Скромная поисковая система прошла долгий путь с момента ее создания в начале 1990-х годов. Тем не менее, только недавно он предпринял серьезные шаги в направлении предоставления гораздо более детальных и актуальных ответов с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и обработки естественного языка (НЛП).
Включение возможностей ИИ в поисковые системы создает семантический поиск. Поиски больше не основаны на ключевых словах и их словарных определениях: семантический поиск означает понимание намерений, стоящих за запросом, и представление знаний способом, подходящим для осмысленного поиска, согласно Towards Data Science.
Семантический поиск использует машинное обучение для извлечения уроков из результатов прошлых запросов, чтобы еще больше отточить и повысить точность и релевантность. НЛП позволяет искателю сформулировать свои запросы в разговорной манере, как если бы он разговаривал с человеком. Это позволяет им тратить меньше времени на обдумывание лучших ключевых слов, связанных с определенным поиском.
В отличие от своего предшественника на основе ключевых слов, семантический поиск может обрабатывать данные из различных источников, включая электронную почту, социальные сети, документы, PDF, изображения, видео и аудио. Это значительно расширяет возможности искателя, позволяя ему использовать все имеющиеся у него материалы, чтобы найти то, что он ищет.
Давайте углубимся в потенциал семантического поиска для бизнеса по всем направлениям.
Семантический поиск — выгодное вложение для организаций
Нет такой организации, которая не выиграла бы от получения более быстрых, точных и качественных результатов. Исключая ненужную информацию и предоставляя только самые точные ответы, семантический поиск способствует меньшему поиску и большему количеству открытий.
Например, предположим, что подводный сварщик ищет оборудование для выполнения работ на нефтяной платформе глубиной 1500 футов в Мексиканском заливе. Поиск по ключевым словам не позволит понять многогранный характер этой работы и может дать только результаты, связанные со сваркой. Семантический поиск позволит понять контекст такого проекта и понять, что искатель в первую очередь водолаз, а уже потом сварщик. Он предложит соответствующие результаты, такие как гипербарическая камера, и примет во внимание такие факторы, как условия труда и водные потоки.
Семантический поиск может обеспечить другие бизнес-преимущества, сочетая НЛП с удобным интерфейсом, что позволяет любому взаимодействовать и сразу же находить нужные результаты. Быстрый доступ к точным результатам помогает принимать обоснованные решения и повышает производительность в компаниях любого размера. Семантический поиск также может объединять неструктурированные данные из различных источников для извлечения информации, которая помогает стимулировать рост и развитие бизнеса.
Где мы уже видели семантический поиск?
Неудивительно, что Google использует семантический поиск для улучшения взаимодействия с пользователем с 2013 года, когда было выпущено обновление Hummingbird. В этом обновлении к его возможностям был добавлен «диалоговый поиск», то есть учитывается контекст всего запроса, а не отдельные слова.
В 2015 году Google запустил RankBrain, систему машинного обучения, которая также стремится понять намерения пользователей, стоящие за поисковыми запросами. RankBrain представляет собой шаг вперед, поскольку его алгоритм учится, анализируя наиболее эффективные результаты поиска, определяя наиболее точный ответ на поиск, даже если он не содержит точных слов, используемых в запросе.
Интернет-магазин Zappos недавно реализовал семантический поиск на своем веб-сайте, чтобы пользователи сайта могли быстро и легко находить именно то, что им нужно. Главный специалист по данным компании объяснил, что технология не только понимает контекст поискового запроса, но и адаптирует результат к прошлым поисковым данным каждого клиента. Таким образом, Zappos может индивидуально обслуживать каждого из своих клиентов с наиболее важными для них результатами.
По мере того, как ценность семантического поиска становится все более очевидной, организации во всем мире будут все чаще использовать такие платформы, как Microsoft Azure и AWS Comprehend, которые позволяют им использовать эту технологию, не вкладывая средств в ее создание самостоятельно.
Что следует учитывать перед внедрением семантического поиска?
Хотя семантический поиск, несомненно, обеспечит рентабельность инвестиций для предприятий, которые внедряют и используют его с четкой целью, все же есть некоторые вещи, которые необходимо учитывать. Для беспрепятственного внедрения предприятию необходимо иметь четкое представление о том, какие результаты оно ищет, а затем обязательно предоставить поисковой системе соответствующие данные в нужном количестве.
Эффективное использование семантического поиска также означает разрушение любых хранилищ данных, которые возникают в организации, чтобы гарантировать, что никакая важная информация не будет упущена. Убедившись, что сотрудники имеют доступ к необходимым данным и что существует надлежащее техническое планирование, организации смогут обучить свою семантическую поисковую систему для получения наиболее информированных и точных результатов.
Может показаться, что семантический поиск — хорошо отработанная технология, но на самом деле до нее еще далеко. Но это не означает, что мы должны ждать, пока все его возможности не будут реализованы, чтобы начать использовать его многочисленные преимущества: благодаря семантическому поиску компании всех типов могут способствовать более быстрому и более информированному принятию решений, улучшать взаимодействие с пользователем и, в конечном итоге, стимулировать их нижняя линия вперед.
