Die wahren Suchfunktionen künstlicher Intelligenz in einem überfüllten Markt verstehen

CTOs oder CIOs, die Suchlösungen bewerten, erkennen, dass die Suche nicht mehr nur eine Selbstverständlichkeit ist, sondern eine entscheidende Rolle für ihr Unternehmen spielt. Die Suche ist das Unterscheidungsmerkmal, und Führungskräfte stehen in der Pflicht, Ergebnisse zu liefern. Allerdings muss sich die Suche weiterentwickeln, um mit KI schneller und kostengünstiger mehr zu leisten.

Eine durchgängige KI-Anwendung ist der Grundstein jeder Such- und Entdeckungsplattform und für eine wirklich optimierte KI-Suchplattform von entscheidender Bedeutung, um eine dynamische Rangfolge und Personalisierung zu ermöglichen. Zu diesem Zweck muss KI auf alle drei Säulen der Suche angewendet werden: Verständnis der Suchanfrage, Abruf und Rangfolge. Auch wenn viele Anbieter behaupten, dass ihre Lösung eine durchgängige KI umfasst, ist dies in der Realität möglicherweise nicht der Fall. Für CIOs/CTOs wird es immer wichtiger, kritische Funktionen zu fordern, die sie in einer Lösung benötigen, die nicht nur eine durchgängige KI bietet, sondern auch erstklassig ist. Wir präsentieren Algolia NeuralSearch: eine Lösung, die all diese Anforderungen erfüllt. Jetzt gibt es eine Möglichkeit, die Stichwortsuche und die KI-Vektorsuche mit atemberaubender Leistung in industriellem Maßstab zu kombinieren – und das zu einem sehr wettbewerbsfähigen Preis, den nicht viele andere bieten können.

Problem

Kunden erwarten von Ihrer Website ein digitales Erlebnis, das mit allen führenden Verbraucher-Websites und -Anwendungen mithalten kann – sie erwarten, dass Ihre Website ihre Absichten versteht oder sogar vorhersieht.

Bis vor kurzem gab es keine Technologie, die es E-Commerce-Unternehmen jeder Größe ermöglichte, ein Gleichgewicht zwischen präzisen Ergebnissen und Rückruf (oder einer umfassenderen Auswahl dieser Ergebnisse) herzustellen, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen. Die Vektorsuchtechnologie existiert seit 2013 und hätte das Problem allein lösen können. Vektoren schaffen jedoch ein neues Problem, da ihre Verarbeitung und Speicherung rechenintensiv ist.

Lösung

Die jüngsten Fortschritte in den Bereichen KI und Natural Language Understanding (NLU) haben diese Technologien in den Mainstream gebracht. Dank der Fortschritte in der zugrunde liegenden Technologie, darunter Transformer, Vektoren und eine
Reihe weiterer Entwicklungen, kann NLU endlich sein Versprechen einlösen.

Diese Technologien haben sich über das Experimentstadium hinaus zu KI-Sprachverständnis für die Suche entwickelt. Jetzt haben E-Commerce-Unternehmen die Wahl zwischen Technologien, die ihre hartnäckigsten Probleme lösen könnten. So hat beispielsweise eine bahnbrechende Entwicklung von Algolia das Vektorproblem gelöst, indem riesige Vektoren in Binärcode komprimiert wurden, um gleichwertige Ergebnisse zu einem Zehntel der Kosten zu liefern. Algolia NeuralSearch reduziert die Vektorgröße durch die Umwandlung von Vektoren in Hashes und löst damit die Probleme der Speicherung großer Datenmengen und der langsameren Geschwindigkeit, die mit anderen KI-Suchlösungen verbunden sind, zu einem Preis, der für Online-Unternehmen aller Branchen sehr attraktiv ist.

Achten Sie bei der Suche nach einer KI-Suchlösung darauf, dass Sie auf die richtigen Anbieterfunktionen achten.

Die Landschaft des KI-Suchmarktes

In diesem Bericht betrachten wir Anbieter, denen Sie bei der Erkundung verschiedener KI-Suchplattformen begegnen werden, und wie die jeweiligen Funktionen dieser Anbieter im Vergleich zu Algolia NeuralSearch abschneiden – unserer neuen End-to-End-Lösung für KI-Suche und -Erkennung:

E-Commerce-Anbieter

Mit einem Schwerpunkt auf E-Commerce-Anwendungen können diese Anbieter eine vektorbasierte Suche einsetzen, um Seiten ohne Ergebnisse zu minimieren. Diese Funktion ist jedoch teuer und wird nur sparsam eingesetzt: nur bei Null-Ergebnissen, was die Benutzererfahrung verlangsamt. Diese Anbieter verwenden möglicherweise KI, jedoch in der Regel nicht direkt für die Suche, sondern beispielsweise in Form eines KI-Add-ons für die Neuanordnung der Ergebnisse. KI ist für die Suche wichtig, denn wenn Sie KI nur für die Rangfolge der Ergebnisse verwenden, ist die Neuanordnung nicht optimal – die ursprünglichen Ergebnisse, die Sie in die Rangfolge bringen, wurden nicht durch KI optimiert. Dieser Mangel an Funktionen kann sich erheblich auf die Konversionsrate und die Kundenzufriedenheit auswirken.

Mit Open Source entwickeln

Obwohl Open-Source-Lösungen oder Bausteine traditionell ihren Zweck erfüllt haben, hat die Einführung von KI für die Suche neue Herausforderungen mit sich gebracht. KI ist zu einem weiteren Element geworden, das Sie Ihrem Open-Source-Stack hinzufügen müssen. Dies macht die DIY-Suche noch komplexer und erfordert Investitionen in Datenwissenschaftler, um Modelle zu entwickeln, die Ihren Geschäftsanforderungen entsprechen. Diese zunehmende Komplexität setzt sich auch von der Entwicklungsphase bis zur Wartung fort und erfordert ein großes Entwicklerteam, das ständig an Ihrem Stack bastelt, damit er optimal funktioniert.

Jetzt gibt es eine Möglichkeit, die Stichwortsuche mit der KI-Vektorsuche zu kombinieren, und zwar mit rasender Geschwindigkeit, in industriellem Maßstab und zu einem äußerst günstigen Preis, den kaum ein anderer Anbieter bieten kann.

Mit einem seit der Gründung verfolgten API-First-Ansatz ermöglicht Algolia seinen Kunden den Aufbau einer komponierbaren Such- und Entdeckungsfunktion mit konfigurierbarer Vektor- und Stichwortsuche. Die folgende Aufschlüsselung der End-to-End-KI-Suchfunktionen hilft Ihnen, sich in diesem neuen Bereich zurechtzufinden und die richtigen Fragen zu stellen. Um in der neuen, von KI-Technologie geprägten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben, sollten Sie bei der Prüfung Ihrer Optionen die folgenden Überlegungen im Auge behalten:

• Ist Ihre Wahl die effektivste und umfassendste Suchlösung in großem Maßstab?
• Spart Ihre bevorzugte Lösung Entwicklern Zeit bei der Bereitstellung und Wartung?
• Können Sie die Website-Metriken ohne den Einsatz von Technik drastisch verbessern?
• Gibt es Ihrem Business-Team die nötige Handlungsfreiheit für ein optimales Kundenerlebnis bei minimalem Entwicklungsaufwand?

Fähigkeit	Wo Algolia führt	Algolia	E-Commerce- Anbieter	Mit Open Source entwickeln
Abfrageverständnis
Unstrukturierte Daten suchen	In vollem Umfang
Mehrere Indizes durchsuchen	In vollem Umfang
Entitätsextraktion aus natürlicher Sprache, NLU, Abfrage-NLP	Volle Leistungsfähigkeit: Extraktion und Verständnis von Abfragekategorisierungen, universelle Sprachunterstützung, spezielle Verarbeitung natürlicher Sprache für 50 Sprachen
Suchvorschläge	In den meisten Funktionen: Beliebtheitsbasierte Suchvorschläge
Kategorisierung von Abfragen	In vollem Umfang
Wiederauffinden
Automatische Vektorisierung	Volle Leistungsfähigkeit: Machine-Learning-Modelle können Inhalte automatisch vektorisieren und verstehen, ohne dass Datenwissenschaft oder Benutzerkonfigurationen erforderlich sind.
Neuronales Hashing zum Speichern von Vektoren im Binärformat	Volle Leistungsfähigkeit: Die neuronale Hash-Technologie von Algolia komprimiert große Vektordatenbanken zu binären Hashes, wodurch sich Speicherplatz und Kosten auf einen Bruchteil reduzieren.
KI bei der Suche parallel zu Schlüsselwörtern (nicht als Fallback)	Volle Leistungsfähigkeit: KI bei der Suche und Rangfolge – parallele Verarbeitung für Schlüsselwörter und Vektoren
Personalisierung (1:1, Segment)	In den meisten Funktionen: KI-gesteuerte Personalisierung für viele zu vielen, viele zu einem und individuell mit Algolia Predict
Rangliste
KI/Dynamisches Re-Ranking mit adaptivem Lernen	In vollem Umfang
Vergleich von lexikalischen und Vektor-Scores	Volle Leistungsfähigkeit: Selbstoptimierende, ML-gestützte Fusion von Keyword- und neuronalen Ergebnissen
Parallele Rangfolge von Keyword- und Vektor-Ergebnissen	In vollem Umfang: Transparentes Verständnis der Rangfolge von Keyword- und neuronalen Ergebnissen
Transparente Kontrolle mit Geschäftsregeln	In den meisten Funktionen: Programmierbare Regeln ohne Code, d. h. Anheften, Ausblenden, Hervorheben und Verbergen
Plattform
Datenspeicherung	Volle Leistungsfähigkeit: Bis zu Terabytes an Daten innerhalb einer einzigen Anwendung für verwaltete Infrastruktur, horizontal skalierbar auf Cloud-Plattformen
Geschwindigkeit	In vollem Umfang
Weltweite Verfügbarkeit	Volle Leistungsfähigkeit: Verteiltes Suchnetzwerk in über 70 Rechenzentren in 17 Regionen, verfügbar auf allen wichtigen Cloud-Plattformen
Leistungs-SLA	Bei voller Leistungsfähigkeit: Verfügbarkeit gemäß SLA von 9 bis 17 Uhr = 99,99 %
Unternehmensfreundliches Dashboard	In den meisten Funktionen: No-Code-Dashboard für Konfiguration, Debugging und Verfeinerung der Relevanz

Was bringt es, die KI-Suche richtig zu gestalten?

Ihr Geschäftsergebnis profitiert davon, wenn die Suche die Erwartungen der Käufer und Unternehmen erfüllt. Die Lösung des Problems der Null-Ergebnisse kann potenziell höhere Einnahmen sichern. Zu diesem Zweck ruft Algolia parallel und blitzschnell KI-optimierte Ergebnisse aus der Keyword- und Vektorverarbeitung ab. Beobachten und berücksichtigen Sie diese KPIs, während Sie Plattformen und Funktionen weiter bewerten, und lassen Sie Ihren Suchanbieter diese Werte nachweisen:

Höhere Relevanz

• Fahren Sie auf null Null-Ergebnisse
• Reduzierte Suchabbrüche
• Verbesserte durchschnittliche Klickposition

Bessere Erfahrung

• Verbesserte Klickrate (CTR)
• Höherer durchschnittlicher Bestellwert (AOV)
• Steigerung der Umsatzkonversionsrate

Im Laufe Ihrer Entdeckungen auf der KI-Suchplattform können Sie sich anhand dieser zusätzlichen Ressourcen weitere Einblicke verschaffen:

• Informieren Sie sich über die wichtigsten Funktionen von Algolia NeuralSearch. 

• Erfahren Sie von den Experten von Algolia alles über die KI-Suche. 

• Sehen Sie sich an, wie führende Stimmen ihre Sicht auf die KI-Landschaft darlegen. 

• Erfahren Sie direkt von Bernadette Nixon, CEO von Algolia, warum diese End-to-End-Lösung für KI-Suche und -Entdeckung so bahnbrechend ist.