Dynamic Reranking
Dynamic Reranking
At Yext, we incorporate several machine-learning models into our Algorithms so that our AI search technology is smarter, faster, and more accurate than one basic algorithm. Dynamic Reranking is one of the many machine-learning models that powers our AI search Algorithms. Specifically, it reranks results in order of their likelihood to be clicked by the user. And as it is fed more user interaction data, the model becomes even smarter over time.
Journal des recherches
Le journal des recherches vous permet d'accéder à l'algorithme Search et de comprendre les résultats des dernières requêtes. Visualisez la requête, la localisation de l'utilisateur, l'horodatage, le nombre total de clics, etc. Pour suivre l'expérience de l'utilisateur, cliquez sur certaines recherches pour voir les résultats et la raison pour laquelle ils ont été présentés en fonction de votre configuration de recherche personnalisée, des algorithmes de machine learning Search et de Yext Content ; vous pourrez ainsi corriger les résultats et optimiser l'expérience que vous offrez.
Termes de la recherche
L'écran des termes de recherche prédéfini de Yext va normaliser les chaînes de requête (en tenant compte des majuscules, des espaces de début et fin de ligne et de la ponctuation) pour fournir une liste de termes de recherche uniques triés par popularité. Vous pouvez évaluer la pertinence des entités renvoyées pour chaque terme de recherche, attribuer des statuts et des intitulés, et laisser des remarques pour fournir rapidement un feedback sur les résultats de la recherche.
Groupes de termes de recherche
Les groupes de termes de recherche utilisent l'IA pour détecter automatiquement des tendances dans l'intention des utilisateurs. Vous profitez ainsi d'une visibilité exceptionnelle sur ce que les utilisateurs recherchent. Cet outil de machine learning identifie différents termes de recherche présentant une intention similaire, et les regroupe ensuite en un seul groupe. Par exemple, les recherches relativement peu nombreuses associées à un restaurant sur des termes tels que « vérifier mon solde » et « solde de carte cadeau » pourraient être négligées individuellement, mais lorsqu'elles sont regroupées, il apparaît clairement que les utilisateurs veulent en savoir plus sur le solde des cartes cadeaux.
Performances des groupes
Pour vous aider à établir des priorités dans l'optimisation de votre expérience, les groupes de termes de recherche sont classés par taille (Petit groupe vs Grand groupe) et performance (Bonne performance vs A besoin d'attention). Si les recherches sur un sujet présentent un faible taux d'engagement, le cluster correspondant sera signalé comme « A besoin d'attention », vous permettant ainsi d'ajouter davantage de contenu traitant du sujet correspondant. En commençant par les « Grands groupes », vous pouvez vous concentrer sur les réponses les plus attendues par les utilisateurs.
