Uživatelé jsou dnes ponořeni do obrovského množství informací, takže hledání informací, které potřebují, je složité. Relevance vyhledávání měří přesnost informací, které jednotlivec požaduje ve vztahu k vyhledávacímu dotazu a výsledkům. Není důležité poskytovat výsledky, ale poskytovat výsledky podle záměru vyhledávání uživatele. Relevance vyhledávání tedy pomáhá uživatelům snadněji a hladce získat požadované informace. Relevance vyhledávání je zásadní pro vlastníky a aktivátory vyhledávačů, aby pomohli svým uživatelům předvést požadované výsledky.
Pochopení relevance vyhledávání
Relevance vyhledávání se může zdát jako jednoduchá metrika, která měří výsledky vyhledávání s vyhledávacími dotazy. Existuje však souhra několika proměnných faktorů, které pomáhají určit kvalitu a stupeň relevance.
Správné určení relevance je obtížné, ale správné nastavení pro bezproblémové a zapamatovatelné uživatelské vyhledávání. Navíc i uživatelé očekávají, že vyhledávače nebo webové stránky zcela pochopí jejich vyhledávací záměr v co nejmenším počtu slov.
Podle zprávy Adsearch, 68% nakupujících nevrátí se na web, pokud mají špatnou zkušenost s vyhledáváním.
Mezi faktory ovlivňující relevanci vyhledávání patří:
Vyhledávací záměr
Schopnost porozumět tomu, co chce hledající vědět. Je důležité analyzovat, zda je vyhledávací dotaz transakční, komerční nebo informační.
Geolokace
Hledá polohu hledajícího a zda jsou poskytnuté výsledky relevantní pro jeho vyhledávací dotaz.
Blízkost klíčových slov
Důležitým faktorem je také blízkost klíčového slova k vyhledávacímu dotazu. Pomáhá určit kontext vyhledávání, který je důležitější než jednotlivá slova v klíčovém slově.
Zatímco toto jsou tři zásadní faktory, dalšími jsou historická data uživatele, frekvence vyhledávání a zařízení, ze kterého vyhledávací dotaz vzešel.
Vývoj relevance vyhledávání
Relevance vyhledávání nebyla v dobách primitivních vyhledávačů přikládána důležitost. Bylo to tehdy, když byla shoda klíčových slov založena na jednotlivých slovech, v době, kdy byla relevance vyhledávání ve fázi zrodu. Když však do toho vstoupil Google, změnil hru tím, že nejprve představil Page Rank.
Google změnil mechanismus hodnocení stránek, který byl dříve omezen na obsah. To přineslo faktory, jako je počet stránek na webu, kvalita obsahu, odkazy na stránku atd. Jak se relevance moderního vyhledávání formovala, algoritmy Google byly čas od času aktualizovány, aby se jejich algoritmy vylepšily.
Rychle vpřed do současnosti, kdy Google a mnoho dalších vyhledávačů používá umělou inteligenci, zpracování přirozeného jazyka (NLP) a algoritmy neurální shody k podrobnějšímu pochopení hledaných výrazů uživatele.
V současné době Google používá BERT, aby lépe porozuměl vyhledávacím dotazům uživatele a poskytoval relevantní výsledky.
Technologický pokrok v relevanci vyhledávání
Moderní systém relevance vyhledávání je poháněn řadou úžasných technologií a technik.
Termín frekvence-inverzní frekvence dokumentu (TF-IDF)
TF-IDF je stará technika, ale stále aktuální. Kontroluje důležitost pojmů v dokumentu tím, že identifikuje jejich četnost ve více dokumentech. V důsledku toho se běžně používané termíny odlišují od jedinečných termínů.
Strojové učení
Vyhledávače začaly integrovat modely strojového učení pro poskytování relevantních výsledků pro dotazy. Tyto systémy nadále aktualizují své modely analýzou vzorů, aby zpřesnily předpovědi a poskytly lepší výsledky.
Sémantické vyhledávání
Díky funkcím sémantického vyhledávání mohou vyhledávače dešifrovat význam vyhledávacích dotazů. Sémantické vyhledávání zohledňuje kontext, synonyma a záměr poskytnout výsledky.
Zpracování přirozeného jazyka
Díky NLP mohou vyhledávače lépe porozumět lidské řeči v její přirozené podobě. Vyhledávací dotazy ve formě hlasu a konverzací mohou vyhledávači pomoci porozumět složitosti řeči jednotlivce.
S pomocí těchto technologií a systémů se vyhledávání na webu stalo interaktivnějším a jednodušším.
Relevance vyhledávání v elektronickém obchodování
Optimalizace vyhledávání je v eCommerce nezbytná, zejména s ohledem na rozmanitost produktů a služeb, které jsou dnes k dispozici. Vzhledem k tomu, že počet online nakupujících každým dnem narůstá, je pro pohodlí kupujícího a uspokojivá uživatelská zkušenost vyžadována relevance vyhledávání.
Produktová řada
Každá kategorie, kterou máme, má více produktů a relevance vyhledávání pomáhá zajistit, že vyhledávací dotaz na polokošile negeneruje výsledky pro trička, košile s límečkem, flanely atd.
Nákupní chování
Platformy elektronického obchodu začaly chápat záměr uživatele, ať už si prohlíží produkty za účelem nákupu nebo prozkoumávají své možnosti.
dynamická Ceny
Letecké společnosti uvádějí nejlepší příklad dynamického stanovení cen, kde se cena letenek mění podle dostupných míst, tras, ročního období atd. Platformy elektronického obchodu přebírají stejný vzorec, když se mění zásoby a ceny v dodavatelském řetězci kolísají.
Personalizace
Platformy elektronického obchodu poskytují svým zákazníkům personalizovaná doporučení produktů na základě jejich předchozích nákupů a nákupního chování.
Relevance vyhledávání se dnes stala klíčovým rozlišovacím faktorem, protože platformy elektronického obchodu se vyvíjejí podle potřeb uživatelů. S dalším vývojem můžeme očekávat, že relevance vyhledávání pomůže platformám elektronického obchodu generovat ještě lepší výsledky.
Budoucnost relevance vyhledávání
Alexa, Siri a Google Voice Assistant patří k další generaci vývoje v oblasti relevance vyhledávání a způsobu interakce uživatelů s webem. Tyto systémy jsou mistry v porozumění přirozené řeči a v interakci jako člověk. Ale to není vše; tyto hlasové systémy se naučily porozumět kontextu zákaznického dotazu pochopením kontextu, záměru a emocí. Do budoucna můžeme očekávat silnější sloučení NLP a strojového učení, protože interakce s chytrými zařízeními bude hladší a intuitivnější.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Tam, kde je relevance vyhledávání prvořadá, je analýza dat stejně důležitá pro jakýkoli typ webu, vyhledávače nebo organizace. S přesnými údaji můžete snížit spotřebu paliva a přesnost vyhledávání. Zjistěte jak Saip může organizacím pomoci zlepšit jejich možnosti vyhledávání pomocí vysoce kvalitních služeb analýzy dat, třídění a anotací.
