Il centro assistenza esegue una ricerca full-text negli articoli della knowledge base, nei post della community e, se la ricerca federata è abilitata e configurata, anche nei contenuti esterni come blog o siti web.
Quando un utente immette una query di ricerca nel centro assistenza, gli algoritmi di ricerca entrano in funzione, cercano gli indicatori dei risultati più pertinenti e li classificano. Viene creato il frammento di codice pertinente dal contenuto dell’articolo della knowledge base, dal post della community o dal contenuto esterno e i risultati della ricerca e i filtri di ricerca pertinenti vengono visualizzati nella pagina dei risultati della ricerca.
La ricerca generativa è disponibile con tutti i piani Zendesk Suite e Knowledge e fornisce risposte generate dall'AI alle query di ricerca degli utenti nel centro assistenza in base ai contenuti. Quando la ricerca generativa è attivata, gli utenti possono visualizzare le risposte generate senza fare clic sui risultati della ricerca o analizzare gli articoli correlati. Tuttavia, gli utenti possono comunque fare clic sugli articoli per ulteriori informazioni.
La ricerca nel centro assistenza è un modo per cercare contenuti nel centro assistenza. Per informazioni sugli altri metodi di ricerca, consulta Informazioni sui metodi di ricerca nel centro assistenza.
Contenuti inclusi ed esclusi nei risultati della ricerca
Quando esegui una ricerca nel centro assistenza, questa viene eseguita in tutti gli articoli della knowledge base (primi 10.000 caratteri di ciascun articolo) nel centro assistenza nativo. La ricerca può includere anche:
- Articoli e post della community da altri centri assistenza nel tuo account, se sono abilitati più centri assistenza e la ricerca è stata configurata in modo da includere i risultati di tali centri assistenza. Consulta Abilitazione della ricerca in più centri assistenza.
- Contenuti da origini esterne, se la ricerca federata è abilitata e la ricerca è stata configurata in modo da includere i risultati da contenuti esterni. Consulta Informazioni sulla ricerca federata nel centro assistenza.
Articoli e post della community
Quando viene restituito un articolo, un post o un contenuto esterno, il motore di ricerca tenta di trovare un frammento nel corpo del documento che corrisponda alla ricerca. Se non esiste alcuna corrispondenza nei commenti o nel corpo del documento, viene restituito un estratto dell’inizio del corpo del documento. In caso di corrispondenza, il motore di ricerca suddivide l’articolo in frasi e classifica ogni frase in base al numero di corrispondenze. Il punteggio viene quindi normalizzato in base alla lunghezza del frammento per garantire che i frammenti non siano troppo piccoli.
La dimensione predefinita del frammento per un risultato della ricerca è di 120 caratteri, anche se i risultati possono variare leggermente in quanto il motore di ricerca dei frammenti cerca sempre di restituire un frammento che includa una frase completa.
Nella ricerca possono essere inclusi anche gli elementi seguenti:
- Contenuti riservati: solo gli utenti autorizzati ad accedere ai contenuti riservati li vedranno nei risultati della ricerca.
- Nuovi contenuti: quando aggiungi o aggiorni dei contenuti, di solito sono necessari solo alcuni minuti prima che siano indicizzati e disponibili per la ricerca.
- Commenti: i commenti di articoli e post sono inclusi nei risultati della ricerca del centro assistenza. I commenti appariranno nei risultati della ricerca, a condizione che il frammento dei risultati della ricerca appaia nel commento. Se vi sono più corrispondenze nei commenti di un post della community, l’algoritmo sceglierà il frammento di commento più pertinente.
- Hyperlink: gli URL all’interno del corpo del documento e il testo del link sono inclusi nei risultati della ricerca del centro assistenza.
Questi elementi non sono inclusi nella ricerca:
- Allegati: i contenuti negli allegati degli articoli non sono inclusi nelle ricerche del centro assistenza.
- Le mie attività: la ricerca in Le mie attività è limitata ai ticket e, in particolare, ai ticket a cui hai accesso. Non includono gli articoli.
Contenuti esterni
Se sono disponibili contenuti esterni, il titolo del contenuto esterno viene visualizzato insieme a un link per aprirlo in una nuova scheda del browser e a un frammento dal corpo del documento corrispondente alla ricerca. Se non esiste alcuna corrispondenza nel corpo del documento, viene restituito un estratto dell’inizio del corpo del documento.
I tipi di origine dei contenuti esterni e i relativi filtri vengono definiti durante la configurazione del crawler di ricerca o durante la configurazione dell’API di ricerca federata. Consulta Informazioni sulla ricerca federata nel centro assistenza.
Punteggio di pertinenza nei risultati della ricerca
I risultati classificati di una ricerca sono basati sui punteggi di pertinenza e vengono mostrati agli utenti in funzione di tali punteggi, in ordine decrescente.
I punteggi di pertinenza sono indicati da una media ponderata dei punteggi per ciascun campo. Un campo è una parte di un record che rappresenta un elemento di dati. Di seguito sono riportati alcuni esempi di punteggio di pertinenza:
- Le corrispondenze in un campo di titolo di articolo o post ottengono punteggi più alti rispetto alle corrispondenze in altri campi.
- Le corrispondenze nelle etichette di articoli ottengono un punteggio più alto rispetto alle corrispondenze nel campo di corpo.
La tabella seguente elenca le valutazioni correnti dei campi:
| Campo | Valutazioni per articoli in KB | Valutazioni per i post della community | Valutazioni per i contenuti esterni |
|---|---|---|---|
| Titolo | 3 | 3 | 3 |
| Dettagli (corpo di un post della community) | N/D | 1 | N/D |
| Corpo | 1 | N/D | 1 |
| Etichette | 2,8 | N/D | N/D |
| Commento | 1 | 1 | N/D |
| Titolo sezione | 1,5 | N/D | N/D |
I punteggi di pertinenza sono determinati anche da un processo di analisi del testo che prende in considerazione i seguenti fattori:
- Corrispondenza esatta: risultati che corrispondono esattamente a una parola nella stringa di ricerca. Il punteggio ottenuto è più alto rispetto a una corrispondenza basata sullo stemming.
- Corrispondenza basata sullo stemming: risultati in cui una parola corrisponde in seguito allo stemming. Ad esempio, la forma plurale di una parola restituisce generalmente una corrispondenza con la forma singolare.
- Frequenza del termine: numero di corrispondenze restituite in un singolo campo. Maggiore è la frequenza, più alto è il punteggio.
- Lunghezza del campo: le corrispondenze nei campi più corti ottengono punteggi più alti rispetto ai risultati nei campi più lunghi. Ad esempio, se cerchi una singola parola e questa corrisponde a un titolo di una sola parola, la corrispondenza otterrà un punteggio più alto rispetto a quella in un titolo di articolo lungo che comprende molte parole.
- Boost di prossimità: il punteggio aumenta quando tutti i termini di ricerca sono uno vicino all’altro nello stesso campo. Ad esempio, se tutti i termini di ricerca sono inclusi nel titolo di un articolo, sono vicini gli uni agli altri e il risultato ha una maggiore rilevanza.
- Ottimizzazione frase: nelle query con più termini di ricerca, viene data preferenza all'ordine esatto delle parole. Ad esempio, quando si cerca “parcheggio grande”, i risultati che contengono “parcheggio grande” hanno un punteggio più alto rispetto ai risultati che contengono “grande parcheggio”.
- Lunghezza della query: per le query con uno o due termini di ricerca, l’algoritmo restituisce solo i documenti che contengono tutti i termini di ricerca. Per le query più lunghe, il documento deve contenere il 40% dei termini della query per diventare un risultato della ricerca.
- Quantità e qualità globali dei risultati pertinenti.
- Ricerca semantica: Knowledge ha iniziato a usare la ricerca semantica per migliorare la classifica e generare risultati di ricerca il più accurati possibile in base allo scopo e al contesto delle query di ricerca degli utenti. Consulta Informazioni sulla ricerca semantica e sul suo funzionamento.
Bonus per i risultati della ricerca
Oltre all’analisi del testo, accordiamo un’importanza maggiore ad alcune funzionalità di articoli e post. Ad esempio:
- Voti per gli articoli: gli utenti finali possono valutare gli articoli come “utili” o “inutili”, di modo che nel tempo un articolo possa avere un punteggio del tipo “10 utenti su 50 lo ritengono utile”. Agli articoli con una percentuale più alta di voti positivi assegniamo un bonus di modo che siano visualizzati più in alto nei risultati. Anche il numero complessivo di voti di un articolo ha la sua importanza. Ad esempio, un articolo con una valutazione 10 su 50 ha più peso di un articolo con una valutazione 10 su 100.
- Voti per i post della community (richiede Knowldege Professional o Enterprise): gli utenti finali possono valutare i post della community come "utili" o "inutili", esattamente come per gli articoli. La percentuale di voti positivi è un bonus che consente a un articolo di avere un punteggio migliore di quello che avrebbe altrimenti.
- Etichette (richiede Knowldege Professional o Enterprise): le etichette sono elementi che puoi usare per influenzare il punteggio di pertinenza dei tuoi articoli nei risultati della ricerca. Usa le etichette con attenzione per bilanciare i risultati delle ricerche nella Knowledge base.
Funzionalità di pertinenza supplementari
Ricerca fuzzy
La ricerca fuzzy è un processo in cui un articolo o un post è considerato pertinente a una query di ricerca, anche quando non esiste una corrispondenza esatta con i termini di ricerca in nessuno dei relativi campi. La ricerca fuzzy viene usata per proteggere gli utenti da errori di ortografia.
A differenza dello stemming, che rimuove suffissi e prefissi per arrivare alla radice di un termine di ricerca, la ricerca fuzzy usa la distanza di modifica per identificare i risultati della ricerca che contengono termini simili a quelli della query di ricerca. Ad esempio, se cerchi "segmento di utenti", il motore di ricerca restituirà anche i risultati contenenti "segmento di utenti".
La regola corrente per trovare corrispondenze approssimative è:
- I termini contenenti un massimo di due caratteri devono corrispondere esattamente
- I termini contenenti da tre a cinque caratteri possono contenere un errore ortografico
- I termini più lunghi di cinque caratteri possono contenere due errori ortografici
La ricerca fuzzy non è disponibile nelle lingue del centro assistenza giapponese, coreano e cinese.
Supporto linguistico ottimizzato
Per i contenuti scritti in determinate lingue, applichiamo ottimizzazioni specifiche.
Lo stemming è specifico della lingua. In inglese, il motore di ricerca sa che se cerchi il termine "films", vuoi anche i risultati che contengono la forma singolare "film". Regole simili si applicano a tutte le lingue.
Le parole non significative sono un altro fattore specifico della lingua. Queste sono le parole più comuni in una lingua che di solito vengono escluse dalla query di ricerca per evitare di restituire troppi risultati. Ad esempio, in inglese, “the” è una parola non significativa.
La ricerca nel centro assistenza prende in considerazione le regole di stemming e le parole non significative per un determinato numero di lingue che insieme rappresentano fino al 99% di tutte le ricerche eseguite dagli utenti finali.
Le ricerche sono ottimizzate nelle seguenti lingue: Arabo, bulgaro, birmano, cinese, danese, olandese, inglese, francese, tedesco, greco, hindi, indonesiano, italiano, giapponese, khmer, coreano, norvegese, persiano, portoghese, rumeno, russo, spagnolo, svedese e tailandese.
Per tutte le altre lingue viene usato il supporto di base per le ricerche.
Miglioramento dell’esperienza di ricerca per gli utenti finali
Esistono vari modi per migliorare l’esperienza di ricerca di un utente. Valuta la possibilità di cambiare il colore dell’evidenziazione dei risultati di ricerca nel tema personalizzato oppure usa i CSS per cambiare l’aspetto dell’evidenziazione delle parole chiave nei risultati di ricerca.
La dashboard di analisi delle ricerche fornisce informazioni dettagliate su ciò che cercano i tuoi clienti e sui casi per i quali non trovano risposte. Per aiutare gli utenti finali, puoi analizzare i dati delle ricerche e quindi intraprendere azioni per migliorare i risultati delle ricerche e i contenuti della Knowledge base. Vedi Analisi dei risultati delle ricerche nel centro assistenza.
Per accedere alla dashboard di Zendesk Knowledge
- Nel menu prodotti Zendesk, fai clic su Analisi dati.
- Nell’elenco delle dashboard, seleziona la dashboard Zendesk Knowledge.
- Fai clic sulla scheda Cerca.
Suggerimenti per migliorare l’esperienza di ricerca degli utenti finali
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Ricerca di più parole: usa le virgolette (") all’inizio e alla fine di ogni parola per trovare contenuti in cui sono presenti tutte quelle parole.
Ad esempio, "articolo" "titolo" "sezione" "autore" restituisce i contenuti in cui sono presenti tutte e quattro le parole, in qualsiasi ordine. Assicurati di inserire degli spazi tra i termini di ricerca, altrimenti la ricerca considera il testo come un’unica stringa.
La ricerca restituisce anche i contenuti che presentano versioni stemming di una parola (ad esempio, articoli). La ricerca non restituisce risultati quando i contenuti contengono solo le parole titolo e sezione, ad esempio.
Se racchiudi una parola tra virgolette singole ('), queste verranno ignorate. Se cerchi
'article' 'title' 'section' 'author', la ricerca restituisce contenuti che includono una qualsiasi delle parole titolo, articolo, sezione o autore (esattamente come se le avessi cercate senza virgolette). -
Ricerca di una frase: usa le virgolette (") all’inizio e alla fine di una frase per trovare contenuti in cui sono presenti tutte le parole di quella frase.
Ad esempio, "titolo articolo" restituisce tutti i contenuti che includono le parole titolo e articolo in quell’ordine. La ricerca restituisce anche i contenuti che presentano versioni stemming di quelle parole (ad esempio, articoli). La ricerca non restituisce risultati quando, ad esempio, i contenuti contengono solo la parola titolo.
Se racchiudi una frase tra virgolette singole ('), le virgolette singole verranno ignorate.
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Esclusione dei risultati contenenti determinate parole: usa l’operatore meno (-) davanti al termine di ricerca per trovare contenuti che non includono quella parola o frase.
Ad esempio, report bug -assistenza restituisce contenuti che includono le parole report e bug, ma esclude quelli che includono la parola assistenza dai risultati.
Nota: non ripetere la stessa parola dopo l’operatore meno (-). Ad esempio, la ricerca"cannot send -cannot set"ripete la parola “cannot”, pertanto non restituisce alcun risultato. Cerca invece"cannot send -set", in modo che la ricerca restituisca risultati escludendo gli articoli che contengono la frase “cannot set”. -
Combinazione di operandi per ricerche avanzate: puoi combinare gli operandi descritti sopra per trovare risultati molto specifici.
Ad esempio, "report bug" -assistenza restituisce i contenuti che includono sia le parole report che bug, ma non la parola assistenza.