Os usuários hoje estão submersos em grandes quantidades de informações, o que torna complexo encontrar as informações de que precisam. A relevância da pesquisa mede a precisão das informações que um indivíduo requer em relação à consulta e aos resultados da pesquisa. Não é importante fornecer resultados, mas fornecer resultados de acordo com a intenção de pesquisa do usuário. Portanto, a relevância da pesquisa ajuda a tornar mais fácil e contínuo para um usuário obter as informações necessárias. A relevância da pesquisa é crucial para proprietários e ativadores de mecanismos de pesquisa para ajudar seus usuários a exibir os resultados desejados.
O que é relevância de pesquisa?
Ao pesquisar algo on-line, você deseja que os resultados correspondam ao que procura. É disso que se trata a relevância da pesquisa. É como ter um funcionário de loja prestativo que entende exatamente o que você precisa.
Imagine que você está comprando um tênis vermelho. Com boa relevância de pesquisa, os principais resultados mostrarão diferentes tênis vermelhos. Mas com uma relevância de pesquisa ruim, você poderá ver tênis azuis, sandálias vermelhas ou até itens totalmente não relacionados, como chapéus vermelhos.
A capacidade de compreender e interpretar a intenção do usuário é uma marca registrada de um sistema de pesquisa robusto. Ao aproveitar técnicas avançadas, como processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, os mecanismos de pesquisa podem compreender melhor o contexto e o significado por trás da consulta de um usuário, entregando, em última análise, resultados mais precisos e satisfatórios.
A evolução da relevância da pesquisa
Como você pode determinar se seu mecanismo de pesquisa está funcionando corretamente? Dito de outra forma, como você pode ter certeza de que os resultados fornecidos são eficazes para manter os clientes engajados, em vez de fazer com que eles saiam?
Um método altamente eficaz para avaliar o desempenho do seu mecanismo de pesquisa é realizar uma avaliação de relevância humana. O processo envolve a seleção de um conjunto representativo de vários milhares ou mais de consultas de pesquisa que seu site provavelmente receberá e o registro dos principais resultados de pesquisa para cada consulta. Posteriormente, um grupo de avaliadores humanos é encarregado de avaliar a qualidade dos resultados da pesquisa com base num critério simples de sua utilidade. A definição específica do que constitui um resultado útil é determinada por você e seus avaliadores humanos. Essa abordagem fornece um meio rápido de estabelecer uma compreensão básica da qualidade do seu mecanismo de pesquisa.
Diferentes tipos de serviços de relevância de pesquisa
As empresas de rotulagem de dados fornecem diversos serviços para aumentar a relevância da pesquisa, sendo o mais comum a avaliação dos resultados da pesquisa. Neste processo, a avaliação da relevância humana envolve avaliar se um resultado de pesquisa específico é pertinente para uma determinada consulta de pesquisa.
Tipos de serviços de medição de relevância de pesquisa
Historicamente, a relevância da pesquisa dependia muito da frequência com que as palavras-chave apareciam em uma página da web. No entanto, a relevância da pesquisa moderna coloca um foco mais forte na precisão e na compreensão contextual. A avaliação dos resultados da pesquisa pode ser realizada através dos seguintes métodos:
A avaliação dos resultados da pesquisa pelo avaliador serve como uma contribuição valiosa para o algoritmo do mecanismo de pesquisa, levando, em última análise, a resultados mais precisos e relevantes sendo priorizados no topo da lista de pesquisa.
Aumentando a relevância da pesquisa no comércio eletrônico por meio de técnicas de rotulagem de dados
As técnicas de rotulagem de dados desempenham um papel crucial na melhoria da relevância da pesquisa no setor de comércio eletrônico. Esses métodos envolvem anotar e categorizar dados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina, permitindo-lhes compreender e interpretar melhor as consultas de pesquisa. Algo comum técnicas de rotulagem de dados usadas no comércio eletrônico a relevância da pesquisa inclui:
- Análise de sentimentos: Os anotadores rotulam as avaliações e comentários dos clientes com base no sentimento expresso (positivo, negativo ou neutro), ajudando os mecanismos de pesquisa a compreender as opiniões dos produtos e priorizar os resultados de acordo.
- Marcação de imagem: Os rotuladores anotam imagens de produtos com palavras-chave, atributos e categorias relevantes, permitindo que os mecanismos de pesquisa melhorem os recursos de pesquisa visual e forneçam resultados mais precisos com base no conteúdo da imagem.
- Reconhecimento de Entidade Nomeada: Os rotuladores identificam e marcam entidades específicas em títulos de produtos, descrições e avaliações de clientes, como nomes de marcas, modelos de produtos ou recursos principais, aprimorando a capacidade do mecanismo de pesquisa de fornecer resultados direcionados.
- Classificação de intenção: Os anotadores categorizam as consultas de pesquisa em diferentes categorias de intenção, como pesquisa de produto, comparação de preços ou pronto para compra, ajudando os mecanismos de pesquisa a entender o propósito do usuário e a fornecer resultados relevantes.
- Processamento de linguagem natural: Os anotadores contribuem para o treinamento de modelos de PNL rotulando dados de texto, identificando relações sintáticas e semânticas e resolvendo ambiguidades, permitindo que os mecanismos de pesquisa interpretem melhor as consultas em linguagem natural e forneçam resultados mais precisos.
O futuro da relevância da pesquisa
O futuro da relevância da pesquisa no comércio eletrônico deverá transformar a maneira como os consumidores descobrem e compram produtos online. À medida que os mecanismos de pesquisa se tornam mais sofisticados e intuitivos, eles compreenderão melhor a intenção do usuário e fornecerão resultados altamente personalizados. Pesquisa visual e pesquisa por voz tornará mais fácil para os clientes encontre produtos usando imagens e linguagem natural, enquanto as recomendações baseadas em IA oferecerão sugestões inteligentes baseadas em dados do usuário e tendências em tempo real. Para se manterem competitivos, os retalhistas online terão de otimizar os dados dos seus produtos e concentrar-se em fornecer experiências de pesquisa centradas no utilizador que atendam às crescentes necessidades dos consumidores digitais.
Eleve a relevância da sua pesquisa com Shaip
Todo bom modelo de IA precisa de dados de treinamento de alto nível. Saip fornece serviços de rotulagem de dados há mais de 10 anos e temos pessoas qualificadas e conhecimento para configurar essa base importante.
Nós realmente nos preocupamos em garantir que os dados sejam de boa qualidade, e isso é uma grande parte da forma como verificamos se as pesquisas estão funcionando bem. Usamos as ferramentas mais recentes para etiquetagem e seguimos as melhores regras de segurança para garantir que os resultados de pesquisa da sua empresa sejam corretos. E se precisar de nós, estamos a apenas um telefonema de distância.
