Erfahrungstraining
Erfahrungstraining
Suchalgorithmen stagnieren nicht – sie lernen stetig dazu und verändern sich andauernd. Und der Search-Algorithmus ist da keine Ausnahme! Unser Algorithmus nutzt maschinelles Lernen und Trainingsdaten, um die Notwendigkeit manueller Eingriffe möglichst gering zu halten. Falls diese doch nötig sind, können Administratoren mit dem Erlebnistraining direkt einschreiten, um einzelne Suchergebnisse zu korrigieren und Trainingsdaten zu liefern. Mit Ihrem Feedback zu einem bestimmten Suchbegriff können Sie diese Abfrage sofort verbessern und die Relevanz der Vorhersagen im Laufe der Zeit verbessern.
Featured-Snippet-Schulung
Prüfen und korrigieren Sie die Featured Snippets, die der Extractive-QA-Algorithmus bei bestimmten Abfragen aus Ihren unstrukturierten Daten fischt. Als Beispiel nehmen wir die Abfrage: „Bieten Sie ein monatlich kündbares Abo an?“ Wenn der Administrator sieht, dass der Algorithmus fälschlicherweise die Gebühr von „59,99 €“ für die vorzeitige Kündigung anzeigt, statt der richtigen Antwort, nämlich „17,00 € pro Monat“, kann das in Echtzeit korrigiert werden.
NLP-Filtertraining
Mit NLP-Filtertraining können Sie dabei helfen, die NLP-Filter zu korrigieren, die auf die Abfragen angewendet werden. Wenn die Abfrage „Standorte in der Nähe von Berlin, die eine Abholung im Geschäft anbieten“ den NLP-Filter für den Service „Lieferung am selben Tag“ ausgelöst hat, kann ein Administrator diesen Prozess in NLP-Filtertraining ablehnen.
Rechtschreibtraining
Wenn die Rechtschreibprüfung auf einen Schreibfehler hinweist, können Administratoren auch dies direkt korrigieren. Bei markenspezifischen Wörtern wie „Yext“ könnte die Rechtschreibprüfung zum Beispiel von einem Tippfehler ausgehen und dem Benutzer „Next“ vorschlagen. Der Administrator kann diese automatische Korrektur aber ablehnen und „Yext“ als Wort in die Rechtschreibprüfung eintragen.
Direkte Feedbackschleife
Administratoren müssen nicht mehr warten, um die Auswirkung von Änderungen an Ihrem Sucherlebnis zu sehen, während sie Abfragen bearbeiten. Unser Search-Algorithmus hört sofort auf, abgelehnte Ergebnisse zu zeigen, und nutzt diese Anweisungen sogar als Training für ähnliche zukünftige Situationen. Endbenutzer profitieren von diesen Korrekturen in Echtzeit und erhalten immer die relevantesten Ergebnisse.
