Fate una domanda. Il sistema fornisce le corrispondenze delle parole chiave: quasi, ma non la risposta. La vera risposta? È sepolta in un documento, formulata in modo diverso o nascosta in un formato che la ricerca non riesce a comprendere.
Ora immaginate una ricerca che capisca cosa intendete, anche se non lo dite perfettamente. Che faccia emergere il significato, non solo le parole corrispondenti.
Questo è il cambiamento che esploriamo in questo blog post: cosa non funziona oggi, cosa lo sostituisce e perché la ricerca vettoriale sta diventando il nuovo standard per i team che hanno bisogno di chiarezza su scala.
Ricerca per parole chiave: Perché sta fallendo
La ricerca per parole chiave è veloce. È familiare. Ed è integrata in quasi tutto.
Ma c’è un problema: non capisce il linguaggio. Si limita ad abbinarlo.
Se un utente digita “reset password”, cerca un contenuto con queste parole. Se la pagina dice “problemi di accesso”, non viene visualizzata.
Questo funzionava quando i sistemi di ricerca erano piccoli o i contenuti erano strettamente curati. Ma oggi?
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I team usano parole diverse per descrivere la stessa cosa.
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I clienti fanno domande in linguaggio naturale, non con frasi ottimizzate.
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La conoscenza vive nei PDF, nelle schermate, nelle specifiche dei prodotti e nei log delle chat, non solo nei documenti di aiuto.
Risultato? La ricerca per parole chiave manca il bersaglio. Nasconde i contenuti migliori dietro la sintassi. Gli utenti hanno la sensazione che il sistema non li conosca e se ne vanno.
Che cos’è un vettore?
Prima di parlare dellaricerca vettoriale , facciamo uno zoom: cos’è un vettore?
Un vettore è semplicemente un modo per descrivere qualcosa – un oggetto, un’idea, un documento – usando dei numeri.
Pensate a come segnate un luogo su una mappa: latitudine e longitudine. Questo è un vettore 2D.
Nella ricerca vettoriale, stiamo facendo qualcosa di simile, ma invece di mappare le posizioni, stiamo mappando il significato. Il sistema esamina un documento e lo trasforma in un elenco di valori che ne descrivono il contenuto: di cosa parla, che tono usa, come si collega ad altre idee. Tutto ciò diventa un vettore, una sorta di “firma”.
Cosa rende diversa la ricerca vettoriale?
Ora che sappiamo cos’è un vettore – un’impronta numerica del significato – il vero cambiamento avviene quando lo applichiamo alla ricerca.
La ricerca vettoriale non cerca parole esatte. Confronta il significato.
Invece di abbinare “borsa da notte” a pagine che dicono ” borsa da notte” o ” borsa”, traduce la vostra richiesta in un vettore e trova contenuti con una firma simile, anche se la formulazione è completamente diversa.
In questo modo si ottengono risultati che corrispondono all’intento dell’utente, non solo alla sua sintassi.
Funziona in tutti i formati (testo, immagini, audio) e rende la ricerca intuitiva, come se il sistema vi capisse davvero. Perché in un certo senso è così.
Parole chiave e ricerca vettoriale: Le differenze reali che contano
Dove la ricerca vettoriale è già vincente
1. Corrispondenza basata sull’umore (musica)
Aprite la vostra applicazione musicale, una moderna piattaforma di streaming che vi permette di creare playlist basate sulle vibrazioni. Digitate “lo-fi chill” e premete play.
Non avete cercato per genere, ma per vibrazioni. Senza bisogno di chiederlo, il sistema propone un pianoforte ambient, un’elettronica rilassata o persino un chill acustico: stili diversi, stesso stato d’animo.
Rimani più a lungo, salti meno. Si ha l’impressione che il sistema abbia capito tutto di te.
Dietro le quinte, la ricerca vettoriale analizza il tono, il ritmo e la struttura, non i tag, per mettervi in contatto con la musica più adatta al vostro momento.
Questo si traduce in una maggiore durata della sessione, in una migliore scoperta e in un maggior tempo trascorso sulla piattaforma, il che favorisce gli abbonamenti, la fidelizzazione e il valore della vita dell’utente.
2. Corrispondenza visiva degli elementi (ricerca)
Aprite un motore di ricerca web, uno strumento moderno che vi permette di caricare una foto invece di digitare parole chiave. Inserite la foto di una moderna poltrona bianca che avete visto in un hotel.
Non sapete come si chiama e non ne avete bisogno.
Senza affidarsi ai tag, il sistema utilizza la ricerca vettoriale per analizzare forma, colore e materiale, facendo emergere poltrone scandinave, poltrone reclinabili minimaliste e altro ancora.
In pochi secondi si trova il prodotto perfetto.
Questa facilità alimenta il commercio visivo: una migliore scoperta dei prodotti, un aumento del CTR degli annunci e un maggior numero di acquisti ispirati dalle immagini, non dalle parole.
3. Scoperta basata sullo scopo (commercio elettronico)
Aprite un negozio online, una moderna piattaforma di e-commerce che vi aiuta a scoprire i prodotti al di là delle semplici categorie. Cliccate su uno zaino da viaggio pulito e rosa. Vi piace l’estetica, ma vi chiedete cos’altro c’è in giro.
Senza affidarsi alle categorie, il sistema utilizza la ricerca vettoriale per analizzare l’uso, lo stile e il materiale, facendo emergere eleganti borse messenger, borse tecnologiche e persino borsoni da viaggio. Stili diversi, stesso scopo.
È una sensazione curata. Ci si fida delle raccomandazioni. Si aggiunge di più al carrello.
Questo significa un valore medio del carrello più alto, una migliore conversione delle raccomandazioni e un percorso di acquisto più soddisfacente.
4. Corrispondenza basata sul problema (vendita al dettaglio)
Si apre un sito di vendita al dettaglio, come quelli in cui si acquistano articoli per la casa. Si digita “il rubinetto non smette di perdere”. Non siete sicuri di come si chiami il pezzo, ma solo del problema che dovete risolvere.
Senza basarsi solo sulle parole chiave, il sistema utilizza la ricerca vettoriale per interpretare il problema e analizzare ciò che si sta realmente cercando di risolvere: kit di valvole di affioramento, guide ai manicotti di compressione, discussioni della comunità e persino video di istruzioni.
In questo modo si risolve il problema in un’unica visita, ci si sente sicuri di poterlo fare da soli e si evita la chiamata all’assistenza.
Questo si traduce in una scoperta più rapida del prodotto, in un minor numero di resi, in un minor numero di chiamate all’assistenza e in un’esperienza di self-service più agevole.
Casi d’uso aziendali che hanno senso (e forniscono un valore reale)
La ricerca vettoriale non è solo uno strumento di ricerca migliore: è un nuovo modo di interagire con i dati che apre esperienze di prodotto e flussi decisionali completamente nuovi. Ecco come si presenta in categorie aziendali reali e quali sono le sue prestazioni:
- Riconoscimento delle immagini: Analizzando le immagini in base alle caratteristiche visive, non ai nomi dei file o ai tag, la ricerca vettoriale consente di ottenere informazioni visive in tutti i settori. Nella vendita al dettaglio, consente di abbinare i prodotti e di effettuare ricerche visive. Nel settore manifatturiero, identifica le parti dalle foto per i flussi di lavoro di riparazione. Nel settore sanitario, aiuta a rilevare i modelli medici nelle scansioni. Il risultato: identificazione più rapida, riduzione dello sforzo manuale e migliori risultati per gli utenti.
- Sistemi di raccomandazione: Invece di categorie fisse, le raccomandazioni basate su vettori imparano dal contesto e dal comportamento. Nell’e-commerce, suggerisce prodotti in linea con l’intento dell’utente, non solo con i clic precedenti. Nei media, collega il pubblico ai contenuti in base al tono o al tema. Nel settore finanziario, le raccomandazioni sono in grado di adattare i dashboard in base ai modelli di utilizzo. Tutto ciò aumenta il coinvolgimento, la fidelizzazione e la conversione, con un minor numero di regolazioni manuali.
- Ricerca semantica: La ricerca vettoriale collega le domande al significato, non solo ai termini corrispondenti. In ambito legale e delle risorse umane, recupera le clausole o i curriculum che corrispondono all’idea, anche se formulati in modo diverso. Nel settore sanitario, collega i sintomi alla letteratura. Negli strumenti aziendali, taglia i silos di strumenti per far emergere il documento, il post o il registro delle decisioni giusto. Il guadagno: risposte migliori, più rapide, per tutti i team.
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Rilevamento delle anomalie: Imparando a riconoscere l’aspetto “normale”, la ricerca vettoriale individua precocemente le deviazioni. Nella finanza, rileva le frodi senza regole fisse. Nella sicurezza informatica, individua le minacce comportamentali. Nell’IoT e nell’energia, individua le derive nei registri di sistema. Meno falsi positivi. Avvisi più tempestivi. Monitoraggio più intelligente su scala.
Pensierofinale
I vostri dati contengono già la risposta. I vostri utenti sanno già cosa stanno cercando.
Ma se il vostro motore di ricerca non riesce a collegare le due cose, fallisce silenziosamente e gli utenti danno la colpa al prodotto.
La ricerca vettoriale cambia questa situazione. Trova ciò che gli utenti intendono, non solo ciò che dicono.
E in un mondo in cui l’attenzione è scarsa e la pertinenza vince, questa non è una caratteristica: è il vostro vantaggio.
🔜 Nel prossimo post di questa serie AI & Vettori, approfondiremo un po’ cosa sono i vettori, come vengono creati e i diversi metodi utilizzati per misurare la somiglianza, in modo da poter scegliere l’approccio giusto per il lavoro.