שילוב בינה מלכותית באתר (חלק א)

לאורך השנים תיכננו ובנינו עשרות מנועי חיפוש באתרים לחברות וארגונים המחזיקים מאגרי ידע משמעותיים. בין עם מדובר במאגרי ידע של חברות, או פרוייקטים לאומיים כמו ארכיון הסרטים הישראלי וארכיון בן גוריון, או בפרוייקטים מבוססי תוכן גולשים (ארץ חפץ, ישראל נגלית לעין), הצורך בהנגשה של מידע למשתמש הקצה הוא אלמטרי. הצורך במנוע חיפוש חזק ואמין היה ונשאר קריטי, אך בתקופה האחרונה נוספת לזה גם הבקשה - בואו נוסיף לזה גם AI!

לפי מחקרים בתחום השימושיות באתרי אינטרנט אנו רואים עליה בשימוש בחיפוש חופשי באתרים. אם לפני עשור שורת החיפוש החופשי באתר זכתה לאמון של 3 אחוז מן הגולשים, היום המספרים הם 15 - 40 אחוז, בהתאם לסוג האתר. אתרי איקומרס נהנים ב 40% שימוש בחיפוש חופשי, בעוד אתרים של חברות נשארים מאחור. נראה שגם היום משתמשים מעדיפים לאתר מידע מתוך התפריטים הקלאסיים (אודות, פתרונות / מוצרים, יצירת קשר) - זה עדיין פשוט ואינואיטיבי יותר למחפשי מידע טכני או שיווקי. יש קשר הדוק בין אופן חיפוש המידע המבוקש ובין סוג המידע המבוקש. ברור שחיפוש באתר של סרט או שואב אבק אינו דומה לתהליך המידענות של מהנדס שלומד על פתרונות של חברה X בנושא ציוד קצה לתקשורת ארגונית. אבל המגמה ברורה - משתמשים ירצו יותר לשאול בשפה חופשית ולקבל תשובה רלוונטיות (ביחיד! לא תוצאות חיפוש אלה תשובה לשאלה). הינה מאמר מעניין של נילסן בנושא https://www.nngroup.com/articles/search-engines-become-answer-engines/

אז מה היינו מצפים ממנוע חיפוש שמשלב בינה מלאכותית (AI)? בראש ובראשונה הוא צריך לספק חווית חיפוש משופרת, חכמה, ואישית יותר למשתמשים. בינה מלאכותית מאפשרת למנוע החיפוש ללמוד מהתנהגות המשתמשים, להבין טוב יותר את השאלות שלהם ולהתאים את התוצאות בצורה מדויקת ואפקטיבית. הנה כמה מהיכולות והמאפיינים של מנוע חיפוש באתר המבוסס על AI:

1. חיפוש מבוסס כוונה (Intent-based Search)
   בינה מלאכותית מבינה את הכוונה שמאחורי השאלה לחיפוש, ולא רק את המילים המדויקות שהמשתמש הקליד. מנוע החיפוש צריך להבין הבדלים בין כוונה לקנייה, חקירה, או בקשת תמיכה. בנוסף, AI יזהה מילות מפתח בהקשרן, אפילו אם הן לא הופיעו בשאלה המדויקת, ויוכל להציע תוצאות רלוונטיות יותר. לדוגמה "מה תנאי הקבלה לתואר ראשון במדעי המחשב?" לא אמור להציג סילבוס או אירועים של המחלקה.

2. התאמה אישית (Personalization)
   מנוע חיפוש מבוסס AI יכול ללמוד מהתנהגות המשתמש ולספק תוצאות מותאמות אישית על פי:

   1. היסטוריית החיפושים של המשתמש באתר.

   2. דפוסי התנהגות (כמו הקטגוריות שבהן המשתמש מתעניין או המוצרים שהוא כבר ראה).

   3. מיקום גיאוגרפי, תפקיד, או פרטים אחרים שידועים על המשתמש. רלוונטי בעיקר בעולמות ה B2B אבל גם באתר מכירות רגיל הייתי מעדיף לקדם טי-שירטס על פני סוודרים באוגוסט (לגולשים בהמוספרה הצפונית לפחות). 

3. חיפוש ניבויי (Predictive Search)
   בינה מלאכותית מאפשרת למנועי חיפוש להציע השלמות אוטומטיות ותחזיות תוך כדי הקלדה. המנוע יכול להציע תוצאות פופולריות לפני שהמשתמש מסיים להקליד. AI מבצע ניבוי של שאלות פופולריות לפי הזמן ביום, העדפות קודמות, או תכנים רלוונטיים באופן עונתי.

4. הבנה של שפה טבעית (Natural Language Processing - NLP)
   NLP מאפשרת למנוע החיפוש להבין שאלות בשפה טבעית בצורה דומה לשיחה בין בני אדם. מנוע החיפוש יוכל לטפל בשאלות מורכבות, כמו "מה הם המוצרים הכי מתאימים לבעיה שלי?". NLP מאפשרת למנוע לזהות שאלות בניסוח חופשי ולקשר אותן לנתונים רלוונטיים באתר. אבל בעיקר לענות תשובה עם משמעות, במקום להחזיר רשימה של קישורים לדפי אתר לחיפוש עצמי. התשובה צריכה להיות מנוסחת באופן שעונה על השאלה ולא משאיר צורך בחיפושים נוספים. במקרה אותו הצגנו בתחילת הפוסט, על השאלה "מה ציון הפסיכומטרי הנדרש ללימודי רפואה" אני מצפה לקבל את התשובה (780"ציון הפסיכומטרי הנדרש ללימודי רפואה הוא 780") ולא קישור לדף "תואר ברפואה - תנאי קבלה"

5. אינטגרציה עם צ'אטבוטים ותמיכה אוטומטית
   מנוע חיפוש AI יכול להשתלב עם צ'אטבוטים ולספק תשובות מיידיות לשאלות נפוצות. אם משתמש לא מוצא את מבוקשו, המערכת יכולה להציע צ'אטבוט שמבין את השאלה ומפנה את המשתמש לתשובות מדויקות או למחלקת שירות הלקוחות. אנו רוצים לתת חוויית איתור מידע חלקה ואחידה, ולחבר את כל השירותים למאגר מידע עדכני אחד.

ובאיזה כלים אנחנו עושים את זה? ELASTIC היא בחירה מצויינת אבל יש גם כלים מצויינים נוספים בשוק. על כך בפוסט הבא בסידרה