号（^）の後に優先レベル（例：1、2、3、など）で、特定のキーワードに優先順位を付けることができます。

前の検索例で、2つのシナリオを見てみましょう。

すべての製品キーワードに均等に優先順位を付けたい場合は、次のようにします：

主に「iPhone」に焦点を当てたい場合は、次のように検索を調整します：

環境設定の割り当ては、検索結果を確認するときだけでなく、アラートやレポートでこれらの検索に依存している場合にも役立ちます。環境設定の割り当てることで、記事の関連性を迅速に評価し、貴重な時間を節約します。

新しいスキルを習得するには練習が必要です。mCommunityブーリアンウィザードグループに参加して、この新しいスキルセットを練習し、フィードバックを得ましょう。3つの基本的なシナリオと3つの高度なシナリオに答えたら、投稿後に回答が届きます。

mCommunityブーリアンウィザードグループに参加

また、mCommunityブーリアンリソースページのブログ投稿で、高度なブーリアン演算の舞台裏も紹介しています。

さらに、Meltwaterアカデミーではブーリアンに関するeラーニングコースを提供しています。以下のコースの受講をぜひご検討ください：

ブーリアン検索ロジックをより深く学ぶには、ブーリアントレーニングガイドをご覧いただくか、完全なブーリアンライブラリーをご検索ください。

💡ヒント

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