지능형 검색이 비즈니스에 미치는 영향

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지능형 검색을 사용하여 기업은 검색 의도에 따라 필요한 정확한 정보를 신속하게 찾을 수 있습니다.

오늘날 거의 모든 조직은 데이터가 구조화되지 않은 형식으로 흩어져 있는 여러 정보 시스템을 처리합니다.

결과적으로 직원들은 필요한 정보를 얻지 못합니다. 또한 기존 검색은 사용자 의도를 무시하고 키워드에만 의존합니다. 따라서 잘못된 결과를 보여주게 됩니다.

지능형 검색은 이러한 시나리오에서 도움이 될 수 있습니다. 기계 학습 기술을 사용하여 정확한 검색 결과를 보여줍니다.

지능형 검색은 AI 및 ML을 사용하여 목표 또는 의도를 이해하여 목표에 따라 결과를 제공할 수 있는 검색 기술입니다. 기존 검색보다 더 많은 작업을 수행합니다. 바로 쿼리와 일치하는 것입니다.

대신 지능형 검색은 ML 기술 및 의미론적 벡터 검색의 요소를 사용하여 사용자 목표에 대한 전반적인 그림을 얻습니다. 데이터 사일로를 제거하여 직원과 고객이 필요한 정보를 빠르고 쉽게 얻을 수 있습니다.

지능형 검색은 회사 내부 또는 외부에서 최종 사용자에게 정보 추출을 용이하게 합니다. 빅 데이터, 디지털 콘텐츠, 문서 관리 시스템, 웹 페이지 등 다양한 형식의 데이터 세트를 지원합니다. 이 검색은 AI 검색, 기업 검색, 인지 검색, 자연어 검색이라고도 합니다.

지능형 검색은 어떻게 작동합니까?

지능형 검색의 작업 프로세스에는 서로 다른 데이터 소스를 연결하여 색인을 생성하는 작업이 포함됩니다. 검색 및 빠른 검색 프로세스에 도움이 됩니다. 또한 올바른 청중에게 정확한 정보를 제공하는 AI 및 ML 기반 알고리즘이 내장되어 있습니다. 지능형 검색의 세 가지 주요 단계는 다음과 같습니다.

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#1. 데이터 소스에 대한 연결

우선 이 솔루션은 CRM, 문서 관리 시스템, 클라우드 기반 파일 공유 솔루션 등 모든 데이터 소스와 연결됩니다. 대부분의 시장 솔루션은 언급된 데이터 저장소의 정형 및 비정형 액세스 가능 데이터를 통해 크롤링할 수 있습니다.

#2. 데이터 인덱싱

데이터를 사용할 수 있게 되면 애플리케이션은 원본 소스에 관계없이 검색 결과에 대한 통합 검색 인덱스를 생성합니다. 이 기술은 가장 중요한 정보의 인덱싱을 지원합니다.

#삼. 지능형 문서의 이해

이 시점에서 이러한 문서에서 정보 추출을 시작하여 법률, 재무 또는 프리젠테이션 및 비디오일 수 있는 문서의 종류를 더 잘 식별하고 분류합니다.

비즈니스에서의 지능형 검색

  • 누군가 귀하의 웹사이트를 방문하여 원하는 제품을 검색할 때 지능형 검색을 통해 정확한 웹페이지에 빠르게 도달할 수 있습니다. 관련 결과를 보여줌으로써 조직은 전환 및 더 나은 판매 기회를 높일 수 있습니다.
  • 이 접근 방식은 기존 고객의 충성도를 유지하는 데에도 똑같이 중요합니다. 지능형 검색은 기록을 기반으로 개인화된 검색 결과를 제공할 수 있습니다.
  • 비즈니스의 성공은 웹사이트의 사용자 경험에 달려 있습니다. 기계 학습 및 AI는 지능형 자동 완성 및 자동 수정과 같은 기능을 제공합니다. 따라서 사용자는 오류 페이지에 도달할 가능성이 적습니다.
  • 지능형 검색은 다양한 장소에서 하루 종일 다양한 데이터에 액세스해야 하는 조직의 직원에게도 유용합니다. 이 기술은 데이터를 빠르게 얻고 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.
  • 지능형 검색으로 웹 사이트 검색을 최적화함으로써 회사는 검색 성능 분석 및 사용자 의도에 액세스할 수 있습니다. 이 데이터는 그들이 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 두 검색 유형의 차이점을 이해하기 위해 예를 살펴보겠습니다. 예를 들어 “태국 수프”를 검색하는 경우 다음과 같은 의도가 있을 수 있습니다. 레시피를 알고 싶거나 태국 수프를 제공하는 근처 레스토랑에 관심이 있을 수 있습니다. 또한 태국 수프 믹스를 판매하는 온라인 상점을 찾고 있을 수도 있습니다.

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기존 검색은 키워드를 기반으로 하기 때문에 검색 결과가 의도에 따라 명확하지 않거나 개인화되지 않을 수 있습니다. 지능형 검색의 경우 기계 학습 등 자연어를 이해할 수 있는 기술을 활용하기 때문에 정확한 검색 결과가 나올 확률이 높다.

지금까지 귀하는 증가하는 데이터 복잡성과 조직에서 사용되는 다양한 정보 시스템 통합의 필요성을 따라갈 수 없는 전통적인 검색을 사용해 왔습니다. 반면 지능형 검색 솔루션은 거의 모든 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 또한 데이터를 인덱싱하여 쿼리에 따라 가장 관련성 높은 결과를 제공할 수 있습니다.

기존 검색은 쿼리에 포함된 단어를 사용하여 기준과 일치하는 데이터를 찾습니다. 반대로 지능형 검색은 쿼리 뒤에 숨겨진 의도를 찾으려고 시도하여 검색 결과의 순위를 매깁니다.

#1. 더 나은 검색 결과

지능형 검색은 자연어를 이해할 수 있는 AI와 ML을 사용하여 일반적으로 좋지 않은 검색 결과의 원인이 되는 혼란을 해결합니다. 결과적으로 모든 검색어에 대해 더 적절한 결과를 생성할 수 있습니다.

#2. 더 빠른 속도와 정확성

AI 기술을 사용하여 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 탐색하기 때문에 속도와 정확성 면에서 상당한 향상을 느낄 수 있습니다. 검색을 수행하는 동안 정보를 기다리는 시간도 줄여야 합니다.

또한 AI와 자연어 덕분에 사용자 쿼리의 정확한 특성을 이해할 수 있습니다. 따라서 쿼리와 일치하는 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.

#삼. 더 빠른 의사 결정

빠르게 변화하는 비즈니스 세계에서 기업은 때때로 빠른 결정을 내려야 합니다. 대부분의 결정은 검색된 정보를 기반으로만 이루어질 수 있으므로 검색 결과를 얻는 데 지연이 있으면 프로세스가 지연됩니다.

지능형 검색을 통해 의사 결정자는 필요한 정보에 즉시 액세스할 수 있으므로 필요할 때마다 신속하면서도 신중한 결정을 내릴 수 있습니다.

#4. 고급 아카이빙 기능

지능형 검색의 중요한 이점은 들어오는 데이터를 자동으로 보관하는 기능입니다. AI 기술을 활용하여 데이터를 면밀히 조사하여 그 성격을 파악하고 그 어느 때보다 정확하게 데이터를 보관합니다. 말할 필요도 없이 정리된 데이터는 나중에 훨씬 더 빨리 검색할 수 있습니다.

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#5. 수작업 감소

이 기술은 관리자가 데이터를 정렬하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 또한 회사는 데이터 아카이브를 관리하는 데 더 적은 인력이 필요할 수도 있습니다. 특히 디지털화 프로세스를 진행 중인 회사의 경우 이러한 기능이 매우 유용합니다.

#6. 다중 플랫폼 지원

지능형 검색은 여러 플랫폼에 저장된 데이터베이스, 문서 및 재무 기록을 검색할 수 있습니다. 또한 이 기술은 내부 및 외부 데이터를 동시에 검색할 수 있습니다. 따라서 특정 정보를 찾기 위해 여러 번 검색할 필요가 없습니다.

AI와 ML 기술의 발전으로 지능형 검색의 미래는 더욱 밝아질 것입니다. 인간의 자연스러운 언어를 더 잘 이해할 수 있으므로 검색 쿼리와 관련된 목표를 결정할 수 있습니다.

엔터프라이즈 또는 지능형 검색은 직원들에게 정확한 결과를 제공할 뿐만 아니라 조직 전체에서 사람들이 검색하는 내용을 보다 잘 파악할 수 있습니다. 정보를 찾기 위해 음성 지능형 검색을 사용하는 것도 증가할 것입니다.

그러나 현대 기업은 강력하고 유연한 디지털 경험을 위해 Algolia를 선택할 수 있습니다. 이 검색 및 검색 플랫폼은 확장 가능하고 안전하며 엔터프라이즈를 위한 개인화된 검색을 지원합니다. 이를 활용하여 SaaS 애플리케이션 검색, 제품 검색, 사이트 검색 및 디지털 검색을 최적화할 수 있습니다.

학습 리소스

주제에 대해 자세히 알아보려면 다음 리소스에서 도움을 받을 수 있습니다.

이 책은 AI 기술을 적용하여 검색 반응을 높이는 방법을 알려줍니다. 작업에서 이를 구현하기 위한 AI 이론과 실제 사용 사례를 설명합니다. 또한 이 리소스는 개념을 개발자를 위한 코드로 변환하는 방법에 대해 설명합니다.

#2. 검색을 위한 딥 러닝

이 책에서 신경망을 사용하여 검색 결과를 개선하는 방법을 배울 수 있습니다. 딥 러닝이 인덱싱 및 순위 지정과 어떻게 연결되어 있는지 이해할 수 있으므로 사용자 의도에 따라 지능적인 검색 결과를 제공할 수 있는 검색 엔진을 구축할 수 있습니다.

이 리소스는 또한 사용에 따라 더 나은 검색 엔진을 만드는 방법을 알려줍니다.

결론

위의 논의에서 이해할 수 있듯이 AI와 ML은 지능형 검색에 크게 기여합니다. 시간을 절약하고 인력의 생산성을 높일 수 있습니다.

지능형 검색의 다른 이점도 있으므로 향후 사용량이 급증할 것으로 예상할 수 있습니다.

일반 인공 지능에 대해 알고 싶을 수도 있습니다.