San Francisco – 2. Mai 2023 –Algoliahat heute „Algolia NeuralSearch“ vorgestellt, eine Vektor- und Stichwortsuche der nächsten Generation in einer einzigen API, bei der jede Suchanfrage durch eine leistungsstarke, durchgängige KI-Verarbeitung abgewickelt wird. Algolia NeuralSearchversteht natürliche Sprache und liefert innerhalb von Millisekunden hochpräzise und relevante Ergebnisse. Diese Technologie stellt einen Durchbruch im Bereich der Suche und Entdeckung dar und verspricht, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Nutzer online oder in Apps mit Inhalten interagieren. Algolia NeuralSearch sorgt für überragende Konversionsraten und höhere Umsätze im Unternehmensmaßstab bei enormen Produktions-Workloads. Die Lösung nutzt fortschrittliche Large Language Models (LLM) – dieselbe Technologie, auf der auch ChatGPT und generative KI basieren – und geht mit Algolias Neural Hashing™ für Hyperskalierbarkeit noch einen Schritt weiter. Dabei lernt das System kontinuierlich aus Nutzerinteraktionen, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen.

Guillermo Romero, Leiter Enterprise Architecture beiBest Buy Canada, sagte: „Die NeuralSearch-Technologie von Algolia wird uns dabei helfen, die Absichten unserer Kunden besser zu verstehen, um die Relevanz unserer Suchergebnisse in unserem umfangreichen und vielfältigen Produktkatalog zu verbessern. Wir freuen uns sehr auf die Zusammenarbeit mit Algolia, um diese Vektor- und Stichwortsuchtechnologie der nächsten Generation zu integrieren und unseren Kunden ein besseres Such- und Entdeckungserlebnis zu bieten.“

Bernadette Nixon, Geschäftsführerin von Algolia,erklärte: „Algolia hat sich der Weiterentwicklung der KI-gestützten Suche verschrieben, und wir sind überzeugt, dass Algolia NeuralSearch genau dies leistet. Algolia NeuralSearch, ein in seiner Art einzigartiges Hybrid-Suchprodukt, bietet Nutzern eine intelligentere und intuitivere Möglichkeit, die relevantesten Inhalte zu finden, die sie suchen – wann immer sie diese benötigen, unabhängig von der Art der eingegebenen Suchanfrage. Wichtig ist, dass wir den schnellen Einsatz in der Live-Produktion vereinfachen – konkret übernehmen wir die Einrichtung, Skalierung und Verwaltung aller Suchfunktionen und -dienste –, was insgesamt dazu beiträgt, die Suche zu beschleunigen und zu optimieren. Darüber hinaus ist Algolia NeuralSearch abwärtskompatibel, was bedeutet, dass für Kunden keinerlei technischer Aufwand erforderlich ist, um KI-fähig zu werden.“

Die Frasers Group, zu der eine Reihe von Modemarken gehören, die sich an ganz bestimmte Zielgruppen richten, gehörte zu den ersten Algolia-Kunden, die Algolia NeuralSearch in einer realen Umgebung einsetzten. Kyle Sanders, Leiter der Abteilung für digitale Optimierung bei der Frasers Group, sagte: „Wir haben Algolia NeuralSearch mit zwei unserer Marken (MissguidedundIsawitfirst) getestet und waren begeistert, als wir einen Rückgang der Suchanfragen ohne Ergebnisse um über 65 Prozent sowie einen Anstieg der Konversionsraten um bis zu 17 Prozent feststellen konnten. Diese Ergebnisse haben unsere Erwartungen übertroffen, obwohl wir über einen Zeitraum von vier Wochen nur einen Teil unseres Suchverkehrs an Algolia NeuralSearch weitergeleitet haben. Insbesondere hat sich unsere bestehende Suchimplementierung nahtlos weiterentwickelt, um die Entdeckungsreise unserer Kunden weiter zu optimieren und ihr Erlebnis auf unserer Website zu verbessern – und das alles, ohne auch nur eine einzige Zeile Code ändern zu müssen. Wir sind gespannt, was die Zukunft mit Algolia NeuralSearch für uns bereithält.“

Algolia NeuralSearch analysiert die Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten und generiert dabei Vektordarstellungen, die deren Bedeutung auf abstrakte und kontextbezogene Weise erfassen. Da das vektorbasierte Verstehen und Abrufen mit derpreisgekröntenVolltext-Keyword-Engine von Algolia kombiniert wird, funktioniert es auch bei exakten Übereinstimmungen. Algolia NeuralSearch löst auf einzigartige Weise ein branchenweites Problem der Vektorsuche: die inhärente Skalierbarkeitsgrenze und die hohen Kosten, die mit dem Einsatz spezialisierter Computer verbunden sind. Um dieses Problem zu lösen, hat Algoliadas „Neural Hashing“ entwickelt, das diese Suchvektoren von 2.000-stelligen Dezimalzahlen in Ausdrücke mit fester Länge komprimiert, wodurch deren Berechnung sehr schnell und deutlich kostengünstiger wird. Vor diesem bahnbrechenden, von Algolia entwickelten Verfahren war die vektorbasierte Suche zu rechenintensiv, um in der Produktion eingesetzt zu werden.   

Hayley Sutherland, Research Manager bei IDC,erklärte: „Durch die Ergänzung der bestehenden, auf Schlüsselwörtern basierenden Suche um Neural Hashing von Vektoren innerhalb eines einzigen Indexes unter Nutzung einer einzigen API hat Algolia das Potenzial, die KI-gestützte Suche mit deutlich höherer Präzision und Recall zu revolutionieren – und zwar auf eine Weise, die weniger manuellen Aufwand bei der Einrichtung und Aktualisierung erfordert und gleichzeitig geringere Speicher- und Verarbeitungskosten verursacht.“

Algolia ist das einzige Unternehmen, das KI in drei Kernfunktionen integriert: das Verstehen von Suchanfragen, das Abrufen von Suchergebnissen und das Ranking der Ergebnisse. 

• Verständnis von Suchanfragen – Das fortschrittliche Natural Language Understanding (NLU) und die KI-gestützte Vektorsuche von Algolia ermöglichen das Verständnis frei formulierter Suchanfragen in natürlicher Sprache sowie eine KI-gestützte Kategorisierung der Suchanfragen, wodurch diese für die Analyse aufbereitet und strukturiert werden. Darüber hinaus wird das Verständnis der Suchabsicht durch adaptives Lernen auf Basis von Nutzer-Feedback verfeinert.
• Ergebnisausgabe – Anschließend werden die relevantesten Ergebnisse abgerufen und nach Relevanz geordnet, vom relevantesten bis zum am wenigsten relevanten. Bei der Ergebnisausgabe werden die Ergebnisse des Neural Hashing parallel mit Suchbegriffen unter Verwendung desselben Indexes zusammengeführt, um die Abfrage und Rangfolge zu vereinfachen. Dieser Ansatz löst das Problem der „Null-Ergebnisse“ und verbessert die Klickpositionen sowie die Klickraten erheblich. Keine andere Suchplattform im Bereich der Suche und Entdeckung bietet diese leistungsstarke Funktion. 
• Ranking – Schließlich werden die besten Ergebnisse durch das KI-gestützte Re-Ranking von Algolia an die Spitze gebracht. Dabei werden die zahlreichen mit der Suchanfrage verbundenen Signale berücksichtigt (darunter der Wert für die exakte Übereinstimmung der Suchbegriffe, das kontextbezogene Personalisierungsprofil, die beobachtete Beliebtheit der Einträge, der Wert für die semantische Übereinstimmung usw.) und das System lernt, eine maximale Relevanz zu erreichen.  

Die meisten Unternehmen verfügen nur über die Ressourcen, um ihre Suchergebnisse füreinigewenige beliebte Suchanfragen zu optimieren. Dadurch bleibt jedoch ein erheblicher Teil des Umsatzpotenzials ungenutzt. „Branchenweit lassen Einzelhändler erhebliche potenzielle Umsätze ungenutzt, da es schwierig ist, Umsätze aus ‚Long-Tail‘-Suchanfragen (wie beispielsweise ‚atemberaubendes Herbstoutfit für die Mutter der Braut‘) zu generieren, die heute potenziell bis zu 55 % aller Suchanfragen ausmachen könnten“, fügte Nixon hinzu. „Diese Suchanfragen mit geringem Suchvolumen könnten insgesamt Millionen von Suchanfragen ausmachen, was einem Umsatzverlust in Milliardenhöhe bei weniger beliebten oder selten gesuchten Produkten entspricht. Algolia NeuralSearch optimiert die Suche für alle Suchanfragen, egal ob beliebt oder selten gesucht, und nutzt dabei sowohl spezifische Schlüsselwörter als auch natürliche Freitext-Ausdrücke – damit wird die Suche wirklich auf Autopilot geschaltet, und das zu einem Preis, der 90 % unter dem anderer vektorbasierter Suchoptionen liegt.“

Hayley Sutherlandfügte hinzu: „Diese Entwicklung von der Suche hin zur Entdeckung durch Methoden wie die Vektorsuche ist für die E-Commerce- und Einzelhandelsbranche von großer Bedeutung, da sie Auswirkungen auf Anwendungsfälle der Produktentdeckung hat. Im Einzelhandel bedeuten Long-Tail-Suchanfragen – also seltener verwendete Suchbegriffe, bei denen möglicherweise keine exakten Übereinstimmungen mit Schlüsselwörtern gefunden werden und die bei der Abfrage keine Ergebnisse liefern – entgangene Umsätze, wenn sie den Nutzern keine Ergebnisse liefern und diese potenziellen Kunden dazu zwingen, die Suche abzubrechen und ihr Geschäft anderweitig zu tätigen. Die Vektorsuche hat in den letzten Jahren an Beliebtheit gewonnen, da sie Kunden ähnliche oder verwandte Produkte vorschlägt, wenn keine exakte Übereinstimmung gefunden wird. So können Kunden mithilfe freiformiger natürlicher Sprache relevante Ergebnisse finden, was dazu beiträgt, dass ihre Umsätze nicht an Wettbewerber verloren gehen.“

Darüber hinaus passt sich das KI-gestützte Produkt „Algolia NeuralSearch“ automatisch an, wenn sich der Index ändert, neue Produkte hinzugefügt oder neue Inhalte hochgeladen werden oder wenn Begriffe eine neue Bedeutung erhalten. Es sind weder zusätzliches Personal noch manuelle Vorgänge erforderlich. Je nach Suchanfrage oder Suchbegriff werden Schlüsselwörter oder Konzepte – möglicherweise eine Kombination aus beidem – automatisch abgeglichen. Damit läuft die Suche wirklich auf Autopilot. 

Rachel Maxwell, Digital Merchandising Manager beiEverlane, sagte: „Seit wir Algolia NeuralSearch eingeführt haben, sind die Ergebnisse insgesamt beeindruckend: Die Klickraten sind um 9 Prozent gestiegen, ebenso wie die Konversionsrate. Außerdem stellen wir fest, dass unsere Merchandiser weniger Zeit mit manuellen Aufgaben wie der Erstellung von Synonymen zur Optimierung der Suchergebnisse verbringen und sich stattdessen mehr auf strategische Aufgaben konzentrieren können.“

Algolia NeuralSearch ist ab sofort verfügbar; weitere Informationen finden Siehier.

Über Algolia
Algolia ist die weltweit einzige End-to-End-Plattform für KI-gestützte Suche und Entdeckung. Unsere Ingenieure haben eine bahnbrechende Anwendung der KI entwickelt, um die Suche und Entdeckung exponentiell zu verbessern. Unsere proprietäre NeuralSearch-Technologie kombiniert vektorbasierte Verarbeitung natürlicher Sprache und Keyword-Abgleich in einer einzigen API. Algolia verarbeitet jährlich 1,5 Billionen Suchanfragen – das sind mehr als 30 Milliarden pro Woche – und ermöglicht es damit mehr als 17.000 Kunden (darunter Under Armour, Stripe, Petsmart, Walgreens, Procter & Gamble, Sony, British Telecom und Citibank) in über 150 Ländern, blitzschnelle und relevante Such- und Entdeckungserlebnisse für ihre In-App-Nutzer und/oder Online-Besucher (unabhängig vom verwendeten Web-, Mobil- oder Sprachgerät) zu schaffen – indem die gewünschten Inhalte sofort und in großem Maßstab angezeigt werden. Weitere Informationen finden Sie unterwww.algolia.com.