Guide ha iniziato a usare la ricerca semantica per generare risultati di ricerca il più accurati possibili in base allo scopo e al contesto delle query di ricerca degli utenti. A differenza dei metodi di ricerca che trovano corrispondenze letterali alle parole chiave, la ricerca semantica coglie il significato delle query di ricerca, aiutando gli utenti finali e gli agenti a cercare e individuare i contenuti senza conoscere le esatte parole chiave da usare.
Per capire se la ricerca semantica è abilitata e come appare il piano di implementazione, consulta Informazioni sul piano di implementazione della ricerca semantica.
Che cos'è la ricerca semantica?
La ricerca semantica usa l’intelligenza artificiale (AI) per elaborare e comprendere appieno il significato e lo scopo del linguaggio usato nelle query di ricerca, in modo simile a come farebbe un essere umano. In particolare, le tecnologie di apprendimento automatico (ML) e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) interagiscono nella ricerca semantica per aiutare il motore di ricerca a comprendere lo scopo dell’utente quando invia una query di ricerca. Comprendere ciò che l’utente sta effettivamente cercando, indipendentemente dalle parole chiave che usa, aiuta il motore di ricerca a restituire e classificare i risultati più pertinenti.
Ad esempio, con la ricerca semantica, gli utenti finali e gli agenti possono porre domande in linguaggio naturale invece di preoccuparsi delle parole chiave da usare per ottenere i risultati migliori. I nuovi agenti possono chiedere "come posso iniziare a usare Guide?" invece di pensare alle migliori parole chiave o alla sequenza di parole chiave da usare nella loro query. Con la ricerca semantica, possono inserire la domanda nel modo più appropriato per loro e vedere comunque gli articoli più pertinenti in cima ai risultati.
Come funziona la ricerca semantica
La ricerca di Guide si è basata storicamente sulle corrispondenze di parole chiave tra query e contenuti (ad esempio, articoli, post della community o record esterni). Tuttavia, non catturava il “significato” o la semantica di una query. La ricerca semantica, invece, implementa l’elaborazione del linguaggio naturale per comprendere il contenuto della query di ricerca e del contenuto. Questo aiuta il motore di ricerca a identificare schemi complessi che altrimenti non sarebbero rilevati. In molti casi, la ricerca semantica è in grado di trovare risultati pertinenti anche quando non esiste una forte sovrapposizione di parole tra la query e il contenuto indicizzato.
Basandosi sui modelli linguistici, la ricerca semantica può tradurre le query e gli articoli del centro assistenza in vettori (una rappresentazione numerica) e misurare la distanza tra loro. Gli articoli più vicini nello spazio vettoriale sono considerati più simili dal modello linguistico. Il modello linguistico è addestrato su molti esempi di testo e attraverso questi esempi ha imparato a interpretare accuratamente il significato del testo.
Quando si usa la ricerca semantica, il motore di ricerca aumenta la pertinenza delle corrispondenze semanticamente migliori. In questo modo, il contenuto più pertinente, in base allo scopo e al contesto della query di ricerca, viene spostato in cima ai risultati della ricerca. Ogni volta che viene eseguita una ricerca, i risultati della ricerca vengono classificati non solo in base alle corrispondenze delle parole chiave, ma anche in base alle corrispondenze semantiche.
In che modo Guide usa la ricerca semantica per migliorare l’esperienza di ricerca
La ricerca semantica offre un’esperienza di ricerca più intuitiva che consente ai visitatori del centro assistenza di cercare in base ai termini che preferiscono. Da quando Guide ha iniziato a incorporare la ricerca semantica, è stato osservato un aumento delle metriche della qualità della ricerca come il ranking reciproco medio (MRR) e la percentuale di clic (CTR). In particolare, l’MRR migliora in media del 7% con questa prima iterazione della ricerca semantica per i centri assistenza in inglese Zendesk. Sono state osservate anche altre ricerche con clic.
Migliorando la pertinenza della ricerca e classificando i risultati più pertinenti in cima, la ricerca semantica produce i seguenti miglioramenti nel centro assistenza:
- Gli utenti finali possono trovare più facilmente le informazioni che cercano, aumentando il potere di differimento del centro assistenza.
- Gli agenti possono essere più efficienti in quanto trovano le risposte più rapidamente.
Il grado di impatto della ricerca semantica dipende dal comportamento di ricerca dell’utente. La ricerca semantica offre vantaggi particolarmente positivi per le query di ricerca più lunghe, ma migliora comunque la pertinenza per tutti i tipi di ricerca.
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