การปรับปรุงความเข้าใจคำค้นหาด้วยคำอธิบายประกอบโดยมนุษย์
การใช้ประโยชน์จากการตัดสินของมนุษย์และอนุกรมวิธานที่มีโครงสร้างเพื่อจัดการกับกรณีขอบที่ไม่ชัดเจนอย่างสม่ำเสมอและปรับปรุงความเกี่ยวข้องในการค้นหาสำหรับกลุ่มอีคอมเมิร์ซชั้นนำที่มีฐานอยู่ในโปแลนด์
ภาพรวมโครงการ
ลูกค้าซึ่งเป็นผู้นำด้านอีคอมเมิร์ซในประเทศโปแลนด์ ได้รับคำค้นหาหลายล้านรายการต่อวัน คำค้นหาเหล่านี้จำนวนมากมีความคลุมเครือมีคำสะกดผิดหรืออ้างถึงหมวดหมู่สินค้าหลายประเภทซึ่งสร้างความท้าทายให้กับเครื่องมือค้นหาอัตโนมัติ
เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการค้นหาและประสบการณ์ของลูกค้า Shaip ได้พัฒนากรอบการทำงานการจัดหมวดหมู่แบบมีโครงสร้าง โดยได้รับแรงบันดาลใจจากการศึกษาของ Baymard คำค้นหาถูกจัดประเภทอย่างเป็นระบบเป็น11 หมวดหมู่ (เช่น หมวดหมู่สินค้า หัวข้อ คุณลักษณะเฉพาะ ตรงเป๊ะ ร้านค้า อาการ ไม่ใช่สินค้า เป็นต้น) พร้อมด้วยกฎลำดับความสำคัญเพื่อให้มั่นใจได้ถึงการจัดหมวดหมู่ที่สอดคล้องกัน
สถิติสำคัญ
มีการระบุคำอธิบายประกอบการค้นหามากกว่า 50,000 รายการ
ข้ามหมวดหมู่ต่างๆ
คลาสคำอธิบายประกอบ 11 คลาส
โดยมีคำจำกัดความและกฎลำดับความสำคัญที่ชัดเจน
ขั้นตอนการทำงาน 3 ขั้นตอน
คำอธิบายประกอบ ➔ การประกันคุณภาพ ➔ การอนุญาโตตุลาการของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน
ขอบเขตโครงการ
โครงการนี้มุ่งเน้นการสร้างระบบจำแนกประเภทที่ครอบคลุมเพื่อบันทึกพฤติกรรมการค้นหาของผู้ใช้ทั้งหมดบนแพลตฟอร์มตลาดออนไลน์ขนาดใหญ่ ขอบเขตของโครงการประกอบด้วย:
- การพัฒนาอนุกรมวิธานของ 11 หมวดหมู่ โดยมีคำจำกัดความที่ชัดเจนและลำดับชั้นความสำคัญในการจัดการกรณีที่แบบสอบถามอาจพอดีกับคลาสมากกว่าหนึ่งคลาส
- การใส่คำอธิบายคำถามจริงนับพันรายการ ทั้งในโดเมนผลิตภัณฑ์และไม่ใช่ผลิตภัณฑ์เพื่อฝึกอบรมและปรับเทียบระบบการจำแนกประเภท
- การแก้ไขข้อสงสัยที่คลุมเครือ โดยการยกระดับไปสู่ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (SMEs) เพื่อให้แน่ใจว่าวิธีการจัดการกรณีขอบมีความสอดคล้องกัน
- การให้ตัวอย่างพร้อมคำอธิบายประกอบและคำอธิบายประกอบ สำหรับการสอบเทียบ QA ให้สร้างชุดการฝึกอบรมที่ผู้ให้คำอธิบายในอนาคตสามารถใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงได้
ตัวอย่างคำอธิบายประกอบรวมอยู่ด้วย:
- De dietrich ELENSIO ➔ Exact
- E 91 ➔ พูดได้ยาก
- tezfiles ➔ ผู้ค้า
- subaru brz toyota gt86 ➔ ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์
- okulary BHP ➔ หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์
- stawu skokowego ➔ Symptom
ชาเลนจ์ (Challenge)
โครงการนี้ต้องเผชิญกับปัญหาความซับซ้อนของข้อมูล หลายประการ ซึ่งเป็นเรื่องปกติในสภาพแวดล้อมการค้นหาในอีคอมเมิร์ซ:
ความคลุมเครือ
คำถามเช่น "E 91" อาจสอดคล้องกับผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันอย่างมาก (รุ่นรถยนต์, ที่ใส่ฟิวส์, แคปซูลพิมพ์) ทำให้การตีความมีความไม่แน่นอนสูง
การพิมพ์ผิดและรูปแบบต่างๆ
การสะกดผิดหรือการย่อ เช่น “lampa uf zestaw” จำเป็นต้องมีการตีความตามบริบทของมนุษย์จึงจะเข้าใจว่าเป็น “lampa UV zestaw”
หมวดหมู่ที่ทับซ้อนกัน
แบบสอบถามมักจะตรงกับหลายคลาส (เช่น ตรงกันเป๊ะ เข้ากันได้ หรือเฉพาะเจาะจง) ซึ่งต้องใช้กฎลำดับความสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องกัน
ข้อมูลอินพุตไม่ถูกต้อง
รหัสซีเรียลหรือตัวระบุที่ไม่มีผลิตภัณฑ์ตรงกันจะต้องถูกแท็กว่า "วลีที่ไม่ถูกต้อง" แทนที่จะถูกจัดประเภทผิด
scalability
การนำกฎการจำแนกประเภทที่มีความละเอียดอ่อนมาใช้กับคำค้นหาหลายหมื่นรายการ อย่างสม่ำเสมอ จำเป็นต้องมีการควบคุมคุณภาพและการกำกับดูแลการให้คำอธิบายประกอบที่เข้มแข็ง
Solution
เพื่อแก้ไขความท้าทายเหล่านี้ จึง ได้มีการนำ กรอบการทำงานสำหรับการระบุคำอธิบายประกอบที่มีโครงสร้างมาใช้โดยสร้างความสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการกำกับดูแลโดยมนุษย์:
หลักเกณฑ์คำอธิบายประกอบ
มีการสร้างคำจำกัดความ ตัวอย่าง และคำแนะนำโดยละเอียดเพื่อช่วยให้ผู้ให้คำอธิบายสามารถจัดหมวดหมู่ได้อย่างสม่ำเสมอ แม้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
กฎเกณฑ์ลำดับความสำคัญ
มีการกำหนดลำดับชั้น (เช่น เข้ากันได้ > ตรงกัน > คุณลักษณะเฉพาะ) ดังนั้นกรณีที่ทับซ้อนกันจึงได้รับการแก้ไขอย่างเป็นระบบ
กระบวนการ QA หลายระดับ
- คำอธิบายประกอบเบื้องต้นโดยผู้ให้คำอธิบายประกอบที่ผ่านการฝึกอบรม
- การตรวจสอบรองโดยผู้เชี่ยวชาญด้าน QA
- การยกระดับไปยัง SMEs สำหรับการอนุญาโตตุลาการในกรณีที่ไม่ชัดเจนหรือความขัดแย้ง
การประยุกต์ใช้แนวปฏิบัติจริงกับแบบสอบถามในโลกแห่งความเป็นจริง
- 4008146044786 ➔ วลีที่ไม่ถูกต้อง
- miraculum królika ➔ คุณลักษณะเชิงธีม
- zcd กาแล็กติกเกรย์ ➔ เข้ากันได้
- owczarek belgijski ➔ กระทู้
วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความสอดคล้อง คุณภาพ และความน่าเชื่อถือตลอดกระบวนการสร้างคำอธิบายประกอบ
ผล
ความคิดริเริ่มนี้ส่งผลให้ระบบนิเวศการค้นหาของลูกค้าได้รับการปรับปรุงที่วัดผลได้:
- 50,000+ คำค้นหาที่จัดประเภท ด้วยความแม่นยำสูงในการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่แข็งแกร่งสำหรับการปรับปรุงการค้นหา
- ปรับปรุงความเกี่ยวข้องของผลการค้นหาเพิ่มความพึงพอใจของผู้ใช้โดยตรงและลดความหงุดหงิดจากการจับคู่ที่ไม่เกี่ยวข้อง
- ลดความคลุมเครือ โดยการแก้ไขกรณีขอบอย่างเป็นระบบผ่านอนุญาโตตุลาการที่ขับเคลื่อนโดย SME และกฎเกณฑ์ลำดับความสำคัญ
- การค้นพบผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้สามารถค้นหาสินค้าได้แม่นยำยิ่งขึ้นในทุกหมวดหมู่ คุณลักษณะ และธีม
โดยรวมแล้ว โครงการนี้ได้วางรากฐานสำหรับประสบการณ์การค้นหาที่ชาญฉลาดและเน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลางมากขึ้นซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดอีคอมเมิร์ซได้
เวิร์กโฟลว์การใส่คำอธิบายประกอบโดยมนุษย์ช่วยให้การค้นหาที่ซับซ้อนมีความชัดเจนยิ่งขึ้น กฎการจัดหมวดหมู่และลำดับความสำคัญที่มีโครงสร้างช่วยปรับปรุงความแม่นยำของเครื่องมือค้นหาของเราอย่างมีนัยสำคัญ และทำให้ประสบการณ์ของผู้ใช้ราบรื่นยิ่งขึ้น
