用机器学习技术搜索相关优化
当您在您最喜欢的在线零售商的搜索栏中键入查询时，您期望有什么样的结果？大多数客户今天期望搜索引擎高度准确，相关和瞬间交付。搜索引擎应提供个性化的体验并预测您的需求 - 即使您的措辞或拼写有点偏离或您的查询有点模糊。公司正在转向人工智能（AI），以便将搜索引擎能够在这些领域享受Excel。
优化搜索相关性 - 查询与搜索结果之间的准确性水平 - 对于具有强大的网站，特别是在线零售商的许多大型组织至关重要。超过40%的客户首先直接去搜索栏，这意味着这是他们对网站的第一印象。搜索引擎引导客户找到他们想要的产品和信息，理想情况下，可以带来销售。一个搜索相关度高的引擎会产生更大的客户满意度、转化率和留存率，而糟糕的搜索体验可能会导致失望，并对客户产生负面影响。
虽然大多数公司都明白整合搜索对于客户体验的重要性，但搜索相关性是如何工作的呢?很多公司都投入到利用机器学习技术来提高搜索相关度上。这些组织使用客户行为和分析来进行搜索相关的机器学习活动，将客户与他们最想要的东西联系起来。
AI-Powered Search与基本搜索
搜索已经随着时间而发展。在过去，搜索引擎通常会量化搜索关键词在网页上出现的次数;数字越高，特定事物(网站、产品等)在搜索结果中的排名就越高。这种将查询与文档中的文本匹配的基本搜索方法仍然在许多网站上使用，尤其是那些小型公司的网站。但在1998年，谷歌改变了一切。该公司进bob外围怎么样入了这个领域，并且是第一个应用高级统计分析技术来解释和分类查询的公司。
如今，许多公司使用AI支持的统计分析来推动搜索结果。这部分是由于结果复杂性的增加。内容结构已经发展为仅具有短文，而且是标签，描述，类别标记和其他可搜索的元数据。此外，公司现在希望纳入他们的业务优先级，用户的地理位置，用户的过去行为以及确定每个人的特定内容相关性的其他内容因素。这些并发症创造了有必要提供复杂算法来推导解释和输出解决方案。bob平台app下载
AI还能够区分低质量的内容和高质量的内容，并相应地排列这些内容。例如，AI可以识别搜索引擎优化（SEO）技术，这些技术试图不公平地受益于算法（例如填充关键字和不可见文本到产品描述或网页），并将这些搜索结果放在低于高质量，意图驱动以下结果。
提高相关性挑战
客户从未如此苛刻;我们的期望是Sky-High，用于量身定制的经验和易于我们的需求和需求的途径。然而，人们都有很大不同。我可能会在寻找“女王床上用品”的搜索查询中，您可能会键入“Comfecter”，但我们既可以很好地搜索与我们最终结果相同的产品。人们有不同的方式提出同样的问题;任何算法都难以学习所有这些可能的迭代。
然而，在理解迭代之前，算法必须在基本层面上理解我们的语言。自然语言理解是机器学习人类语言的一门学科。为了获得成功的搜索相关性，该模型必须能够检测到，例如，单词“铺垫”的意思，并提供适当的结果。更复杂的是，搜索引擎也应该猜出当我键入“床上活动”时，我实际上指的是“床上活动”。模型必须考虑到拼写、拼写错误和语法错误的频率。
教一个搜索引擎理解我们的自然语言需要大量的知识bob体育手机下载。对于许多公司，特别是中小型公司来说，这可能是一个令人沮丧的障碍，因为收集和准备这些数据需要花费大量的费用、时间和精力。
不过，公司不应该劝阻。怎么看shotzr与appen一起工作识别超过17000张不需要额外标签的图片，这样他们就可以专注于那些需要额外标签的图片，提高图片库存的搜索相关性。
基于ML的搜索相关性优化方法
AI Powered Search引擎依赖于自然语言处理（NLP）来读取，理解，解释和分析查询。如上所述，针对改进的搜索相关性的这些模型需要培训自然语言数据。该数据必须涵盖数百万使用案例和边缘案例，从模糊到精确运行。即使查询不明显，良好的算法也应该提供最佳搜索结果。
自然语言处理学科有许多技术，包括语义注释，文本分析和命名实体识别。其中许多是我们的自然语言处理简介。重要的是要知道这些技术用工具用工具装备机器来解析文本并揭示其含义。搜索引擎可以使用派生的含义来检测查询的最佳结果，并排名更高。
搜索相关性模型也可以使用点击跟踪，它根据个人过去的查询来确定哪个结果在统计上最适合这个人。
具体的搜索引擎，如Google图像搜索或Adobe Stock照片，需要图像分析。与NLP一样，图像分析是一种需要巨大的高质量的技术，带注释的图像数据。图像分析有助于计算机将图像和图像质量分类为相关，可搜索的特征。
在使用任何这些ML技术时，最好有一个human-in-the-loop提供地面真理监测的方法。例如，人类可以评价特定查询是否提供相关的搜索结果。在错误的情况下，人类可以向机器提供反馈，以提高其准确性。
当查询输入进化时，机器也必须适应。传统上，查询是基于文本的，但现在我们看到使用您的声音使用图像或查询搜索的机会。这些将增加新但不是无法克服的复杂性来搜索引擎。
Appen搜索相关性专家Kelly Sinclair的洞察力
在Appen，我们依靠我们的专家团队来帮助您建立利用AI Powered搜索的尖端模型，以实现成功的搜索相关性。反过来，这提供了优质的客户体验并改善了业务投资回报率。客户服务送货总监Kelly Sinclair是我们的团队领先的专家之一，确保客户成功实施和改进与机器学习的搜索相关性。Kelly对成功搜索相关性项目的三大见解包括：
- 确定业务需求。相关性是具有挑战性的。它可以严重依赖于许多变化的变量，如语义、位置或上下文。用户意图很重要，因为这类工作可能是主观的。在移动设备上进行的查询，对于在桌面上执行相同搜索的用户来说，会产生完全不同的结果。成功来自于对每个项目及其目标的深刻理解。这些目标应该是具体的、可衡量的、可实现的和相关的
- 为项目建立清晰的目标和度量标准。开发高质量的数据不是瞬时的——它需要培训、强化和时间驱动的专业知识。要做到这一点，我们必须定义什么是成功。这些可衡量的结果应该是可接受的，并得到所有相关利益相关者的同意。项目是动态的，随着周期的每次迭代都会导致效率和数据质量的改进，我们应该审查度量标准，以确保我们仍然在交付价值。
- 实现数据驱动的决策。数据驱动决策的过程从基于可测量的目标和识别数据信号的数据集合开始。机器学习可以帮助识别差距，认识到决策的改进模式和改进领域。然后，我们可以采取分析方法来确定响应这些见解的下一个最佳步骤。
什么安抚可以为你做些什么
我们的搜索相关性优化专业知识跨越20年。我们利用这段时间成功地为客户提供高质量的培训数据，满足他们独特的搜索需求。bob体育手机下载是否有帮助Adobe股票改善他们的搜索相关性或处理微软的Bing团队在新市场上升，我们在这里帮助您实现AI搜索相关模型的快速交付和可扩展性。
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