Che cos’è la ricerca in linguaggio naturale?

La ricerca è cambiata molto dai primi giorni di Internet. Gli utenti ora si aspettano risultati veloci e personalizzati quando esplorano un sito Web o un motore di ricerca, e sono meno propensi a sperimentare numerose parole chiave diverse solo per trovare ciò che stanno cercando. Con l’avvento delle nuove tecnologie informatiche, i siti Web stanno iniziando a offrire un’esperienza di ricerca più naturale fornendo modi innovativi per esplorare i contenuti, principalmente attraverso la ricerca in linguaggio naturale. La ricerca sta rapidamente diventando una conversazione a due vie.

Che cos’è la ricerca in linguaggio naturale?

Natural language search consente agli utenti di parlare o digitare in un dispositivo utilizzando la loro lingua di tutti i giorni, piuttosto che parole chiave. Gli utenti possono utilizzare frasi complete nella loro lingua madre come se stessero parlando con un altro essere umano, lasciando il computer per trasformare la query in qualcosa che possa capire.

Natural language search vs. keyword search

Grazie a Google e ad altri motori di ricerca, gli utenti si sono abituati a utilizzare ricerche per parole chiave. Ma le ricerche di parole chiave non sono un modo intuitivo per gli utenti di porre domande, e gli utenti sono in realtà piuttosto male a usarli per trovare ciò di cui hanno bisogno. Costringono gli utenti a rimuovere le parole delle domande e altri linguaggi connettivi per formare stringhe di testo letterali che il motore di ricerca può utilizzare per interrogare i dati. Può anche richiedere uno sforzo da parte del business per estrarre l’intento dalle ricerche di parole chiave.

Mentre i sistemi di ricerca per parole chiave in genere consentono una qualche forma di domande composte, spesso costringono gli utenti a costruire manualmente una struttura di ricerca complessa. Ad esempio, piuttosto che fare una semplice domanda come ” Cos’è una ricetta vegetariana con pomodori e formaggio?”, ci si aspetterebbe di cercare qualcosa di più come” ricetta vegetariana ” formaggio di pomodoro.

Con l’ascesa di assistenti vocali digitali come Siri e Alexa, tuttavia, le persone si stanno abituando ad avere conversazioni con i loro dispositivi in frasi complete e grammaticalmente complesse. L’effetto è che molti utenti ora formano query come domande su diversi dispositivi e piattaforme. Gli utenti si stanno abituando ad usare il linguaggio naturale per ottenere informazioni e si aspettano risultati rapidi. Pertanto, è essenziale che i sistemi di ricerca di tutti i tipi possano iniziare ad accettare ricerche in linguaggio naturale.

Storia della ricerca del linguaggio naturale

Sebbene i progressi nell’informatica e nella velocità di calcolo abbiano permesso scoperte nella ricerca del linguaggio naturale, i tentativi di implementare questi sistemi risalgono in realtà ai primi giorni di Internet e web.

Nel 1993, il laboratorio di intelligenza artificiale del MIT ha sviluppato il sistema di risposta alle domande del linguaggio naturale START. Anche se non era tecnicamente un motore di ricerca su Internet, il sistema START ha permesso agli utenti di cercare un’enciclopedia online di informazioni utilizzando frasi complete in linguaggio naturale.

Pochi anni dopo, nel 1996, Ask Jeeves è stato lanciato. Questo è stato il primo motore di ricerca che ha permesso agli utenti di esplorare il web attraverso il linguaggio naturale. Si è scoperto, tuttavia, che Jeeves era un po ‘ in anticipo sui tempi. Poco dopo, Google ha lanciato un motore di ricerca per parole chiave e ha rapidamente costruito un sistema potente con un punteggio di rilevanza impressionante che ha battuto facilmente i risultati dei suoi concorrenti.

Quasi due decenni dopo, Google e altri motori di ricerca hanno iniziato a realizzare il valore della ricerca in linguaggio naturale e sviluppare ulteriormente l’esperienza che Ask Jeeves stava cercando di fornire.

Come funziona la ricerca del linguaggio naturale

La ricerca del linguaggio naturale utilizza una tecnica informatica avanzata chiamata Natural Language Processing (NLP). Questo processo utilizza grandi quantità di dati per eseguire modelli statistici e di apprendimento automatico per dedurre il significato in frasi grammaticali complesse. Questo è diventato molto più fattibile negli ultimi dieci anni, come le aziende internet raccolgono sempre più dati. La potenza di calcolo sta crescendo a tassi esponenziali per consentire l’elaborazione di questi dati.

Il potere del linguaggio naturale deriva dalla capacità non solo di analizzare le domande, ma anche di scomporre il significato in frasi composte e contestuali. Ad esempio, se un cliente ha chiesto a un negozio di e-commerce “Che taglia t-shirt hai per i miei figli?”, il sistema di ricerca può determinare che il cliente sta cercando t-shirt nella categoria kids e vuole sapere quali taglie sono in magazzino. Se il negozio ha passato l’acquisto e la cronologia di ricerca su questo cliente, potrebbe anche essere in grado di determinare la dimensione ottimale dei vestiti e degli stili preferiti.

Non è più ricerca del linguaggio naturale semplicemente uno strumento per ottenere fatti di base, come il tempo, da un assistente personale. Sempre di più, i consumatori stanno iniziando i loro viaggi di shopping e di esplorazione del marchio direttamente attraverso assistenti vocali o la ricerca vocale sul cellulare. È essenziale, quindi, che le aziende assicurino di ottimizzare le loro tecnologie e gli imbuti di vendita per garantire che questi consumatori siano in grado di interagire con loro in un linguaggio colloquiale.

Quattro suggerimenti per la progettazione di un sito di ricerca in linguaggio naturale

Quando si ottimizza il sito per la ricerca in linguaggio naturale, molti siti si concentrano eccessivamente sul SEO e non riescono a dare priorità all’esperienza utente. Alla fine, tuttavia, l’obiettivo di natural language search è quello di fornire ai clienti un’interfaccia utile, intuitiva e coinvolgente per esplorare il sito. Ecco alcuni suggerimenti di progettazione che tengono a mente l’esperienza utente:

1. Progettare un motore di ricerca vocale che riduce il pagliaio

I sistemi di ricerca dovrebbero sfruttare tutte le informazioni e il contesto che hanno a disposizione. I profili utente e le ricerche passate, ad esempio, possono aiutare a fornire informazioni preziose su ciò che un utente potrebbe desiderare. Ciò è particolarmente utile se una query vocale è un po ‘ vaga, in quanto il motore di ricerca può dedurre il significato in base al contesto. Inoltre, l’impostazione di filtri per segmentare i dati indicizzati per categorie predefinite può aiutare a perfezionare le ricerche per fornire agli utenti risultati più pertinenti.

2. Fai ricerche e comprendi come gli utenti eseguono ricerche conversazionali

Mentre gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale sono potenti per comprendere il significato generale, la maggior parte delle aziende scoprirà che ci sono sfumature nei loro settori o domini che devono essere perfezionati. Rivedere e analizzare regolarmente le ricerche degli utenti può aiutare a esporre queste tendenze nelle ricerche in modo che i modelli possano essere ottimizzati di conseguenza.

3. Testare il contenuto del sito per il posizionamento con query di ricerca naturali

Oltre a rivedere la precisione della ricerca, è importante che il contenuto effettivo del sito Web sia costruito in modo tale che i motori di ricerca in linguaggio naturale possano corrispondere correttamente alle query. Prova a eseguire query di ricerca comuni per vedere come viene classificato il contenuto e sintonizzalo gradualmente per vedere come influisce sui risultati.

4. Utilizzare il linguaggio di tutti i giorni nei contenuti del sito e rispondere alle esigenze dei clienti

L’utilizzo del linguaggio conversazionale nei contenuti del sito contribuirà a garantire che le domande e le esigenze degli utenti vengano risolte. Per domande comuni a cui non è possibile rispondere direttamente nel contenuto, può essere utile aggiungere le risposte a queste domande in una sezione FAQ o in una pagina dedicata in modo che gli utenti possano ancora individuare le risposte.

In sintesi, la progettazione di un sito amichevole per la ricerca in linguaggio naturale comporta l’utilizzo di dati per fornire contesto alle ricerche, la messa a punto di algoritmi di ricerca e filtri per il dominio aziendale specifico e la strutturazione del contenuto del sito per adattarsi bene ai modelli di ricerca conversazionali. Questi processi aiuteranno i clienti ad abituarsi a passare a un’esperienza più conversazionale con il tuo sito web.