Evolución de la búsqueda híbrida y cómo puede ayudar a su sitio

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La búsqueda híbrida se refiere a la fusión de tecnologías de búsqueda, pero la tecnología utilizada para crear motores de búsqueda híbridos está cambiando.

Aquí está hoy.

Tradicionalmente, la búsqueda híbrida se refería a una combinación de motores de búsqueda basados ​​en directorios y rastreadores.

Ahora, el significado cambia y se refiere a una combinación de inteligencia artificial (IA) y fragmentación neuronal.

La inteligencia artificial reemplaza la comprensión compleja basada en las reglas de la búsqueda tradicional en el sitio, mientras que la fragmentación neuronal hace que la búsqueda basada en vectores sea tan rápida como la búsqueda por palabras clave.

Puede parecer un poco complicado, pero el resultado es una búsqueda fácil para el usuario.

La tecnología de búsqueda híbrida actual hace posible que una consulta como “mantente fresco en verano” en el sitio web de una tienda en línea tenga resultados instantáneos para ventiladores y acondicionadores de aire.

Sin la búsqueda híbrida, los resultados pueden limitarse a productos que contengan las palabras utilizadas en la consulta.

Además de ofrecer una mayor velocidad y relevancia, la búsqueda híbrida es más asequible para que las empresas la implementen en sus propios sitios web.

Una empresa llamada Search.io es una organización que está trazando un nuevo futuro para la búsqueda híbrida, y recientemente tuve la oportunidad de hablar con el CEO y cofundador Hamish Ogilvy.

Me informó sobre los últimos avances en este campo y cómo la nueva herramienta de su empresa facilita a los clientes la búsqueda en sitios web comerciales. Esto, a su vez, puede generar más ventas comerciales.

AI + Neural Hashing = Búsqueda híbrida moderna

En la búsqueda, la inteligencia artificial reemplaza la coincidencia estricta de palabras clave con vectores densos que encierran el significado del texto. Ha demostrado ser superior a las palabras clave en términos de relevancia, pero va acompañada del intercambio de resultados más lento.

La fragmentación neuronal, a veces denominada “fragmentación profunda”, hace que la búsqueda basada en vectores sea tan rápida como la búsqueda por palabras clave. Obtuvo su nombre por su capacidad de usar redes neuronales para fragmentar vectores.

Las fragmentaciones neuronales comparan términos usando expresiones matemáticas. Miden la diferencia entre palabras y conceptos y dan significado a los más cercanos a ti.

¿Qué significa esto en la práctica?

Ogilvy explica:

“En términos prácticos… La comprensión del lenguaje artificial se puede desarrollar fácilmente en la tecnología de búsqueda. Irónicamente, para muchas consultas, a pesar de la relevancia enormemente mejorada, también es más rápido que buscar palabras clave.

“La fragmentación neuronal brinda el 99% del rendimiento de la búsqueda de vectores densos, mientras que es más de 100 veces más rápida y usa una fracción de espacio”.

Ogilvy me mostró varios ejemplos de consultas en lenguaje natural con y sin fragmentación neuronal para mostrar cómo las soluciones modernas fallan a minoristas y clientes.

Una consulta como “algo para mantener mi cerveza fría” devuelve un único resultado irrelevante en el sitio web del minorista de Best Buy. En comparación, la misma consulta con fragmentación neuronal devolvería una página de resultados llena de enfriadores de cerveza.

Esto podría marcar la diferencia entre un cliente que se va con las manos vacías y una empresa que realiza una venta rápida.

Búsqueda híbrida: ¿más asequible que nunca para las empresas?

Search.io lanza una herramienta llamada Neuralsearch, que supuestamente combina la velocidad de la búsqueda tradicional de palabras clave con la precisión de la búsqueda basada en vectores.

En pocas palabras, permite que los sitios arrojen más resultados que Google, sin utilizar un ejército de motores de búsqueda.

Elimina la necesidad de que los minoristas agreguen sinónimos a su índice de búsqueda, lo que requiere mucho tiempo que se puede invertir mejor en otro lugar.

Neuralsearch se encuentra ahora en versión beta pública, luego de una prueba privada con organizaciones seleccionadas. Las empresas pueden agregarlo a sus sitios web de forma gratuita con una prueba de 14 días.

Para ver un ejemplo de cómo funciona en la práctica, Ogilvy me dice que los siguientes sitios web de empresas ya usan Neuralsearch:

  • unidad.com
  • BBC.com
  • LockheedMartin.com
  • Sennheiser.com
  • Catch.com.au
  • RentPath.com

Fuente: buscar.io
Imagen seleccionada: LookerStudio / Shutterstock

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