A felhasználók manapság hatalmas mennyiségű információban vannak elmerülve, ami bonyolulttá teszi a szükséges információk megtalálását. A keresési relevancia azt méri, hogy az egyénnek milyen pontos információra van szüksége a keresési lekérdezéshez és az eredményekhez képest. Nem az a fontos, hogy eredményeket adjon, hanem az, hogy a felhasználó keresési szándéka szerint adjon eredményeket. Ezért a keresési relevancia segít abban, hogy a felhasználó könnyebben és zökkenőmentesen szerezze be a szükséges információkat. A keresési relevancia kulcsfontosságú a tulajdonosok és a keresőmotor-engedélyezők számára, hogy segítsenek felhasználóiknak a kívánt eredmények megjelenítésében.
Mi az a keresési relevancia?
Amikor keres valamit az interneten, azt szeretné, hogy az eredmények megegyezzenek azzal, amit keresel. Erről szól a keresési relevancia. Olyan, mintha egy segítőkész bolti alkalmazott lenne, aki pontosan tudja, mire van szüksége.
Képzelje el, hogy vásárol egy piros teniszcipőt. Jó keresési relevanciával a legjobb találatok között különböző piros teniszcipők jelennek meg. Rossz keresési relevanciával azonban kék tornacipőket, piros szandálokat vagy akár teljesen független tárgyakat, például piros sapkát láthat.
A felhasználói szándékok megértésének és értelmezésének képessége a robusztus keresőrendszer jellemzője. A fejlett technikák – például a természetes nyelvi feldolgozás és a gépi tanulás – kihasználásával a keresőmotorok jobban meg tudják ragadni a felhasználói lekérdezés mögött rejlő kontextust és jelentést, ami végső soron pontosabb és kielégítőbb eredményeket biztosít.
A keresési relevancia fejlődése
Hogyan állapíthatja meg, hogy a keresőmotor megfelelően működik-e? Másképpen fogalmazva, hogyan lehet biztos abban, hogy az általa nyújtott eredmények hatékonyan tartják az ügyfeleket elkötelezettségükben, ahelyett, hogy elhagynák őket?
A keresőmotor teljesítményének felmérésére rendkívül hatékony módszer az emberi relevancia értékelése. A folyamat magában foglalja egy több ezer vagy több olyan keresési lekérdezés reprezentatív halmazának kiválasztását, amelyeket webhelye valószínűleg megkap, és minden lekérdezéshez rögzíti a legjobb keresési eredményeket. Ezt követően humán értékelők egy csoportja feladata a keresési eredmények minőségének értékelése a hasznosságuk egyértelmű kritériuma alapján. A hasznos eredmény konkrét meghatározását Ön és az Ön értékelői határozzák meg. Ez a megközelítés gyors módot biztosít keresőmotorja minőségének alapjainak megismerésére.
Különféle típusú keresési relevancia szolgáltatások
Az adatcímkéző cégek különféle szolgáltatásokat nyújtanak a keresés relevanciájának növelésére, ezek közül a leggyakoribb a keresési eredmények értékelése. Ebben a folyamatban az emberi relevancia értékelése magában foglalja annak felmérését, hogy egy adott keresési eredmény releváns-e az adott keresési lekérdezés szempontjából.
A keresési relevanciamérési szolgáltatások fajtái
Korábban a keresési relevancia nagymértékben függött a kulcsszavak weboldalon való megjelenési gyakoriságától. A modern keresési relevancia azonban nagyobb hangsúlyt fektet a pontosságra és a kontextus megértésére. A keresési eredmények értékelése a következő módszerekkel végezhető el:
A keresési eredmények értékelő általi értékelése értékes inputként szolgál a keresőmotor algoritmusához, ami végső soron a pontosabb és relevánsabb találatok elsőbbségéhez vezet a keresési lista elején.
Az e-kereskedelem keresési relevanciájának növelése adatcímkézési technikák segítségével
Az adatcímkézési technikák kulcsfontosságú szerepet játszanak a keresési relevancia javításában az e-kereskedelmi ágazatban. Ezek a módszerek magukban foglalják az adatok annotálását és kategorizálását a gépi tanulási algoritmusok betanításához, lehetővé téve számukra a keresési lekérdezések jobb megértését és értelmezését. Néhány gyakori az e-kereskedelemben használt adatcímkézési technikák a keresési relevancia a következőket tartalmazza:
- Hangulatelemzés: Az annotátorok a vásárlói véleményeket és visszajelzéseket a kifejezett érzelmek alapján (pozitív, negatív vagy semleges) címkézik fel, ezzel segítve a keresőmotorokat a termékvélemények megértésében és a találatok megfelelő rangsorolásában.
- Képcímkézés: A címkézők releváns kulcsszavakkal, attribútumokkal és kategóriákkal látják el a termékképeket, így a keresőmotorok javíthatják vizuális keresési képességeiket, és pontosabb eredményeket adhatnak a képtartalom alapján.
- Megnevezett entitás felismerés: A címkézők azonosítanak és megcímkéznek bizonyos entitásokat a termékcímeken, leírásokon és vásárlói véleményeken belül, például márkaneveket, termékmodelleket vagy kulcsfontosságú jellemzőket, javítva a keresőmotor azon képességét, hogy célzott találatokat adjon.
- Szándékos besorolás: Az annotátorok a keresési lekérdezéseket különböző szándékkategóriákba sorolják, például termékkutatás, ár-összehasonlítás vagy vásárlásra kész kategóriákba, így segítve a keresőmotorokat, hogy megértsék a felhasználó célját, és releváns eredményeket érjenek el.
- Természetes nyelv feldolgozása: Az annotátorok hozzájárulnak az NLP-modellek képzéséhez a szöveges adatok címkézésével, a szintaktikai és szemantikai kapcsolatok azonosításával, valamint a kétértelműségek feloldásával, lehetővé téve a keresőmotorok számára a természetes nyelvű lekérdezések jobb értelmezését és pontosabb eredmények biztosítását.
A keresési relevancia jövője
A keresési relevancia jövője az e-kereskedelemben át fogja alakítani a fogyasztók termékeinek online felfedezésének és vásárlásának módját. Ahogy a keresőmotorok egyre kifinomultabbá és intuitívabbá válnak, jobban megértik a felhasználói szándékot, és személyre szabott találatokat biztosítanak. Vizuális keresés és hangalapú keresés megkönnyíti az ügyfelek számára képeket és természetes nyelvet használva keressen termékeket, míg az AI-alapú ajánlások intelligens javaslatokat kínálnak a felhasználói adatok és a valós idejű trendek alapján. Ahhoz, hogy versenyképesek maradjanak, az online kiskereskedőknek optimalizálniuk kell termékadataikat, és a felhasználó-központú keresési élmények biztosítására kell összpontosítaniuk, amelyek megfelelnek a digitális fogyasztók változó igényeinek.
Növelje keresési relevanciáját a Shaip segítségével
Minden jó mesterséges intelligencia modellnek kiváló képzési adatokra van szüksége. Shaip több mint 10 éve nyújt adatcímkézési szolgáltatásokat, és megvannak a hozzáértő emberek és know-how ennek a fontos bázisnak a kialakításához.
Nagyon törődünk azzal, hogy az adatok jó minőségűek legyenek, és ez nagy része annak, hogyan ellenőrizzük, hogy a keresések jól működnek-e. A legújabb eszközöket használjuk a címkézéshez, és betartjuk a legjobb biztonsági szabályokat annak érdekében, hogy vállalkozása keresési eredményei pontosan megjelenjenek. És ha szüksége van ránk, csak egy telefonhívásnyira vagyunk.
