自然言語検索とは何ですか？

検索はインターネットの黎明期から大きく変わってきた。 ユーザーは今、ウェブサイトや検索エンジンを探索するときに迅速かつパーソナライズされた結果を期待し、彼らはちょうど彼らが探しているものを見つ 新しいコンピューティング技術の台頭に伴い、webサイトは、主に自然言語検索を通じてコンテンツを探索する革新的な方法を提供することにより、より自然な検索体験を提供し始めています。 検索はすぐに双方向の会話になってきています。

自然言語検索とは何ですか？

自然言語検索では、ユーザーはキーワードではなく、日常の言語を使用して話すか、デバイスに入力することができます。 ユーザーは、別の人間と話しているかのように、母国語で完全な文章を使用して、コンピュータを残してクエリを理解できるものに変換することができます。

自然言語検索とキーワード検索

Googleなどの検索エンジンのおかげで、ユーザーはキーワード検索を使用することに慣れてきました。 しかし、キーワード検索は、ユーザーが質問をするための直感的な方法ではなく、ユーザーは実際に彼らが必要なものを見つけるためにそれらを使用することで 彼らは、検索エンジンがデータを照会するために使用できるリテラルテキスト文字列を形成するために、質問の単語や他の結合言語を除去するた また、キーワード検索からの意図を採掘するために、ビジネス側の努力が必要な場合があります。

キーワード検索システムは、通常、複合質問のいくつかのフォームを可能にしますが、彼らは多くの場合、ユーザーが手動で複雑な検索構造を構築するように強制 例えば、”トマトとチーズを使ったベジタリアンレシピは何ですか？”、あなたはより多くのようなものを検索することが期待されるだろう”ベジタリアンレシピ”トマトチーズ。

しかし、SiriやAlexaなどのデジタル音声アシスタントの台頭により、人々は文法的に複雑な文章で自分のデバイスと会話することに慣れてきています。 その効果は、多くのユーザーがさまざまなデバイスやプラットフォーム上で質問のようなクエリを形成することです。 ユーザーは、情報を取得し、高速な結果を期待するために自然言語を使用することに慣れてきています。 したがって、すべてのタイプの検索システムが自然言語検索を受け入れ始めることが不可欠です。

自然言語検索の歴史

コンピュータサイエンスの進歩と計算速度は自然言語検索のブレークスルーを可能にしましたが、これらのシステムを実装する試みは、実際にはインターネットとウェブの初期の頃にさかのぼります。

1993年、MIT人工知能研究所はSTART自然言語質問応答システムを開発しました。 それは技術的にはインターネット検索エンジンではありませんでしたが、スタートシステムは、ユーザーが完全な自然言語の文章を使用して情報のオンラ

数年後の1996年、Ask Jeevesが発売された。 これは、ユーザーが自然言語を介してウェブを探索することを可能にした最初の検索エンジンでした。 しかし、Jeevesは彼の時間よりも少し前になっていたことが判明しました。 かなりすぐにその後、Googleはキーワードのサーチエンジンを進水させ、すぐに容易に競争相手の結果を打つ印象的な関連性の得点の強力なシステムを造った。

ほぼ二十年後、Googleや他の検索エンジンは、自然言語検索の価値を実現し、Ask Jeevesが提供しようとしていた経験をさらに発展させ始めました。

自然言語検索の仕組み

自然言語検索は、自然言語処理（NLP）と呼ばれる高度なコンピュータサイエンス技術を使用しています。 このプロセスでは、膨大な量のデータを使用して統計モデルと機械学習モデルを実行し、複雑な文法文の意味を推測します。 これは、インターネット企業がより多くのデータを収集するように、最後の十年にわたってはるかに実現可能になっています。 このデータの処理を可能にするために、計算能力は指数関数的な速度で増加しています。

自然言語の力は、質問を解析するだけでなく、複合文や文脈ベースの文の意味を分解する能力から来ています。 例えば、顧客が電子商取引の店に尋ねたら”私の子供のためにどんなサイズのtシャツがあるか。”、検索システムは、顧客が子供のカテゴリでtシャツを探しており、在庫があるサイズを知りたいと考えていることを判断することができます。 店舗がこの顧客の過去の購入履歴と検索履歴を持っている場合、最適な服のサイズと好みのスタイルを決定することさえできるかもしれません。

は、もはや自然言語検索は、単に個人的なアシスタントから、天気のような基本的な事実を取得するためのツールではありません。 ますます、消費者は音声アシスタントを介して直接買い物やブランド探索の旅を始めたり、モバイルで音声で検索したりしています。 したがって、企業は、これらの消費者が会話言語で彼らと係合できるように、彼らの技術と販売ファネルを最適化していることを確認することが不可欠

自然言語検索に適したサイトを設計するための四つのヒント

自然言語検索のためにサイトを最適化すると、多くのサイトはSEOに過度に焦点を当て、ユー しかし、最終的には、自然言語検索の目標は、サイトを探索するための、便利で直感的で魅力的なインターフェイスを顧客に提供することです。 ユーザーエクスペリエンスを念頭に置いたデザインのヒントをいくつか紹介します。

1. 干し草の山を減らす音声検索エンジンを設計する

検索システムは、利用可能なすべての情報とコンテキストを利用する必要があります。 たとえば、ユーザープロファイルや過去の検索は、ユーザーが望むものについての貴重な情報を提供するのに役立ちます。 これは、検索エンジンが文脈に基づいて意味を推測できるため、音声クエリが少し曖昧な場合に特に便利です。 さらに、事前定義されたカテゴリでインデックス付きデータをセグメント化するフィルタを設定すると、検索を絞り込み、より関連性の高い結果をユーザーに提供するのに役立ちます。

2. ユーザーが会話検索をどのように実行するかを研究し、理解する

自然言語処理ツールは一般的な意味を理解するための強力なツールですが、ほとんどの企業 ユーザー検索を確認して定期的に分析することで、これらの傾向を検索で公開して、モデルをそれに応じて最適化できるようにすることができます。

3. 自然検索クエリによるランキングのためのサイトのコンテンツのテスト

検索の精度を確認することに加えて、実際のウェブサイトのコンテン 一般的な検索クエリを実行して、コンテンツのランク付け方法を確認し、コンテンツを徐々に調整して結果にどのように影響するかを確認してくださ

4. サイトコンテンツで日常的な言語を使用し、顧客のニーズに答える

サイトコンテンツで会話型言語を使用すると、ユーザーの質問やニーズに確実に答え コンテンツ内で直接回答できない一般的な質問については、ユーザーが回答を見つけることができるように、FAQセクションまたは専用ページでこれらの質問

要約すると、自然言語検索に適したサイトを設計するには、データを使用して検索にコンテキストを提供し、特定のビジネスドメインに検索アルゴ これらのプロセスは、顧客があなたのウェブサイトとのより会話の経験に移行することに慣れるのに役立ちます。