Dynamische Neureihung
Dynamische Neureihung
Hier bei Yext integrieren wir mehrere maschinelle Lernmodelle in unsere Algorithmen, sodass unsere KI-Suchtechnologie intelligenter, schneller und genauer ist als ein einfacher Algorithmus. Das dynamische Reranking ist eins der zahlreichen Modelle für maschinelles Lernen, die unsere KI-Suchalgorithmen antreiben. Das Modell ordnet Ergebnisse nach der Wahrscheinlichkeit, dass Benutzer darauf klicken, neu an. Je mehr es mit Benutzerinteraktionsdaten gefüttert wird, desto intelligenter wird es.
Feedback zum Benutzer-Engagement
Das Ziel eines Administrators ist es immer, das hilfreichste Ergebnis zuerst zu präsentieren, aber es kann schwierig sein, das Benutzerverhalten vorherzusagen. Zum Beispiel kann der Begriff „weiße Schuhe“ mehreren relevanten Produkten in Ihrem Katalog entsprechen. Wenn alle auf das fünftplatzierte Produkt, ein Paar weiße Damen-Sneaker, klicken, ist es sinnvoller, dieses Produkt auf den ersten Platz zu setzen, da es sich für den Durchschnittsbenutzer als besonders nützlich erwiesen hat.
Intelligentes Reranking
Wir wissen, dass wir uns nicht allein auf die Anzahl der Klicks verlassen können, um herauszufinden, welche Suchergebnisse besser sind als andere. Ein Suchergebnis, das weiter unten angezeigt wird, erhält weniger Klicks, weil es die Benutzer nicht sehen – nicht, weil es schlecht ist. Wir pflegen diese Überlegungen in unseren Algorithmus ein und führen Tausende von kleinen A/B-Tests mit leicht unterschiedlicher Anordnung der Ergebnisse aus, um zu ermitteln, welche Ergebnisse wirklich die besten sind.
Nach Wirtschaftszweig, optional
Administratoren können das Dynamische Reranking nach Branchen ein- oder ausschalten. Das Reranking kann für einige Branchen relevanter sein als für andere (z. B. Produkte oder Artikel), Administratoren können also je nach ihrem geschäftlichen Umfeld entscheiden.
