Imaginons qu'il soit le soir et que vous ayez faim. Vous vous asseyez devant votre ordinateur ou vous sortez votre téléphone pour chercher où manger. Peut-être êtes-vous en train de saisir : "Où manger ce soir ?". À moins que vous utilisiez la recherche vocale pour poser la même question. Il y a dix ans, vous auriez obtenu des résultats plutôt étranges basés sur des mots-clés. Mais grâce à la technologie moderne et à la recherche en langage naturel (NLS), les réponses refléteront votre localisation et les aliments que vous aimez manger, et vous indiqueront probablement les restaurants actuellement ouverts. Le traitement automatique du langage naturel (TALN) alimente le NLS, et il s'appuie sur les recherches précédentes ainsi que les données en lien pour déterminer votre intention et vous transmettre les résultats les plus pertinents.
La recherche en langage naturel repose sur l'IA pour transformer une requête exprimée dans la langue maternelle des utilisateurs en une requête de recherche compréhensible par les machines. Ce procédé passe par le biais de l'analyse syntaxique, qui consiste à décomposer les phrases pour en trouver le sens général en identifiant les mots importants. Grâce à l'analyse syntaxique, une recherche en langage naturel peut déterminer quelles entités correspondent le mieux à la requête.
À un niveau plus profond, une fois que la recherche en langage naturel a terminé l'analyse, elle commence la racinisation pour extraire la racine des mots. Le processus de recherche en langage naturel comprend également la lemmatisation. Similaire à la racinisation, ce procédé diffère légèrement en réduisant les mots à leur forme la plus basique. Le résultat de l'analyse, du fractionnement et de la lemmatisation se traduit par une précision accrue de la récupération, ce qui aide les utilisateurs à obtenir plus rapidement les bonnes réponses à des questions complexes. Grâce au traitement automatique du langage naturel, les résultats sont bien plus adaptés à la requête des utilisateurs.
Si le SEO peut faire partie de la recherche en langage naturel, ce sont techniquement deux méthodes de recherche distinctes. Les requêtes par mots-clés explorent les pages web à la recherche de mots-clés, puis indexent chaque page comme résultat potentiel. La recherche renvoie les entrées qui contiennent le plus de fois le ou les mots-clés. Au final, une recherche comme dans Yext Search, qui utilise à la fois la recherche par mot-clé et la recherche en langage naturel, est idéale.
La recherche en langage naturel offre aux marques de nombreux avantages, comme la capacité à déchiffrer l'intention des utilisateurs afin qu'ils puissent trouver ce qu'ils veulent, même s'ils ne connaissent pas les détails exacts. Cette technologie permet aux clients d'effectuer des recherches conversationnelles et leur donne en retour une recherche plus rapide sans qu'ils aient besoin d'appliquer des filtres. En résumé, il s'agit d'un pont entre l'utilisateur et le système, qui permet d'obtenir des résultats précis et pertinents, par exemple une liste de restaurants qui pourraient lui plaire pour le dîner.
La recherche en langage naturel permet à votre marque d'augmenter les taux de conversion et le montant des commandes. Découvrez le fonctionnement de Yext Search ainsi que de services comme Chat et Listings.
Termes connexes :