¿Qué es la búsqueda en lenguaje natural?

La búsqueda ha cambiado mucho desde los primeros días de Internet. Los usuarios ahora esperan resultados rápidos y personalizados al explorar un sitio web o un motor de búsqueda, y es menos probable que experimenten con numerosas palabras clave diferentes solo para encontrar lo que están buscando. Con el auge de las nuevas tecnologías informáticas, los sitios web están comenzando a ofrecer una experiencia de búsqueda más natural al proporcionar formas innovadoras de explorar el contenido, principalmente a través de la búsqueda en lenguaje natural. La búsqueda se está convirtiendo rápidamente en una conversación bidireccional.

¿Qué es la búsqueda en lenguaje natural?

La búsqueda en lenguaje natural permite a los usuarios hablar o escribir en un dispositivo utilizando su idioma cotidiano en lugar de palabras clave. Los usuarios pueden usar oraciones completas en su idioma nativo como si estuvieran hablando con otro ser humano, dejando que la computadora transforme la consulta en algo que pueda entender.

Búsqueda en lenguaje natural frente a búsqueda por palabras clave

Gracias a Google y otros motores de búsqueda, los usuarios se han acostumbrado a usar búsquedas por palabras clave. Pero las búsquedas de palabras clave no son una forma intuitiva de que los usuarios hagan preguntas, y en realidad los usuarios son bastante malos usándolas para encontrar lo que necesitan. Obligan a los usuarios a eliminar palabras de pregunta y otro lenguaje conectivo para formar cadenas de texto literales que el motor de búsqueda puede usar para consultar datos. También puede requerir un esfuerzo por parte de la empresa para extraer la intención de las búsquedas de palabras clave.

Si bien los sistemas de búsqueda de palabras clave normalmente permiten algún tipo de preguntas compuestas, a menudo obligan a los usuarios a construir manualmente una estructura de búsqueda compleja. Por ejemplo, en lugar de hacer una pregunta simple como “¿Qué es una receta vegetariana con tomates y queso?”, se esperaría que buscaras algo más como “receta vegetariana” de queso de tomate.

Sin embargo, con el auge de los asistentes de voz digitales como Siri y Alexa, la gente se está acostumbrando a tener conversaciones con sus dispositivos en oraciones completas y gramaticalmente complejas. El efecto es que muchos usuarios ahora forman consultas como preguntas sobre diferentes dispositivos y plataformas. Los usuarios se están acostumbrando a usar el lenguaje natural para obtener información y esperar resultados rápidos. Por lo tanto, es esencial que los sistemas de búsqueda de todo tipo puedan comenzar a aceptar búsquedas en lenguaje natural.

Historia de la búsqueda en lenguaje natural

Aunque los avances en la informática y la velocidad de cómputo han permitido avances en la búsqueda en lenguaje natural, los intentos de implementar estos sistemas en realidad se remontan a los primeros días de Internet y la web.

En 1993, el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT desarrolló el Sistema de Respuesta de Preguntas de Lenguaje Natural START. Aunque técnicamente no era un motor de búsqueda en Internet, el sistema de INICIO permitía a los usuarios buscar una enciclopedia de información en línea utilizando oraciones completas en lenguaje natural.

Unos años más tarde, en 1996, se lanzó Ask Jeeves. Este fue el primer motor de búsqueda que permitió a los usuarios explorar la web a través del lenguaje natural. Resultó, sin embargo, que Jeeves estaba un poco adelantado a su tiempo. Poco después, Google lanzó un motor de búsqueda de palabras clave y rápidamente construyó un sistema potente con una puntuación de relevancia impresionante que superó fácilmente los resultados de sus competidores.

Casi dos décadas después, Google y otros motores de búsqueda comenzaron a darse cuenta del valor de la búsqueda en lenguaje natural y a desarrollar aún más la experiencia que Ask Jeeves estaba tratando de proporcionar.

Cómo funciona la búsqueda en lenguaje natural

La búsqueda en lenguaje natural utiliza una técnica informática avanzada llamada procesamiento del lenguaje natural (PNL). Este proceso utiliza grandes cantidades de datos para ejecutar modelos estadísticos y de aprendizaje automático para inferir significado en oraciones gramaticales complejas. Esto se ha vuelto mucho más factible en la última década a medida que las empresas de Internet recopilan más y más datos. La potencia de cómputo está creciendo a velocidades exponenciales para permitir el procesamiento de estos datos.

El poder del lenguaje natural proviene de la capacidad no solo de analizar preguntas, sino también de descomponer el significado en oraciones compuestas y contextuales. Por ejemplo, si un cliente le pregunta a una tienda de comercio electrónico “¿Qué tamaño de camisetas tiene para mis hijos?”, el sistema de búsqueda puede determinar que el cliente está buscando camisetas en la categoría de niños y quiere saber qué tallas hay en stock. Si la tienda tiene un historial de compras y búsquedas anteriores de este cliente, es posible que incluso pueda determinar el tamaño óptimo de la ropa y los estilos preferidos.

La búsqueda en lenguaje natural ya no es simplemente una herramienta para obtener datos básicos, como el clima, de un asistente personal. Cada vez más, los consumidores comienzan sus viajes de compras y exploración de marcas directamente a través de asistentes de voz o búsquedas por voz en dispositivos móviles. Por lo tanto, es esencial que las empresas se aseguren de optimizar sus tecnologías y embudos de ventas para garantizar que estos consumidores puedan interactuar con ellos en un lenguaje conversacional.

Cuatro consejos para diseñar un sitio de búsqueda en lenguaje natural

Al optimizar el sitio para la búsqueda en lenguaje natural, muchos sitios se centran demasiado en el SEO y no priorizan la experiencia del usuario. Al final, sin embargo, el objetivo de la búsqueda en lenguaje natural es proporcionar a los clientes una interfaz útil, intuitiva y atractiva para explorar el sitio. Estos son algunos consejos de diseño que tienen en cuenta la experiencia del usuario:

1. Diseñe un motor de búsqueda por voz que reduzca el pajar

Los sistemas de búsqueda deben aprovechar toda la información y el contexto que tienen disponibles. Los perfiles de usuario y las búsquedas anteriores, por ejemplo, pueden ayudar a proporcionar información valiosa sobre lo que un usuario puede desear. Esto es particularmente útil si una consulta de voz es un poco vaga, ya que el motor de búsqueda puede inferir significado basado en el contexto. Además, la configuración de filtros para segmentar los datos indexados por categorías predefinidas puede ayudar a refinar las búsquedas para proporcionar a los usuarios resultados más relevantes.

2. Investigue y comprenda cómo los usuarios realizan búsquedas conversacionales

Mientras que las herramientas de procesamiento de lenguaje natural son poderosas para comprender el significado general, la mayoría de las empresas encontrarán que hay matices en sus industrias o dominios que deben afinarse. Revisar y analizar regularmente las búsquedas de los usuarios puede ayudar a exponer estas tendencias en las búsquedas para que los modelos se puedan optimizar en consecuencia.

3. Pruebe el contenido del sitio para su clasificación con consultas de búsqueda naturales

Además de revisar la precisión de la búsqueda, es importante que el contenido real del sitio web esté construido de tal manera que los motores de búsqueda de lenguaje natural puedan coincidir correctamente con las consultas. Intente realizar consultas de búsqueda comunes para ver cómo se clasifica el contenido y ajuste gradualmente el contenido para ver cómo afecta a los resultados.

4. Usar lenguaje cotidiano en el contenido del sitio y responder a las necesidades de los clientes

El uso de lenguaje conversacional en el contenido del sitio ayudará a garantizar que se respondan las preguntas y necesidades de los usuarios. Para preguntas comunes que pueden no responderse directamente en el contenido, puede ser útil agregar respuestas a estas preguntas en una sección de preguntas frecuentes o en una página dedicada para que los usuarios puedan encontrar las respuestas.

En resumen, diseñar un sitio de búsqueda en lenguaje natural implica usar datos para proporcionar contexto a las búsquedas, ajustar los algoritmos y filtros de búsqueda al dominio empresarial específico y estructurar el contenido del sitio para que se ajuste bien a los patrones de búsqueda conversacionales. Estos procesos ayudarán a los clientes a acostumbrarse a la transición a una experiencia más conversacional con su sitio web.