Federated Search: Alles was man für eine Suche braucht

Inhaltsübersicht:

-Was ist die Verbundsuche?  

-Arten der föderierten, einheitlichen Suche

-Vorteile der Implementierung der föderierten Suche

 

Die Menge an Inhalten und Daten wächst Jahr für Jahr und die Die Fragmentierung von Inhalten ist zu einem echten Problem geworden. Unternehmen haben Inhalte überall, auf zahlreichen Plattformen. Wie stellen Sie sicher, dass die Leute die gewünschten Informationen finden, wenn es so viele Suchoptionen gibt?

Entdecken Sie in diesem Artikel, wie Führungskräfte – im Kundenservice, Marketing oder Betrieb – ihre Suche zentralisieren können, um den Suchaufwand ihrer Kunden und Teams zu reduzieren und die Auffindbarkeit in ihren Inhaltsquellen zu vereinfachen.

 

Was ist die föderierte Suche?

Einfach ausgedrückt, Verbundsuche ist eine Technik, die es einem Benutzer ermöglicht, mit einer einzigen Suchanfrage aggregierte Ergebnisse aus mehreren Informationsquellen zu erhalten.

Der Hauptvorteil für Ihre Kunden (Website-Suche) oder Mitarbeiter (interne Suche) besteht darin, alle Inhalte an einem einzigen Ort zu haben. Auf diese Weise müssen sie nicht mehrere Plattformen durchlaufen, um eine Antwort zu erhalten.

Was verstehen wir unter „Quellen“?

Dies kann alles (Datenbanken und mehr) sein, das Informationen enthält. Zum Beispiel:

• Websites, die mit einem Unternehmen verknüpft sind
• Intranet-Assets: Websites, Anwendungen, Wissensmanagementsysteme, und/oder Projektmanagement-Software.
• Blogs und andere Content-Management-Systeme

Was sind die verschiedenen Arten der föderierten Suche?

Federated Search besteht aus zwei grundlegenden Komponenten. Erstens ist der „Index“ eine Aggregation der zu durchsuchenden Daten. Dieser Index ist so strukturiert, dass eine effiziente Suche erleichtert wird. Zweitens ist die „Suchfunktion“ das Element, das als Antwort auf eine bestimmte Anfrage nach relevanten Informationen im Index sucht. Der Index und die Suchfunktion interagieren zusammen, um Federated Search zu ermöglichen.

1. Search-Time Merging (oder „Query-Time Merging“)

Bei dieser Art der föderierten Suche wird eine Abfrage an jede Datenquelle separat gesendet. Es erfordert, dass ein separater Index für jeden Datenort in die Suche einbezogen wird. Die Ergebnisse werden in einem unstrukturierten Format und gemäß der Prioritätsreihenfolge jeder Datenquelle präsentiert. Anpassungen sind eingeschränkt, aber es ist keine zusätzliche Indizierung der Inhalte erforderlich.

Dies ist die einfachste Lösung, aber es besteht die Gefahr langsame Reaktionszeiten – was den Bedarf an schnellen Echtzeit-Antworten für Benutzer untergraben kann.

2. Indexzeitverschmelzung

Für diese Art der Suche müssen sich alle Inhalte im selben Index befinden. Dadurch kann die Suche die Daten verwalten und bessere Ergebnisse erzielen. In diesem Fall werden die Suchergebnisse nach Relevanz sortiert. Dies ist eine kompliziertere und teurere Lösung, da sie den Aufbau eines ganzen Indizierungssystems erfordert. Die Mühe lohnt sich jedoch, da es ein erstklassiges Sucherlebnis und schnellere Reaktionszeiten gewährleistet. Federated-Search-Tools erleichtern die Implementierung einer solchen Lösung.

3. Hybride föderierte Suche

Das hybrider Ansatz mischt die Zusammenführung zur Abfragezeit und zur Indexzeit. Sie sollten so weit wie möglich einen zentralen Index für jede Datenquelle erstellen (wie beim Index-Time-Merging). Teilweise sind Datenquellen im zentralen Index nicht darstellbar und müssen separat geführt werden. Bei der Suche müssen Sie dann alle Indizes, den zentralen Index und die anderen durchsuchen. Die Ergebnisse werden aggregiert, um eine endgültige Liste zu erstellen (wie beim Zusammenführen zur Abfragezeit). Die hybride föderierte Suche bietet eine bessere Leistung als das Zusammenführen zum Zeitpunkt der Abfrage, da die Anzahl der zu durchsuchenden Indizes reduziert wird. Da es jedoch mehr als einen Index gibt, ist die Suche langsamer als wenn es nur einen Index gibt.

Was sind die Vorteile der föderierten Suche?

– Höhere Zuverlässigkeit und Sicherheit

Federated Search sendet nicht nur Suchanfragen an alle verschiedenen Datenquellen, sondern kann auch die Anmeldeinformationen eines Benutzers berücksichtigen. Dies ermöglicht Ergebnisse, die bei einer einfachen Websuche nicht erscheinen würden, wodurch die Notwendigkeit entfällt, sich bei jedem Anmeldesystem anzumelden und zu suchen.

– Genauere Ergebnisse

Bei einer herkömmlichen Suche werden die Ergebnisse nicht immer so priorisiert angezeigt, wie Sie es möchten. Einige Informationen können unterhalb des Stapels eingestuft werden, wenn sie für den Suchenden wertvoller sind. Mit Federated Search können Quellen entsprechend der Sichtbarkeit gewichtet werden, die ein Benutzer ihnen bei seiner Suche geben möchte. Auf diese Weise ermöglichen die bereinigten Ergebnisse eine bessere Priorisierung der gesuchten Daten entsprechend den Bedürfnissen der Person oder des Unternehmens.

– Schnellere Antworten

Die Einführung von Software as a Service (SaaS) hat in den letzten zehn Jahren erheblich zugenommen, und einige Studien haben gezeigt, dass Unternehmen je nach Größe zwischen 100 und fast 300 Apps verwenden. Jede Plattform enthält Daten und Informationen, die für den Geschäftsbetrieb wichtig sind. Es kann zeitaufwändig und frustrierend sein, einen Großteil des Tages damit zu verbringen, von einer Quelle zur anderen hin und her zu gehen, um Informationen zu konsolidieren, oder, noch schlimmer, die Informationen nicht finden zu können. Die Sammlung aller Suchergebnisse in einer einzigen Suchlösung spart Zeit.

– Verbesserte Benutzererfahrung

Federated Search ermöglicht es Personen, alle vorhandenen Inhalte gleichzeitig zu durchsuchen. Es ermöglicht Benutzern, genau das zu finden, wonach sie suchen, ohne darüber nachzudenken, wo es sich befinden könnte. Dies verbessert die Benutzererfahrung und erhöht das Engagement und die Loyalität.

Mindbody, ein in Kalifornien ansässiges Wellnessunternehmen, implementierte die Verbundsuche von Inbenta, um die Leistung seiner Zendesk-Wissensdatenbank zu optimieren und damit die Zufriedenheit seiner Online-Community zu verbessern. Eine Woche nach der Implementierung, die Anzahl der Besuche und Benutzer um 100 % gestiegen.

Über die Federated Search-Lösung hinaus ist Inbenta eine KI-gestützte intelligente Suche die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet. Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft Computern, klar zu verstehen, was Menschen online eingeben, unabhängig davon, ob ein Tippfehler vorliegt oder nicht. Aus diesem Grund hat sich Mindbody für die Zusammenarbeit mit Inbenta entschieden, und es scheint, dass sie Recht hatten: Nach einem Monat verzeichneten sie einen Anstieg der Besuche in ihrer Community um mehr als 500 %.

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• Quelle: https://www.inbenta.com/en/blog/federated-search-all-information-under-one-search-box/