자연어 검색이란?

인터넷 초기부터 검색이 많이 바뀌었다. 이제 사용자는 웹 사이트 또는 검색 엔진을 탐색 할 때 빠르고 개인화 된 결과를 기대하며 원하는 것을 찾기 위해 다양한 키워드를 실험 할 가능성이 적습니다. 새로운 컴퓨팅 기술이 등장하면서 웹 사이트는 주로 자연어 검색을 통해 콘텐츠를 탐색 할 수있는 혁신적인 방법을 제공하여보다 자연스러운 검색 환경을 제공하기 시작했습니다. 검색은 빠르게 양방향 대화가되고 있습니다.

자연어 검색이란?

자연어 검색을 통해 사용자는 키워드가 아닌 일상 언어를 사용하여 장치에 말하거나 입력 할 수 있습니다. 사용자는 다른 사람에게 말하는 것처럼 모국어로 전체 문장을 사용할 수 있으며 컴퓨터가 쿼리를 이해할 수있는 것으로 변환 할 수 있습니다.

자연어 검색 대 키워드 검색

구글과 다른 검색 엔진 덕분에 사용자는 키워드 검색을 사용하는 데 익숙해졌습니다. 그러나 키워드 검색은 사용자가 질문을 할 수있는 직관적 인 방법이 아니며 사용자는 실제로 필요한 것을 찾기 위해 키워드 검색을 사용하는 데 매우 좋지 않습니다. 사용자가 질문 단어 및 기타 연결 언어를 제거하여 검색 엔진이 데이터를 쿼리하는 데 사용할 수있는 리터럴 텍스트 문자열을 형성하도록 강요합니다. 그것은 또한 키워드 검색에서 내 의도 비즈니스의 부분에 노력을 요구할 수 있습니다.

키워드 검색 시스템은 일반적으로 어떤 형태의 복합 질문을 허용하지만 종종 사용자가 복잡한 검색 구조를 수동으로 구성하도록 강요합니다. 예를 들어,”토마토와 치즈를 곁들인 채식 요리법은 무엇입니까?”,”채식 요리법”토마토 치즈와 같은 것을 검색 할 것으로 예상됩니다.

그러나 시리나 알렉사와 같은 디지털 음성 조수가 늘어나면서 사람들은 자신의 기기와 문법적으로 복잡한 문장으로 대화하는 데 익숙해지고 있다. 그 효과는 많은 사용자가 이제 다른 장치 및 플랫폼에 대한 질문과 같은 쿼리를 형성한다는 것입니다. 사용자는 자연어를 사용하여 정보를 얻고 빠른 결과를 기대하는 데 익숙해지고 있습니다. 따라서 모든 유형의 검색 시스템이 자연어 검색을 허용하기 시작하는 것이 필수적입니다.

자연어 검색의 역사

컴퓨터 과학 및 계산 속도의 발전으로 자연어 검색의 돌파구가 가능해졌지만 이러한 시스템을 구현하려는 시도는 실제로 인터넷과 웹의 초기 시대로 거슬러 올라갑니다.

1993 년 인공지능 연구소는 자연어 시작 질문 응답 시스템을 개발했다. 기술적으로 인터넷 검색 엔진은 아니지만 시작 시스템을 통해 사용자는 전체 자연어 문장을 사용하여 온라인 정보 백과 사전을 검색 할 수있었습니다.

몇 년 후 1996 년,지브스가 발사되었다 부탁드립니다. 이 사용자가 자연 언어를 통해 웹을 탐색 할 수있는 최초의 검색 엔진이었다. 그것은 지브스 조금 앞서 자신의 시간이었다,그러나 밝혀졌다. 곧 그 후,구글은 키워드 검색 엔진을 시작하고 신속하게 쉽게 경쟁사의 결과를 이길 인상적인 관련성 득점과 강력한 시스템을 구축.

거의 20 년 후,구글과 다른 검색 엔진은 자연 언어 검색의 가치를 실현하고 더 지브스가 제공하려고 한 물어 경험을 개발하기 시작했다.

자연어 검색 작동 원리

자연어 검색은 자연어 처리라는 고급 컴퓨터 과학 기술을 사용합니다. 이 프로세스는 방대한 양의 데이터를 사용하여 통계 및 기계 학습 모델을 실행하여 복잡한 문법적 문장에서 의미를 추론합니다. 인터넷 회사가 점점 더 많은 데이터를 수집함에 따라 지난 10 년 동안 훨씬 더 실현 가능해졌습니다. 이 데이터를 처리 할 수 있도록 컴퓨팅 성능이 지수 속도로 증가하고 있습니다.

자연어의 힘은 질문을 분석 할 수있을뿐만 아니라 복합 문장과 문맥 기반 문장에서 의미를 분해 할 수있는 능력에서 비롯됩니다. 예를 들어,고객이 전자 상거래 상점에”내 아이들을 위해 어떤 크기의 티셔츠를 가지고 있습니까?”검색 시스템은 고객이 키즈 카테고리에서 티셔츠를 찾고 있으며 재고가 어떤 크기인지 알고 싶어한다고 판단 할 수 있습니다. 상점이 고객에 대한 과거 구매 및 검색 기록이있는 경우 최적의 옷 크기 및 선호하는 스타일을 결정할 수도 있습니다.

더 이상 자연어 검색은 단순히 개인 비서에서,날씨와 같은 기본적인 사실을 얻기위한 도구입니다. 점점 더 많은 소비자들이 음성 어시스턴트를 통해 직접 쇼핑 및 브랜드 탐색 여행을 시작하거나 모바일에서 음성으로 검색하고 있습니다. 따라서 기업은 이러한 소비자가 대화 언어로 그들과 교전 할 수 있도록 기술 및 판매 퍼널을 최적화하고 있는지 확인하는 것이 필수적입니다.

자연어 검색 친화적 인 사이트를 디자인하기위한 네 가지 팁

자연어 검색을 위해 사이트를 최적화 할 때 많은 사이트가 검색 엔진 최적화에 지나치게 집중하고 사용자 경험의 우선 순위를 지정하지 못합니다. 그러나 결국 자연어 검색의 목표는 고객에게 도움이되고 직관적이며 매력적인 인터페이스를 제공하여 사이트를 탐색하는 것입니다. 사용자 환경을 염두에 두는 몇 가지 디자인 팁은 다음과 같습니다.

1. 건초 더미

를 줄이는 음성 검색 엔진 설계 검색 시스템은 사용 가능한 모든 정보와 컨텍스트를 활용해야 합니다. 예를 들어 사용자 프로필과 과거 검색은 사용자가 원하는 것에 대한 유용한 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기능은 검색 엔진이 컨텍스트에 따라 의미를 추론 할 수 있으므로 음성 쿼리가 약간 모호한 경우 특히 유용합니다. 또한 미리 정의된 범주별로 인덱싱된 데이터를 세그먼트화하는 필터를 설정하면 사용자에게 보다 관련성이 높은 결과를 제공하기 위해 검색을 구체화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 사용자가 대화식 검색을 수행하는 방법을 연구하고 이해하십시오

자연어 처리 도구는 일반적인 의미를 이해하는 데 강력한 반면,대부분의 비즈니스는 산업이나 도메인에 미세 조정이 필요한 뉘앙스가 있음을 알게됩니다. 사용자 검색을 검토하고 정기적으로 분석하면 검색에서 이러한 추세를 노출하여 그에 따라 모델을 최적화 할 수 있습니다.

3. 자연어 검색 엔진에서 쿼리와 올바르게 일치할 수 있도록 실제 웹 사이트 콘텐츠가 내장되어 있어야 검색 정확도를 검토하는 것 외에도 사이트의 콘텐츠에서 자연어 검색 쿼리 순위 지정

을 테스트할 수 있습니다. 일반 검색 쿼리를 실행하여 콘텐츠의 순위가 어떻게 결정되는지 확인하고 점차적으로 콘텐츠를 조정하여 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인합니다.

4. 사이트 콘텐츠에서 일상 언어 사용 및 고객 요구 사항 답변

사이트 콘텐츠에서 대화 언어를 사용하면 사용자의 질문과 요구 사항에 대한 답변을 얻을 수 있습니다. 콘텐츠에서 직접 답변하지 않을 수 있습니다 일반적인 질문의 경우,사용자가 여전히 답을 찾을 수 있도록 자주 묻는 질문 섹션 또는 전용 페이지에서 이러한 질문에 대한 답변을 추가하는 것이 유용 할 수 있습니다.

요약하면,자연어 검색 친화적 사이트를 설계하는 것은 데이터를 사용하여 검색에 컨텍스트를 제공하고,특정 비즈니스 도메인에 대한 검색 알고리즘 및 필터를 미세 조정하고,대화형 검색 패턴에 잘 맞도록 사이트 콘텐츠를 구조화하는 것을 포함한다. 이러한 프로세스는 고객이 웹 사이트와 더 많은 대화 경험으로 전환하는 데 익숙해지는 데 도움이됩니다.