Experience Training

Vérifiez et corrigez les featured snippets que l'algorithme des questions-réponses extractives fait ressortir de vos données non structurées pour des requêtes spécifiques. Prenons pour exemple la requête « Proposez-vous un abonnement mensuel » : si l'administrateur constate que l'algorithme a présenté, à tort, les frais de résiliation anticipée de « 59,99 $ », plutôt que la réponse attendue « 17,99 $/mois », il peut apporter la correction requise en temps réel.

Contribuez à corriger les filtres TALN appliqués à chaque requête avec NLP Filter Training. Par exemple, si la requête « Établissements à proximité de Phoenix proposant un retrait en magasin » a déclenché le filtre TALN sur le service « livraison le jour même », un administrateur peut le rejeter dans NLP Filter Training.

Si la vérification orthographique propose un résultat mal orthographié, les administrateurs peuvent le corriger instantanément. Par exemple, lorsqu'il y a un mot spécifique à une marque comme « Yext », la vérification orthographique peut considérer qu'il s'agit d'une faute de frappe et supposer que l'utilisateur voulait écrire « next » (« suivant » en français). L'administrateur peut rejeter cette correction automatique et indiquer que « Yext » doit être considéré comme un mot par notre outil de vérification orthographique.

Étant donné qu'il n'y a aucun délai d'attente pour voir les changements apportés à votre expérience de recherche, les administrateurs peuvent obtenir un résultat immédiat à chaque fois qu'une requête est modifiée. Notre algorithme de recherche cessera immédiatement d'afficher les résultats rejetés et va même s'en servir comme données d'entraînement pour des scénarios similaires dans le futur. Les utilisateurs finaux bénéficieront de ces correctifs rapides en temps réel en s'assurant d'obtenir les résultats les plus pertinents possibles.