Hogyan kezelheti a szemantikus keresés a hosszú farkú lekérdezéseket?

A webtartalom optimalizálásakor köztudott, hogy a kulcsszavak továbbra is számítanak. Az egyes kulcsszavak rangsorolásáért folytatott verseny szigorú, a digitális tartalmak elképesztő sebességgel kerülnek közzétételre. A Google algoritmusainak minden változásával új szabályok határozzák meg, hogyan rangsorolják jobban a tartalmat, és azok a márkák, akik kezdetben úgy gondolták, hogy elegendő a célzott kulcsszavak minél gyakoribb elhelyezése, rájöttek, hogy ez nem elég.

A hosszú farkú kulcsszavak nem újdonságok a tartalom javítása és a felhasználói kérdések megválaszolása terén. A Google közel egy évtizede vezette be a hosszú farkú kulcsszavakat és a szemantikus keresést, mint létfontosságú SEO-tényezőket. Mára ezek a tényezők a SEO-n túlmenően az online társalgási élmények bármely aspektusára kiterjednek. Tudásbázisok, webhelykereső vagy akár chatbotok értelmezik a szavakat, és megpróbálnak eredményeket eljuttatni a felhasználókhoz. De minél összetettebb a megfogalmazás, annál nehezebb a megfelelő válaszokat megadni. A felhasználók azonban több beszélgetési hangot és megfogalmazást használnak a keresés során, és nagyobb szükség van a hosszú farkú lekérdezések megértésére és megválaszolására, mint valaha.

A keresőeszközök és a párbeszédes platformok megkönnyítik a felhasználói megkereséseket, de gyakran alapvető kulcsszavas kereséseken alapulnak, és gyakran kevés figyelmet fordítanak a hosszú farkú lekérdezésekre. Következésképpen a lehetőségek elvesznek.

De mennyire fontosak a hosszú farkú lekérdezések, és milyen szerepet játszik ebben a szemantikus keresés?

Mik azok a hosszú farkú keresési lekérdezések?

A hosszú farkú keresési lekérdezések hosszabb és célzottabb kulcsszókifejezések, amelyeket a felhasználók általában akkor hajtanak végre, ha:

• egy nagyon tömör kérdést feltéve, amiben sok részletet adnak hozzá, ill
• hangalapú keresést használva, mivel verbálisan hajlamosak vagyunk sokkal több szóval kifejezni magunkat.

A SEO-ban a hosszú farkú kulcsszavaknak alacsony a keresési mennyisége, alacsony a verseny, de magas a konverziós aránya. Ezek a lekérdezések a vásárlási csatorna utolsó szakaszaihoz igazodnak.

Azért nevezzük őket long-tailnek, mert ha egy diagramon a keresési mennyiségükkel ábrázolják őket, akkor a keresési keresleti görbe hosszú végén vannak. Valójában a long-tail kulcsszó Chris Anderson The Long Tail című könyvéből származik. Ebben a könyvben Anderson megmutatja, hogy még ott is, ahol kicsi a piac, a hatalmas internet még mindig nyereségessé teheti a kulcsszót.

Miért fontosak a hosszú farkú kulcsszavak?

Manapság a webfelhasználók ugyanúgy interakcióba lépnek bármely webhely keresésével, mint a Google keresősávjával. Ez azt jelenti, hogy az internetes keresési lekérdezéseknek csak 20%-a fogalmazódik meg rövid kulcsszavak használatával, míg a webhelyeken a keresési lekérdezések 80%-a 3 vagy több szóból, más néven long-tail kulcsszavakból áll.

Mivel hozzászoktak ahhoz, hogy a Google-on természetes nyelven keressenek információkat a célzott kulcsszavak helyett, a webhely látogatói most azt várják, hogy az általuk felkeresett webhelyek ugyanolyan szintű megértést biztosítsanak. Az online vállalkozásoknak fokozniuk kell keresési játékukat, és képesnek kell lenniük a megfelelő válaszokat adni bármely felhasználói kérdésre, függetlenül annak összetettségétől vagy hosszától, ahelyett, hogy csak „nincs eredmény” oldalt adjanak vissza, ami növeli a felhasználók frusztrációját.

Az előfeltevés teljesen világos: a keresési technológiának képesnek kell lennie a hosszú farkú kulcsszavak megfejtésére, hogy megértse, mit mondanak az ügyfelek, és megmutassa nekik, mit akarnak.

A következő lépés: Long-tail NLP és szemantikus keresés

Mit jelentenek a long-tail kulcsszavak és Természetes nyelvi feldolgozás közös? Nos, az NLP technológia egyszerűen a legjobb módja a hosszú farkú kulcsszavak mögött rejlő valódi szándék és jelentés megfejtésének. Az emberek különböző módon fejezhetik ki, amit akarnak, mivel nem binárisan beszélünk. Ugyanannak a szónak vagy kifejezésnek több jelentése is lehet, és többféleképpen is kifejezhető.

Az NLP technológiának köszönhetően a webhely keresőmotorja megértheti az összetett keresési lekérdezések mögött rejlő jelentést, beleértve a long-tail kulcsszavakat, és megfelelő válaszokat adhat a webes felhasználóknak. Ezt az evolúciót az alapvető kulcsszavas kereséstől a belsőbb szándékra összpontosító keresésig úgy ismerjük, mint szemantikai keresés.

Mi a különbség a kulcsszó alapú keresés és a szemantikus keresés között?

A kulcsszavas kereséssel azt kapod, amit kérsz. Tehát, ha egy szó homográf, és eltérő jelentése van, de ugyanúgy írják, akkor megjelenik a keresésben. Nem lesz különbség a között bat hogy egy állat és a bat vagyis sportfelszerelés. Továbbá, ha releváns tartalom jelenik meg a szárnyas emlősökön, a szigorú kulcsszavas keresés nem találja meg, és nem tudja azonosítani a szavak közötti ok-okozati összefüggéseket.

A szemantikus keresés megvizsgálja a szavak jelentését, és figyelembe veszi a felhasználó azon szándékát, hogy olyan információkat és fogalmakat közöljön, amelyek nincsenek kifejezetten beleírva a lekérdezésbe.

Ezért, amikor a vállalatok szeretnének elmélyülni abban, hogy olyan felhasználói élményt nyújtsanak, amely kapcsolódik ahhoz, amit mondani akarnak, legyen szó akár társalgási platformokon keresztül, chatbots vagy SEO kulcsszóstratégiák, a szemantikus keresés jobb betekintést nyújt abba, hogy mit keresnek a felhasználók.

További információ: Töltse le az Inbenta Search termék adatlapját

Szemantikus klaszterezés: az ügyfélélmény gazdagítása a tartalmi hiányosságok azonosításával

Hogyan akadályozhatja meg, hogy az ügyfelek csalódottnak érezzék magukat, amikor nem kapnak megfelelő keresési eredményt az általuk végzett lekérdezésekre? Szemantikus klaszterezés A szavakat, kifejezéseket és mondatokat tartalmazó, szemantikailag egyenértékű keresési lekérdezéseket jelentés alapján csoportosítja.

Az Inbenta szemantikus klaszterezése hasonló, megválaszolatlan kérdések gyűjteményét képes megkeresni és csoportosítani, hogy holisztikus képet adjon a vállalkozásoknak a tudásbeli hiányosságok pótlásában. A felhasználók azt is észlelhetik, hogy az ügyfelek hol kaptak sikertelen megkeresést, ahol nem kaptak kielégítő választ, és figyelmeztethetik a vállalatot, hogy dolgozzon ki olyan anyagokat, amelyek megválaszolják ezeket a kérdéseket, csökkentve ezzel a támogatási jegyek használatát és növelve az ügyfelek elégedettségét.
A szemantikus klaszterezés a webes keresés optimalizálására használható, és a legjobb AI chatbotok a beszélgetések minőségének javítása és az interaktív ügyfélélmény biztosítása.

Miért érdemes NLP-t és szemantikus keresést használni webhelyein?

Adjon választ minden releváns kérdésre

Amint most már érti, az NLP technológiával működő szemantikus keresőmotor használata a webhelyén biztosítja, hogy megértse a felhasználók által végzett összes releváns lekérdezést, függetlenül attól, hogy azok rövid vagy hosszú kulcsszavakból állnak.

Mindenféle lekérdezés megértése, függetlenül azok megfogalmazásától, azt jelenti, hogy a keresőeszköz képes válaszolni ezekre a lekérdezésekre, és rendkívül helyes találati arányt kínál a webhely látogatóinak.

Támogató eszköz ügyfelek és ügynökök számára egyaránt

Az Inbenta Search segítségével a felhasználók kihasználhatják az Inbenta szemantikus keresési képességeit Szimbolikus AI és az NLP technológia olyan ügyfélkapcsolati eszközökön keresztül gyűjtött adatokkal, mint a Salesforce és a Zendesk, hogy jobban megértsék az ügyfelek kéréseit, és azonnali, központosított és releváns válaszokat adjanak, amelyek elterelik az ügyfélszolgálati csapatok idejét és erőforrásait.

A támogatási ügynökök is profitálhatnak egy ilyen eszközből, mivel belsőleg használják, hogy információkat vagy válaszokat találjanak a támogatási kérdésekre.

Fokozza a weblátogató utazását

A hosszú farkú kulcsszavak elemzésével a pontos keresési eredmények elérése érdekében Inbenta Search segít az ügyfeleknek időt megtakarítani a megfelelő információk keresésére. Ez javítja az ügyfélélményt, az NPS-pontszámokat, és több értékesítést eredményez a konverziók növelésével.

Ismerje meg, hogyan segítheti vállalkozását az Inbenta Search webhelybe történő integrálása.

A poszt Hogyan kezelheti a szemantikus keresés a hosszú farkú lekérdezéseket? jelent meg először Inbenta.

• Coinsmart. Európa legjobb Bitcoin- és kriptográfiai tőzsdéje.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. SZABAD HOZZÁFÉRÉS.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Ingyenes próbaverzió.
• Source: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/