ഓൺലൈനിൽ ഒരു തൊപ്പി വാങ്ങുമ്പോൾ, സൈറ്റ് തിരയൽ ചോദ്യത്തിൽ നിങ്ങൾ കൗബോയ് തൊപ്പികൾ ചേർക്കുന്നു, പക്ഷേ തിരയൽ ഫലങ്ങൾ ഒരു കൗബോയ് ഉള്ള കുട്ടികളുടെ ടി-ഷർട്ടുകൾ കാണിക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ പലപ്പോഴും തിരയൽ ബാറുകൾ കണ്ടിട്ടുണ്ട്, അവിടെ ഞങ്ങൾക്ക് എന്താണ് വേണ്ടതെന്ന് വ്യക്തമാക്കാൻ ഞങ്ങൾ എത്ര ശ്രമിച്ചാലും, അത് പൂർണ്ണമായും മറ്റ് ചില ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. മിക്ക സൈറ്റുകൾക്കും, തിരയൽ ഇപ്പോഴും വെബ് ബ്രൗസിംഗിന്റെ ശിലായുഗത്തിലാണ്. ഇന്നത്തെ വെബ് യുഗത്തിൽ ലോകം അനുഭവിച്ച പുരോഗതികൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, കൃത്യവും വ്യക്തിഗതവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിൽ അവ പരാജയപ്പെടുന്നു.

പരമ്പരാഗത സൈറ്റ് തിരയൽ ബാറുകൾ തുടരാൻ കഴിയാത്തത് എന്തുകൊണ്ട്?

പരമ്പരാഗത സൈറ്റ് തിരയൽ ബാറുകൾ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് കീവേഡ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിനെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നതിനാൽ കൃത്യതയില്ലാത്ത ഫലങ്ങൾ പ്രാഥമികമായി സംഭവിക്കുന്നു, ഇത് ചരിത്രപരമായി ഏറ്റവും ഫലപ്രദമല്ല. തിരയൽ അൽഗോരിതങ്ങളിലെ പരിമിതമായ സങ്കീർണ്ണത കാരണം, തിരയൽ ബാറുകൾ സന്ദർഭവും സൂക്ഷ്മതയും മനസിലാക്കാൻ പാടുപെടുന്നു.

ഒടിടി തിരയലുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ചിന്തിക്കുക – ഒരു ഒടിടി പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ എന്താണ് കാണേണ്ടതെന്ന് തിരയുമ്പോൾ, ഒരു പ്രത്യേക സിനിമ തിരയുമ്പോൾ, കുറച്ച് അക്ഷരമാലകൾ പോലും നൽകുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ തിരയുന്ന സിനിമയെ അത് അറിയുന്നു. അതുപോലെ, തുടർച്ചയുള്ള ഒരു സിനിമ തിരയുമ്പോൾ, തിരയൽ വിഭാഗത്തിലോ ഹോം സ്ക്രീനിലോ ഈ നിർദ്ദേശം നൽകാം. അത്തരം തിരയൽ അനുഭവങ്ങൾ ഒരു അപ്ലിക്കേഷനുമായി ഇടപഴകാനുള്ള ഭയം ഇല്ലാതാക്കുകയും സിനിമ കാണുന്നത് രസകരമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മാറ്റമില്ലാത്ത സൈറ്റ് തിരയൽ ബാറുകൾ ബിസിനസ്സിന് മോശമാണ്. കൂടാതെ, കൃത്യതയില്ലാത്ത തിരയൽ പലരും അവഗണിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു അസൗകര്യം മാത്രമല്ല, ഒരാൾക്ക് സങ്കൽപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ ആഴത്തിൽ പോകുന്ന യഥാർത്ഥ നാശനഷ്ടങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്.

ഒരു ഓൺലൈൻ റീട്ടെയിലർ സന്ദർശിക്കുമ്പോൾ ഏകദേശം 69 ശതമാനം ഉപഭോക്താക്കളും നേരിട്ട് സെർച്ച് ബാറിലേക്ക് പോകുന്നുവെന്ന് ഒരു റിപ്പോർട്ട് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു, എന്നാൽ സർവേയിൽ പങ്കെടുത്തവരിൽ 80 ശതമാനം പേരും ഓൺ-സൈറ്റ് തിരയൽ അനുഭവത്തിൽ അസംതൃപ്തരായതിനാൽ ജോലി ഉപേക്ഷിക്കുന്നതായി സമ്മതിച്ചു. മോശം പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന തിരയൽ ഓഫറുകളും ഷോപ്പർമാർക്ക് പ്രസക്തമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയാത്തതും മൂലമുണ്ടായ 39 ശതമാനം ട്രാഫിക് ബൗൺസ് നിരക്കും ഇത് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

കാര്യങ്ങൾ കൂടുതൽ വഷളാക്കാൻ, ഈ തിരയൽ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ അപൂർവമായി വ്യക്തിഗതവൽക്കരണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു – അവയുടെ പ്രതികരണങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകളോ മുൻകാല പെരുമാറ്റങ്ങളോ പരിഗണിക്കാതെ പൊതുവായവയാണ്. ഈ ഒറ്റ-വലുപ്പത്തിന് അനുയോജ്യമായ സമീപനം അതിന്റെ ഉപയോക്താക്കളെ ആകർഷിക്കാത്ത ഒരു തിരയൽ അനുഭവത്തിന് കാരണമാകുന്നു, അപ്രസക്തമായ ഒരു ടൺ ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കാൻ അവരെ നിർബന്ധിക്കുന്നു, അവരുടെ സമയം പാഴാക്കുന്നു, ഒടുവിൽ നിരാശാജനകമായ ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഇത് ഉപഭോക്താവിനെ നിലനിർത്തുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു, അവരെ പ്ലാറ്റ്ഫോമുമായി ഇടപഴകാൻ പാടുപെടുകയും ഡാറ്റയുടെ സുഗമമായ കൈമാറ്റത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് പ്ലാറ്റ്ഫോമിന്റെ ദീർഘകാല സാധ്യതകളെ ബാധിക്കുന്നു.

സൈറ്റ് തിരയലിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ കഴിവ്

ലോകം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് തരംഗത്തിൽ സഞ്ചരിക്കുന്നു, ഈ തകർപ്പൻ സാങ്കേതികവിദ്യ ഡൊമെയ്നുകളിലും മേഖലകളിലും കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഇപ്പോൾ, പരമ്പരാഗത സൈറ്റ് തിരയലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള സാധ്യതയും ഇതിനുണ്ട്. നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ) എന്നിവ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി, ഏറ്റവും ഉചിതമായ തിരയൽ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഉപയോക്താക്കൾ തിരയൽ ബാറിൽ പ്രവേശിക്കുന്ന വിവരങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്ലാറ്റ്ഫോം പഠിക്കുന്നു.

പഠനം തത്സമയം സംഭവിക്കുകയും ഓരോ വ്യക്തിക്കും സവിശേഷമായ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഫലങ്ങൾ ചിട്ടപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. വ്യക്തിയുടെ മുൻകാല പ്രവർത്തനം, പൊതുവായ സ്പെല്ലിംഗ് പിശകുകൾ, ഭാഷയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു തിരയൽ അന്വേഷണത്തിന് പിന്നിലെ ഉദ്ദേശ്യം മനസിലാക്കൽ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഈ ട്യൂണിംഗ് പരിഷ്കരിക്കാൻ കഴിയും.

പരമ്പരാഗത സൈറ്റ് തിരയലുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഇത് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്ന ചില വഴികൾ ഇതാ:

ഉപയോക്തൃ ഉദ്ദേശ്യത്തെക്കുറിച്ച് മികച്ച ധാരണ: ഒരു ഉപയോക്താവ് പ്രവേശിക്കുന്ന ഓരോ തിരയൽ ചോദ്യത്തിലും, അവർ അവരുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യമോ ആഗ്രഹമോ ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നു. പരമ്പരാഗത തിരയൽ കീവേഡുകൾക്കായി തിരയുമെങ്കിലും, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സൈറ്റ് തിരയൽ സെമാന്റിക് തിരയൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു – അടിസ്ഥാനപരമായി തിരയലിന് പിന്നിലെ സന്ദർഭവും ഉദ്ദേശ്യവും മനസിലാക്കാൻ ഇത് പര്യാപ്തമാണ്, വെറും കീവേഡുകൾക്കപ്പുറം – എല്ലായ്പ്പോഴും ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ബേബി ഡയപ്പറുകൾക്കായി തിരയുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒരു നവജാത ശിശുവിനായി ഷോപ്പിംഗ് നടത്തുകയാണെന്ന് അനുമാനിച്ച് സൈറ്റ് ബേബി വസ്ത്രങ്ങളും മറ്റ് സാമഗ്രികളും നിർദ്ദേശിക്കാം.

വ്യക്തിഗത തിരയൽ ഫലങ്ങൾ: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുകയും അവരുടെ തിരയൽ ചോദ്യങ്ങളുടെ റെക്കോർഡ് തത്സമയം സൂക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഇത് പ്രവചിക്കാനും നിർദ്ദേശങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി നൽകാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഇ-കൊമേഴ്സ് സൈറ്റിന് ഒരു ഫുട്ബോൾ ടീമിനായി നിങ്ങളുടെ ആരാധകവൃന്ദത്തെക്കുറിച്ച് അറിയാമെങ്കിൽ, സമാനമായ തീം ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും.

ചടുലമായ പൊരുത്തപ്പെടൽ: അൽഗോരിതങ്ങൾ സജീവമായി മാറ്റുന്നതിലൂടെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത സൈറ്റ് തിരയലിന് മാറുന്ന പ്രവണതകൾക്കും വിപണി മാറ്റങ്ങൾക്കും പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയും. ഉപയോക്താക്കൾ നിശ്ചയിച്ച ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി ഉപകരണം അടുത്ത് യോജിക്കുന്നുവെന്നും നിമിഷങ്ങൾക്ക് മുമ്പ് നിലവിലില്ലെങ്കിലും അവർ തിരയുന്നതെന്തും കണ്ടെത്തുന്നുവെന്നും ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് ആശയം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഫോൺ വാങ്ങാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരാൾക്ക് പുതുതായി പുറത്തിറക്കിയ സ്മാർട്ട്ഫോൺ സെർച്ച് റിസൾട്ടായി ലഭിക്കും.

മെച്ചപ്പെട്ട ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം: കൂടുതൽ കൃത്യവും വ്യക്തിഗതവുമായ തിരയൽ ഫലങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സുഗമവും കൂടുതൽ സംതൃപ്തികരവുമായ അനുഭവം ആസ്വദിക്കാം. ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിലെ ഈ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ഉയർന്ന ഇടപഴകൽ, വർദ്ധിച്ച വിശ്വസ്തത, ബ്രാൻഡുമായോ പ്ലാറ്റ്ഫോമുമായോ ശക്തമായ ബന്ധം എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കും.

മികച്ച തിരയൽ അനുഭവം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസുകൾക്ക് എതിരാളികളിൽ നിന്ന് സ്വയം വേർതിരിച്ചറിയാനും അവരുടെ ഓൺലൈൻ സാന്നിധ്യത്തിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ മൂല്യം നേടാനും കഴിയും. മെച്ചപ്പെട്ട തിരയൽ കഴിവുകൾ മികച്ച ഉപഭോക്തൃ ഉൾക്കാഴ്ച, കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ ടാർഗെറ്റിംഗ്, ആത്യന്തികമായി വർദ്ധിച്ച പരിവർത്തന നിരക്ക് എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പവർഡ് തിരയൽ ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങൾക്ക് ശരാശരി ഫലങ്ങൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് നീങ്ങാൻ കഴിയും, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൃത്യമായതും വ്യക്തിഗതവുമായ അനുഭവങ്ങൾ നൽകുന്നു, അത് കാര്യമായ ബിസിനസ്സ് മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.