基于机器学习技术的搜索相关性优化
当你在你最喜欢的在线零售商的搜索栏中输入一个查询时，你期望得到什么样的结果?今天，大多数客户都希望搜索引擎能够高度准确、相关和即时交付。搜索引擎应该提供个性化的体验，并预测你的需求——即使你的措辞或拼写有点不对劲，或者你的查询有点模糊。公司正转向人工智能(AI)来推动他们的搜索引擎，以在这些领域脱颖而出。我们在这里谈论的是AI Powered搜索相关性。
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％的客户先直接到搜索栏，这意味着它是他们对网站的第一个印象。搜索引擎将客户指示他们想要的产品和信息，理想情况下，导致销售。具有高搜索相关性的发动机会产生更高的客户满意度，转换和保留，而搜查体验的糟糕可能会导致客户造成挫折和负面影响。
虽然大多数公司了解集成搜索是如何对客户体验的影响，搜索相关性如何工作？公司正在进行和投资通过利用机器学习（ML）技术来提高搜索相关性。这些组织使用客户行为和分析进行搜索相关机器学习举措，这些举措将客户连接到他们最想要的东西。
人工智能搜索相关性vs.基本搜索
搜索随着时间的推移已经进化。在过去，搜索引擎通常量化搜索关键字在网页上出现的次数;数量越高，特定事物（网站，产品等）的数量越高，搜索结果将排名。这种基本的搜索方法与文档中的文本匹配匹配的方法仍然在许多网站上使用，尤其是较小公司拥有的网站。但在1998年，谷歌改变了一切。该公司进bob外围怎么样入了现场，是第一个应用高级统计分析技术来解释和分类查询。
如今，许多公司使用人工智能支持的统计分析来驱动搜索结果。这部分是由于结果的复杂性的增加。内容结构已经发展到不仅仅包含文本，还包含标签、描述、类别标记和其他可搜索的元数据。此外，公司现在希望将他们的业务优先级、用户的地理位置、用户过去的行为和其他上下文因素结合在一起，以确定与每个人的特定内容的相关性。这些复杂性需要复杂的算法来推导解释和输出解决方案。bob平台app下载这是出现了AI-Powered搜索相关性的真实需求的地方。
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。
改善挑战AI-Powered搜索相关性
顾客的要求从来没有这么高过;我们对量身定制的体验和满足需求的便捷途径抱有极高的期望。然而，每个人都有很大的不同。我可能会输入“床后用品”，你可能会输入“被子”，但我们很可能都在寻找相同的产品作为我们的最终结果。人们问同样的问题有不同的方式;学习所有这些可能的迭代对于任何算法来说都是困难的。
然而，在理解迭代之前，算法必须了解基本级别的语言。自然语言理解是纪律，其中机器来学习人类语言。为了成功搜索相关性，模型必须能够检测，例如，“床上用品”一词是什么，并提供适当的结果。为了使其更复杂，搜索引擎也应该猜测当我输入“床位”时，我实际上意味着“床上用品”。考虑到频率，模型必须考虑拼写，拼写错误和语法错误。
教授搜索引擎以了解我们的自然语言需要大量的bob体育手机下载．鉴于在收集和准备这些数据所需的费用，时间和努力的感知，这可能是克服许多公司，特别是小或中等规模的障碍。在最初设想时，整合人工智能搜索似乎是一项不可逾越的任务。
不过，公司不应该劝阻。怎么看Shotzr与Appen一起工作要确定超过17,000个不需要额外标签的图像，因此他们可以专注于那些所做的那些，从而改善股票摄影的搜索相关性。
基于ml的人工智能搜索相关性优化方法
人工智能搜索引擎依靠自然语言处理(NLP)来阅读、理解、解释和分析查询。如前所述，这些以改进搜索相关性为目标的模型需要对自然语言数据进行训练。这些数据必须涵盖数百万的用例和边缘用例，这些用例从模糊到精确。一个好的算法应该提供最优的搜索结果，即使查询不是很明显。
在自然语言处理学科中有许多技术，包括语义注释、文本分析和命名实体识别。很多都在我们的NLP简介．重要的是要知道，这些技术为机器配备了解析文本和揭示其含义的工具。搜索引擎可以使用派生的含义来检测查询的最佳结果，并将其排在更高的位置。
搜索相关性模型也可能使用单击跟踪，这决定了哪些结果对于基于该人的过去的查询，最有可能成为个人最适合的结果。
特定的搜索引擎，如谷歌图像搜索或Adobe股票照片，需要图像分析。像自然语言处理一样，图像分析也是一种需要大量高质量，注释图像数据．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，最好有一个循环提供地面真实监测的方法。例如，人们可以对特定查询是否提供相关搜索结果进行评级。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 AI Powered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功耗搜索相关性的尖端模型，这使得能够成功搜索相关性。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更改的变量，例如语义，位置或上下文。用户意图是至关重要的，因为这种类型的工作可以是主观的。在移动设备上进行的查询将在桌面上执行相同搜索的用户产生相同的结果。成功来自对每个项目的深刻理解及其目标。这些目标应具体，可衡量，可实现和相关
- 为该项目制定明确的目标和指标。发展质量数据不是瞬间 - 它需要培训，加固和时间驱动的专业知识。为此，我们必须定义成功的样子。这些可衡量的结果应该可以接受，并由所有参与的所有利益攸关方达成一致。项目是动态的，并且随着循环的每次迭代导致效率和数据质量的改善，我们应该审查指标，以确保我们仍在提供价值。
- 实现数据驱动的决策。数据驱动决策的过程始于基于可衡量目标的数据收集和识别数据信号。机器学习可以帮助识别差距，识别模式和改进领域，以便做出决策。然后，我们可以采用分析的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
我们的搜索相关优化专业知识超过20年。我们已经使用了那段时间以成功支持我们的客户，以满足高质量的培训数据，以获得独特的搜索需求。bob体育手机下载无论是帮助Adobe股票改善他们的搜索相关性或使用微软的Bing团队要在新市场上升，我们在这里帮助您实现AI供电搜索相关模型的快速交付和可扩展性。
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