Reclassement dynamique

Les algorithmes Yext comprennent plusieurs modèles de machine learning, c'est pourquoi notre technologie de recherche basée sur IA est plus intelligente, rapide et précise qu'un algorithme basique. Le reclassement dynamique fait partie des nombreux modèles de machine learning qui alimentent nos algorithmes de recherche basée sur l'IA. Il reclasse les résultats par ordre de probabilité qu'un utilisateur clique dessus et se perfectionne au fur et à mesure qu'il recueille des données sur les interactions utilisateur.
Informations relatives à l'engagement utilisateur
Le but d'un administrateur est de toujours présenter en premier le résultat le plus utile, mais il est parfois difficile de prévoir le comportement d'un utilisateur. Par exemple, l'expression « chaussures blanches » peut correspondre à plusieurs produits de votre catalogue. Mais si tout le monde clique sur le produit en 5e position (des sneakers blanches pour femme), il semble plus approprié de positionner ce produit en première place car c'est le plus utile pour l'utilisateur moyen.
Reclassement intelligent
Nous savons que le nombre de clics ne suffit pas à déterminer quels sont les meilleurs résultats. Par exemple, un résultat situé plus bas sur la page de recherche peut recevoir moins de clics simplement parce que les utilisateurs ne le voient pas. Il ne faut cependant pas en déduire qu'il s'agit d'un mauvais résultat. Nous tenons justement compte de ce critère dans notre algorithme et nous utilisons des milliers de petits tests A/B avec un ordre des résultats légèrement différent pour déterminer ceux qui sont vraiment les plus pertinents.
Par secteur d'activité, facultatif
Les administrateurs peuvent activer ou désactiver le reclassement dynamique selon le secteur d'activité. Le reclassement peut être plus pertinent dans certains secteurs d'activité que dans d'autres (produits ou articles, par exemple). Les administrateurs peuvent donc décider de l'activer ou non, selon leur contexte métier.

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