Utilizatorii de astăzi sunt scufundați în cantități mari de informații, ceea ce face ca găsirea informațiilor de care au nevoie este complexă. Relevanța căutării măsoară acuratețea informațiilor pe care o persoană le solicită în raport cu interogarea și rezultatele căutării. Nu este important să furnizați rezultate, ci să furnizați rezultate în funcție de intenția de căutare a utilizatorului. Prin urmare, relevanța căutării ajută la obținerea mai ușoară și fără probleme pentru un utilizator de informațiile necesare. Relevanța căutării este crucială pentru proprietari și pentru motoarele de căutare pentru a-și ajuta utilizatorii să prezinte rezultatele dorite.
Ce este relevanța căutării?
Când căutați ceva online, doriți ca rezultatele să se potrivească cu ceea ce căutați. Despre asta este relevanța căutării. Este ca și cum ai avea un angajat al magazinului de ajutor care înțelege exact de ce ai nevoie.
Imaginează-ți că faci cumpărături pentru un pantof de tenis roșu. Cu o bună relevanță a căutării, rezultatele de top vă vor arăta diferiți pantofi de tenis roșii. Dar, cu relevanța proastă a căutării, s-ar putea să vezi pantofi sport albaștri, sandale roșii sau chiar articole care nu au nicio legătură, cum ar fi pălăriile roșii.
Abilitatea de a înțelege și interpreta intenția utilizatorului este un semn distinctiv al unui sistem de căutare robust. Folosind tehnici avansate precum procesarea limbajului natural și învățarea automată, motoarele de căutare pot înțelege mai bine contextul și semnificația din spatele interogării unui utilizator, oferind în cele din urmă rezultate mai precise și satisfăcătoare.
Evoluția relevanței căutării
Cum poți determina dacă motorul tău de căutare funcționează corect? Cu alte cuvinte, cum poți fi sigur că rezultatele pe care le oferă sunt eficiente pentru a menține clienții implicați, mai degrabă decât pentru a-i determina să plece?
O metodă extrem de eficientă de a evalua performanța motorului dvs. de căutare este efectuarea unei evaluări a relevanței umane. Procesul implică selectarea unui set reprezentativ de câteva mii sau mai multe interogări de căutare pe care site-ul dvs. web este probabil să le primească și înregistrarea rezultatelor de căutare de top pentru fiecare interogare. Ulterior, un grup de evaluatori umani are sarcina de a evalua calitatea rezultatelor căutării pe baza unui criteriu simplu de utilitate. Definiția specifică a ceea ce constituie un rezultat util este determinată de tine și de evaluatorii tăi umani. Această abordare oferă un mijloc rapid de a stabili o înțelegere fundamentală a calității motorului dvs. de căutare.
Diferite tipuri de servicii de relevanță de căutare
Companiile de etichetare a datelor oferă diverse servicii pentru a spori relevanța căutării, cea mai comună fiind evaluarea rezultatelor căutării. În acest proces, evaluarea relevanței umane implică evaluarea dacă un anumit rezultat al căutării este relevant pentru interogarea de căutare dată.
Tipuri de servicii de măsurare a relevanței căutării
Din punct de vedere istoric, relevanța căutării s-a bazat în mare măsură pe frecvența cuvintelor cheie care apar pe o pagină web. Cu toate acestea, relevanța căutării moderne pune un accent mai puternic pe precizie și înțelegere contextuală. Evaluarea rezultatelor căutării poate fi efectuată prin următoarele metode:
Evaluarea de către evaluator a rezultatelor căutării servește ca intrare valoroasă pentru algoritmul motorului de căutare, ceea ce duce în cele din urmă la prioritizarea rezultatelor mai precise și mai relevante în partea de sus a listei de căutare.
Îmbunătățirea relevanței căutării în comerțul electronic prin tehnici de etichetare a datelor
Tehnicile de etichetare a datelor joacă un rol crucial în îmbunătățirea relevanței căutării în industria comerțului electronic. Aceste metode implică adnotarea și clasificarea datelor pentru a antrena algoritmi de învățare automată, permițându-le să înțeleagă și să interpreteze mai bine interogările de căutare. Unele comune tehnici de etichetare a datelor utilizate în comerțul electronic relevanța căutării includ:
- Analiza sentimentelor: Adnotatorii etichetează recenziile și feedbackul clienților pe baza sentimentului exprimat (pozitiv, negativ sau neutru), ajutând motoarele de căutare să înțeleagă opiniile despre produse și să prioritizeze rezultatele în consecință.
- Etichetarea imaginii: Etichetatorii adnotă imaginile produselor cu cuvinte cheie, atribute și categorii relevante, permițând motoarelor de căutare să îmbunătățească capacitățile de căutare vizuală și să ofere rezultate mai precise pe baza conținutului imaginii.
- Recunoașterea entității denumite: Etichetatorii identifică și etichetează anumite entități din titlurile produselor, descrierilor și recenziilor clienților, cum ar fi nume de mărci, modele de produse sau caracteristici cheie, sporind capacitatea motorului de căutare de a oferi rezultate vizate.
- Clasificarea intențiilor: Adnotatorii clasifică interogările de căutare în diferite categorii de intenții, cum ar fi cercetarea produselor, compararea prețurilor sau pregătirea pentru cumpărare, ajutând motoarele de căutare să înțeleagă scopul utilizatorului și să ofere rezultate relevante.
- Prelucrarea limbajului natural: Adnotatorii contribuie la formarea modelelor NLP prin etichetarea datelor text, identificarea relațiilor sintactice și semantice și rezolvarea ambiguităților, permițând motoarelor de căutare să interpreteze mai bine interogările în limbaj natural și să ofere rezultate mai precise.
Viitorul relevanței căutării
Viitorul relevanței căutării în comerțul electronic este setat să transforme modul în care consumatorii descoperă și cumpără produse online. Pe măsură ce motoarele de căutare devin mai sofisticate și intuitive, vor înțelege mai bine intenția utilizatorului și vor oferi rezultate extrem de personalizate. Căutare vizuală și căutare vocală va face mai ușor pentru clienți găsiți produse folosind imagini și limbaj natural, în timp ce recomandările bazate pe inteligență artificială vor oferi sugestii inteligente bazate pe datele utilizatorilor și pe tendințele în timp real. Pentru a rămâne competitivi, comercianții cu amănuntul online vor trebui să își optimizeze datele despre produse și să se concentreze pe furnizarea de experiențe de căutare centrate pe utilizator, care să răspundă nevoilor în evoluție ale consumatorilor digitali.
Crește-ți relevanța căutării cu Shaip
Fiecare model bun de IA are nevoie de date de antrenament de top. Shaip oferă servicii de etichetare a datelor de mai bine de 10 ani și avem oamenii calificați și cunoștințele necesare pentru a crea acea bază importantă.
Ne pasă cu adevărat să ne asigurăm că datele sunt de bună calitate și asta reprezintă o mare parte din modul în care verificăm dacă căutările funcționează bine. Folosim cele mai recente instrumente pentru etichetare și respectăm cele mai bune reguli de securitate pentru a ne asigura că rezultatele căutării companiei dvs. sunt exacte. Și dacă aveți nevoie de noi, suntem la un telefon distanță.
