ce este căutarea limbajului natural?

căutarea s-a schimbat foarte mult de la primele zile ale Internetului. Utilizatorii se așteaptă acum la rezultate rapide și personalizate atunci când explorează un site web sau un motor de căutare și este mai puțin probabil să experimenteze cu numeroase cuvinte cheie diferite doar pentru a găsi ceea ce caută. Odată cu creșterea noilor tehnologii de calcul, site — urile web încep să ofere o experiență de căutare mai naturală, oferind modalități inovatoare de explorare a conținutului-în primul rând prin căutarea limbajului natural. Căutarea devine rapid o conversație bidirecțională.

ce este căutarea limbajului natural?

căutarea în limbaj Natural permite utilizatorilor să vorbească sau să tasteze într-un dispozitiv folosind limbajul lor de zi cu zi, mai degrabă decât cuvintele cheie. Utilizatorii pot folosi propoziții complete în limba lor maternă ca și cum ar vorbi cu un alt om, lăsând computerul să transforme interogarea în ceva pe care îl poate înțelege.

căutare în limbaj Natural vs.căutare în cuvinte cheie

datorită Google și a altor motoare de căutare, utilizatorii s-au obișnuit să utilizeze căutări de cuvinte cheie. Dar căutările de cuvinte cheie nu sunt un mod intuitiv pentru utilizatori de a pune întrebări, iar utilizatorii sunt de fapt destul de răi să le folosească pentru a găsi ceea ce au nevoie. Acestea obligă utilizatorii să elimine cuvintele de întrebare și alte limbi conjunctive pentru a forma șiruri de text literale pe care motorul de căutare le poate utiliza pentru a interoga date. De asemenea, poate necesita efort din partea afacerii pentru a extrage intenția din căutările de cuvinte cheie.

în timp ce sistemele de căutare a cuvintelor cheie permit de obicei o formă de întrebări compuse, ele obligă adesea utilizatorii să construiască manual o structură complexă de căutare. De exemplu, în loc să puneți o întrebare simplă, cum ar fi ” Ce este o rețetă vegetariană cu roșii și brânză?”,v-ar fi de așteptat pentru a căuta ceva mai mult ca “reteta vegetariana” brânză de roșii.

cu creșterea asistenților vocali digitali, cum ar fi Siri și Alexa, totuși, oamenii se obișnuiesc să poarte conversații cu dispozitivele lor în propoziții complete și complexe din punct de vedere gramatical. Efectul este că mulți utilizatori formează acum întrebări precum întrebări pe diferite dispozitive și platforme. Utilizatorii se obișnuiesc să folosească limbajul natural pentru a obține informații și a aștepta rezultate rapide. Prin urmare, este esențial ca sistemele de căutare de toate tipurile să poată începe să accepte căutări în limbaj natural.

istoria căutării limbajului natural

deși progresele în informatică și viteza de calcul au permis descoperiri în căutarea limbajului natural, încercările de implementare a acestor sisteme se întorc de fapt la primele zile ale Internetului și web-ului.

în 1993, laboratorul de inteligență artificială MIT a dezvoltat sistemul START Natural Language Question Answer. Deși din punct de vedere tehnic nu era un motor de căutare pe Internet, sistemul START a permis utilizatorilor să caute o enciclopedie online de informații folosind propoziții complete în limbaj natural.

câțiva ani mai târziu, în 1996, Ask Jeeves a fost lansat. Acesta a fost primul motor de căutare care a permis utilizatorilor să exploreze web-ul prin limbajul natural. Sa dovedit, totuși, că Jeeves a fost un pic înainte de timpul său. Destul de curând după aceea, Google a lansat un motor de căutare de cuvinte cheie și a construit rapid un sistem puternic, cu un scor impresionant de relevanță, care a bătut cu ușurință rezultatele concurenților săi.

aproape două decenii mai târziu, Google și alte motoare de căutare au început să realizeze valoarea căutării limbajului natural și să dezvolte în continuare experiența pe care Ask Jeeves încerca să o ofere.

cum funcționează căutarea limbajului natural

căutarea limbajului natural folosește o tehnică avansată de informatică numită procesarea limbajului natural (NLP). Acest proces folosește cantități mari de date pentru a rula modele statistice și de învățare automată pentru a deduce sensul în propoziții gramaticale complexe. Acest lucru a devenit mult mai fezabil în ultimul deceniu, deoarece companiile de internet colectează din ce în ce mai multe date. Puterea de calcul crește la rate exponențiale pentru a permite prelucrarea acestor date.

puterea limbajului natural provine din capacitatea de a analiza nu numai întrebările, ci și de a descompune sensul în propoziții compuse și contextuale. De exemplu, dacă un client a întrebat un magazin de comerț electronic “Ce tricouri de mărime aveți pentru copiii mei?”, sistemul de căutare poate determina că clientul caută tricouri în categoria copii și dorește să știe ce dimensiuni sunt în stoc. Dacă magazinul are istoricul achizițiilor și căutărilor anterioare pe acest client, poate fi chiar capabil să determine dimensiunea optimă a hainelor și a stilurilor preferate.

nu mai este căutarea limbajului natural pur și simplu un instrument pentru obținerea faptelor de bază, cum ar fi vremea, de la un asistent personal. Din ce în ce mai mult, consumatorii își încep călătoriile de cumpărături și de explorare a mărcii direct prin asistenți vocali sau căutând prin voce pe mobil. Prin urmare, este esențial ca companiile să se asigure că își optimizează tehnologiile și canalele de vânzare pentru a se asigura că acești consumatori sunt capabili să se angajeze cu ei într-un limbaj conversațional.

patru sfaturi pentru proiectarea unui site prietenos cu căutarea limbajului natural

când optimizați site-ul pentru căutarea limbajului natural, multe site-uri se concentrează excesiv pe SEO și nu reușesc să acorde prioritate experienței utilizatorului. În cele din urmă, însă, scopul căutării limbajului natural este de a oferi clienților o interfață utilă, intuitivă și captivantă pentru a explora site-ul. Iată câteva sfaturi de proiectare care țin cont de experiența utilizatorului:

1. Proiectați un motor de căutare vocală care reduce carul cu fân

sistemele de căutare ar trebui să profite de toate informațiile și contextul pe care le au la dispoziție. Profilurile de utilizator și căutările anterioare, de exemplu, pot ajuta la furnizarea de informații valoroase despre ceea ce ar putea dori un utilizator. Acest lucru este util în special dacă o interogare vocală este puțin vagă, deoarece motorul de căutare poate deduce sensul Pe baza contextului. În plus, configurarea filtrelor pentru segmentarea datelor indexate pe categorii predefinite poate ajuta la rafinarea căutărilor pentru a oferi utilizatorilor rezultate mai relevante.

2. Faceți cercetări și înțelegeți modul în care utilizatorii efectuează căutări conversaționale

în timp ce instrumentele de procesare a limbajului natural sunt puternice pentru înțelegerea sensului general, majoritatea companiilor vor descoperi că există nuanțe în industriile sau domeniile lor care trebuie reglate fin. Revizuirea și analizarea regulată a căutărilor utilizatorilor poate ajuta la expunerea acestor tendințe în căutări, astfel încât modelele să poată fi optimizate în consecință.

3. Testați conținutul site-ului pentru clasare cu interogări de căutare naturale

pe lângă revizuirea acurateței căutării, este important ca conținutul site-ului web să fie construit în așa fel încât motoarele de căutare în limbaj natural să poată potrivi corect interogările. Încercați să rulați interogări de căutare obișnuite pentru a vedea cum este clasat conținutul și reglați treptat conținutul pentru a vedea cum afectează rezultatele.

4. Utilizați limbajul de zi cu zi în conținutul site-ului și răspundeți nevoilor clienților

utilizarea limbajului conversațional în conținutul site-ului vă va ajuta să vă asigurați că întrebările și nevoile utilizatorilor primesc răspuns. Pentru întrebările obișnuite la care este posibil să nu se răspundă direct în conținut, poate fi util să adăugați răspunsuri la aceste întrebări într-o secțiune de întrebări frecvente sau o pagină dedicată, astfel încât utilizatorii să poată localiza în continuare răspunsurile.

pe scurt, proiectarea unui site prietenos cu căutarea în limbaj natural implică utilizarea datelor pentru a oferi context căutărilor, reglarea fină a algoritmilor de căutare și a filtrelor la domeniul specific de afaceri și structurarea conținutului site-ului pentru a se potrivi bine cu modelele de căutare conversaționale. Aceste procese vor ajuta clienții să se obișnuiască cu trecerea la o experiență mai conversațională cu site-ul dvs. web.