Semantic Search สามารถจัดการกับ Long-tail Queries ได้อย่างไร?

เมื่อปรับเนื้อหาเว็บให้เหมาะสม เป็นเรื่องปกติที่คำหลักยังคงมีความสำคัญ การแข่งขันสำหรับการจัดอันดับคำหลักคำเดียวนั้นเข้มงวด โดยเนื้อหาดิจิทัลได้รับการเผยแพร่ในอัตราที่น่าอัศจรรย์ ทุกๆ การเปลี่ยนแปลงในอัลกอริทึมของ Google กฎใหม่จะกำหนดวิธีการจัดลำดับเนื้อหาให้ดีขึ้น และแบรนด์ต่างๆ ซึ่งในตอนแรกคิดว่าการวางคำหลักที่ตรงเป้าหมายอย่างมีประสิทธิภาพให้บ่อยที่สุดเท่าที่จะทำได้ก็พบว่าไม่เพียงพอ

คำหลักหางยาวไม่ใช่เรื่องใหม่เมื่อพูดถึงการปรับปรุงเนื้อหาและการตอบสนองต่อคำถามของผู้ใช้ Google เปิดตัวคำหลักหางยาวและการค้นหาเชิงความหมายเป็นปัจจัย SEO ที่สำคัญเมื่อเกือบทศวรรษที่แล้ว ทุกวันนี้ ปัจจัยเหล่านี้ได้ก้าวไปไกลกว่า SEO ไปจนถึงประสบการณ์การสนทนาออนไลน์ในทุกแง่มุม ฐานความรู้ การค้นหาเว็บไซต์ หรือแม้แต่แชทบอทจะแปลคำศัพท์และพยายามให้ผลลัพธ์แก่ผู้ใช้ แต่ยิ่งใช้ถ้อยคำซับซ้อนมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งให้คำตอบที่ถูกต้องได้ยากขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ใช้น้ำเสียงและถ้อยคำในการสนทนามากขึ้นเมื่อทำการค้นหา และความต้องการที่จะเข้าใจและตอบคำถามหางยาวนั้นสูงขึ้นกว่าที่เคย

เครื่องมือค้นหาและแพลตฟอร์มการสนทนาอำนวยความสะดวกในการสอบถามของผู้ใช้ แต่มักใช้การค้นหาคำหลักพื้นฐาน และมักไม่ค่อยใส่ใจกับข้อความค้นหาหางยาว จึงทำให้เสียโอกาส

แต่การสืบค้นแบบ long-tail มีความสำคัญเพียงใด และการค้นหาเชิงความหมายมีบทบาทอย่างไรในเรื่องนี้

คำค้นหาหางยาวคืออะไร

ข้อความค้นหาหางยาวเป็นวลีคำหลักที่ยาวและตรงเป้าหมายมากกว่า ซึ่งผู้ใช้มักจะทำเมื่อ:

• ถามคำถามสั้น ๆ โดยเพิ่มรายละเอียดเข้าไปมาก หรือ
• โดยใช้การค้นหาด้วยเสียง เช่น คำพูด เรามักจะแสดงออกรวมถึงคำอื่นๆ อีกมากมาย

ใน SEO คำหลักหางยาวมีปริมาณการค้นหาต่ำ การแข่งขันต่ำ แต่มีอัตรา Conversion สูง คำค้นหาเหล่านี้สอดคล้องกับขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการซื้อ

เราเรียกพวกมันว่าหางยาว เพราะเมื่อพวกมันแสดงบนกราฟตามปริมาณการค้นหา พวกมันจะอยู่ที่ปลายด้านยาวของเส้นอุปสงค์ในการค้นหา อันที่จริง คำหลัก long-tail มาจากหนังสือ The Long Tail โดย Chris Anderson ในหนังสือเล่มนี้ แอนเดอร์สันแสดงให้เห็นว่าแม้ในที่ที่มีตลาดเล็กๆ ความกว้างของอินเทอร์เน็ตก็สามารถทำให้คีย์เวิร์ดเฉพาะของคุณมีกำไรได้

เหตุใดคำหลักหางยาวจึงมีความสำคัญ

ปัจจุบัน ผู้ใช้เว็บโต้ตอบกับการค้นหาของเว็บไซต์ใดๆ ในลักษณะเดียวกับที่พวกเขาโต้ตอบกับแถบค้นหาของ Google ซึ่งหมายความว่ามีเพียง 20% ของคำค้นหาเว็บที่สร้างโดยใช้คำสำคัญสั้น ๆ ในขณะที่ 80% ของคำค้นหาบนเว็บไซต์ประกอบด้วยคำ 3 คำขึ้นไป หรือที่เรียกว่าคำหลักหางยาว

ผู้เข้าชมเว็บไซต์ต่างคาดหวังว่าเว็บไซต์ที่พวกเขาเข้าชมจะมีความเข้าใจในระดับเดียวกัน เนื่องจากเคยชินกับการค้นหาข้อมูลบน Google โดยใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติมากกว่าแค่คำหลักที่กำหนดเป้าหมาย ธุรกิจออนไลน์จำเป็นต้องยกระดับการค้นหาเกมและสามารถให้คำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามใดๆ ของผู้ใช้ โดยไม่คำนึงถึงความซับซ้อนหรือความยาว แทนที่จะเพียงแค่แสดงหน้า "ไม่มีผลลัพธ์" ซึ่งเพิ่มความหงุดหงิดให้กับผู้ใช้

หลักฐานค่อนข้างชัดเจน: เทคโนโลยีการค้นหาต้องสามารถถอดรหัสคำหลักหางยาวได้ เพื่อให้เข้าใจสิ่งที่ลูกค้าพูดจริงๆ และแสดงสิ่งที่พวกเขาต้องการ

ขั้นตอนต่อไป: Long-tail NLP และการค้นหาเชิงความหมาย

คำหลักหางยาวทำอะไรและ ประมวลผลภาษาธรรมชาติ มีเหมือนกัน? เทคโนโลยี NLP เป็นเพียงวิธีที่ดีที่สุดในการถอดรหัสเจตนาที่แท้จริงและความหมายเบื้องหลังคำหลักหางยาว มนุษย์มีวิธีการแสดงออกถึงสิ่งที่พวกเขาต้องการต่างกันไป เนื่องจากเราไม่ได้พูดเป็นเลขฐานสอง คำหรือวลีเดียวกันสามารถมีได้หลายความหมายและสามารถแสดงออกได้หลายวิธี

ด้วยเทคโนโลยี NLP เครื่องมือค้นหาเว็บไซต์สามารถเข้าใจความหมายเบื้องหลังคำค้นหาที่ซับซ้อนรวมถึงคำหลักหางยาว และให้คำตอบที่เพียงพอแก่ผู้ใช้เว็บ วิวัฒนาการจากการค้นหาคำหลักขั้นพื้นฐานไปสู่การค้นหาที่เน้นเจตนาที่แท้จริงเรียกว่า การค้นหาความหมาย.

การค้นหาตามคำหลักและการค้นหาเชิงความหมายต่างกันอย่างไร

ด้วยการค้นหาคีย์เวิร์ด คุณจะได้ในสิ่งที่ขอ ดังนั้น หากคำใดคำหนึ่งเป็นคำพ้องเสียงและมีความหมายต่างกันแต่เขียนในลักษณะเดียวกัน คำนั้นจะปรากฏในการค้นหาของคุณ จะไม่มีความแตกต่างระหว่าง a ค้างคาว นั่นคือสัตว์และ ค้างคาว นั่นคืออุปกรณ์กีฬา นอกจากนี้ หากเนื้อหาที่เกี่ยวข้องปรากฏบนสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมมีปีก การค้นหาด้วยคำหลักที่เข้มงวดจะไม่พบเนื้อหาดังกล่าวและไม่สามารถระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างคำได้

การค้นหาเชิงความหมายจะพิจารณาความหมายของคำต่างๆ และพิจารณาถึงเจตนาของผู้ใช้ในการส่งข้อมูลและแนวคิดที่ไม่ได้เขียนลงในข้อความค้นหาอย่างชัดแจ้ง

ดังนั้น เมื่อองค์กรต้องการเจาะลึกในการมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่พวกเขาต้องการจะพูด ไม่ว่าจะเป็นผ่านแพลตฟอร์มการสนทนา chatbots หรือกลยุทธ์คีย์เวิร์ด SEO โดยใช้การค้นหาเชิงความหมายให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นในสิ่งที่ผู้ใช้กำลังมองหา

รายละเอียดเพิ่มเติม: ดาวน์โหลดเอกสารข้อมูลผลิตภัณฑ์ Inbenta Search

Semantic Clustering: เติมเต็มประสบการณ์ของลูกค้าด้วยการระบุช่องว่างของเนื้อหา

คุณจะป้องกันลูกค้าไม่ให้รู้สึกหงุดหงิดเมื่อไม่ได้รับผลการค้นหาที่เพียงพอสำหรับคำถามที่พวกเขาทำได้อย่างไร การจัดกลุ่มความหมาย จัดกลุ่มคำค้นหาที่มีความหมายเทียบเท่ากันซึ่งเกี่ยวข้องกับคำ วลี และประโยค ออกเป็นกลุ่มๆ ตามความหมาย

Semantic Clustering ของ Inbenta สามารถค้นหาและจัดกลุ่มชุดคำถามที่ยังไม่มีคำตอบที่คล้ายคลึงกัน เพื่อแสดงมุมมองแบบองค์รวมเพื่อช่วยให้ธุรกิจเติมช่องว่างความรู้ของตน ผู้ใช้ยังสามารถตรวจจับได้ว่าลูกค้ามีข้อสงสัยประการใดที่ไม่ได้รับการตอบสนองที่น่าพอใจ และแจ้งเตือนบริษัทให้พัฒนาสื่อที่ตอบคำถามเหล่านี้ ลดการใช้ตั๋วสนับสนุน และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
การจัดกลุ่มความหมายสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาเว็บและยังใช้โดย แชทบอท AI ที่ดีที่สุด เพื่อปรับปรุงคุณภาพของการสนทนาและมอบประสบการณ์ลูกค้าแบบโต้ตอบ

ทำไมคุณควรใช้ NLP และการค้นหาเชิงความหมายบนเว็บไซต์ของคุณ

ให้คำตอบสำหรับคำถามที่เกี่ยวข้องทั้งหมด

ตามที่คุณเข้าใจแล้ว การใช้เสิร์ชเอ็นจิ้นเชิงความหมายบนเว็บไซต์ของคุณที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี NLP จะช่วยให้แน่ใจว่าจะเข้าใจคำค้นหาที่เกี่ยวข้องทั้งหมดที่ผู้ใช้สร้างขึ้น ไม่ว่าจะสร้างจากคีย์เวิร์ดแบบสั้นหรือแบบยาว

การทำความเข้าใจคำค้นหาทุกประเภท ไม่ว่าจะมีการกำหนดสูตรอย่างไร หมายความว่าเครื่องมือค้นหานั้นสามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้ โดยให้อัตราผลลัพธ์ที่ถูกต้องสูงแก่ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณ

เครื่องมือสนับสนุนสำหรับลูกค้าและตัวแทนเหมือนกัน

ด้วย Inbenta Search ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการค้นหาเชิงความหมาย Inbenta's AI สัญลักษณ์ และเทคโนโลยี NLP ที่ดึงข้อมูลผ่านเครื่องมือสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า เช่น Salesforce และ Zendesk เพื่อให้เข้าใจคำขอของลูกค้าได้ดีขึ้น และมอบคำตอบที่รวดเร็ว ศูนย์กลาง และเกี่ยวข้อง ซึ่งจะเบี่ยงเบนเวลาและทรัพยากรจากทีมสนับสนุนลูกค้า

ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนยังสามารถได้รับประโยชน์จากเครื่องมือดังกล่าว โดยใช้เครื่องมือดังกล่าวเป็นการภายในเพื่อช่วยให้พวกเขาค้นหาข้อมูลหรือคำตอบสำหรับคำถามสนับสนุน

ปรับปรุงการเดินทางของผู้เยี่ยมชมเว็บของคุณ

โดยการวิเคราะห์คำหลักหางยาวเพื่อให้ได้ผลการค้นหาที่แม่นยำ ค้นหา Inbenta ช่วยให้ลูกค้าประหยัดเวลาในการค้นหาข้อมูลที่ถูกต้อง สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า คะแนน NPS และผลักดันยอดขายเพิ่มขึ้นด้วยการเพิ่ม Conversion

เรียนรู้ว่าการรวม Inbenta Search เข้ากับเว็บไซต์ของคุณช่วยให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างไร

โพสต์ Semantic Search สามารถจัดการกับ Long-tail Queries ได้อย่างไร? ปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ อินเบนตา.

• คอยน์สมาร์ท การแลกเปลี่ยน Bitcoin และ Crypto ที่ดีที่สุดในยุโรป
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าฟรี
• คริปโตฮอว์ก เรดาร์ Altcoin ทดลองฟรี.
• ที่มา: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/