hvad er naturligt sprog søgning?

søgning har ændret sig meget siden de tidlige dage af internettet. Brugere forventer nu hurtige og personlige resultater, når de udforsker en hjemmeside eller søgemaskine, og de er mindre tilbøjelige til at eksperimentere med mange forskellige søgeord bare for at finde det, de leder efter. Med fremkomsten af nye computerteknologier begynder hjemmesider at tilbyde en mere naturlig søgeoplevelse ved at tilbyde innovative måder at udforske indhold på — primært gennem naturlig sprogsøgning. Søgning er hurtigt ved at blive en tovejs samtale.

hvad er natural language search?

Natural language search giver brugerne mulighed for at tale eller skrive ind i en enhed ved hjælp af deres daglige sprog i stedet for søgeord. Brugere kan bruge fulde sætninger på deres modersmål, som om de taler til et andet menneske, så computeren kan omdanne forespørgslen til noget, den kan forstå.

Natural language search vs. søgeordssøgning

takket være Google og andre søgemaskiner er brugerne blevet vant til at bruge søgeordssøgninger. Men søgeordssøgninger er ikke en intuitiv måde for brugerne at stille spørgsmål på, og brugerne er faktisk ret dårlige til at bruge dem til at finde det, de har brug for. De tvinger brugerne til at fjerne spørgsmålstegn og andet forbindelsessprog for at danne bogstavelige tekststrenge, som søgemaskinen kan bruge til at forespørge data. Det kan også kræve en indsats fra virksomhedens side for at minde hensigt fra søgeordssøgninger.

mens søgeordssøgesystemer typisk tillader en form for sammensatte spørgsmål, tvinger de ofte brugerne til manuelt at konstruere kompleks søgestruktur. For eksempel, snarere end at stille et simpelt spørgsmål som “hvad er en vegetarisk opskrift med tomater og ost?”, ville du forventes at søge efter noget mere som “vegetarisk opskrift” tomatost.

med fremkomsten af digitale stemmeassistenter som Siri og Aleksa bliver folk imidlertid vant til at have samtaler med deres enheder i fulde og grammatisk komplekse sætninger. Effekten er, at mange brugere nu danner forespørgsler som spørgsmål over forskellige enheder og platforme. Brugere bliver vant til at bruge naturligt sprog for at få information og forvente hurtige resultater. Derfor er det vigtigt, at søgesystemer af alle typer kan begynde at acceptere naturlige sprogsøgninger.

History of natural language search

selvom fremskridt inden for datalogi og beregningshastighed har muliggjort gennembrud i natural language search, går forsøg på at implementere disse systemer faktisk tilbage til de tidlige dage af internettet og internettet.

i 1993 udviklede mit Artificial Intelligence Lab start Natural Language Spørgsmålssvaresystem. Selvom det ikke teknisk set var en internetsøgemaskine, tillod startsystemet brugere at søge i et online encyklopædi med information ved hjælp af fulde naturlige sprog sætninger.

et par år senere i 1996 blev Ask Jeeves lanceret. Dette var den første søgemaskine, der tillod brugere at udforske internettet gennem naturligt sprog. Det viste sig imidlertid, at Jeeves var lidt forud for sin tid. Temmelig snart derefter lancerede Google en søgeordssøgemaskine og byggede hurtigt et kraftfuldt system med imponerende relevansscore, der let slog resultaterne fra sine konkurrenter ud.

næsten to årtier senere begyndte Google og andre søgemaskiner at indse værdien af naturlig sprogsøgning og videreudvikle den oplevelse, som Ask Jeeves forsøgte at give.

Sådan fungerer natural language search

natural language search bruger en avanceret computervidenskabsteknik kaldet natural language processing (NLP). Denne proces bruger store mængder data til at køre statistiske og maskinindlæringsmodeller for at udlede mening i komplekse grammatiske sætninger. Dette er blevet meget mere gennemførligt i løbet af det sidste årti, da internetfirmaer indsamler flere og flere data. Computerkraft vokser med eksponentielle hastigheder for at muliggøre behandling af disse data.

kraften i det naturlige sprog kommer fra evnen til ikke kun at analysere spørgsmål, men også at nedbryde betydningen i sammensatte og kontekstbaserede sætninger. For eksempel, hvis en kunde spurgte en e-handelsbutik “hvilken størrelse t-shirts har du til mine børn?”, kan søgesystemet bestemme, at kunden leder efter t-shirts i kategorien Børn og ønsker at vide, hvilke størrelser der er på lager. Hvis butikken har tidligere købs-og søgehistorik på denne kunde, kan den endda være i stand til at bestemme den optimale størrelse på tøj og foretrukne stilarter.

ikke længere er natural language search blot et værktøj til at opnå grundlæggende fakta, som vejret, fra en personlig assistent. Flere og flere begynder forbrugerne deres shopping-og brandundersøgelsesrejser direkte gennem stemmeassistenter eller søger med stemme på mobilen. Det er derfor vigtigt, at virksomhederne sikrer, at de optimerer deres teknologier og salgstragte for at sikre, at disse forbrugere er i stand til at engagere sig med dem i samtalesprog.

fire tip til design af et naturligt sprogsøgningsvenligt sted

når man optimerer stedet til naturlig sprogsøgning, fokuserer mange sider alt for meget på SEO og prioriterer ikke brugeroplevelsen. I sidste ende er målet med natural language search imidlertid at give kunderne en hjælpsom, intuitiv og engagerende grænseflade til at udforske siden. Her er nogle designtips, der holder brugeroplevelsen i tankerne:

1. Design En stemmesøgemaskine, der reducerer høstakken

søgesystemer skal drage fordel af al information og kontekst, de har til rådighed. Brugerprofiler og tidligere søgninger kan for eksempel hjælpe med at give værdifulde oplysninger om, hvad en bruger måske ønsker. Dette er især nyttigt, hvis en stemmeforespørgsel er lidt vag, da søgemaskinen kan udlede mening baseret på kontekst. Desuden kan opsætning af filtre til at segmentere indekserede data efter foruddefinerede kategorier hjælpe med at forfine søgninger for at give brugerne mere relevante resultater.

2. Undersøg og forstå, hvordan brugere udfører konversationssøgninger

mens naturlige sprogbehandlingsværktøjer er stærke til at forstå generel betydning, vil de fleste virksomheder opdage, at der er nuancer i deres brancher eller domæner, der skal finjusteres. Gennemgang og regelmæssig analyse af brugersøgninger kan hjælpe med at afsløre disse tendenser i søgninger, så modellerne kan optimeres i overensstemmelse hermed.

3. Test sidens indhold for placering med naturlige søgeforespørgsler

ud over at gennemgå søgenøjagtighed er det vigtigt, at det faktiske hjemmesideindhold er bygget på en sådan måde, at søgemaskinerne i det naturlige sprog korrekt kan matche forespørgslerne. Prøv at køre almindelige søgeforespørgsler for at se, hvordan indholdet rangeres, og indstil gradvist indholdet for at se, hvordan det påvirker resultaterne.

4. Brug dagligdags sprog i site indhold og besvare kundernes behov

brug af conversational sprog i site indhold vil hjælpe med at sikre, at brugerne spørgsmål og behov bliver besvaret. For almindelige spørgsmål, der muligvis ikke besvares direkte i indholdet, kan det være nyttigt at tilføje svar på disse spørgsmål i et Ofte stillede spørgsmål eller en dedikeret side, så brugerne stadig kan finde svarene.

sammenfattende involverer design af et naturligt sprogsøgningsvenligt sted brug af data til at give kontekst til søgninger, finjustering af søgealgoritmer og filtre til det specifikke forretningsdomæne og strukturering af sideindhold, så det passer godt sammen med samtalesøgningsmønstre. Disse processer vil hjælpe kunderne vænne sig til overgangen til en mere samtale oplevelse med din hjemmeside.