Verbesserung von Sucherlebnissen: Wichtige Entwicklungen im Bereich Search Data Science (Teil 1)

Die essentielle, wachsende Rolle der KI in modernen Sucherlebnissen.

Die Suchtechnologie hat sich in wenigen Jahren stark weiterentwickelt. Heute umfasst sie unglaublich ausgefeilte Plattformen, die große Sprachmodelle (LLMs), semantische Suchmethoden, generative KI und andere fortschrittliche Technologien kombinieren, um völlig neue Sucherlebnisse zu schaffen.

Natürlich kann es angesichts der fortschrittlichen Mathematik und Wissenschaft, die diesen Lösungen zugrunde liegen, für Nicht-Datenwissenschaftler schwierig sein, mitzuhalten. Und es kann noch schwieriger sein, genau zu verstehen, wie diese komplexen und abstrakten Konzepte in geschäftliche Vorteile umgesetzt werden – wie bessere Kundenerfahrungen, höhere Effizienz und neue Einnahmequellen.

Um Ihnen dabei zu helfen, die Verbindungen zwischen der neuesten Datenwissenschaft im Bereich der Suche und den praktischen geschäftlichen Vorteilen, die sie bieten kann, zu stärken, finden Sie hier einen zweiteiligen Artikel, der einige wichtige Trends und Konzepte der Suchtechnologie untersucht, die Sie kennen sollten. Teil 1 befasst sich mit den wichtigsten KI-Themen, die moderne Sucherlebnisse prägen. Dann, Teil 2 die KI-gesteuerte Entwicklung von Sucherlebnissen von einfachen Anfragen bis hin zu natürlichen Konversationen näher beleuchtet.

Kombinieren Sie die semantische Suche mit dem traditionellen Abgleich von Suchanfragen für ein besseres Sucherlebnis

Die semantische Suche ist eine relativ neue Methode, bei der Deep-Learning-Modelle eingesetzt werden, um Suchanfragen auf der Grundlage von Bedeutung und Absicht und nicht auf der Grundlage von Schlüsselwörtern durchzuführen. Sie hat sich schnell zu einer treibenden Kraft in der Suchbranche entwickelt – und das aus gutem Grund. Die semantische Suchtechnologie trägt zu personalisierteren und relevanteren Sucherlebnissen bei und kann die gefürchteten „ergebnislosen“ Suchvorgänge, die Kunden oft dazu veranlassen, Websites von Einzelhändlern zu verlassen, praktisch eliminieren.

Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass semantische Suchtechnologien am besten funktionieren, wenn sie herkömmliche Suchanfragen ergänzen – und nicht ersetzen -. Semantische Suchen sind ideal für Mehrwortabfragen, konzeptionelle Suchen, natürlichsprachliche Fragen und andere komplexe Interaktionen. Aber die einfache Suche nach Schlüsselwörtern kann immer noch schnellere und genauere Ergebnisse für Suchanfragen mit nur einem Wort und exakter Übereinstimmung liefern. Und die meisten Käufer verlassen sich immer noch auf diese Art von einfachen Suchanfragen, wenn sie nach einem bestimmten Artikel oder einer bestimmten Marke suchen.

Glücklicherweise ist dies ein klarer Fall, bei dem Sie sich nicht entscheiden müssen. Viele Unternehmen setzen auf einen hybriden Ansatz, bei dem eine Suchmaschine für Schlüsselwörter mit einer semantischen Vektorsuchmaschine auf einer einzigen Plattform kombiniert wird. Wenn sie richtig konzipiert sind, können diese hybriden Suchlösungen die fortschrittlichen absichts- und bedeutungsbasierten Funktionen der semantischen Suche mit der Geschwindigkeit und Einfachheit des Abfrageabgleichs zu einem nahtlosen Sucherlebnis kombinieren.

Die Herausforderungen der Skalierung von KI-gestützter Suchtechnologie

Große Sprachmodelle (LLMs), semantische Vektorsuchmaschinen und andere neue KI-gestützte Suchtechnologien sind unbestreitbar leistungsstark. Sie erfordern aber auch eine enorme Menge an Daten und Rechenressourcen – vor allem, wenn sie skaliert werden, um die Anforderungen großer Unternehmen zu erfüllen. In der Praxis kann sich dies in unannehmbar langsamen Antwortzeiten und steigenden Kosten niederschlagen.

Datenwissenschaftler und Forscher gehen diese Herausforderung in der gesamten KI-gesteuerten Suchlandschaft aktiv an. Sie tun dies durch die Entwicklung und Feinabstimmung kleinerer, gezielter KI-Modelle, die weniger Rechenressourcen benötigen. Darüber hinaus bauen sie spezialisierte Cloud-basierte Suchplattformen auf, die die gemeinsam genutzte Rechenleistung effizient und zu einem erschwinglichen Preis nutzen. Darüber hinaus erforschen sie hybride Suchplattformen, die bestimmte Suchaufgaben an schnellere, weniger rechenintensive abfragebasierte Engines delegieren können.

Suchprofis sollten sich vorrangig mit den potenziellen Auswirkungen auf die Leistung und die Kosten befassen, die durch die aktuellen fortschrittlichen KI-gestützten Suchtechnologien verursacht werden. Sie sollten sich auf die Suche nach Partnerschaften, Plattformen und Lösungen konzentrieren, die darauf abzielen, modernste Suchwissenschaft sowohl praktisch als auch kosteneffektiv für reale Unternehmen zu machen.

Die Risiken von KI-Modellverzerrungen und die Auswirkungen auf die Sucherfahrung

Allzu oft erfassen und spiegeln KI-Modelle ungewollt die Verzerrungen der Daten wider, mit denen sie trainiert wurden. In der Welt der Suche können diese voreingenommenen Modelle und Daten erhebliche Auswirkungen auf die Genauigkeit von Suchempfehlungen und -ergebnissen haben, und sie können auch die Tür zu neuen regulatorischen Risiken öffnen.

In dem Maße, in dem KI zu einem allgegenwärtigen Bestandteil der Sucherfahrung wird, müssen Suchprofis die potenziellen Verzerrungen erkennen, wissen, wie sie zu erkennen sind, und schnell wirksame Strategien entwickeln, um sie zu beseitigen. Dazu gehört die Auswahl von Suchpartnern und -plattformen, die sich der Beseitigung von Modell- und Datenverzerrungen verschrieben haben und Transparenz und Einblick in die in ihre Lösungen eingebetteten KI-Modelle bieten.

Nächster Punkt: Die Datenwissenschaft, die den Wechsel von Abfragen zu Konversationen vorantreibt

Teil 2 dieser Diskussion geht es darum, wie KI Sucherfahrungen in natürliche, erweiterte Konversationen verwandelt. In der Zwischenzeit erfahren Sie mehr über die KI-Lösungen von Lucidworks.