Weißbuch: Regeln oder Signale – Was ist besser für die personalisierte Suche?
Die nächste Generation der Unternehmenssuche nutzt datenbasierte Analysen, kontextbezogene Hinweise und datengesteuertes maschinelles Lernen, um Benutzern die genauesten relevanten Ergebnisse zu liefern. Erfahren Sie mehr über die Vorteile und Kompromisse von signal- und regelbasierten Analysen und Empfehlungen.
In diesem neuen Whitepaper geben Ihnen die IDC-Analysten Carrie Solinger und David Schubmehl einen Überblick über die Vorteile der Verwendung von Kontext gegenüber Daten für die Relevanz. Sie werden lernen:
- Warum ein reiner Regelansatz nicht ausreicht, um Endnutzern die relevantesten Suchergebnisse zu liefern
- Wie Signale erfasst, gespeichert und aggregiert werden, um die Relevanz dynamisch anzupassen
- All die verschiedenen Arten von Signalen, die eine Suchanwendung erfassen kann, um die Relevanz zu berechnen und die Nutzer zu ihrer „nächstbesten Aktion“ zu führen
- Kosten- und Ressourcenprobleme und -beschränkungen beim Wechsel zu signalbasierter Relevanz in Ihren Such- und Datenanwendungen
- Wie maschinelles Lernen und datenbasierte Analysen den Weg für die nächste Generation intelligenter Suchsysteme ebnen