Сегодня пользователи погружены в огромные объемы информации, что затрудняет поиск необходимой им информации. Релевантность поиска измеряет точность информации, которая требуется человеку в отношении его поискового запроса и результатов. Важно не предоставлять результаты, а предоставлять результаты в соответствии с поисковым намерением пользователя. Следовательно, релевантность поиска помогает упростить и упростить для пользователя получение необходимой информации. Релевантность поиска имеет решающее значение для владельцев и разработчиков поисковых систем, чтобы помочь своим пользователям продемонстрировать желаемые результаты.
Что такое релевантность поиска?
Когда вы ищете что-то в Интернете, вы хотите, чтобы результаты соответствовали тому, что вы ищете. Вот что такое релевантность поиска. Это как иметь отзывчивого сотрудника магазина, который точно понимает, что вам нужно.
Представьте, что вы покупаете красную теннисную обувь. При хорошей релевантности поиска в верхних результатах будут показаны разные красные теннисные туфли. Но при плохой релевантности поиска вы можете увидеть синие кроссовки, красные сандалии или даже совершенно несвязанные предметы, такие как красные шляпы.
Способность понимать и интерпретировать намерения пользователя является отличительной чертой надежной поисковой системы. Используя передовые методы, такие как обработка естественного языка и машинное обучение, поисковые системы могут лучше понять контекст и значение запроса пользователя, в конечном итоге предоставляя более точные и удовлетворительные результаты.
Эволюция релевантности поиска
Как определить, правильно ли работает ваша поисковая система? Другими словами, как вы можете быть уверены, что результаты, которые он дает, эффективны для поддержания заинтересованности клиентов, а не для того, чтобы заставить их уйти?
Очень эффективный метод оценки эффективности вашей поисковой системы — проведение оценки релевантности человека. Этот процесс включает в себя выбор репрезентативного набора из нескольких тысяч или более поисковых запросов, которые ваш веб-сайт может получить, и запись лучших результатов поиска для каждого запроса. Впоследствии группе людей-оценщиков поручено оценить качество результатов поиска на основе простого критерия их полезности. Конкретное определение того, что представляет собой полезный результат, определяется вами и вашими оценщиками. Этот подход обеспечивает быстрое получение фундаментального понимания качества вашей поисковой системы.
Различные типы услуг поисковой релевантности
Компании, занимающиеся маркировкой данных, предоставляют различные услуги для повышения релевантности поиска, наиболее распространенной из которых является оценка результатов поиска. В этом процессе оценка человеческой релевантности включает в себя оценку того, соответствует ли конкретный результат поиска данному поисковому запросу.
Виды услуг по измерению релевантности поиска
Исторически релевантность поиска во многом зависела от частоты появления ключевых слов на веб-странице. Однако современная релевантность поиска уделяет больше внимания точности и контекстуальному пониманию. Оценка результатов поиска может проводиться следующими методами:
Оценка результатов поиска оценщиком служит ценными входными данными для алгоритма поисковой системы, что в конечном итоге приводит к тому, что более точные и релевантные результаты располагаются в верхней части списка поиска.
Повышение релевантности поиска электронной коммерции с помощью методов маркировки данных
Методы маркировки данных играют решающую роль в повышении релевантности поиска в индустрии электронной коммерции. Эти методы включают аннотирование и категоризацию данных для обучения алгоритмов машинного обучения, что позволяет им лучше понимать и интерпретировать поисковые запросы. Некоторые общие методы маркировки данных, используемые в электронной коммерции релевантность поиска включает в себя:
- Анализ настроений: Аннотаторы помечают отзывы и отзывы клиентов на основе выраженного мнения (положительное, отрицательное или нейтральное), помогая поисковым системам понять мнения о продукте и соответствующим образом расставить приоритеты в результатах.
- Маркировка изображений: Этикетировщики комментируют изображения продуктов соответствующими ключевыми словами, атрибутами и категориями, что позволяет поисковым системам улучшить возможности визуального поиска и предоставлять более точные результаты на основе содержания изображения.
- Распознавание именованных объектов: Этикетировщики идентифицируют и помечают конкретные объекты в названиях, описаниях и отзывах покупателей продуктов, например названия брендов, модели продуктов или ключевые характеристики, расширяя возможности поисковой системы по предоставлению целевых результатов.
- Классификация намерений: Аннотаторы классифицируют поисковые запросы по различным категориям намерений, например исследование продукта, сравнение цен или готовность к покупке, помогая поисковым системам понять цель пользователя и предоставить релевантные результаты.
- Обработка естественного языка: Аннотаторы способствуют обучению моделей НЛП, маркируя текстовые данные, определяя синтаксические и семантические связи и разрешая неоднозначности, позволяя поисковым системам лучше интерпретировать запросы на естественном языке и предоставлять более точные результаты.
Будущее релевантности поиска
Будущее релевантности поиска в электронной коммерции изменит то, как потребители находят и покупают товары в Интернете. По мере того, как поисковые системы становятся более сложными и интуитивно понятными, они будут лучше понимать намерения пользователей и предоставлять высоко персонализированные результаты. Визуальный поиск и голосовой поиск клиентам будет проще находите продукты, используя изображения и естественный язык, а рекомендации на основе искусственного интеллекта будут предлагать интеллектуальные предложения, основанные на пользовательских данных и тенденциях в реальном времени. Чтобы оставаться конкурентоспособными, интернет-торговлям необходимо будет оптимизировать данные о своих продуктах и сосредоточиться на предоставлении ориентированного на пользователя поискового опыта, отвечающего растущим потребностям цифровых потребителей.
Повысьте релевантность поиска с помощью Shaip
Каждая хорошая модель ИИ нуждается в первоклассных обучающих данных. Шаип предоставляет услуги по маркировке данных уже более 10 лет, и у нас есть квалифицированные специалисты и ноу-хау для создания этой важной базы.
Мы действительно заботимся о том, чтобы данные были хорошего качества, и это важная часть того, как мы проверяем, хорошо ли работает поиск. Мы используем новейшие инструменты для маркировки и следуем лучшим правилам безопасности, чтобы результаты поиска вашего бизнеса были точными. А если мы вам понадобимся, мы на расстоянии одного телефонного звонка.
