自社サイトで最新の検索エクスペリエンスを構築
Googleは、ユーザーが探している正確な答えを提供するために、ウェブ全体、有名なナレッジグラフ、包括的な世界地図など、さまざまなソースから膨大なデータを検索します。こうしたすべての種類のデータに有効な、万能のアプローチはないため、GoogleはAIと深層学習に基づくさまざまなアルゴリズムを使用して、さまざまなデータタイプを検索します。Yext Searchもまったく同じアプローチを採用しています。Google検索と比較した結果をご覧ください。
自然言語に焦点を当てたマルチアルゴリズム戦略
検索アルゴリズムには、一つだけで完璧なものはありません。そのため、Searchでは複数のアルゴリズムを使用しています。Searchでは、消費者向け主要検索エンジンの仕組みと同様に、キーワードベースの検索ではなく、マルチアルゴリズムアプローチを使用して最良の結果を表示します。
構造化データの検索
Searchでは、Googleのオープンソース機械学習フレームワークBERTに基づく固有表現認識を使用して潜在的なフィルタを検出し、Yext Contentから構造化された結果を表示します。これは、製品、イベント、求人などの構造化されたエンティティに最適です。
半構造化データの検索
FAQやその他の短文形式コンテンツなどの一部のデータは、ロケーションデータや製品データよりも構造が緩やかですが、豊富な情報が含まれています。このような場合、Searchではセマンティックテキスト検索を使用します。キーワードに依存する代わりに、検索クエリとCMSのコンテンツの両方をベクトル空間に埋め込み、アルゴリズムを使用して最も関連性の高いエンティティを決定します。同義語は不要です。
非構造化ドキュメントの検索
Yext Searchは、非構造化データを検索して、最も関連性の高い文書と回答を特定できます。Extractive QA を使用すると、ブログ投稿、ヘルプ記事、製品マニュアルなどの非構造化コンテンツを検索し、提示されたクエリに答える関連スニペットを抽出できます。
絶え間ないイノベーションへの取り組み
検索の核心は、言語を理解することにあります。そのため、Yextでは、Googleの画期的な機械学習フレームワークBERTを始めとする最新の自然言語処理（NLP）技術を活用しています。Searchアルゴリズムはより良い結果を提供するよう常に進化しているため、データサイエンティストや開発者を採用しなくとも世界クラスの検索を活用し、維持できます。面倒な作業はSearchにお任せください。
