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Servicios de datos de IA críticos: relevancia de las búsquedas

¿Por qué lo necesita su marca?

La «relevancia de las búsquedas» es crucial para el éxito de muchas empresas. Mide hasta qué punto los resultados de búsqueda internos de una empresa satisfacen las necesidades e intenciones de sus usuarios. Ofrecer los resultados de búsqueda correctos puede marcar la diferencia entre realizar una venta y perder un cliente. El uso de servicios de datos de IA permite a una empresa garantizar que su motor de búsqueda interno ofrezca resultados relevantes para los usuarios en función de lo siguiente:

  • Palabras clave: palabras que utilizan en su consulta

  • Contexto: dónde vive el usuario, su dispositivo, historial de búsqueda, etc.

  • Intención: qué servicio o producto está buscando el usuario

La relevancia de las búsquedas también es una evaluación del contenido ofrecido en los resultados de búsqueda, incluido lo siguiente:

  • Calidad: la profundidad, precisión u originalidad.

  • Actualidad: cuánto tiempo hace que se creó

  • Reacciones: cómo interactúa el usuario con el contenido (tasas de clics, etc.)

Lea nuestro blog para conocer las formas específicas en que la relevancia de las búsquedas afecta a los clientes, además de las prácticas recomendadas para el uso de servicios de datos de IA para mejorarla.

Cómo afecta la relevancia de las búsquedas a los clientes

La relevancia de las búsquedas ya no es solo un lujo. Esto se debe a algunos factores. En primer lugar, la experiencia del usuario es esencial en el recorrido del cliente. Actualmente, muchos sitios web mejoran y auditan de forma rutinaria la experiencia de sus usuarios para estar mejor posicionados en los buscadores. Otros sitios web deberían seguir el ejemplo para ser competitivos, aunque no pretendan alcanzar una posición alta en los resultados de búsqueda de Google o Bing. La relevancia de las búsquedas es un factor importante en la experiencia del usuario. Los clientes potenciales quieren navegar fácilmente por un sitio web y encontrar la información, los productos o cualquier otra cosa que busquen. Simplemente esperan una relevancia de las búsquedas excelente, ya sea conscientemente o no. Con tantas opciones de sitios web para visitar en línea, es muy fácil perder un visitante y un posible cliente debido a una relevancia de las búsquedas deficiente.

La segunda forma en que la relevancia de las búsquedas afecta a los clientes tiene que ver con lo que compran. Con una alta relevancia de las búsquedas, al cliente se le muestran resultados que coinciden exactamente con lo que está buscando. O quizás también se les ofrecen resultados que pueden ser inesperados, pero igualmente atractivos. En ambos casos, es más probable que el cliente realice una compra (o dos o tres). La relevancia de las búsquedas puede ser clave para lograr una venta (y quizás futuras ventas).

diseño de placa base iluminada en naranja

La última forma en que la relevancia de las búsquedas afecta a los clientes es evitando que se sientan molestos u ofendidos. Cuando a un cliente se le ofrecen resultados de búsqueda incorrectos, las repercusiones pueden ser mucho mayores que el mero hecho de generar confusión. Los resultados erróneos pueden ser ofensivos. Aquí mostramos algunos ejemplos:

  • Una mujer está buscando sudaderas y obtiene como resultados una selección en color rosa o con la palabra «mamá» impresa. Estos resultados de búsqueda tienen un sesgo sexista evidente. La mujer puede no desear ser madre. O puede que tenga problemas de infertilidad. El rosa es una forma de expresar la feminidad, pero no es la única. Esta mujer puede encontrar en el rosa, los volantes, etc., una expresión restrictiva de la feminidad.

  • Un fan de Star Trek está buscando una camiseta inspirada en esta temática. La búsqueda devuelve algunos resultados relativos a Star Wars, que es una serie muy diferente. De hecho, a muchos fans de Star Trek no les gusta Star Wars porque sus fundamentos no son demasiado científicos y, para colmo, es más famosa y popular. Estos resultados podrían irritar al cliente potencial lo suficiente como para que elija otra tienda en línea.

Los consumidores pueden verse afectados por uno de estos factores o una combinación de ellos. Como resultado, una marca podría perder clientes potenciales o actuales debido a una baja relevancia de búsqueda. Estos clientes también pueden sentirse lo suficientemente ofendidos como para convencer a sus amigos y familiares de que tampoco compren en esas tiendas. Estos efectos demuestran el poder y el rendimiento de la inversión de un entrenamiento eficiente de los LLM, de una IA responsable y de la intervención humana en la IA.

Tres formas de utilizar los servicios de entrenamiento de la IA para mejorar la relevancia de las búsquedas

Está claro que una buena relevancia en las búsquedas marca la diferencia, pero ¿cómo puede una marca mejorarla y sacarle más provecho? Recomendamos estos tres pasos:

Táctica 1: Obtener servicios de recopilación de datos. Los servicios de IA de recopilación de datos ayudan a crear los conjuntos sólidos de datos de entrenamiento de IA y los conocimientos necesarios para desarrollar, optimizar y probar algoritmos de búsqueda. Cuando se entrenan con un espectro de información amplio, diversificado y actualizado, los motores de búsqueda pueden ofrecer una buena relevancia en las búsquedas. Un buen servicio de recopilación de datos incluye:

  • Diversas fuentes de datos

  • Información nueva y actualizada

  • Comportamiento relevante del usuario

  • Contexto del usuario (ubicación, dispositivo, historial de búsqueda, etc.)

  • Funciones de procesamiento del lenguaje natural (jerga, sinónimos, uso variado)

  • Reconocimiento de entidades y correspondencia de relaciones (comprensión de las relaciones entre personas, lugares y productos)

  • Bucles de retroalimentación del usuario (generados a lo largo del tiempo, incluidas calificaciones, reseñas y contenido generado por el usuario)

  • Consultas de cola larga (consultas más específicas y poco comunes que pueden tener un volumen de búsqueda bajo)

  • Tendencias y patrones en el comportamiento del usuario

  • Evaluación de la calidad del contenido (determinación de la utilidad y la credibilidad en función de la interacción, los retroenlaces o «backlinks», las veces que se comparte en redes sociales, la credibilidad y la utilidad del contenido)

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Táctica 2: Encontrar un proveedor para la anotación de datos. La anotación de datos etiqueta los datos para ayudar a entrenar y refinar los algoritmos de los motores de búsqueda. Estos servicios permiten un entrenamiento continuo de los algoritmos, lo que garantiza que la relevancia de los resultados de búsqueda se mantenga alta para los usuarios. Estas son las áreas en las que los anotadores humanos ayudan a los LLM a ofrecer una mejor relevancia de búsqueda:

  • Identificar la intención de un usuario en las consultas de búsqueda

  • Evaluar los resultados de búsqueda en cuanto a relevancia y calidad

  • Mejorar las funcionalidades de procesamiento del lenguaje natural

  • Mejorar el reconocimiento de entidades, incluidas personas, lugares, organizaciones, etc.

  • Adaptar los resultados de búsqueda al comportamiento, las preferencias y los datos demográficos del usuario

  • Marcar resultados de baja calidad, irrelevantes y duplicados

  • Entrenar modelos de aprendizaje automático sobre la relevancia de los resultados de búsqueda, palabras clave, temas relevantes, etc.

Táctica 3: Colaborar con expertos en servicios de datos de IA. Trabajar con especialistas en este campo, como los de Lionbridge, es fundamental para ofrecer a los clientes actuales y potenciales los resultados de búsqueda más relevantes. Ya estamos ayudando a gigantes de la industria en todo el mundo a auditar y mejorar su relevancia de búsqueda. No somos simples recién llegados a esto de las soluciones de IA. Llevamos trabajando con los predecesores de la IA durante décadas. También desarrollamos nuestro marco de confianza de IA para garantizar que nuestros servicios sean constantemente fiables, de alta calidad y transparentes.

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ESCRITO POR
Samantha Keefe y Suzanne Tucker

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