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.
Forstå søkerelevans
Søkerelevans kan virke som en enkel beregning som måler søkeresultatene med søkene. Men det er et samspill mellom flere variable faktorer som er med på å bestemme kvaliteten og graden av relevans.
Det er vanskelig å få riktig relevans, men å få den riktig for en sømløs og minneverdig brukeropplevelse for søk. Dessuten forventer til og med brukerne at søkemotorer eller nettsteder forstår søkehensikten deres fullstendig med så få ord som mulig.
I følge en Adsearch-rapport, 68% av kjøpere vil ikke komme tilbake til et nettsted hvis de har en dårlig søkeopplevelse.
Faktorene som påvirker søkerelevansen inkluderer:
Søk Intent
Evnen til å forstå hva søkeren ønsker å vite. Det er viktig å analysere om søket er transaksjonelt, kommersielt eller informativt.
Geolocation
Dette ser etter søkerens plassering og om de oppgitte resultatene er relevante for søket.
Søkeord nærhet
Nærheten til et søkeord til søket er også en viktig faktor. Det hjelper med å bestemme søkets kontekst, som blir viktigere enn enkeltord i søkeordet.
Selv om dette er tre avgjørende faktorer, er andre brukerens historiske data, søkefrekvensen og enheten som søket har kommet fra.
Utviklingen av søkerelevans
Søkerelevans ble ikke tillagt betydning i tiden med primitive søkemotorer. Dette var når et søkeordtreff var basert på de enkelte ordene, på et tidspunkt da søkerelevansen var på begynnende stadium. Men da Google kom inn i bildet, endret det spillet ved først å introdusere Page Rank.
Google endret siderangeringsmekanismen, som tidligere var begrenset til innhold. Det brakte inn faktorer som antall sider på nettstedet, kvaliteten på innholdet, lenker til siden osv. Ettersom den moderne søkerelevansen tok form, ble Googles algoritmer oppdatert fra tid til annen for å avgrense algoritmene.
Spol frem til i dag, hvor Google og mange andre søkemotorer bruker kunstig intelligens, naturlig språkbehandling (NLP) og nevrale matchingsalgoritmer for en mer detaljert forståelse av brukerens søkeord.
For tiden bruker Google BERT for å forstå brukerens søkeord bedre og gi relevante resultater.
Teknologiske fremskritt i søkerelevans
Det moderne søkerelevanssystemet er drevet av en rekke fantastiske teknologier og teknikker.
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
TF-IDF er en gammel teknikk, men fortsatt relevant. Den sjekker viktigheten av begrepene i dokumentet ved å identifisere frekvensen deres på tvers av flere dokumenter. Som et resultat er de ofte brukte termene differensiert fra unike termer.
Maskinlæring
Søkemotorer har begynt å integrere maskinlæringsmodeller for å gi relevante resultater til spørringer. Disse systemene fortsetter å oppdatere modellene sine ved å analysere mønstre for å avgrense spådommene og gi bedre resultater.
Semantisk søk
Med semantiske søkefunksjoner kan søkemotorer tyde meningen bak søkene. Semantisk søk tar hensyn til konteksten, synonymer og hensikten med å gi resultatene.
Natural Language Processing
Med NLP kan søkemotorer bedre forstå menneskelig språk i sin naturlige form. Søkespørringer i form av stemme og samtaler kan hjelpe en søkemotor med å forstå kompleksiteten til en persons tale.
Ved hjelp av disse teknologiene og systemene har søket på nettet blitt mer interaktivt og enklere.
Søkerelevans i e-handel
Søkeoptimalisering er viktig i e-handel, spesielt med mangfoldet av produkter og tjenester som finnes i dag. Med antallet nettkunder som øker for hver dag, kreves søkerelevans for kjøperens bekvemmelighet og tilfredsstillende brukeropplevelse.
Produktspekter
Hver kategori vi har har flere produkter, og søkerelevans bidrar til å sikre at søket etter poloskjorter ikke genererer resultater for t-skjorter, krageskjorter, flanneller osv.
Kjøpsatferd
E-handelsplattformer har begynt å forstå brukerens hensikt, enten de ser på produkter for å kjøpe eller utforsker alternativene deres.
Dynamic Pricing
Flyselskaper gir det beste eksemplet på dynamisk prising, hvor billettprisen endres i henhold til tilgjengelige seter, ruter, tid på året osv. e-handelsplattformer tar samme mønster når aksjen endres og prisene langs forsyningskjeden svinger.
Tilpassing
E-handelsplattformer gir personlige produktanbefalinger til kundene sine basert på deres tidligere kjøp og kjøpsatferd.
Søkerelevans har blitt en viktig kjennetegn i dag ettersom e-handelsplattformer utvikler seg i henhold til brukerens behov. Med videre utvikling kan vi forvente søkerelevans for å hjelpe e-handelsplattformer med å generere enda bedre resultater.
Fremtiden for søkerelevans
Alexa, Siri og Google Voice Assistant er blant neste generasjons utvikling innen søkerelevans og hvordan brukere samhandler med nettet. Disse systemene er mesterne i å forstå naturlig tale og samhandle som en person. Men det er ikke alt; disse stemmeaktiverte systemene har lært å forstå konteksten til en kundes forespørsel ved å forstå konteksten, intensjonen og følelsene. Fremover kan vi forvente en sterkere sammenslåing av NLP og maskinlæring ettersom interaksjonen med smarte enheter vil bli mer sømløs og intuitiv.
konklusjonen
Der søkerelevans er av største betydning, er dataanalyse like viktig for enhver type nettside, søkemotor eller organisasjon. Med nøyaktige data kan du gi drivstoffeffektivitet og nøyaktighet i søkerelevans. Finn ut hvordan Shaip kan hjelpe organisasjoner med å forbedre sine evner med søk med høykvalitets dataanalyse, sortering og merknadstjenester.
