Pengguna hari ini tenggelam dalam sejumlah besar maklumat, yang menjadikan pencarian maklumat yang mereka perlukan menjadi rumit. Perkaitan carian mengukur ketepatan maklumat yang diperlukan oleh individu berbanding dengan pertanyaan dan hasil carian mereka. Ia tidak penting untuk memberikan hasil tetapi untuk memberikan hasil mengikut tujuan carian pengguna. Oleh itu, perkaitan carian membantu memudahkan dan lancar bagi pengguna mendapatkan maklumat yang diperlukan. Perkaitan carian adalah penting bagi pemilik dan pemboleh enjin carian untuk membantu pengguna mereka mempamerkan hasil yang diingini.
Memahami Perkaitan Carian
Perkaitan carian mungkin kelihatan seperti metrik mudah yang mengukur hasil carian dengan pertanyaan carian. Tetapi terdapat interaksi beberapa faktor pembolehubah yang membantu menentukan kualiti dan tahap perkaitan.
Mendapatkan perkaitan dengan betul adalah sukar, tetapi melakukannya dengan betul untuk pengalaman pengguna carian yang lancar dan tidak dapat dilupakan. Lebih-lebih lagi, walaupun pengguna mengharapkan enjin carian atau tapak web memahami sepenuhnya niat carian mereka dalam sesedikit perkataan yang mungkin.
Menurut laporan Adsearch, 68% daripada pembeli tidak akan kembali ke tapak web jika mereka mempunyai pengalaman carian yang lemah.
Faktor yang mempengaruhi perkaitan carian termasuk:
Maksud Cari
Keupayaan untuk memahami perkara yang ingin diketahui oleh pencari. Adalah penting untuk menganalisis sama ada pertanyaan carian adalah transaksional, komersial atau bermaklumat.
Geolokasi
Ini mencari lokasi pencari dan sama ada hasil yang diberikan adalah berkaitan dengan pertanyaan carian mereka.
Kehampiran Kata Kunci
Kedekatan kata kunci dengan pertanyaan carian juga merupakan faktor penting. Ia membantu menentukan konteks carian, yang menjadi lebih penting daripada perkataan individu dalam kata kunci.
Walaupun ini adalah tiga faktor penting, yang lain ialah data sejarah pengguna, kekerapan carian dan peranti dari mana pertanyaan carian telah muncul.
Evolusi Perkaitan Carian
Perkaitan carian tidak diberi kepentingan pada zaman enjin carian primitif. Ini adalah apabila padanan kata kunci berdasarkan perkataan individu, pada masa perkaitan carian berada di peringkat permulaannya. Walau bagaimanapun, apabila Google muncul dalam gambar, ia mengubah permainan dengan pertama kali memperkenalkan Page Rank.
Google menukar mekanisme kedudukan halaman, yang sebelum ini terhad kepada kandungan. Ia membawa faktor seperti bilangan halaman di tapak web, kualiti kandungan, pautan ke halaman, dsb. Memandangkan perkaitan carian moden semakin terbentuk, algoritma Google dikemas kini dari semasa ke semasa untuk memperhalusi algoritma mereka.
Maju pantas ke hari ini, di mana Google dan banyak enjin carian lain menggunakan kecerdasan buatan, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan algoritma pemadanan saraf untuk pemahaman yang lebih terperinci tentang istilah carian pengguna.
Pada masa ini, Google menggunakan BERT untuk memahami istilah carian pengguna dengan lebih baik dan memberikan hasil yang berkaitan.
Kemajuan Teknologi dalam Perkaitan Carian
Sistem perkaitan carian zaman moden didorong oleh pelbagai teknologi dan teknik yang menakjubkan.
Kekerapan Jangka-Kekerapan Dokumen Songsang (TF-IDF)
TF-IDF ialah teknik lama, tetapi masih relevan. Ia menyemak kepentingan istilah dalam dokumen dengan mengenal pasti kekerapannya merentas berbilang dokumen. Akibatnya, istilah yang biasa digunakan dibezakan daripada istilah unik.
mesin Pembelajaran
Enjin carian telah mula menyepadukan model pembelajaran mesin untuk memberikan hasil yang berkaitan kepada pertanyaan. Sistem ini terus mengemas kini model mereka dengan menganalisis corak untuk memperhalusi ramalan dan memberikan hasil yang lebih baik.
Pencarian Semantik
Dengan keupayaan carian semantik, enjin carian boleh menguraikan maksud di sebalik pertanyaan carian. Carian semantik mengambil kira konteks, sinonim dan niat untuk memberikan hasil.
Pemprosesan Bahasa Asli
Dengan NLP, enjin carian boleh lebih memahami bahasa manusia dalam bentuk semula jadinya. Pertanyaan carian dalam bentuk suara dan perbualan boleh membantu enjin carian memahami kerumitan pertuturan seseorang.
Dengan bantuan teknologi dan sistem ini, carian di web telah menjadi lebih interaktif dan lebih mudah.
Perkaitan Carian dalam E-dagang
Pengoptimuman carian adalah penting dalam eDagang, terutamanya dengan kepelbagaian produk dan perkhidmatan yang hadir hari ini. Dengan bilangan pembeli dalam talian yang semakin meningkat dari hari ke hari, perkaitan carian diperlukan untuk kemudahan pembeli dan pengalaman pengguna yang memuaskan.
Julat Produk
Setiap kategori yang kami ada mempunyai berbilang produk dan perkaitan carian membantu memastikan pertanyaan carian untuk baju polo tidak menjana hasil untuk baju-t, baju kolar, flanel, dsb.
Gelagat Pembelian
Platform eCommerce telah mula memahami niat pengguna, sama ada mereka melihat produk untuk membeli atau meneroka pilihan mereka.
Harga dinamik
Syarikat penerbangan memberikan contoh harga dinamik yang terbaik, di mana harga tiket berubah mengikut tempat duduk yang tersedia, laluan, masa dalam setahun, dll. Platform e-Dagang menggunakan corak yang sama apabila stok berubah dan harga di sepanjang rantaian bekalan berubah-ubah.
peribadi
Platform eCommerce menyediakan cadangan produk yang diperibadikan kepada pelanggan mereka berdasarkan pembelian dan gelagat pembelian mereka sebelum ini.
Perkaitan carian telah menjadi faktor pembezaan utama hari ini kerana platform eDagang berkembang mengikut keperluan pengguna. Dengan pembangunan selanjutnya, kami boleh mengharapkan perkaitan carian untuk membantu platform e-Dagang menjana hasil yang lebih baik.
Masa Depan Perkaitan Carian
Alexa, Siri dan Google Voice Assistant adalah antara generasi seterusnya perkembangan dalam perkaitan carian dan cara pengguna berinteraksi dengan web. Sistem ini adalah pakar dalam memahami pertuturan semula jadi dan berinteraksi seperti seseorang. Tetapi bukan itu sahaja; sistem berdaya suara ini telah belajar memahami konteks pertanyaan pelanggan dengan memahami konteks, niat dan emosi. Melangkah ke hadapan, kami boleh menjangkakan penggabungan NLP dan pembelajaran mesin yang lebih kukuh kerana interaksi dengan peranti pintar akan menjadi lebih lancar dan intuitif.
Kesimpulan
Di mana perkaitan carian adalah amat penting, analisis data adalah sama pentingnya untuk sebarang jenis tapak web, enjin carian atau organisasi. Dengan data yang tepat, anda boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan dalam perkaitan carian. Temui caranya Saip boleh membantu organisasi meningkatkan keupayaan mereka dengan carian dengan perkhidmatan analisis data, pengisihan dan anotasi berkualiti tinggi.
