A central de ajuda faz uma pesquisa de texto completo nos artigos da base de conhecimento e nas publicações da comunidade e, se a pesquisa agrupada estiver ativada e configurada, em conteúdo externo, como blogs ou sites.
Quando um usuário insere uma consulta de pesquisa na central de ajuda, os algoritmos de pesquisa começam a funcionar, procurando indicadores dos resultados mais relevantes e classificando-os. O trecho relevante do conteúdo do artigo da base de conhecimento, da publicação na comunidade ou do conteúdo externo é criado, e os resultados e os filtros pertinentes da pesquisa são exibidos na página de resultados.
A pesquisa generativa está disponível com todos os planos do Zendesk Suite e fornece respostas geradas por IA para consultas de pesquisa dos usuários em sua central de ajuda com base no seu conteúdo. Quando a pesquisa generativa é ativada, os usuários podem visualizar as respostas geradas sem clicar nos resultados da pesquisa ou ter que ler os artigos relacionados. No entanto, os usuários ainda podem clicar facilmente nos artigos para obter mais informações.
A pesquisa na central de ajuda é uma forma de pesquisa de conteúdo da sua central de ajuda. Para obter informações sobre outros métodos de pesquisa, consulte Noções básicas sobre métodos de pesquisa na central de ajuda.
Conteúdo incluído e excluído nos resultados de pesquisa
Quando você faz uma pesquisa na central de ajuda, a pesquisa é feita em todos os artigos da base de conhecimento (os primeiros 10.000 caracteres de cada artigo) da sua central de ajuda nativa. Sua pesquisa também pode incluir o seguinte:
- Artigos e publicações na comunidade de outras centrais de ajuda da sua conta, se várias centrais de ajuda estiverem ativadas e a pesquisa estiver configurada para incluir resultados dessas centrais de ajuda. Consulte Ativação da pesquisa em várias centrais de ajuda.
- Conteúdo de fontes externas, se a pesquisa agrupada estiver ativada e a pesquisa estiver configurada para incluir resultados de conteúdo externo. Consulte Sobre a pesquisa agrupada na central de ajuda.
Artigos e publicações na comunidade
Quando um artigo, publicação ou conteúdo externo é retornado, o mecanismo de pesquisa tenta encontrar um trecho do corpo do documento que corresponda à pesquisa. Se não houver correspondência no corpo ou nos comentários do documento, um resumo do início do corpo do documento é retornado. Se houver uma correspondência, o mecanismo de pesquisa divide o artigo ou a publicação em frases e classifica cada frase com base no número de correspondências. Então, o score é normalizado pelo comprimento do fragmento para assegurar que os fragmentos não sejam pequenos demais.
O tamanho padrão do trecho de um resultado de pesquisa é 120 caracteres, ainda que os resultados possam variar um pouco, uma vez que o mecanismo do trecho sempre tentará retornar um fragmento que inclua uma frase completa.
A pesquisa também pode incluir estes itens:
- Conteúdo restrito - somente usuários com permissão para acessar o conteúdo restrito veem os resultados da pesquisa.
- Novo conteúdo - quando você adiciona ou atualiza o conteúdo, demora apenas alguns minutos até que o conteúdo seja indexado e possa ser pesquisado.
- Comentários - comentários de publicação e artigo estão incluídos nos resultados de pesquisa da central de ajuda. Os comentários aparecerão nos resultados de pesquisa assim que o trecho do resultado de pesquisa corresponda ao comentário. Se houver várias correspondências de comentários dentro de uma publicação da comunidade, o algoritmo escolherá o trecho de comentário mais relevante.
- Hiperlinks - URLs no corpo do documento e texto vinculado são incluídos nos resultados de pesquisa da central de ajuda.
Estes itens não estão incluídos na pesquisa:
- Anexos - o conteúdo nos anexos do artigo não está incluso na pesquisa da central de ajuda.
- Minhas atividades - a pesquisa em Minhas atividades fica limitada aos tickets e, especificamente, aos que você tem acesso. Ela não inclui artigos.
Conteúdo externo
Se um conteúdo externo estiver disponível, o título do conteúdo externo será exibido junto com um link para abrir o conteúdo em uma nova aba do navegador e um trecho do corpo do documento que corresponde à pesquisa. Se não houver correspondência no corpo do documento, um resumo do início do corpo do documento será retornado.
Tipos e filtros de fonte do conteúdo externo são definidos na configuração do rastreador de pesquisa ou da API de pesquisa agrupada. Consulte Sobre a pesquisa agrupada na central de ajuda.
Noções básicas sobre o score de relevância nos resultados da pesquisa
Os resultados da pesquisa classificados são baseados nos scores de relevância e são exibidos aos usuários em ordem descendente dos scores.
Os scores de relevância são indicados por uma média ponderada por score de campo. Um campo é uma parte de um registro, representando um item de dados. A seguir estão alguns exemplos de pontuação de relevância:
- Correspondências em um artigo ou campo do título da publicação tem score maior do que as correspondências em outros campos.
- Correspondências de rótulos do artigo tem score maior que as correspondências no campo do corpo.
A tabela a seguir lista o peso atual dos campos:
| Campo | Peso para artigos da base de conhecimento | Peso para publicações na comunidade | Peso para conteúdo externo |
|---|---|---|---|
| Título | 3 | 3 | 3 |
| Detalhes (corpo de uma publicação na comunidade) | N/D | 1 | N/D |
| Corpo | 1 | N/D | 1 |
| Rótulos | 2,8 | N/D | N/D |
| Comentário | 1 | 1 | N/D |
| Título da seção | 1,5 | N/D | N/D |
Os scores de relevância também são impactados por um processo de análise de texto que considera os seguintes fatores:
- Correspondência exata - os resultados que correspondem exatamente a uma palavra na cadeia de caracteres de pesquisa. Esse score é maior do que uma correspondência derivada.
- Correspondência derivada - resultados nos quais uma palavra corresponde a uma derivação. Por exemplo, o plural de uma palavra geralmente corresponde à forma no singular.
- Frequência do termo - número de correspondências retornado em um único campo. A frequência maior do termo aumenta o score.
- Comprimento do campo - correspondências em campos menores têm score maior do que os resultados em campos maiores. Por exemplo, se você tem uma pesquisa de uma única palavra que corresponde a um título com uma só palavra, o score será maior do que um resultado em um título de artigo longo com muitas palavras.
- Impulso por proximidade - o score é aumentado quando todos os termos de pesquisa estão próximos no mesmo campo. Por exemplo, se todos os termos de pesquisa estão inclusos em um título de artigo, isso os deixa próximos e fornece maior relevância ao resultado.
- Impulso por frase - em consultas com vários termos, a preferência é para a ordem exata das palavras. Por exemplo, quando se faz a pesquisa por “boa noite”, os resultados contendo “boa noite” terão classificação mais alta do que os resultados que contêm “noite boa”.
- Comprimento da consulta - para consultas de uma e duas palavras, o algoritmo retorna somente documentos que correspondem a todas as palavras de pesquisa. Para pesquisas mais longas, 40% dos termos de consultas precisam estar presentes em um documento para que ele se torne um resultado de pesquisa.
- Qualidade e quantidade gerais dos resultados relevantes.
- Pesquisa semântica - o Conhecimento usa pesquisa semântica para melhorar a classificação e gerar os resultados de pesquisa mais precisos possíveis com base na intenção e no contexto das consultas de pesquisa dos usuários. Consulte Sobre pesquisa semântica e como ela funciona.
Noções básicas sobre o impulso nos resultados de pesquisa
Além da análise de texto, também damos peso adicional a determinados recursos de artigos e publicações. Entre elas:
- Votos de artigo - os usuários finais podem classificar os artigos como "úteis" ou "não úteis" para que, ao longo do tempo, um artigo possa ter um score do tipo "10 de 50 usuários acharam esse artigo útil". Os artigos com uma porcentagem maior de votos positivos recebem um impulso para que tenham uma posição melhor nos resultados do que teriam. Quanto mais votos gerais um artigo tem, mais peso. Por exemplo, um artigo com um índice de 10 de 50 tem mais peso do que um com 10 de 100.
- Votos em publicações na comunidade (requer Conhecimento Professional ou Enterprise) - os usuários finais podem classificar as publicações na comunidade como “úteis” ou “não úteis”, da mesma forma que fazem com os artigos. A porcentagem de votos positivos funciona como um impulsionador e faz com que uma determinada publicação tenha uma classificação maior do que teria de outra forma.
- Rótulos (requer Conhecimento Professional ou Enterprise) - os rótulos são elementos que você pode usar para influenciar o score de relevância de seus artigos nos resultados de pesquisa. Considere usar os rótulos cuidadosamente para equilibrar seus resultados de pesquisa da base de conhecimento.
Outros recursos de relevância
Correspondência difusa
Correspondência difusa é um processo em que uma publicação ou um artigo é considerado relevante para uma consulta de pesquisa mesmo quando não há uma correspondência exata com os termos de pesquisa em seus campos. A correspondência difusa é usada para proteger os usuários dos erros de grafia.
Diferente da derivação (que remove sufixos e prefixos para obter a raiz do termo de pesquisa), a correspondência difusa usa a distância de edição para identificar os resultados de pesquisa que contêm termos parecidos com os termos de pesquisa. Por exemplo, se você pesquisar “segmemto de usuário”, o mecanismo de pesquisa irá retornar resultados que contêm “segmento de usuário”.
A regra atual para encontrar correspondências aproximadas é:
- Termos com no máximo dois caracteres devem ter correspondência exata
- Termos que contêm de três a cinco caracteres podem ter um erro de digitação
- Termos com mais de cinco caracteres podem ter dois erros de digitação
A correspondência difusa não está disponível nos idiomas da central de ajuda em japonês, coreano e chinês.
Suporte a idiomas otimizado
Para conteúdo escrito em certos idiomas, aplicamos otimizações específicas.
A derivação é específica do idioma. Em português, o mecanismo de pesquisa sabe que se você pesquisar o termo “filmes”, também irá querer os resultados que contenham a modo singular “filme”. Regras similares se aplicam a todos os idiomas.
As palavras irrelevantes são outro fator específico ao idioma. As palavras irrelevantes são palavras comuns de um idioma que são normalmente excluídas da consulta de pesquisa para evitar que haja muitos resultados. Por exemplo, em português, o artigo definido “o” é classificado como uma palavra irrelevante.
A pesquisa da central de ajuda conhece as regras de derivação e as palavras irrelevantes de diversos idiomas que no total correspondem a 99% de todas as pesquisas feitas pelos usuários finais.
As pesquisas são otimizadas nos idiomas a seguir: árabe, búlgaro, birmanês, chinês, dinamarquês, holandês, inglês, francês, alemão, grego, híndi, indonésio, italiano, japonês, khmer, coreano, norueguês, persa, português, romeno, russo, espanhol, sueco e tailandês.
Todos os demais idiomas se beneficiam do suporte de pesquisa básica.
Melhoria da experiência de pesquisa para usuários finais
Há diversas maneiras de melhorar a experiência de pesquisa do usuário. Considere alterar a cor do destaque dos resultados de pesquisa no seu tema personalizado ou use CSS para alterar a aparência dos destaques de palavras-chave em seus resultados de pesquisa.
A análise de pesquisa oferece uma visão do que os seus clientes estão procurando e onde eles não estão conseguindo encontrar respostas. Para que os usuários finais tenham mais êxito, é possível analisar os dados de pesquisa e, então, agir para melhorar os resultados de pesquisa e seu conteúdo da base de conhecimento. Consulte Análise dos resultados de pesquisa da central de ajuda.
Como acessar o painel Conhecimento do Zendesk
- Na bandeja de produtos Zendesk, clique em Análise.
- Na lista de painéis, selecione o painel Conhecimento do Zendesk.
- Clique na aba Pesquisa.
Fornecimento de dicas para que seus usuários finais encontrem conteúdo mais facilmente
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Pesquisa por diversas palavras: Use aspas duplas (") ao redor de cada palavra para encontrar conteúdo que contenha todas elas.
Por exemplo,
"article" "title" "section" "author"retorna conteúdo que contém todas as palavras em qualquer ordem. Separe cada palavra com um espaço, caso contrário, a pesquisa lê o texto como uma cadeia de caracteres única.Você verá resultados se houver uma versão derivada de uma palavra (por exemplo, articles). Nos resultados, você não verá conteúdo que contenha apenas as palavras title e section, por exemplo.
Se você usar aspas simples ('), elas são ignoradas. Se você pesquisar por
'article' 'title' 'section' 'author', verá resultados de conteúdo contendo qualquer uma das palavras title ou article ou section ou author (como em uma pesquisa sem as aspas simples). -
Pesquisa por uma frase: use aspas duplas (") ao redor de uma frase para encontrar conteúdo que contenha todas as palavras nessa frase.
Por exemplo,
"article title"retorna todo o conteúdo que contenha as palavras title e article, nessa ordem. Você também verá resultados de versões derivadas de uma palavra (por exemplo, articles). Nos resultados, você não verá conteúdo que contenha apenas a palavra title, por exemplo.se você usar aspas simples (') ao redor da frase, elas são ignoradas.
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Exclusão de resultados contendo algumas palavras: use o operador de subtração (-) na frente do termo de pesquisa para encontrar conteúdo que não contenha essa palavra ou frase.
Por exemplo, bugs de relatório -suporte retorna conteúdo contendo as palavras relatório e bugs, mas exclui os que contenham a palavra suporte do conjunto de resultados.
Observação: não repita a mesma palavra após um operador de subtração (-). Por exemplo, a pesquisa"cannot send -cannot set"repete a palavra “cannot” e, portanto, não retornará nenhum resultado. Em vez disso, pesquise"cannot send -set", de modo que a pesquisa retornará resultados excluindo os artigos que contêm a frase “cannot set”. -
Combinação de operadores para pesquisa avançada: você pode combinar operadores para encontrar um conjunto específico de resultados.
Por exemplo, “bugs de relatório” -suporte retorna resultados de conteúdo contendo as palavras relatórios e bugs, mas que não contém a palavra suporte.