Hur kan semantisk sökning hantera long-tail-frågor?

När man optimerar webbinnehåll är det allmänt känt att sökord fortfarande spelar roll. Konkurrensen om rankning för enskilda sökord är hård, med digitalt innehåll som publiceras i en häpnadsväckande takt. Med varje förändring i Googles algoritmer definierar nya regler hur innehåll ska rankas bättre, och varumärken som från början trodde att det räckte att effektivt placera sina riktade sökord så ofta som möjligt har funnit att det inte räcker.

Longtail-sökord är inte nytt när det gäller att förbättra innehåll och svara på användarfrågor. Google introducerade long-tail-sökord och semantisk sökning som viktiga SEO-faktorer för nästan ett decennium sedan. Idag har dessa faktorer gått utöver SEO till alla aspekter av konversationsupplevelser online. Kunskapsbaser, webbsökning eller till och med chatbots tolkar ord och försöker leverera resultat till användarna - Men ju mer komplex formuleringen är, desto svårare är det att ge rätt svar. Användare använder dock fler samtalstoner och formuleringar när de gör sökningar och behovet av att kunna förstå och svara på långa frågor är högre än någonsin.

Sökverktyg och samtalsplattformar underlättar användarförfrågningar, men de är ofta baserade på grundläggande nyckelordssökningar, och de ägnar ofta ringa uppmärksamhet åt long-tail-frågor. Följaktligen går möjligheter förlorade.

Men hur viktiga är long-tail-frågor, och vilken roll spelar semantisk sökning i detta?

Vad är långa sökfrågor?

Long-tail sökfrågor är längre och mer riktade sökordsfraser som användare vanligtvis gör antingen när:

• ställa en mycket kortfattad fråga där de lägger till mycket detaljer, eller
• genom att använda röstsökning, som verbalt, tenderar vi att uttrycka oss med många fler ord.

Inom SEO har sökord med lång svans låg sökvolym, låg konkurrens, men hög konverteringsfrekvens. Dessa frågor är anpassade till slutskedet av en köptratt.

Vi kallar dem long-tail eftersom när de representeras på en graf av deras sökvolymer, är de i den långa änden av sökbehovskurvan. Faktum är att termen long-tail nyckelord kommer från boken The Long Tail av Chris Anderson. I den här boken visar Anderson att även där det finns en liten marknad, kan internets viddhet fortfarande göra ditt nischsökord lönsamt.

Varför är long-tail-sökord viktiga?

Nuförtiden interagerar webbanvändare med en given webbplatss sökning på samma sätt som de skulle interagera med Googles sökfält. Det betyder att endast 20 % av sökfrågorna på webben är formulerade med korta nyckelord, medan 80 % av sökfrågorna på webbplatser är gjorda av 3 eller fler ord, aka long-tail sökord.

Eftersom webbplatsbesökare är vana vid att hitta information på Google med naturligt språk snarare än endast riktade sökord, förväntar sig webbplatsbesökare att de webbplatser de besöker ska ge samma nivå av förståelse. Onlineföretag måste intensifiera sitt sökspel och kunna ge de rätta svaren på alla användarfrågor, oavsett dess komplexitet eller längd, snarare än att bara returnera en sida med "inget resultat", vilket ökar frustrationen bland användarna.

Premissen är ganska tydlig: söktekniken måste kunna dechiffrera long-tail sökord för att förstå vad kunderna verkligen säger och visa dem vad de vill ha.

Nästa steg: Long-tail NLP och semantisk sökning

Vad gör long-tail sökord och Naturlig språkbehandling ha gemensamt? Nåväl, NLP-teknik är helt enkelt det bästa sättet att dechiffrera den verkliga avsikten och innebörden bakom long-tail-sökord. Människor har olika sätt att uttrycka vad de vill, eftersom vi inte talar binärt. Samma ord, eller fras, kan ha flera betydelser och kan uttryckas på olika sätt.

Tack vare NLP-tekniken kan en webbplatssökmotor förstå innebörden bakom komplexa sökfrågor inklusive långa sökord, och ge adekvata svar till webbanvändare. Denna utveckling från grundläggande nyckelordssökning till en mer inneboende avsiktsfokuserad sökning kallas semantisk sökning.

Vad är skillnaden mellan nyckelordsbaserad sökning och semantisk sökning?

Med sökordssökning får du vad du ber om. Så om ett ord är en homograf och har olika betydelser men är skrivet på samma sätt, kommer det att visas i din sökning. Det kommer inte att göras någon skillnad mellan a bat det är ett djur och en bat det är sportutrustning. Dessutom, om relevant innehåll visas på bevingade däggdjur, kommer en strikt sökordssökning inte att hitta det och kan inte identifiera orsakssamband mellan ord.

Semantisk sökning undersöker betydelsen av ord och beaktar användarens avsikt att leverera information och begrepp som inte uttryckligen har skrivits in i en fråga.

Därför, när företag vill fördjupa sig i att tillhandahålla en användarupplevelse som relaterar till vad de vill säga, oavsett om det är genom samtalsplattformar, chatbots eller SEO-sökordsstrategier, ger användning av semantisk sökning bättre insikter om vad användarna söker.

Läs mer: Ladda ner produktdatablad för Inbenta Search

Semantisk klustering: berika kundupplevelsen genom att identifiera innehållsluckor

Hur kan du förhindra att kunder känner sig frustrerade när de inte får ett adekvat sökresultat för en fråga de gjort? Semantisk klustring grupperar semantiskt ekvivalenta sökfrågor som involverar ord, fraser och meningar i kluster baserat på mening.

Inbentas Semantic Clustering kan lokalisera och gruppera en samling liknande, obesvarade frågor för att ge en helhetssyn som hjälper företag att fylla sina kunskapsluckor. Användare kan också upptäcka var kunder har haft misslyckade förfrågningar där de inte fått ett tillfredsställande svar och varna företaget för att utveckla material som svarar på dessa frågor, vilket minskar användningen av supportbiljetter och ökar kundnöjdheten.
Semantisk klustring kan användas för att optimera webbsökning och används också av bästa AI-chatbots att förbättra kvaliteten på samtalen och leverera en interaktiv kundupplevelse.

Varför du bör använda NLP och semantisk sökning på dina webbplatser

Ge svar på alla relevanta frågor

Som du nu förstår, genom att använda en semantisk sökmotor på din webbplats som drivs av NLP-teknik säkerställer den att den förstår alla relevanta frågor som görs av användare, oavsett om de är gjorda av korta eller långa sökord.

Att förstå alla typer av frågor, oavsett hur de är formulerade, innebär att sökverktyget sedan kan svara på dessa frågor och erbjuda mycket korrekta resultat till dina webbplatsbesökare.

Supportverktyg för både kunder och agenter

Med Inbenta Search kan användare utnyttja semantiska sökmöjligheter, Inbentas Symbolisk AI och NLP-teknik med data som dras över kundrelationsverktyg som Salesforce och Zendesk för att bättre förstå kundförfrågningar och leverera snabba, centraliserade och relevanta svar som avleder tid och resurser från kundsupportteam.

Supportagenter kan också dra nytta av ett sådant verktyg genom att använda det internt för att hjälpa dem att hitta information eller svar på supportfrågor.

Förbättra din webbbesökares resa

Genom att analysera långa sökord för att leverera korrekta sökresultat, Inbenta Sök hjälper kunder att spara tid på att leta efter rätt information. Detta förbättrar kundupplevelsen, NPS gör poäng och driver mer försäljning genom att öka konverteringarna.

Lär dig hur integration av Inbenta Search på din webbplats kan hjälpa ditt företag att blomstra.

Posten Hur kan semantisk sökning hantera long-tail-frågor? visades först på Inbenta.

• Myntsmart. Europas bästa bitcoin- och kryptobörs.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. FRI TILLGÅNG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis provperiod.
• Källa: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/