mikä on luonnollinen kielenhaku?

haku on muuttunut paljon Internetin alkuajoista. Käyttäjät odottavat nyt nopeita ja yksilöllisiä tuloksia, kun he tutkivat verkkosivustoa tai hakukonetta, ja he vähemmän todennäköisesti kokeilevat lukuisia eri avainsanoja vain löytääkseen etsimänsä. Uusien tietotekniikoiden myötä verkkosivustot alkavat tarjota luonnollisempaa hakukokemusta tarjoamalla innovatiivisia tapoja tutkia sisältöä-ensisijaisesti luonnollisen kielen haun kautta. Haku muuttuu nopeasti kaksisuuntaiseksi keskusteluksi.

mikä on luonnollinen kielenhaku?

luonnollisen kielen haku antaa käyttäjälle mahdollisuuden puhua tai kirjoittaa laitteeseen arkikielellään avainsanojen sijaan. Käyttäjät voivat käyttää kokonaisia lauseita äidinkielellään ikään kuin he puhuisivat toiselle ihmiselle, jolloin tietokone muuttaa kyselyn sellaiseksi, mitä se voi ymmärtää.

Luonnollinen kielihaku vs. Avainsanahaku

Googlen ja muiden hakukoneiden ansiosta käyttäjät ovat tottuneet käyttämään avainsanahakuja. Mutta avainsanahaut eivät ole intuitiivinen tapa käyttäjille esittää kysymyksiä, ja käyttäjät ovat itse asiassa melko huono käyttää niitä löytää mitä he tarvitsevat. Ne pakottavat käyttäjät poistamaan kysymyssanat ja muun yhdistävän kielen muodostaakseen kirjaimellisia tekstijonoja, joita hakukone voi käyttää datan kyselyyn. Se voi myös vaatia vaivaa puolelta liiketoiminnan minun aikomus alkaen avainsanahakuja.

vaikka avainsanahakujärjestelmät tyypillisesti mahdollistavat jonkinlaiset yhdistelmäkysymykset, ne usein pakottavat käyttäjät rakentamaan monimutkaisen hakurakenteen manuaalisesti. Esimerkiksi sen sijaan, että kysyttäisiin yksinkertainen kysymys, kuten ” mikä on kasvisresepti tomaateilla ja juustolla?”, sinun odotettaisiin etsivän jotain enemmän kuin “kasvisresepti” tomaattijuustoa.

Sirin ja Alexan kaltaisten digitaalisten ääniavustajien nousun myötä ihmiset ovat kuitenkin tottuneet käymään keskustelujaan laitteidensa kanssa täysissä ja kieliopillisesti monimutkaisissa lauseissa. Seurauksena on, että monet käyttäjät muodostavat nyt kyselyitä, kuten kysymyksiä eri laitteiden ja alustojen yli. Käyttäjät ovat tottuneet käyttämään luonnollista kieltä saadakseen tietoa ja odottaakseen nopeita tuloksia. Siksi on tärkeää, että kaikentyyppiset hakujärjestelmät voivat alkaa hyväksyä luonnollisen kielen hakuja.

luonnollisen kielen haun historia

vaikka tietojenkäsittelytieteen ja laskentanopeuden edistysaskeleet ovat mahdollistaneet läpimurtoja luonnollisen kielen etsinnässä, yritykset näiden järjestelmien toteuttamiseksi ovat itse asiassa peräisin Internetin ja Internetin alkuajoilta.

vuonna 1993 mit: n Tekoälylaboratorio kehitti start Natural Language Question-vastausjärjestelmän. Vaikka se ei ollut teknisesti Internet-hakukone, START-järjestelmä antoi käyttäjille mahdollisuuden etsiä online-tietosanakirjaa käyttäen täydellisiä luonnollisen kielen lauseita.

muutamaa vuotta myöhemmin vuonna 1996 laukaistiin Ask Jeeves. Tämä oli ensimmäinen hakukone, jonka avulla käyttäjät pääsivät tutustumaan verkkoon luonnollisen kielen kautta. Kävi kuitenkin ilmi, että Jeeves oli hieman edellä aikaansa. Melko pian sen jälkeen, Google käynnisti avainsanahakukone ja nopeasti rakennettu tehokas järjestelmä vaikuttava relevanssi pisteytys, joka helposti voittaa tuloksia kilpailijoidensa.

lähes kaksi vuosikymmentä myöhemmin Google ja muut hakukoneet alkoivat ymmärtää luonnollisen kielen haun arvon ja kehittää edelleen kokemusta, jota Ask Jeeves yritti tarjota.

miten luonnollinen kielenhaku toimii

Luonnollinen kielenhaku käyttää kehittynyttä tietojenkäsittelytieteellistä tekniikkaa nimeltä natural language processing (NLP). Tämä prosessi käyttää valtavia määriä dataa suorittamaan tilastollisia ja koneoppimisen malleja päättelemään merkityksen monimutkaisissa kieliopillisissa lauseissa. Tämä on tullut paljon mahdollisemmaksi viime vuosikymmenen aikana, kun internet-yritykset keräävät yhä enemmän dataa. Laskentateho kasvaa eksponentiaalista vauhtia, jotta näitä tietoja voidaan käsitellä.

luonnollisen kielen voima tulee kyvystä jäsentää kysymyksiä, mutta myös murtaa merkityksiä yhdistetyissä ja kontekstuaalisissa lauseissa. Esimerkiksi jos asiakas kysyisi verkkokaupasta “minkä kokoisia T-paitoja teillä on lapsilleni?”, hakujärjestelmä voi määrittää, että asiakas etsii Tenavat-kategoriaan kuuluvia T-paitoja ja haluaa tietää, mitä kokoja on varastossa. Jos myymälässä on aiemmin osto-ja hakuhistoria tästä asiakkaasta, se voi jopa pystyä määrittämään optimaalisen koon vaatteita ja edullisia tyylejä.

enää luonnollinen kielenhaku ei ole pelkkä työkalu, jolla saadaan perusasioita, kuten säätä, henkilökohtaiselta avustajalta. Yhä useammin kuluttajat aloittavat ostosten ja brändien tutkimusmatkansa suoraan puheavustajien kautta tai puheohjauksella mobiilissa. Siksi on tärkeää, että yritykset varmistavat, että ne optimoivat teknologiansa ja myyntikanavansa varmistaakseen, että nämä kuluttajat voivat keskustella heidän kanssaan puhekielellä.

neljä vinkkiä luonnollisen kielen hakuystävällisen sivuston suunnitteluun

kun sivustoa optimoidaan luonnollisen kielen hakua varten, monet sivustot keskittyvät liikaa hakukoneoptimointiin eivätkä priorisoi käyttäjäkokemusta. Loppujen lopuksi luonnollisen kielen haun tavoitteena on kuitenkin tarjota asiakkaille hyödyllinen, intuitiivinen ja mukaansatempaava käyttöliittymä sivuston tutkimiseen. Tässä muutamia suunnitteluvinkkejä, jotka pitävät käyttäjäkokemuksen mielessä:

1. Suunnittele puhehakukone, joka vähentää heinäsuovaa

hakujärjestelmien tulisi hyödyntää kaikkea saatavilla olevaa tietoa ja asiayhteyttä. Esimerkiksi käyttäjäprofiilit ja aiemmat haut voivat antaa arvokasta tietoa siitä, mitä käyttäjä voi haluta. Tämä on erityisen hyödyllistä, jos äänikysely on hieman epämääräinen, koska hakukone voi päätellä merkityksen asiayhteyden perusteella. Lisäksi suodattimien asettaminen segmentin indeksoitua dataa varten ennalta määritetyillä luokilla voi auttaa tarkentamaan hakuja, jotta käyttäjät saisivat relevantimpia tuloksia.

2. Tee tutkimusta ja ymmärrä, miten käyttäjät suorittavat keskusteluhakuja

vaikka luonnollisen kielen käsittelytyökalut ovat tehokkaita yleisen merkityksen ymmärtämiseen, useimmat yritykset huomaavat, että niiden toimialoilla tai aloilla on vivahteita, joita on hienosäädettävä. Käyttäjien hakujen tarkastelu ja säännöllinen analysointi voi auttaa paljastamaan nämä Hauissa esiintyvät trendit, jotta mallit voidaan optimoida vastaavasti.

3. Testaa sivuston sisällön paremmuusjärjestys luonnollisilla hakukyselyillä

hakutarkkuuden tarkistamisen lisäksi on tärkeää, että varsinainen sivuston sisältö on rakennettu siten, että luonnollisen kielen hakukoneet pystyvät vastaamaan kyselyihin oikein. Kokeile suorittaa yleisiä hakukyselyjä nähdäksesi, miten sisältö on paremmuusjärjestyksessä ja viritä sisältöä vähitellen nähdäksesi, miten se vaikuttaa tuloksiin.

4. Käytä jokapäiväistä kieltä sivuston sisällössä ja vastaa asiakkaiden tarpeisiin

käyttämällä keskustelukieltä sivuston sisällössä auttaa varmistamaan, että käyttäjien kysymyksiin ja tarpeisiin vastataan. Yleisissä kysymyksissä, joihin ei välttämättä vastata suoraan sisällössä, voi olla hyödyllistä lisätä vastauksia näihin kysymyksiin FAQ-osiossa tai omalla sivulla, jotta käyttäjät voivat silti paikantaa vastaukset.

yhteenvetona voidaan todeta, että luonnollisen kielen hakuystävällisen sivuston suunnittelussa käytetään tietoja hakujen kontekstina, hienosäädetään hakualgoritmeja ja suodattimia tiettyyn toimialaan ja jäsennetään sivuston sisältöä niin, että se sopii hyvin keskusteluhakumalleihin. Nämä prosessit auttavat asiakkaita tottumaan siirtyminen enemmän keskusteleva kokemus sivuston.