Riconoscimento entità denominate
Directory Manager helps you programmatically construct a tree of entities and relationships in Yext Content, based on a set of configurable logic. You can use the Directory Manager to quickly generate the entities needed to represent your brand's data model, whether it be for a locations directory website, e-commerce catalog, or healthcare network. Once your directory is constructed, you can easily leverage the data in a website or search frontend experience to supply information about your entities and their relationships with incredible performance.
Yext Content è il fondamento della tua esperienza di ricerca: utilizza un grafico della conoscenza composto da entità e campi che memorizzano i fatti importanti sul tuo marchio.
Yext Search utilizza Riconoscimento entità denominata per trasformare una domanda non strutturata in una query strutturata di contenuti. Identificando i tipi di informazioni ricercati dagli utenti, Yext Search mostra rapidamente e accuratamente i risultati che rispondono direttamente all'intento dell'utente.
Che cos'è un Knowledge Graph?
Un Knowledge Graph strutturato rappresenta un archivio di dati chiave per qualsiasi motore di ricerca moderno. Memorizza tutte le informazioni sul tuo brand e le relazioni tra loro. Ecco un esempio di Knowledge Graph per una scuola:
Google ha lanciato il suo Knowledge Graph nel 2012, ma molti marchi oggi non hanno ancora fatto lo stesso. Tuttavia, Yext Content utilizza i contenuti per fornire agli utenti risposte strutturate.
Ricerca di un Knowledge Graph
La chiave per eseguire la ricerca in un Knowledge Graph strutturato è la Named Entity Recognition (NER). Grazie alla NER, Search riesce a identificare le entità e i campi in una query, la classe di ricerca e il miglior set di risultati.
NER
Il Riconoscimento entità denominata (NER) è il processo di identificazione delle parole in ogni query e la loro classificazione in tipi di entità. Allineando i token con il modo in cui le informazioni vengono archiviate nel grafico della conoscenza di Content, la ricerca può far emergere in modo rapido e accurato i risultati migliori.
Yext Search applica automaticamente NER a ogni query per etichettare i token e gli intervalli di token. La ricerca filtra automaticamente i risultati di ricerca in base a questi tag. Ad esempio, Search trasformerà automaticamente la query "Consulente finanziario a New York che parla mandarino" in una query grafica strutturata con i seguenti filtri:
Classi di Search
Esistono tre categorie generali di ricerca che un utente può effettuare su Yext Content:
Ricerca sul campo
La ricerca sul campo viene utilizzata quando esiste un'unica risposta diretta a una query. Search identifica l'entità più pertinente in Content e il campo corrispondente all'interno dell'entità che risponde più direttamente all'interrogazione. Le domande spesso richiedono informazioni discrete:
La risposta ideale a una ricerca sul campo è una risposta diretta che mostra il valore del campo. Ecco come potrebbe apparire in Yext Search:
Entità specifica
Quando un utente pone una domanda su un evento, una persona, un prodotto o qualsiasi altro tipo di entità nel tuo CMS, gli viene mostrata un'entità. L'utente non sta chiedendo un campo specifico per quell'entità, ma piuttosto l'entità stessa. In genere, se un utente ha un'entità in mente, la cercherà per nome.
La risposta ideale a una ricerca di entità specifica è una scheda di entità.
Elenco di entità filtrate
Molto spesso, gli utenti cercano un insieme di entità che corrispondono a un set specifico di filtri. Utilizzando NER, Search è in grado di analizzare i potenziali filtri e applicarli per restituire un insieme filtrato di entità di Content.
Uno dei filtri più comuni è una posizione. Potrebbe essere esplicito (ad es. codice postale) o implicito (ad es. "vicino a me").
La risposta ideale a un elenco di entità filtrate è un elenco di entità con un'esperienza utente chiara che dimostra l'applicazione dei filtri pertinenti.
