Потребителите днес са потопени в огромни количества информация, което прави намирането на информацията, от която се нуждаят, сложно. Уместността на търсенето измерва точността на информацията, която дадено лице изисква по отношение на заявката си за търсене и резултатите. Не е важно да предоставите резултати, а да предоставите резултати според намерението на потребителя за търсене. Следователно уместността на търсенето помага за по-лесното и безпроблемно получаване на необходимата информация за потребителя. Уместността на търсенето е от решаващо значение за собствениците и активиращите търсачки, за да помогнат на своите потребители да покажат желаните резултати.
Какво е релевантност на търсенето?
Когато търсите нещо онлайн, искате резултатите да съответстват на това, което търсите. Ето какво представлява уместността при търсене. Това е като да имате услужлив служител в магазина, който разбира точно от какво имате нужда.
Представете си, че пазарувате червена обувка за тенис. При добра релевантност на търсенето най-добрите резултати ще ви покажат различни червени обувки за тенис. Но при лоша уместност на търсенето може да видите сини маратонки, червени сандали или дори напълно несвързани артикули като червени шапки.
Способността да се разбира и тълкува намерението на потребителя е отличителен белег на стабилната система за търсене. Чрез използване на усъвършенствани техники като обработка на естествен език и машинно обучение, търсачките могат по-добре да разберат контекста и значението зад заявката на потребителя, като в крайна сметка предоставят по-точни и задоволителни резултати.
Еволюцията на уместността при търсене
Как можете да определите дали вашата търсачка работи правилно? Казано по друг начин, как можете да сте сигурни, че резултатите, които предоставя, са ефективни за поддържане на ангажираността на клиентите, вместо да ги накарат да напуснат?
Изключително ефективен метод за оценка на ефективността на вашата търсачка е чрез извършване на оценка на уместността от човека. Процесът включва избиране на представителен набор от няколко хиляди или повече заявки за търсене, които вашият уебсайт вероятно ще получи, и записване на най-добрите резултати от търсенето за всяка заявка. Впоследствие група от човешки оценители е натоварена със задачата да оцени качеството на резултатите от търсенето въз основа на ясен критерий за тяхната полезност. Конкретната дефиниция на това какво представлява полезен резултат се определя от вас и вашите човешки оценители. Този подход осигурява бързо средство за установяване на основно разбиране за качеството на вашата търсачка.
Различни видове услуги за релевантност на търсенето
Компаниите за етикетиране на данни предоставят различни услуги за подобряване на уместността на търсенето, като най-често срещаната е оценката на резултатите от търсенето. В този процес оценката на уместността от човека включва оценка дали конкретен резултат от търсенето е подходящ за дадената заявка за търсене.
Видове услуги за измерване на уместността при търсене
Исторически погледнато, уместността на търсенето разчиташе до голяма степен на честотата на ключовите думи, появяващи се на уеб страница. Уместността на съвременното търсене обаче поставя по-силен фокус върху прецизността и разбирането на контекста. Оценката на резултатите от търсенето може да се извърши чрез следните методи:
Оценката на оценителя на резултатите от търсенето служи като ценна информация за алгоритъма на търсачката, което в крайна сметка води до по-точни и подходящи резултати, които се приоритизират в горната част на списъка за търсене.
Подобряване на уместността на търсенето в електронната търговия чрез техники за етикетиране на данни
Техниките за етикетиране на данни играят решаваща роля за подобряване на уместността на търсенето в индустрията за електронна търговия. Тези методи включват анотиране и категоризиране на данни за обучение на алгоритми за машинно обучение, което им позволява да разбират и интерпретират по-добре заявките за търсене. Някои общи техники за етикетиране на данни, използвани в електронната търговия уместността при търсене включва:
- Анализ на настроението: Анотаторите етикетират отзивите на клиентите и обратната връзка въз основа на изразеното мнение (положително, отрицателно или неутрално), като помагат на търсачките да разберат мненията за продукта и съответно да приоритизират резултатите.
- Маркиране на изображения: Етикетиращите устройства анотират изображения на продукти с подходящи ключови думи, атрибути и категории, което позволява на търсачките да подобрят възможностите за визуално търсене и да предоставят по-точни резултати въз основа на съдържанието на изображението.
- Разпознаване на именуван обект: Етикетиращите устройства идентифицират и маркират конкретни обекти в заглавията на продуктите, описанията и отзивите на клиентите, като имена на марки, модели на продукти или ключови характеристики, подобрявайки способността на търсачката да предоставя целеви резултати.
- Класификация на намеренията: Анотаторите категоризират заявките за търсене в различни категории по предназначение, като проучване на продукти, сравнение на цени или готови за покупка, като помагат на търсачките да разберат целта на потребителя и да предоставят подходящи резултати.
- Обработка на естествен език: Анотаторите допринасят за обучението на NLP модели чрез етикетиране на текстови данни, идентифициране на синтактични и семантични връзки и разрешаване на неясноти, позволявайки на търсачките да интерпретират по-добре заявките на естествен език и да предоставят по-точни резултати.
Бъдещето на уместността при търсене
Бъдещето на уместността на търсенето в електронната търговия е настроено да промени начина, по който потребителите откриват и купуват продукти онлайн. Тъй като търсачките стават по-сложни и интуитивни, те ще разбират по-добре намеренията на потребителите и ще предоставят силно персонализирани резултати. Визуално търсене и гласово търсене ще улесни клиентите намирайте продукти с помощта на изображения и естествен език, докато захранваните с AI препоръки ще предлагат интелигентни предложения въз основа на потребителски данни и тенденции в реално време. За да останат конкурентоспособни, онлайн търговците на дребно ще трябва да оптимизират своите продуктови данни и да се съсредоточат върху предоставянето на ориентирани към потребителите изживявания при търсене, които отговарят на развиващите се нужди на дигиталните потребители.
Повишете уместността на вашето търсене с Shaip
Всеки добър AI модел се нуждае от първокласни данни за обучение. Сайп предоставя услуги за етикетиране на данни повече от 10 години и разполагаме с квалифицирани хора и ноу-хау, за да създадем тази важна база.
Ние наистина се грижим да гарантираме, че данните са с добро качество и това е голяма част от начина, по който проверяваме дали търсенията работят добре. Използваме най-новите инструменти за етикетиране и следваме най-добрите правила за сигурност, за да сме сигурни, че резултатите от търсенето на вашия бизнес са на място. И ако имате нужда от нас, ние сме само на едно телефонно обаждане.
