Hvordan kan semantisk søk ​​administrere longtail-søk?

Når du optimaliserer nettinnhold, er det allment kjent at søkeord fortsatt betyr noe. Konkurransen om rangering for enkeltsøkeord er streng, med digitalt innhold som publiseres i en forbløffende hastighet. Med hvert skifte i Googles algoritmer, definerer nye regler hvordan innhold skal rangeres bedre, og merker som i utgangspunktet trodde at det å plassere sine målrettede søkeord så ofte som mulig ville være tilstrekkelig, har funnet ut at det ikke er nok.

Søkeord med lang hale er ikke nytt når det gjelder å forbedre innhold og svare på brukerforespørsler. Google introduserte long-tail søkeord og semantisk søk ​​som viktige SEO-faktorer for nesten et tiår siden. I dag har disse faktorene gått utover SEO til alle aspekter av samtaleopplevelser på nettet. Kunnskapsbaser, nettstedsøk eller til og med chatbots tolker ord og prøver å levere resultater til brukerne - Men jo mer kompleks ordlyden er, jo vanskeligere er det å gi de riktige svarene. Brukere bruker imidlertid flere samtaletoner og ordlyd når de foretar søk, og behovet for å kunne forstå og svare på langhalespørsmål er høyere enn noen gang.

Søkeverktøy og samtaleplattformer forenkler brukerhenvendelser, men de er ofte basert på grunnleggende nøkkelordsøk, og de tar ofte lite hensyn til langhalespørsmål. Følgelig går muligheter tapt.

Men hvor viktig er long-tail-spørringer, og hvilken rolle spiller semantisk søk ​​i dette?

Hva er langhalesøk?

Longtail-søk er lengre og mer målrettede søkeordsetninger som brukere vanligvis lager enten når:

• stille et veldig kortfattet spørsmål der de legger til mange detaljer, eller
• ved å bruke stemmesøk, som verbalt, har vi en tendens til å uttrykke oss, inkludert mange flere ord.

I SEO har søkeord med lang hale lavt søkevolum, lav konkurranse, men høy konverteringsfrekvens. Disse søkene er på linje med sluttfasen av en kjøpstrakt.

Vi kaller dem long-tail fordi når de er representert på en graf ved hjelp av søkevolumet, er de i den lange ende av søkebehovskurven. Faktisk kommer begrepet long-tail nøkkelord fra boken The Long Tail av Chris Anderson. I denne boken viser Anderson at selv der det er et lite marked, kan det enorme internett fortsatt gjøre nisjesøkeordet ditt lønnsomt.

Hvorfor er søkeord med lang hale viktige?

I dag samhandler nettbrukere med et gitt nettsteds søk på samme måte som de ville samhandlet med Googles søkefelt. Dette betyr at bare 20 % av nettsøkene er formulert ved hjelp av korte søkeord, mens 80 % av søkene på nettsider er laget av 3 eller flere ord, aka long-tail søkeord.

Siden besøkende på nettstedet er vant til å finne informasjon på Google ved å bruke naturlig språk i stedet for kun målrettede søkeord, forventer de nå at nettstedene de besøker gir samme forståelsesnivå. Internett-bedrifter må trappe opp søkespillet sitt og kunne gi de riktige svarene på ethvert brukerspørsmål, uavhengig av kompleksitet eller lengde, i stedet for bare å returnere en «ingen resultat»-side, noe som øker frustrasjonen blant brukerne.

Premisset er ganske klart: søketeknologi må kunne tyde long-tail søkeord for å forstå hva kundene egentlig sier og vise dem hva de vil ha.

Neste trinn: Long-tail NLP og semantisk søk

Hva gjør long-tail søkeord og Natural Language Processing har til felles? Vel, NLP-teknologi er ganske enkelt den beste måten å tyde den virkelige hensikten og meningen bak søkeord med lang hale. Mennesker har forskjellige måter å uttrykke hva de vil på, da vi ikke snakker binært. Det samme ordet, eller uttrykket, kan ha flere betydninger og kan uttrykkes på forskjellige måter.

Takket være NLP-teknologi kan en nettstedsøkemotor forstå betydningen bak komplekse søk, inkludert langhale søkeord, og gi tilstrekkelige svar til nettbrukere. Denne utviklingen fra grunnleggende søkeordsøk til et mer iboende intensjonsfokusert søk er kjent som semantisk søk.

Hva er forskjellen mellom søkeordbasert søk og semantisk søk?

Med søkeordsøk får du det du ber om. Så hvis et ord er en homograf og har forskjellige betydninger, men er skrevet på samme måte, vil det vises i søket ditt. Det vil ikke være noen differensiering mellom a bat det er et dyr og en bat det er sportsutstyr. Dessuten, hvis relevant innhold vises på bevingede pattedyr, vil et strengt søkeordsøk ikke finne det og kan ikke identifisere årsakssammenhenger mellom ord.

Semantisk søk ​​ser på betydningen av ord og vurderer brukerens intensjon om å levere informasjon og konsepter som ikke er eksplisitt skrevet inn i en spørring.

Derfor, når bedrifter ønsker å fordype seg i å tilby en brukeropplevelse som er relatert til det de ønsker å si, det være seg gjennom samtaleplattformer, chatbots eller SEO-søkeordstrategier, gir bruk av semantisk søk ​​bedre innsikt i hva brukerne søker.

Lær mer: Last ned Inbenta Search produktdatablad

Semantisk klynging: berikende kundeopplevelse ved å identifisere innholdshull

Hvordan kan du forhindre at kunder føler seg frustrerte når de ikke får et tilstrekkelig søkeresultat for et søk de har gjort? Semantisk gruppering grupperer semantisk likeverdige søk som involverer ord, setninger og setninger i klynger basert på mening.

Inbentas Semantic Clustering kan lokalisere og gruppere en samling lignende, ubesvarte spørsmål for å gi et helhetlig syn for å hjelpe virksomheter med å fylle kunnskapsgapet. Brukere kan også oppdage hvor kunder har hatt mislykkede henvendelser der de ikke har mottatt et tilfredsstillende svar og varsle selskapet om å utvikle materiale som svarer på disse spørsmålene, redusere bruken av støttebilletter og øke kundetilfredsheten.
Semantisk klynging kan brukes til å optimalisere nettsøk og brukes også av beste AI chatbots å forbedre kvaliteten på samtaler og levere en interaktiv kundeopplevelse.

Hvorfor du bør bruke NLP og semantisk søk ​​på nettsidene dine

Gi svar på alle relevante spørsmål

Som du nå forstår, sikrer bruk av en semantisk søkemotor på nettstedet ditt som er drevet av NLP-teknologi at den forstår alle relevante spørringer som blir gjort av brukere, enten de er laget av korte eller lange søkeord.

Å forstå alle slags søk, uansett hvordan de er formulert, betyr at søkeverktøyet da er i stand til å svare på disse spørsmålene, og tilbyr svært korrekte resultatrater til besøkende på nettstedet ditt.

Støtteverktøy for både kunder og agenter

Med Inbenta Search kan brukere utnytte semantiske søkefunksjoner, Inbentas Symbolsk AI og NLP-teknologi med data hentet på tvers av kundeforholdsverktøy som Salesforce og Zendesk for å bedre forstå kundeforespørsler og levere raske, sentraliserte og relevante svar som avleder tid og ressurser fra kundestøtteteam.

Støtteagenter kan også dra nytte av et slikt verktøy, ved å bruke det internt for å hjelpe dem med å finne informasjon eller svar på støtteforespørsler.

Forbedre nettbesøkendes reise

Ved å analysere søkeord med lang hale for å levere nøyaktige søkeresultater, Inbenta søk hjelper kundene å spare tid på å lete etter riktig informasjon. Dette forbedrer kundeopplevelsen, NPS-scorer og øker salg ved å øke konverteringene.

Finn ut hvordan integrering av Inbenta Search på nettstedet ditt kan hjelpe bedriften din til å blomstre.

Innlegget Hvordan kan semantisk søk ​​administrere longtail-søk? dukket først på Inbenta.

• Myntsmart. Europas beste Bitcoin og Crypto Exchange.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. FRI TILGANG.
• CryptoHawk. Altcoin Radar. Gratis prøveperiode.
• Kilde: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/