Hvordan kan semantisk søgning administrere long-tail-forespørgsler?

Når man optimerer webindhold, er det almindeligt kendt, at søgeord stadig betyder noget. Konkurrencen om rangering for enkelte søgeord er streng, og digitalt indhold bliver offentliggjort med en forbløffende hastighed. Med hvert skift i Googles algoritmer definerer nye regler, hvordan indholdet skal rangeres bedre, og brands, der oprindeligt troede, at det ville være tilstrækkeligt at placere deres målrettede søgeord så ofte som muligt, har fundet ud af, at det ikke er nok.

Long-tail søgeord er ikke nyt, når det kommer til at forbedre indhold og svare på brugerforespørgsler. Google introducerede long-tail søgeord og semantisk søgning som vitale SEO-faktorer for næsten et årti siden. I dag er disse faktorer gået ud over SEO til ethvert aspekt af samtaleoplevelser online. Videnbaser, webstedssøgning eller endda chatbots fortolker ord og forsøger at levere resultater til brugerne - Men jo mere kompleks ordlyden er, jo sværere er det at give de rigtige svar. Brugere bruger dog flere samtaletoner og formuleringer, når de foretager søgninger, og behovet for at kunne forstå og besvare longtail-forespørgsler er højere end nogensinde.

Søgeværktøjer og samtaleplatforme letter brugerforespørgsler, men de er ofte baseret på grundlæggende søgeordssøgninger, og de er ofte kun lidt opmærksomme på long-tail-forespørgsler. Derfor går mulighederne tabt.

Men hvor vigtige er longtail-forespørgsler, og hvilken rolle spiller semantisk søgning i dette?

Hvad er longtail-søgeforespørgsler?

Longtail-søgeforespørgsler er længere og mere målrettede søgeordssætninger, som brugere normalt foretager, enten når:

• stille et meget kortfattet spørgsmål, hvori de tilføjer en masse detaljer, eller
• ved at bruge stemmesøgning, som verbalt, har vi en tendens til at udtrykke os selv, herunder mange flere ord.

I SEO har long-tail søgeord lav søgevolumen, lav konkurrence, men høje konverteringsrater. Disse forespørgsler er tilpasset de sidste faser af en købstragt.

Vi kalder dem long-tail, fordi når de er repræsenteret på en graf ved deres søgevolumener, er de i den lange ende af søgeefterspørgselskurven. Faktisk kommer udtrykket long-tail søgeord fra bogen The Long Tail af Chris Anderson. I denne bog viser Anderson, at selv hvor der er et lille marked, kan internettets enorme omfang stadig gøre dit nichesøgeord rentabelt.

Hvorfor er long-tail søgeord vigtige?

I dag interagerer webbrugere med enhver given hjemmesides søgning på samme måde, som de ville interagere med Googles søgelinje. Det betyder, at kun 20 % af søgeforespørgsler på nettet er formuleret ved hjælp af korte søgeord, mens 80 % af søgeforespørgsler på websteder er lavet af 3 eller flere ord, også kaldet long-tail søgeord.

Da de er vant til at finde information på Google ved hjælp af naturligt sprog i stedet for kun målrettede søgeord, forventer besøgende på webstedet nu, at de websteder, de besøger, tilbyder det samme niveau af forståelse. Online-virksomheder skal optrappe deres søgespil og være i stand til at give de rigtige svar på enhver brugerforespørgsel, uanset dens kompleksitet eller længde, snarere end blot at returnere en "ingen resultat"-side, hvilket øger frustration blandt brugerne.

Præmissen er helt klar: Søgeteknologi skal være i stand til at dechifrere long-tail søgeord for at forstå, hvad kunderne virkelig siger, og vise dem, hvad de vil have.

Det næste trin: Long-tail NLP og semantisk søgning

Hvad gør long-tail søgeord og Natural Language Processing har til fælles? Nå, NLP-teknologi er simpelthen den bedste måde at dechifrere den virkelige hensigt og betydning bag long-tail søgeord. Mennesker har forskellige måder at udtrykke, hvad de vil, da vi ikke taler binært. Det samme ord eller den samme sætning kan have flere betydninger og kan udtrykkes på forskellige måder.

Takket være NLP-teknologien kan en webstedssøgemaskine forstå betydningen bag komplekse søgeforespørgsler, herunder long-tail søgeord, og give passende svar til webbrugere. Denne udvikling fra grundlæggende søgeordssøgning til en mere iboende hensigtsfokuseret søgning er kendt som semantisk søgning.

Hvad er forskellen mellem søgeordsbaseret søgning og semantisk søgning?

Med søgeordssøgning får du, hvad du beder om. Så hvis et ord er en homograf og har forskellige betydninger, men er skrevet på samme måde, vises det i din søgning. Der vil ikke være nogen forskel mellem a batte det er et dyr og en batte det er sportsudstyr. Desuden, hvis relevant indhold vises på bevingede pattedyr, vil en streng søgeordssøgning ikke finde det og kan ikke identificere årsagssammenhænge mellem ord.

Semantisk søgning ser på betydningen af ​​ord og overvejer brugerens hensigt om at levere information og begreber, der ikke er blevet eksplicit skrevet ind i en forespørgsel.

Derfor, når virksomheder ønsker at dykke ned i at give en brugeroplevelse, der relaterer til det, de ønsker at sige, det være sig gennem samtaleplatforme, chatbots eller SEO-søgeordsstrategier, giver brug af semantisk søgning bedre indsigt i, hvad brugerne søger.

Læs mere: Download Inbenta Search produktdatablad

Semantisk klyngedannelse: berigelse af kundeoplevelsen ved at identificere indholdshuller

Hvordan kan du forhindre kunder i at føle sig frustrerede, når de ikke modtager et tilstrækkeligt søgeresultat for en forespørgsel, de har lavet? Semantisk klyngedannelse grupperer semantisk ækvivalente søgeforespørgsler, der involverer ord, sætninger og sætninger, i klynger baseret på betydning.

Inbentas Semantic Clustering kan lokalisere og gruppere en samling af lignende, ubesvarede spørgsmål for at give et holistisk overblik, der hjælper virksomheder med at udfylde deres videnshul. Brugere kan også opdage, hvor kunder har haft mislykkede forespørgsler, hvor de ikke har modtaget et tilfredsstillende svar, og advare virksomheden om at udvikle materiale, der besvarer disse spørgsmål, hvilket reducerer brugen af ​​supportbilletter og øger kundetilfredsheden.
Semantisk klyngedannelse kan bruges til at optimere websøgning og bruges også af bedste AI chatbots at forbedre kvaliteten af ​​samtaler og levere en interaktiv kundeoplevelse.

Hvorfor du skal bruge NLP og semantisk søgning på dine hjemmesider

Give svar på alle relevante spørgsmål

Som du nu forstår, sikrer det at bruge en semantisk søgemaskine på dit websted, der er drevet af NLP-teknologi, at den forstår alle de relevante forespørgsler, der bliver lavet af brugere, uanset om de er lavet af korte eller lange søgeord.

Forståelse af alle mulige forespørgsler, uanset hvordan de er formuleret, betyder, at søgeværktøjet derefter er i stand til at besvare disse forespørgsler og tilbyder meget korrekte resultatrater til dine websitebesøgende.

Supportværktøj til både kunder og agenter

Med Inbenta Search kan brugere udnytte semantiske søgefunktioner, Inbentas Symbolsk AI og NLP-teknologi med data trukket på tværs af værktøjer til kunderelationer såsom Salesforce og Zendesk for bedre at forstå kundeanmodninger og levere hurtige, centraliserede og relevante svar, der afleder tid og ressourcer fra kundesupportteams.

Supportmedarbejdere kan også drage fordel af et sådant værktøj ved at bruge det internt til at hjælpe dem med at finde information eller svar på supportforespørgsler.

Forbedre din webbesøgendes rejse

Ved at analysere long-tail søgeord for at levere nøjagtige søgeresultater, Inbenta søgning hjælper kunder med at spare tid på at lede efter den rigtige information. Dette forbedrer kundeoplevelsen, NPS-scorer og driver mere salg ved at booste konverteringer.

Lær, hvordan integration af Inbenta Search på dit websted kan hjælpe din virksomhed med at trives.

Stillingen Hvordan kan semantisk søgning administrere long-tail-forespørgsler? dukkede først på Inbenta.

• Coinsmart. Europas bedste Bitcoin og Crypto Exchange.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. FRI ADGANG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis prøveversion.
• Kilde: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/