Was ist die Suche in natürlicher Sprache?

Die Suche hat sich seit den Anfängen des Internets stark verändert. Benutzer erwarten jetzt schnelle und personalisierte Ergebnisse, wenn sie eine Website oder Suchmaschine erkunden, und es ist weniger wahrscheinlich, dass sie mit zahlreichen verschiedenen Keywords experimentieren, nur um das zu finden, wonach sie suchen. Mit dem Aufkommen neuer Computertechnologien bieten Websites ein natürlicheres Sucherlebnis, indem sie innovative Möglichkeiten zur Erkundung von Inhalten bieten — hauptsächlich durch die Suche in natürlicher Sprache. Die Suche wird schnell zu einem wechselseitigen Gespräch.

Was ist die Suche in natürlicher Sprache?

Die Suche in natürlicher Sprache ermöglicht es Benutzern, mit ihrer Alltagssprache anstelle von Schlüsselwörtern zu sprechen oder in ein Gerät zu tippen. Benutzer können ganze Sätze in ihrer Muttersprache verwenden, als würden sie mit einem anderen Menschen sprechen, sodass der Computer die Abfrage in etwas umwandeln kann, das er verstehen kann.

Natural language search vs. Keyword search

Dank Google und anderen Suchmaschinen haben sich die Nutzer an die Verwendung von Keyword-Suchen gewöhnt. Keyword-Suchen sind jedoch keine intuitive Möglichkeit für Benutzer, Fragen zu stellen, und Benutzer sind tatsächlich ziemlich schlecht darin, sie zu verwenden, um das zu finden, was sie benötigen. Sie zwingen Benutzer, Fragewörter und andere Verbindungssprachen zu entfernen, um literale Textzeichenfolgen zu bilden, mit denen die Suchmaschine Daten abfragen kann. Es kann auch Anstrengungen seitens des Unternehmens erfordern, um die Absicht von Keyword-Suchen abzubauen.

Während Keyword-Suchsysteme in der Regel eine Form von zusammengesetzten Fragen zulassen, zwingen sie Benutzer häufig dazu, komplexe Suchstrukturen manuell zu erstellen. Zum Beispiel, anstatt eine einfache Frage zu stellen wie “Was ist ein vegetarisches Rezept mit Tomaten und Käse?es wird erwartet, dass Sie nach etwas mehr wie “vegetarischem Rezept” Tomatenkäse suchen.

Mit dem Aufkommen digitaler Sprachassistenten wie Siri und Alexa gewöhnen sich die Menschen jedoch daran, Gespräche mit ihren Geräten in vollständigen und grammatikalisch komplexen Sätzen zu führen. Der Effekt ist, dass viele Benutzer jetzt Abfragen wie Fragen über verschiedene Geräte und Plattformen bilden. Benutzer gewöhnen sich daran, natürliche Sprache zu verwenden, um Informationen abzurufen und schnelle Ergebnisse zu erwarten. Daher ist es wichtig, dass Suchsysteme aller Art beginnen können, Suchvorgänge in natürlicher Sprache zu akzeptieren.

Geschichte der Suche in natürlicher Sprache

Obwohl Fortschritte in der Informatik und der Rechengeschwindigkeit Durchbrüche in der Suche in natürlicher Sprache ermöglicht haben, gehen Versuche zur Implementierung dieser Systeme tatsächlich auf die frühen Tage des Internets und des Webs zurück.

1993 entwickelte das MIT Artificial Intelligence Lab das START Natural Language Question Answering System. Obwohl es technisch gesehen keine Internetsuchmaschine war, ermöglichte das START-System den Benutzern, eine Online-Enzyklopädie von Informationen mit vollständigen Sätzen in natürlicher Sprache zu durchsuchen.

Einige Jahre später, 1996, wurde Ask Jeeves ins Leben gerufen. Dies war die erste Suchmaschine, mit der Benutzer das Web in natürlicher Sprache erkunden konnten. Es stellte sich jedoch heraus, dass Jeeves seiner Zeit etwas voraus war. Ziemlich bald danach startete Google eine Keyword-Suchmaschine und baute schnell ein leistungsfähiges System mit beeindruckender Relevanzbewertung auf, das die Ergebnisse seiner Konkurrenten leicht übertraf.

Fast zwei Jahrzehnte später erkannten Google und andere Suchmaschinen den Wert der Suche in natürlicher Sprache und entwickelten die Erfahrung, die Ask Jeeves bieten wollte, weiter.

Funktionsweise der Suche in natürlicher Sprache

Die Suche in natürlicher Sprache verwendet eine fortschrittliche Informatiktechnik namens Natural Language Processing (NLP). Dieser Prozess verwendet große Datenmengen, um statistische und maschinelle Lernmodelle auszuführen, um Bedeutung in komplexen grammatischen Sätzen abzuleiten. Dies ist in den letzten zehn Jahren viel praktikabler geworden, da Internetunternehmen immer mehr Daten sammeln. Die Rechenleistung wächst exponentiell, um die Verarbeitung dieser Daten zu ermöglichen.

Die Kraft der natürlichen Sprache beruht auf der Fähigkeit, nicht nur Fragen zu analysieren, sondern auch Bedeutungen in zusammengesetzten und kontextbasierten Sätzen aufzuschlüsseln. Zum Beispiel, wenn ein Kunde einen E-Commerce-Shop fragte: “Welche Größe T-Shirts haben Sie für meine Kinder?”, kann das Suchsystem feststellen, dass der Kunde nach T-Shirts in der Kinderkategorie sucht und wissen möchte, welche Größen auf Lager sind. Wenn das Geschäft über einen früheren Kauf- und Suchverlauf für diesen Kunden verfügt, kann es möglicherweise sogar die optimale Größe der Kleidung und die bevorzugten Stile bestimmen.

Die Suche in natürlicher Sprache ist nicht mehr nur ein Werkzeug, um grundlegende Fakten wie das Wetter von einem persönlichen Assistenten zu erhalten. Immer mehr Verbraucher beginnen ihre Einkaufs- und Markenerkundungsreisen direkt über Sprachassistenten oder suchen per Sprache auf dem Handy. Es ist daher wichtig, dass Unternehmen sicherstellen, dass sie ihre Technologien und Verkaufstrichter optimieren, um sicherzustellen, dass diese Verbraucher in der Lage sind, mit ihnen in Konversationssprache zu interagieren.

Vier Tipps zum Entwerfen einer suchfreundlichen Website in natürlicher Sprache

Bei der Optimierung der Website für die Suche in natürlicher Sprache konzentrieren sich viele Websites übermäßig auf SEO und priorisieren die Benutzererfahrung nicht. Letztendlich besteht das Ziel der Suche in natürlicher Sprache jedoch darin, den Kunden eine hilfreiche, intuitive und ansprechende Oberfläche zum Erkunden der Website zu bieten. Hier sind einige Designtipps, die die Benutzererfahrung berücksichtigen:

1. Entwerfen Sie eine Sprachsuchmaschine, die den Heuhaufen reduziert

Suchsysteme sollten alle verfügbaren Informationen und Kontexte nutzen. Benutzerprofile und frühere Suchanfragen können beispielsweise dazu beitragen, wertvolle Informationen darüber zu liefern, was ein Benutzer möglicherweise möchte. Dies ist besonders nützlich, wenn eine Sprachabfrage etwas vage ist, da die Suchmaschine aus dem Kontext eine Bedeutung ableiten kann. Darüber hinaus kann das Einrichten von Filtern zum Segmentieren indizierter Daten nach vordefinierten Kategorien dazu beitragen, die Suche zu verfeinern, um den Benutzern relevantere Ergebnisse zu liefern.

2. Recherchieren und verstehen, wie Benutzer Konversationssuchen durchführen

Während Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache für das Verständnis der allgemeinen Bedeutung leistungsstark sind, werden die meisten Unternehmen feststellen, dass es in ihren Branchen oder Domänen Nuancen gibt, die verfeinert werden müssen. Die Überprüfung und regelmäßige Analyse von Benutzersuchen kann dazu beitragen, diese Trends bei der Suche aufzudecken, sodass die Modelle entsprechend optimiert werden können.

3. Testen Sie den Inhalt der Website auf das Ranking mit natürlichen Suchanfragen

Neben der Überprüfung der Suchgenauigkeit ist es wichtig, dass der tatsächliche Website-Inhalt so erstellt wird, dass die Suchmaschinen in natürlicher Sprache die Abfragen korrekt abgleichen können. Versuchen Sie, allgemeine Suchanfragen auszuführen, um zu sehen, wie der Inhalt eingestuft wird, und stimmen Sie den Inhalt schrittweise ab, um zu sehen, wie er sich auf die Ergebnisse auswirkt.

4. Verwenden Sie die Alltagssprache im Websiteinhalt und beantworten Sie die Kundenbedürfnisse

Die Verwendung von Konversationssprache im Websiteinhalt trägt dazu bei, dass die Fragen und Bedürfnisse der Benutzer beantwortet werden. Bei häufig gestellten Fragen, die möglicherweise nicht direkt im Inhalt beantwortet werden, kann es hilfreich sein, Antworten auf diese Fragen in einem FAQ-Bereich oder auf einer speziellen Seite hinzuzufügen, damit Benutzer die Antworten weiterhin finden können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Entwerfen einer suchfreundlichen Website in natürlicher Sprache die Verwendung von Daten zur Bereitstellung von Kontext für Suchanfragen, die Feinabstimmung von Suchalgorithmen und Filtern für die spezifische Geschäftsdomäne und die Strukturierung von Websiteinhalten umfasst, die gut zu Konversationssuchmustern passen. Diese Prozesse helfen Kunden dabei, sich an den Übergang zu einer konversationsfähigeren Erfahrung mit Ihrer Website zu gewöhnen.