Brukere i dag er nedsenket i enorme mengder informasjon, noe som gjør det vanskelig å finne informasjonen de trenger. Søkerelevans måler nøyaktigheten til informasjonen en person trenger i forhold til søket og resultatene. Det er ikke viktig å gi resultater, men å gi resultater i henhold til brukerens søkehensikt. Derfor hjelper søkerelevans med å gjøre det enklere og sømløst for en bruker å få den nødvendige informasjonen. Søkerelevans er avgjørende for eiere og søkemotoraktiverere for å hjelpe brukerne deres med å vise frem de ønskede resultatene.
Hva er søkerelevans?
Når du søker etter noe på nettet, vil du at resultatene skal matche det du leter etter. Det er det søkerelevans handler om. Det er som å ha en hjelpsom butikkmedarbeider som forstår akkurat hva du trenger.
Tenk deg at du kjøper en rød tennissko. Med god søkerelevans vil toppresultatene vise deg forskjellige røde tennissko. Men med dårlig søkerelevans kan det hende du ser blå joggesko, røde sandaler eller til og med helt urelaterte gjenstander som røde hatter.
Evnen til å forstå og tolke brukerintensjon er et kjennetegn på et robust søkesystem. Ved å utnytte avanserte teknikker som naturlig språkbehandling og maskinlæring, kan søkemotorer bedre forstå konteksten og meningen bak en brukers søk, og til slutt levere mer nøyaktige og tilfredsstillende resultater.
Utviklingen av søkerelevans
Hvordan kan du finne ut om søkemotoren din fungerer som den skal? Sagt på en annen måte, hvordan kan du være sikker på at resultatene den gir er effektive for å holde kundene engasjert i stedet for å få dem til å forlate?
En svært effektiv metode for å vurdere ytelsen til søkemotoren din er å gjennomføre en evaluering av menneskelig relevans. Prosessen innebærer å velge et representativt sett med flere tusen eller flere søk som nettstedet ditt sannsynligvis vil motta og registrere de beste søkeresultatene for hvert søk. Deretter får en gruppe menneskelige evaluatorer i oppgave å vurdere kvaliteten på søkeresultatene basert på et enkelt kriterium om deres nytte. Den spesifikke definisjonen av hva som utgjør et nyttig resultat bestemmes av deg og dine menneskelige evaluatorer. Denne tilnærmingen gir en rask måte å etablere en grunnleggende forståelse av søkemotorens kvalitet på.
Ulike typer søkerelevanstjenester
Datamerkingsselskaper tilbyr ulike tjenester for å øke søkerelevansen, hvor det vanligste er evaluering av søkeresultater. I denne prosessen involverer evaluering av menneskelig relevans å vurdere om et spesifikt søkeresultat er relevant for det gitte søket.
Typer tjenester for måling av søkerelevans
Historisk sett var søkerelevansen sterkt avhengig av hyppigheten av søkeord som vises på en nettside. Moderne søkerelevans setter imidlertid et sterkere fokus på presisjon og kontekstuell forståelse. Evaluering av søkeresultater kan utføres ved hjelp av følgende metoder:
Evaluatorens vurdering av søkeresultatene fungerer som verdifull input for søkemotorens algoritme, og fører til slutt til at mer nøyaktige og relevante resultater blir prioritert øverst på søkelisten.
Forbedre e-handelssøkerelevansen gjennom datamerkingsteknikker
Datamerkingsteknikker spiller en avgjørende rolle for å forbedre søkerelevansen i e-handelsbransjen. Disse metodene innebærer å kommentere og kategorisere data for å trene maskinlæringsalgoritmer, slik at de bedre kan forstå og tolke søk. Noen vanlige datamerkingsteknikker som brukes i e-handel søkerelevans inkluderer:
- Sentimentanalyse: Annotatører merker kundeanmeldelser og tilbakemeldinger basert på den uttrykte følelsen (positiv, negativ eller nøytral), og hjelper søkemotorer med å forstå produktets meninger og prioritere resultater deretter.
- Bildemerking: Etikettere merker produktbilder med relevante søkeord, attributter og kategorier, slik at søkemotorer kan forbedre visuelle søkefunksjoner og gi mer nøyaktige resultater basert på bildeinnhold.
- Navngitt enhetsgjenkjenning: Etikettere identifiserer og merker spesifikke enheter innenfor produkttitler, beskrivelser og kundeanmeldelser, for eksempel merkenavn, produktmodeller eller nøkkelfunksjoner, noe som forbedrer søkemotorens evne til å gi målrettede resultater.
- Hensiktsklassifisering: Annotatører kategoriserer søk i forskjellige hensiktskategorier, for eksempel produktundersøkelser, prissammenligning eller kjøpsklare, og hjelper søkemotorer med å forstå brukerens formål og levere relevante resultater.
- Naturlig språkbehandling: Annotatorer bidrar til å trene NLP-modeller ved å merke tekstdata, identifisere syntaktiske og semantiske relasjoner og løse tvetydigheter, slik at søkemotorer kan tolke spørringer på naturlig språk bedre og gi mer nøyaktige resultater.
Fremtiden for søkerelevans
Fremtiden for søkerelevans innen e-handel er satt til å forandre måten forbrukere oppdager og kjøper produkter på nettet. Etter hvert som søkemotorer blir mer sofistikerte og intuitive, vil de bedre forstå brukernes hensikter og levere svært personlige resultater. Visuelt søk og stemmesøk vil gjøre det enklere for kundene finne produkter ved hjelp av bilder og naturlig språk, mens AI-drevne anbefalinger vil gi intelligente forslag basert på brukerdata og sanntidstrender. For å forbli konkurransedyktige, må nettforhandlere optimalisere produktdataene sine og fokusere på å levere brukersentrerte søkeopplevelser som møter de skiftende behovene til digitale forbrukere.
Øk søkerelevansen din med Shaip
Hver god AI-modell trenger førsteklasses treningsdata. Shaip har levert datamerkingstjenester i mer enn 10 år, og vi har dyktige folk og kunnskap til å sette opp den viktige basen.
Vi bryr oss virkelig om å sørge for at dataene er av god kvalitet, og det er en stor del av måten vi sjekker om søk fungerer bra. Vi bruker de nyeste verktøyene for merking og følger de beste sikkerhetsreglene for å sikre at bedriftens søkeresultater er perfekt. Og hvis du trenger oss, er vi bare en telefonsamtale unna.
