Guide ha comenzado a usar la búsqueda semántica como una manera de generar los resultados más precisos posibles de acuerdo con la intención y el contexto de las consultas de búsqueda del usuario. A diferencia de los métodos de búsqueda que encuentran una correspondencia literal de las palabras clave, la búsqueda semántica capta el significado de las consultas de búsqueda ayudando así a los usuarios finales y agentes a buscar y ubicar contenido sin conocer previamente las palabras clave exactas para usar.
Para averiguar cómo se sabe si la búsqueda semántica está activada y cómo es el plan de implementación, consulte Comprender el plan de implementación de la búsqueda semántica.
¿Qué es la búsqueda semántica?
La búsqueda semántica utiliza la inteligencia artificial (IA) para procesar y comprender el significado completo así como la intención del lenguaje usado en las consultas de búsquedas, de manera similar a lo que haría un ser humano. En concreto, las tecnologías de aprendizaje automático y de procesamiento de lenguaje natural, funcionan juntas en la búsqueda semántica para ayudar al motor de búsqueda a comprender la intención del usuario cuando este envía una consulta de búsqueda. Comprender lo que el usuario busca en realidad —sin importar las palabras clave que utilice— ayuda al motor de búsqueda a devolver y clasificar los resultados más pertinentes.
Por ejemplo, con la búsqueda semántica, los usuarios finales y agentes pueden hacer preguntas en lenguaje natural, en lugar de preocuparse de qué palabras clave utilizar para poder obtener los mejores resultados. Los agentes nuevos pueden preguntar, por ejemplo: “¿Cómo comienzo a usar Guide?” en lugar de detenerse a pensar cuáles son las palabras clave más adecuadas para utilizar o la secuencia de palabras clave para usar en la consulta. Con la búsqueda semántica, el usuario puede formular su pregunta de una manera que tenga sentido para él, y aun así ver los artículos más pertinentes en las posiciones más importantes de los resultados.
¿Cómo funciona la búsqueda semántica?
La búsqueda de Guide tradicionalmente se había realizado buscando la coincidencia de palabras clave entre las consultas y el contenido (como artículos, publicaciones de la comunidad o registros externos). Sin embargo, no captaba el “significado” —la semántica— de una consulta. La búsqueda semántica, por otro lado, despliega el procesamiento de lenguaje natural para poder comprender el contenido de las consultas de búsqueda. Eso ayuda al motor de búsqueda a identificar patrones complejos que de otra forma pasarían desapercibidos. En muchos casos, la búsqueda semántica es capaz de encontrar resultados relevantes incluso cuando no hay una coincidencia estrecha entre las palabras de la consulta y el contenido indexado.
Al emplear modelos de lenguaje, la búsqueda semántica puede traducir consultas y artículos del centro de ayuda en vectores (una representación numérica) y medir la distancia entre ellos. El modelo de lenguaje considera que los artículos que se encuentran más cerca en el espacio vectorial son más similares. El modelo de lenguaje se entrena con muchos ejemplos de texto y es a través de esos ejemplos que aprende a interpretar correctamente el significado del texto.
Cuando se usa la búsqueda semántica, el motor de búsqueda mejora la relevancia de las coincidencias que guardan una relación semántica más estrecha entre ellas. Esto eleva el contenido más relevante (en función de la intención y el contexto de la consulta de búsqueda) a las posiciones más importantes de los resultados de la búsqueda. Cada vez que se realiza una búsqueda, los resultados se clasifican en función de la coincidencia con palabras clave, pero también son reforzados por las coincidencias semánticas.
¿Cómo utiliza Guide la búsqueda semántica para mejorar la experiencia de búsqueda?
La búsqueda semántica ofrece una experiencia de búsqueda más intuitiva para que los visitantes de un centro de ayuda puedan usar sus términos preferidos. Desde que Guide comenzó a incorporar la búsqueda semántica, se ha observado un aumento en las métricas de calidad de búsqueda como el rango recíproco medio (MRR) y el índice de clics (CTR). En particular, el MRR mejora un 7 % en promedio con esta primera iteración de la búsqueda semántica para los centros de ayuda de Zendesk en inglés. También se han observado más búsquedas con clics.
Al mejorar la relevancia de las búsquedas, y clasificar los resultados más relevantes en las posiciones más importantes, la búsqueda semántica ha producido las siguientes mejoras en el centro de ayuda:
- Los usuarios finales pueden encontrar la información que buscan con más facilidad, lo que ha aumentado el poder de redirección del centro de ayuda.
- Los agentes trabajan con más eficiencia porque pueden encontrar las respuestas más rápido.
El grado de impacto de la búsqueda semántica depende del comportamiento de búsqueda del usuario. La búsqueda semántica resulta particularmente útil para las consultas de búsqueda más largas, aunque mejora la relevancia para todos los tipos de búsqueda.