注目スニペットのトレーニング
特定のクエリの非構造化データからExtractive QAアルゴリズムが表示する注目スニペットは確認して修正できます。例えば、「月額サブスクリプションプランを提供していますか？」というクエリで管理者が、アルゴリズムが本当の答え「月額17.99ドル」でなく早期解約料金「59.99ドル」を誤って強調表示していることに気づいた場合、リアルタイムで修正できます。
NLPフィルタトレーニング
NLPフィルタトレーニングは、各クエリに適用されるNLPフィルタの修正に役立ちます。例えば、「店舗受け取りが可能なフェニックス近郊のロケーション」というクエリで「同日配達」サービスのNLPフィルターがトリガーされた場合、管理者はNLPフィルタトレーニングでこれを却下できます。
スペルチェックトレーニング
スペルチェックで間違ったスペルが提案された場合、管理者はこれを即座に修正できます。例えば、「Yext」のようなブランド固有の単語がある場合、スペルチェックはこれを誤入力とみなし、「Next」と入力するよう示唆する場合があります。管理者は、こうした自動修正を却下し、代わりにスペルチェックで「Yext」が単語と見なされるようにすることができます。
即時のフィードバックループ
検索エクスペリエンスの変更を確認するまでの待ち時間がなく、管理者はクエリの変更後すぐにその影響を確認できます。YextのSearchアルゴリズムは、拒否された結果の表示を直ちに停止し、将来的に同様の状況が起こった場合に向けたトレーニングデータとしてもこうした結果を使用します。可能な限り最も関連性の高い結果が確実に提供されるようになり、エンドユーザーはこうした迅速な修正の恩恵をリアルタイムで受けられます。
