混合搜索的演變及其如何幫助您的網站

已發表: 2022-06-16

混合搜索是指合併搜索技術——但用於創建混合搜索引擎的技術正在發生變化。

這就是今天的位置。

傳統上，混合搜索是指基於目錄和爬蟲的搜索引擎的混合。

現在，其含義正在轉變為指基於關鍵字的搜索技術和人工智能 (AI) 的結合。

AI 取代了對傳統現場搜索的複雜基於規則的理解，而神經散列使基於向量的搜索與關鍵字搜索一樣快。

這聽起來可能有點複雜——但結果是輕鬆搜索用戶。

今天的混合搜索技術使得在電子商店的網站上進行諸如“在夏天保持涼爽”之類的查詢成為可能，從而為風扇和空調產生即時結果。

如果沒有混合搜索，結果可能僅限於包含查詢中使用的單詞的產品。

除了提供更快的速度和相關性之外，混合搜索更便於企業在自己的網站上實施。

一家名為 Search.io 的公司為混合搜索開闢了一條通往新未來的道路，我最近有機會與首席執行官兼聯合創始人 Hamish Ogilvy 交談。

他向我介紹了該領域的最新發展，以及他公司的新工具如何讓客戶更輕鬆地在商業網站上進行搜索。反過來，這可以導致企業進行更多銷售。

AI + 神經散列 = 現代混合搜索

在搜索中，AI 將嚴格的關鍵字匹配替換為包含文本含義的密集向量。就相關性而言，它被證明優於關鍵字，但要以較慢的結果為代價。

神經散列，有時稱為“深度散列”，用於使基於向量的搜索與關鍵字搜索一樣快。它的名字來源於它使用神經網絡來散列向量的能力。

神經哈希使用數學表達式比較術語。他們衡量單詞和概念之間的差異，並為那些更接近的人分配意義。

這在實踐中意味著什麼？

奧美解釋：

“實際上……人工智能對語言的理解可以很容易地部署在搜索技術中。具有諷刺意味的是，對於許多查詢來說，儘管相關性大大提高，但它實際上也比關鍵字搜索更快。

神經散列提供了 99% 的密集向量搜索性能，同時速度提高了 100 倍以上並使用了一小部分空間。”

Ogilvy 向我展示了幾個使用和不使用神經散列的自然語言查詢示例，以展示現代解決方案如何讓零售商和客戶失望。

在零售商百思買的網站上，類似“讓我的啤酒保持涼爽的東西”這樣的查詢會返回一個不相關的結果。相比之下，應用了神經哈希的相同查詢將返回一個裝滿啤酒冰箱的結果頁面。

這可能會在客戶空手而歸和企業快速銷售之間產生差異。

Search.io 正在推出一款名為 Neuralsearch 的工具，據報導該工具結合了傳統關鍵字搜索的速度和基於矢量的搜索的準確性。

簡單來說，它允許網站返回更像谷歌的結果，而不需要雇傭大量的搜索工程師。

它消除了零售商在他們的搜索索引中添加同義詞的需要，這會佔用大量可以更好地花在其他地方的時間。

在與特定組織進行私人測試之後，Neuralsearch 現在處於公開測試階段。企業可以通過 14 天的試用免費將其添加到他們的網站。

舉個例子說明它是如何工作的，奧美告訴我以下公司的網站已經在使用 Neuralsearch：

一個早期版本的這個故事暗示至一個換檔意義的 雜交種 搜索作為 人工智能 (AI) 和神經哈希的結合。它有到過更新到更多準確將混合搜索描述為一個組合基於關鍵字的搜索技術和人工智能。

來源：search.io
特色圖片：LookerStudio/Shutterstock