Извлечь ценную информацию из больших объемов источников данных и классифицировать ее.
И вообще, источников данных много, и они очень сложны. По этой причине очень важно воспользоваться когнитивным поиском по сайту.
То есть жизненно важно использовать все доступные бизнес-данные, независимо от того, являются ли они внутренними или внешними, структурированными или неструктурированными (документы, электронные письма, блоги, социальные сети, исследования рынка, видео, записи и т. д.). Особенно для того, чтобы предоставить более глубокое и широкое видение пользователям, которые, например, ищут, как принимать более эффективные бизнес-решения.
В этом смысле когнитивный поиск способен создавать такие связи и достигать этой связи. И благодаря этому процессу когнитивный поиск на сайте предоставляет полную и актуальную информацию и данные.
Но не только это, он также идеально подходит для более эффективной классификации результатов. То есть этот очень подробный процесс включает в себя анализ данных и применение технологии, определяющей термины. Отсюда предоставляются высокооптимизированные и актуальные результаты. И хотя вы этого не представляете, но он делает это и тогда, когда пользователь сам не понимает, что он ищет.
Все эти преимущества жизненно важны, поскольку помимо обработки всех данных и обмена только теми, которые важны в глазах читателя, он также мгновенно реагирует на потребности.
2.- Автоматизируйте процесс для корректировки результатов.
Сколько времени вы потратили , например, на разработку стратегий построения ссылок , чтобы ваши страницы лучше оценивались в основных поисковых системах?
Реальность такова, что в поисковых системах правит SEO-позиционирование. А бренды не могут себе позволить оптимизировать свои веб-сайты, чтобы они были видимы в поисковых системах и тем самым привлекали больше трафика.
Однако сами пользователи имеют возможность классифицировать результаты на основе различных критериев или конкретных характеристик.
Единственным недостатком является то, что этот процесс требует некоторой самоотдачи и времени со стороны пользователя. То есть, если вам придется вручную сузить результаты поиска, вы потратите много времени. И в этом смысле когнитивный поиск на сайте делает это совершенно автоматически.
3.- Продемонстрировать возможности машинного обучения для постоянного повышения актуальности данных.
Алгоритмы обучения когнитивному поиску на сайте обеспечивают дополнительную ценность, которая постоянно совершенствуется и совершенствуется. Таким образом, как указано выше, результаты абсолютно актуальны для пользователей.
Обратите внимание на следующие алгоритмы машинного обучения:
а.- Классификация
Это алгоритм обучения, используемый для извлечения правил. Таким образом, когнити Список деловой электронной почты Италии вный поиск на сайте способен прогнозировать теги для предоставления новых данных.
Например, в биоинформатике белки можно классифицировать по их структуре или последовательностям. В медицине эту классификацию можно применять для прогнозирования различных типов опухолей или определения того, вредны они или нет.
А в случае с маркетингом вы можете предсказать, хорошо ли покупатели отреагируют на кампанию, просто проанализировав реакцию на предыдущие подобные кампании. Звучит вам знакомо, не так ли?
б.- Кластеризация
Этот алгоритм группирует подмножества документов по сходству. То есть когда мы не хотим выполнять поисковый запрос по всему индексу, используется эта группировка.
Идея состоит в том, чтобы ограничить поиск определенной группой документов. В отличие от классификации, группы заранее не известны. Другими словами, это неконтролируемая задача.
Например, маркетологи могут использовать эту кластеризацию для обнаружения различных групп в своих базах данных и использовать эти знания для разработки конкретных маркетинговых кампаний.