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


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 es donde está hoy.

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

Ahora, el significado está cambiando para referirse a una combinación de inteligencia artificial (IA) y hashing neuronal.

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

Puede sonar un poco complicado, pero el resultado es una búsqueda de usuarios sin esfuerzo.

La tecnología de búsqueda híbrida actual hace posible que una consulta como «manténgase fresco en verano» en el sitio web de una tienda electrónica arroje resultados instantáneos para ventiladores y acondicionadores de aire.

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

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

Una empresa llamada Search.io es una organización que está trazando un camino hacia 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 desarrollos recientes en este campo y cómo la nueva herramienta de su empresa facilita a los clientes realizar búsquedas en sitios web comerciales. Eso, a su vez, puede llevar a las empresas a realizar más ventas.

IA + Neural Hashing = Búsqueda híbrida moderna

En la búsqueda, la IA reemplaza la coincidencia estricta de palabras clave con vectores densos que encapsulan el significado del texto. Se ha demostrado que es superior a las palabras clave en lo que respecta a la relevancia, pero tiene la desventaja de obtener resultados más lentos.

Hashing neuronal, a veces llamado «hashing profundo», entra para hacer que la búsqueda basada en vectores sea tan rápida como la búsqueda por palabra clave. Recibe su nombre de su capacidad para usar redes neuronales para hacer hash de vectores.

Los hashes neuronales comparan términos usando expresiones matemáticas. Miden la diferencia entre palabras y conceptos, y asignan significado a los que están más cerca.

¿Qué significa esto en la práctica?

Ogilvy explica:

“En términos prácticos… la comprensión del lenguaje por parte de la IA se puede implementar fácilmente en la tecnología de búsqueda. Irónicamente, para muchas consultas, a pesar de la relevancia enormemente mejorada, en realidad también es más rápido que la búsqueda por palabra clave.

El hashing neuronal brinda un 99 % del rendimiento de la búsqueda de vectores densos, mientras que es 100 veces más rápido y usa una fracción del espacio”.

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

Una consulta como «algo para mantener mi cerveza fría» devuelve un único resultado irrelevante en el sitio web del minorista Best Buy. En comparación, la misma consulta con hashes neuronales aplicados arrojaría una página de resultados llena de refrigeradores de cerveza.

Eso 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 accesible que nunca para las empresas?

Search.io está lanzando 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 términos simples, permite que los sitios web devuelvan resultados más como lo hace Google, sin emplear un ejército de ingenieros de búsqueda.

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

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

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

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

Fuente: buscar.io
Imagen destacada: LookerStudio/Shutterstock





Consultar el artículo en la publicación original

Evolución de la búsqueda híbrida y cómo puede ayudar a su sitio web
× +info?
A %d blogueros les gusta esto: