Mettiamo che sia sera e tu abbia fame. Ti siedi al computer oppure prendi il telefono per cercare dove mangiare. Magari digiti "dove posso mangiare stasera?" Oppure usi una ricerca vocale per porre la stessa domanda. Dieci anni fa, in base alle parole chiave avresti ottenuto risultati piuttosto strani. Ma con la tecnologia di oggi e l'aiuto della ricerca in linguaggio naturale, le risposte rifletteranno la tua posizione e i cibi tipici che ti piace mangiare e probabilmente includeranno ristoranti attualmente aperti. Questo perché l'elaborazione del linguaggio naturale è alla base di questo tipo di ricerca e utilizza le ricerche precedenti e i dati correlati per determinare le tue intenzioni e darti i risultati più pertinenti.
La ricerca in linguaggio naturale si avvale dell'IA per convertire una query dell'utente formulata nella lingua madre in una query di ricerca comprensibile per le macchine. Questo avviene attraverso il parsing, ovvero la scomposizione delle frasi in locuzioni per trovare il significato complessivo identificando le parole importanti. Attraverso il parsing, una ricerca in linguaggio naturale è in grado di determinare quali entità sono le più adatte alla query.
A un livello più profondo, dopo che una ricerca in linguaggio naturale ha terminato l'analisi, inizia lo stemming per estrarre le forme di base delle parole. Il processo di ricerca in linguaggio naturale include anche la lemmatizzazione, che è simile allo stemming ma differisce leggermente riducendo le parole alla loro forma più elementare. Il risultato del parsing, dello stemming e della lemmatizzazione è una maggiore precisione di recupero, che aiuta gli utenti a ottenere più rapidamente le risposte giuste a domande complesse. Grazie all'elaborazione del linguaggio naturale, si ottengono risultati molto più adatti all'utente.
Sebbene la SEO possa far parte della ricerca in linguaggio naturale, vengono tecnicamente considerati due metodi di ricerca separati. Le query per parola chiave esplorano le pagine web alla ricerca di parole chiave, quindi indicizzano ogni pagina come una voce. La ricerca restituisce i risultati che contengono il maggior numero di occorrenze delle parole chiave. In definitiva, una ricerca che utilizza sia la ricerca per parola chiave che quella in linguaggio naturale, proprio come fa Yext Search, è l'ideale.
La ricerca in linguaggio naturale offre ai brand numerosi vantaggi, come decifrare l'intento dell'utente affinché i visitatori possano trovare ciò che desiderano senza conoscere i dettagli esatti. Consente ai clienti di effettuare ricerche in modo conversazionale e li premia con una ricerca più rapida che non richiede l'applicazione di filtri. In sostanza, è un ponte tra l'utente e la macchina, che consente di ottenere risultati accurati e pertinenti a domande e ricerche, come un elenco di ristoranti che l'utente desidera effettivamente per la cena.
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