ယနေ့အသုံးပြုသူများသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာဖြင့် နစ်မြုပ်နေပြီး ၎င်းတို့လိုအပ်သော အချက်အလက်ကို ရှာဖွေရာတွင် ရှုပ်ထွေးစေသည်။ ရှာဖွေမှု ဆက်စပ်မှု သည် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ရှာဖွေမှုမေးမြန်းချက်နှင့် ရလဒ်များကို vis-a-vis လိုအပ်ပါသည်။ ရလဒ်များကို ပေးဆောင်ရန်မှာ အရေးမကြီးသော်လည်း အသုံးပြုသူ၏ ရှာဖွေမှု ရည်ရွယ်ချက်အရ ရလဒ်များကို ပေးဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာဆက်စပ်မှုသည် အသုံးပြုသူတစ်ဦးအတွက် လိုအပ်သောအချက်အလက်များကိုရရှိရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး ချောမွေ့စေရန်အတွက် ကူညီပေးပါသည်။ ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုမှာ ပိုင်ရှင်များနှင့် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ဖွင့်ပေးသူများအတွက် ၎င်းတို့၏အသုံးပြုသူများကို လိုချင်သောရလဒ်များကို ပြသနိုင်ရန် ကူညီပေးရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှုကို နားလည်ခြင်း။
ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုသည် ရှာဖွေမှုမေးခွန်းများနှင့် ရှာဖွေမှုရလဒ်များကို တိုင်းတာသည့် ရိုးရှင်းသောမက်ထရစ်တစ်ခုကဲ့သို့ ထင်ရနိုင်သည်။ သို့သော် အရည်အသွေးနှင့် ဆက်စပ်မှုအတိုင်းအတာကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည့် ကွဲပြားနိုင်သော အကြောင်းရင်းများစွာ၏ အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှုရှိသည်။
ဆက်စပ်မှုကို မှန်ကန်စွာရယူရန်မှာ ခက်ခဲသော်လည်း ချောမွေ့ပြီး အမှတ်တရဖြစ်စေသော ရှာဖွေမှုအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအတွက် ၎င်းကို မှန်ကန်အောင်လုပ်ပါ။ ထို့အပြင်၊ အသုံးပြုသူများသည်ပင် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များ သို့မဟုတ် ဝဘ်ဆိုဒ်များသည် ၎င်းတို့၏ ရှာဖွေရေးရည်ရွယ်ချက်ကို တတ်နိုင်သမျှ စကားလုံးအနည်းငယ်ဖြင့် လုံးလုံးနားလည်ရန် မျှော်လင့်ပါသည်။
Adsearch အစီရင်ခံစာအရ၊ စျေးဝယ်၏ 68% ညံ့ဖျင်းသော ရှာဖွေမှုအတွေ့အကြုံရှိပါက ဝဘ်ဆိုက်သို့ ပြန်မလာပါ။
ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှုကို ထိခိုက်စေသည့် အချက်များ ပါဝင်သည်-
ရည်ရွယ်ချက်ရှာဖွေပါ
ရှာဖွေသူ သိလိုသည်များကို နားလည်နိုင်စွမ်း။ ရှာဖွေမှုမေးခွန်းသည် အရောင်းအ၀ယ်ဖြစ်မှု၊ စီးပွားဖြစ် သို့မဟုတ် သတင်းအချက်အလက် ဟုတ်မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အရေးကြီးသည်။
geolocation
၎င်းသည် ရှာဖွေသူ၏ တည်နေရာကို ရှာဖွေပြီး ပေးထားသည့် ရလဒ်များသည် ၎င်းတို့၏ ရှာဖွေမှုမေးခွန်းနှင့် သက်ဆိုင်မှုရှိမရှိကို ရှာဖွေသည်။
သော့ချက်စာလုံး Proximity
ရှာဖွေမှုမေးခွန်းနှင့် သော့ချက်စကားလုံး၏ နီးစပ်မှုသည် အရေးကြီးသောအချက်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သော့ချက်စာလုံးရှိ စကားလုံးတစ်လုံးချင်းစီထက် ပိုအရေးကြီးသည့် ရှာဖွေမှု၏အကြောင်းအရာကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည်။
ဤအရာများသည် အရေးကြီးသောအချက်သုံးချက်ဖြစ်သော်လည်း၊ အခြားအရာများမှာ အသုံးပြုသူ၏သမိုင်းအချက်အလက်၊ ရှာဖွေမှုအကြိမ်ရေနှင့် ရှာဖွေမှုမေးခွန်းထုတ်သည့်ကိရိယာတို့ဖြစ်သည်။
ရှာဖွေရေးဆက်စပ်မှု၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်
ပဏာမ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များ လက်ထက်တွင် ရှာဖွေမှု ဆက်စပ်မှုကို အရေးမကြီးပါ။ ရှာဖွေမှု ဆက်စပ်မှုမှာ ၎င်း၏ အခြေတည်သည့် အဆင့်တွင် သော့ချက်စကားလုံး တစ်လုံးချင်းကို အခြေခံ၍ တူညီသည့် အချိန်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း Google သည် ပုံတွင်ပါဝင်လာသောအခါတွင် Page Rank ကို ဦးစွာမိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် ဂိမ်းကိုပြောင်းလဲခဲ့သည်။
Google သည် အစောပိုင်းက အကြောင်းအရာများကို ကန့်သတ်ထားသည့် စာမျက်နှာ အဆင့်သတ်မှတ်မှု ယန္တရားကို ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ဝဘ်ဆိုက်ရှိ စာမျက်နှာအရေအတွက်၊ အကြောင်းအရာအရည်အသွေး၊ စာမျက်နှာသို့ လင့်ခ်များ စသည်တို့ကို ယူဆောင်လာပါသည်။ ခေတ်မီသော ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှု အသွင်သဏ္ဌာန် ပေါ်ပေါက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ၎င်းတို့၏ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပြုပြင်ရန် Google ၏ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အခါအားလျော်စွာ မွမ်းမံပြင်ဆင်ခဲ့သည်။
Google နှင့် အခြားသော ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များစွာသည် ဥာဏ်ရည်တု၊ သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် အသုံးပြုသူ၏ ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဝေါဟာရများကို ပိုမိုအသေးစိတ်နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် ယနေ့ခေတ်ဆီသို့ အမြန်လျှောက်လှမ်းပါ။
လောလောဆယ်တွင်၊ Google သည် အသုံးပြုသူ၏ရှာဖွေမှုအသုံးအနှုန်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်ရန်နှင့် သက်ဆိုင်ရာရလဒ်များကိုပေးဆောင်ရန် BERT ကိုအသုံးပြုနေသည်။
ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှုတွင် နည်းပညာတိုးတက်မှုများ
မျက်မှောက်ခေတ် ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုစနစ်အား အံ့သြဖွယ်နည်းပညာများနှင့် နည်းပညာများစွာဖြင့် မောင်းနှင်ထားသည်။
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
TF-IDF သည် နည်းပညာဟောင်းတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း သက်ဆိုင်ဆဲဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စာရွက်စာတမ်းများစွာတွင် ၎င်းတို့၏ အကြိမ်ရေကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် စာရွက်စာတမ်းရှိ ဝေါဟာရများ၏ အရေးပါမှုကို စစ်ဆေးသည်။ ထို့ကြောင့် အသုံးများသော အသုံးအနှုန်းများသည် ထူးခြားသော အသုံးအနှုန်းများနှင့် ကွဲပြားပါသည်။
စက်သင်ယူ
ရှာဖွေမှုအင်ဂျင်များသည် သက်ဆိုင်ရာ ရလဒ်များကို ပေးဆောင်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်လာကြသည်။ ဤစနစ်များသည် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုပြင်ရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များကို ပေးဆောင်ရန် ပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်နေပါသည်။
ဝေါဟာရရှာဖွေမှု
ဝေါဟာရရှာဖွေမှုစွမ်းရည်များဖြင့် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များသည် ရှာဖွေမှုမေးခွန်းများ၏နောက်ကွယ်တွင် အဓိပ္ပာယ်ကို ပုံဖော်နိုင်သည်။ အကြောင်းအရာ၊ အဓိပ္ပါယ်တူကြောင်းများနှင့် ရလဒ်များကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ချက်အတွက် ဝေါဟာရရှာဖွေမှု အကောင့်များ။
သဘာဝဘာသာစကားများထုတ်ယူခြင်း
NLP ဖြင့်၊ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များသည် လူသားဘာသာစကားကို ၎င်း၏သဘာဝပုံစံဖြင့် ပိုမိုနားလည်နိုင်သည်။ အသံနှင့် စကားစမြည်ပုံစံဖြင့် ရှာဖွေမှုမေးခွန်းများသည် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ပြောဆိုမှု၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကို ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ကို နားလည်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
ဤနည်းပညာများနှင့် စနစ်များ၏အကူအညီဖြင့်၊ ဝဘ်ကိုရှာဖွေခြင်းသည် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပြီး ပိုမိုလွယ်ကူလာပါသည်။
E-commerce တွင် ဆက်စပ်မှုကို ရှာဖွေပါ။
အထူးသဖြင့် ယနေ့ခေတ်တွင်ရှိသော ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ ကွဲပြားမှုများနှင့်အတူ eCommerce တွင် ရှာဖွေမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အွန်လိုင်းစျေးဝယ်သူဦးရေ တစ်နေ့ထက်တစ်နေ့ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ ဝယ်သူ၏အဆင်ပြေပြေနှင့် ကျေနပ်လောက်သောအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအတွက် ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှု လိုအပ်ပါသည်။
ကုန်ပစ္စည်း Range
ကျွန်ုပ်တို့တွင်ရှိသော အမျိုးအစားတိုင်းတွင် ထုတ်ကုန်များစွာပါရှိပြီး ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုမှာ ပိုလိုရှပ်များအတွက် ရှာဖွေမှုတွင် တီရှပ်များ၊ ကော်လာရှပ်များ၊ ဖလန်နယ်များ စသည်တို့အတွက် ရလဒ်များကို မထုတ်ပေးကြောင်း သေချာစေပါသည်။
ဝယ်ယူမှု အပြုအမူ
eCommerce ပလပ်ဖောင်းများသည် သုံးစွဲသူ၏ ထုတ်ကုန်များကို ဝယ်ယူရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ ရွေးချယ်မှုများကို စူးစမ်းရှာဖွေနေသည်ဖြစ်စေ အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်လာကြသည်။
dynamic စျေးနှုန်းများ
လေကြောင်းလိုင်းများသည် ရနိုင်သောထိုင်ခုံများ၊ လမ်းကြောင်းများ၊ တစ်နှစ်တာ၏အချိန်၊ စသည်တို့အရ လက်မှတ်စျေးနှုန်းများပြောင်းလဲသွားသည့် dynamic pricing ၏အကောင်းဆုံးဥပမာကိုပေးပါသည်။ eCommerce ပလပ်ဖောင်းများသည် စတော့ရှယ်ယာပြောင်းလဲမှုများနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တစ်လျှောက်စျေးနှုန်းများအတက်အကျရှိသည့်အခါ တူညီသောပုံစံကိုလက်ခံပါသည်။
personalization
eCommerce ပလပ်ဖောင်းများသည် ၎င်းတို့၏ယခင်ဝယ်ယူမှုများနှင့် ဝယ်ယူမှုအပြုအမူအပေါ်အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များအား ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ထားသော ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များကို ပေးဆောင်လျက်ရှိသည်။
eCommerce ပလပ်ဖောင်းများသည် သုံးစွဲသူ၏ လိုအပ်ချက်အရ တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသောကြောင့် ယနေ့ခေတ်တွင် ရှာဖွေမှု ဆက်စပ်မှုမှာ အဓိက ခွဲခြားသည့် အချက်တစ်ခု ဖြစ်လာပါသည်။ နောက်ထပ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူ၊ eCommerce ပလပ်ဖောင်းများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များ ထုတ်ပေးနိုင်ရန် ရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။
ရှာဖွေမှုဆက်စပ်မှု၏အနာဂတ်
Alexa၊ Siri နှင့် Google Voice Assistant တို့သည် ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုနှင့် အသုံးပြုသူများ ဝဘ်နှင့် မည်သို့အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ပုံတို့တွင် မျိုးဆက်သစ်များထဲတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဤစနစ်များသည် သဘာဝကျသော အပြောအဆိုများကို နားလည်နိုင်ပြီး လူတစ်ဦးကဲ့သို့ အပြန်အလှန်ဆက်ဆံခြင်း၏ သခင်များဖြစ်သည်။ ဒါတွေအားလုံးတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ ဤအသံဖြင့်ဖွင့်ထားသောစနစ်များသည် အကြောင်းအရာ၊ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် စိတ်ခံစားချက်တို့ကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူ၏မေးမြန်းမှု၏အကြောင်းအရာကို နားလည်သိရှိလာကြသည်။ ရှေ့သို့ဆက်သွားပါက၊ NLP နှင့် စမတ်ပစ္စည်းများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုသည် ပိုမိုချောမွေ့ပြီး အလိုလိုသိမြင်လာမည်ဖြစ်သောကြောင့် NLP နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့ ပိုမိုအားကောင်းလာစေရန် ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။
ကောက်ချက်
ရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုသည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်ရာ၊ ဝဘ်ဆိုက်၊ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင် သို့မဟုတ် အဖွဲ့အစည်းတိုင်းအတွက် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ထပ်တူအရေးကြီးပါသည်။ တိကျသောဒေတာဖြင့်၊ သင်သည် ရှာဖွေမှုဆီလျော်မှုတွင် ဆီစားသက်သာပြီး တိကျမှုကို ပေးနိုင်သည်။ ဘယ်လိုရှာဖွေပါ။ ship အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်းဝန်ဆောင်မှုများဖြင့် ရှာဖွေခြင်းဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။
