Evolución de los comportamientos de búsqueda en la web
A medida que la gente busca en línea, su forma de hacerlo está cambiando y los motores de búsqueda se están adaptando para mantenerse al día. Las siguientes son algunas de las formas clave en las que la gente busca información hoy en día:
- Impulsado por intención: En lugar de escribir palabras clave exactas, los usuarios ahora expresan sus necesidades con frases como Deseo o Necesito hacerlo. Los motores de búsqueda modernos entienden el propósito detrás de estas frases y dan resultados más relevantes.
- Resultados clasificados: los resultados de la búsqueda se organizan en función de lo que otros usuarios consideren útil. Esto significa que el contenido más útil aparece en la parte superior, lo que facilita la búsqueda de información de calidad.
- Varios orígenes: Cuantos más orígenes cubra un motor de búsqueda, mejores serán los resultados. Al extraer información de una variedad de fuentes de confianza, los motores de búsqueda proporcionan respuestas más completas y precisas.
- Personalizado: los motores de búsqueda ajustan los resultados en función de factores como la hora, la ubicación y las preferencias del usuario. Esto facilita a los usuarios encontrar información que se ajuste a sus necesidades específicas en este momento.
Por qué es mejor la búsqueda de Adobe Learning Manager
Adobe Learning Manager ofrece una experiencia de búsqueda más inteligente y avanzada que no solo coincide con las palabras clave, sino que entiende contextualmente el significado de la consulta del usuario para encontrar los resultados más relevantes para ellos.
- Con tecnología de IA: Adobe Learning Manager usa técnicas avanzadas de IA para entender el significado detrás de la intención de búsqueda y no solo las palabras. Esto ayuda a mostrar resultados que coinciden realmente con lo que el usuario quiere, haciendo las búsquedas más precisas.
- Impulsado por pares: Adobe Learning Manager utiliza un rango de parámetros de calidad del curso para clasificar los resultados más útiles. Este algoritmo de clasificación está entrenado en 50 millones de puntos de datos que puntúan periódicamente cada contenido en el repositorio
- Completo: Adobe Learning Manager busca en toda la biblioteca, incluido contenido propio, títulos de cursos de terceros, descripciones, etiquetas, notas personalizadas y otros metadatos. Para contenido como Vídeo y PDF, se transcribe automáticamente y se busca dentro de su transcripción.
Búsqueda basada en IA de Adobe Learning Manager
Adobe Learning Manager utiliza tecnología avanzada de IA para mejorar la experiencia de búsqueda y facilitar la búsqueda de contenido de aprendizaje relevante. Los principales componentes de la búsqueda avanzada se describen a continuación.
Reconocimiento de términos clave
Adobe Learning Manager utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para identificar las palabras clave importantes de los títulos y descripciones de los cursos. A continuación, se centra en esas palabras clave para proporcionar mejores resultados de búsqueda, lo que ayuda a impulsar los resultados con esas palabras clave sobre otros resultados. Por ejemplo, si un alumno busca Conceptos básicos de Photoshop, Adobe Learning Manager dará prioridad a la palabra Photoshop para mostrar los cursos más relevantes.
Priorizar la palabra clave
En la captura de pantalla anterior, un alumno busca cursos utilizando el término introducción a Photoshop. La búsqueda prioriza la palabra Photoshop para encontrar los cursos más relevantes en torno a Photoshop. Para que la palabra clave comience, entiende la intención y busca palabras similares para mostrar las mejores coincidencias. De este modo, el alumno ve los cursos centrados en Photoshop y adecuados para principiantes.
Expandir la consulta
Adobe Learning Manager expande la consulta del usuario a un significado más contextual para ayudar a encontrar mejores resultados. De esta manera, el algoritmo de búsqueda obtiene más contexto junto con la consulta del usuario. Incluso si los alumnos utilizan términos generales, pueden encontrar resultados útiles. Por ejemplo, si un alumno busca Customer Service Foundation, intenta buscar la palabra clave de la consulta y expandir el resto de la consulta a frases similares.
Expandiendo la consulta