Guide ha iniziato a usare la ricerca semantica come un modo 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 informazioni su come determinare se la ricerca semantica è abilitata e sull’aspetto del 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 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. Nello specifico, le tecnologie di apprendimento automatico 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 in Guide si basa storicamente sulle corrispondenze di parole chiave tra le query e i 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 in vettori (una rappresentazione numerica) le query e gli articoli del centro assistenza e misurare la distanza tra loro. Gli articoli più vicini nello spazio vettoriale sono considerati più simili in base al modello linguistico. Il modello linguistico è stato addestrato su molti esempi di testo e attraverso questi esempi ha imparato a interpretare con precisione il significato di un testo.
Quando si usa la ricerca semantica, il motore di ricerca aumenta la pertinenza delle corrispondenze semanticamente migliori. I contenuti più pertinenti, in base allo scopo e al contesto della query di ricerca, vengono spostati 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 di 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 di qualità della ricerca come la valutazione reciproca media (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 presenta 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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