오늘날 사용자는 방대한 양의 정보에 잠겨 있어 필요한 정보를 찾는 것이 복잡합니다. 검색 관련성은 개인이 검색 쿼리 및 결과에 대해 필요로 하는 정보의 정확성을 측정합니다. 결과를 제공하는 것이 중요한 것이 아니라 사용자의 검색 의도에 따라 결과를 제공하는 것이 중요합니다. 따라서 검색 관련성은 사용자가 필요한 정보를 더 쉽고 원활하게 얻을 수 있도록 도와줍니다. 소유자와 검색 엔진 지원자는 사용자가 원하는 결과를 보여줄 수 있도록 검색 관련성을 중요하게 생각합니다.
검색 관련성이란 무엇입니까?
온라인에서 무언가를 검색할 때 원하는 내용과 일치하는 결과를 원합니다. 이것이 검색 관련성의 전부입니다. 이는 귀하에게 필요한 것이 무엇인지 정확히 이해하는 유용한 매장 직원을 갖는 것과 같습니다.
당신이 빨간색 테니스화를 쇼핑한다고 상상해 보세요. 검색 관련성이 높으면 상위 결과에 다양한 빨간색 테니스 신발이 표시됩니다. 그러나 검색 관련성이 좋지 않으면 파란색 운동화, 빨간색 샌들 또는 빨간색 모자와 같이 전혀 관련이 없는 항목도 표시될 수 있습니다.
사용자 의도를 이해하고 해석하는 능력은 강력한 검색 시스템의 특징입니다. 검색 엔진은 자연어 처리 및 기계 학습과 같은 고급 기술을 활용하여 사용자 쿼리 이면의 컨텍스트와 의미를 더 잘 파악하여 궁극적으로 더 정확하고 만족스러운 결과를 제공할 수 있습니다.
검색 관련성의 진화
검색 엔진이 제대로 작동하는지 어떻게 확인할 수 있나요? 달리 말하면, 그것이 제공하는 결과가 고객을 떠나게 하기보다는 지속적으로 참여시키는 데 효과적이라는 것을 어떻게 확신할 수 있습니까?
검색 엔진의 성능을 평가하는 매우 효과적인 방법은 인간 관련성 평가를 수행하는 것입니다. 이 프로세스에는 귀하의 웹 사이트가 수신할 가능성이 있는 수천 개 이상의 검색 쿼리의 대표 세트를 선택하고 각 쿼리에 대한 상위 검색 결과를 기록하는 작업이 포함됩니다. 그 후, 인간 평가자 그룹은 유용성에 대한 간단한 기준에 따라 검색 결과의 품질을 평가하는 임무를 맡습니다. 유용한 결과를 구성하는 요소에 대한 구체적인 정의는 귀하와 귀하의 인간 평가자가 결정합니다. 이 접근 방식은 검색 엔진의 품질에 대한 기초적인 이해를 확립하는 신속한 수단을 제공합니다.
다양한 유형의 검색 관련성 서비스
데이터 라벨링 회사는 검색 관련성을 높이기 위해 다양한 서비스를 제공하며, 가장 일반적인 서비스는 검색 결과 평가입니다. 이 과정에서 인간 관련성 평가에는 특정 검색 결과가 주어진 검색어와 관련이 있는지 여부를 평가하는 작업이 포함됩니다.
검색 관련성 측정 서비스의 종류
역사적으로 검색 관련성은 웹페이지에 나타나는 키워드의 빈도에 크게 좌우되었습니다. 그러나 최신 검색 관련성은 정확성과 문맥 이해에 더욱 중점을 두고 있습니다. 검색결과에 대한 평가는 다음과 같은 방법으로 실시할 수 있습니다.
검색 결과에 대한 평가자의 평가는 검색 엔진 알고리즘에 대한 귀중한 입력 역할을 하며 궁극적으로 더 정확하고 관련성 높은 결과가 검색 목록 상단에 우선적으로 표시되도록 합니다.
데이터 라벨링 기술을 통한 전자상거래 검색 관련성 강화
데이터 라벨링 기술은 전자상거래 업계에서 검색 관련성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 방법에는 데이터에 주석을 달고 분류하여 기계 학습 알고리즘을 훈련시켜 검색어를 더 잘 이해하고 해석할 수 있게 해줍니다. 몇 가지 일반적인 전자상거래에 사용되는 데이터 라벨링 기술 검색 관련성은 다음을 포함합니다:
- 감정 분석: 주석자는 표현된 감정(긍정적, 부정적 또는 중립)을 기반으로 고객 리뷰 및 피드백에 라벨을 지정하여 검색 엔진이 제품 의견을 이해하고 그에 따라 결과의 우선순위를 지정하도록 돕습니다.
- 이미지 태그: 라벨러는 관련 키워드, 속성 및 카테고리로 제품 이미지에 주석을 추가하여 검색 엔진이 시각적 검색 기능을 향상시키고 이미지 콘텐츠를 기반으로 보다 정확한 결과를 제공할 수 있도록 합니다.
- 명명된 엔티티 인식: 라벨러는 제품 제목, 설명, 고객 리뷰(예: 브랜드 이름, 제품 모델 또는 주요 기능) 내의 특정 항목을 식별하고 태그를 지정하여 검색 엔진의 타겟 결과 제공 기능을 향상시킵니다.
- 의도 분류: 주석자는 검색어를 제품 조사, 가격 비교, 구매 준비 등 다양한 의도 카테고리로 분류하여 검색 엔진이 사용자의 목적을 이해하고 관련 결과를 제공하도록 돕습니다.
- 자연어 처리 : 어노테이터는 텍스트 데이터에 레이블을 지정하고, 구문 및 의미 관계를 식별하고, 모호성을 해결하여 NLP 모델 교육에 기여하고, 검색 엔진이 자연어 쿼리를 더 잘 해석하고 더 정확한 결과를 제공할 수 있도록 합니다.
검색 관련성의 미래
전자상거래에서 검색 관련성의 미래는 소비자가 온라인에서 제품을 발견하고 구매하는 방식을 변화시킬 것입니다. 검색 엔진이 더욱 정교하고 직관적으로 발전함에 따라 사용자 의도를 더 잘 이해하고 고도로 개인화된 결과를 제공할 것입니다. 시각적 검색 및 음성 검색 고객이 더 쉽게 할 수 있도록 할 것입니다. 이미지와 자연어를 활용하여 상품을 찾아보세요, AI 기반 추천은 사용자 데이터와 실시간 추세를 기반으로 지능형 제안을 제공합니다. 경쟁력을 유지하려면 온라인 소매업체는 제품 데이터를 최적화하고 디지털 소비자의 진화하는 요구 사항을 충족하는 사용자 중심 검색 경험을 제공하는 데 집중해야 합니다.
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모든 좋은 AI 모델에는 최고의 훈련 데이터가 필요합니다. 샤이프 10년 넘게 데이터 라벨링 서비스를 제공해 왔으며, 그 중요한 기반을 구축할 수 있는 숙련된 인력과 노하우를 보유하고 있습니다.
우리는 데이터의 품질이 좋은지 확인하는 데 정말로 관심을 갖고 있으며 이는 검색이 제대로 작동하는지 확인하는 방법의 큰 부분입니다. 우리는 라벨링을 위한 최신 도구를 사용하고 최고의 보안 규칙을 준수하여 귀하의 비즈니스 검색 결과가 정확한지 확인합니다. 우리가 필요하시면 전화 한 통화면 됩니다.
