Hledání správného vyhledávání

Pokazíte-li vyhledávač vnitřní firemní sítě, naštvete své zaměstnance, když ovšem zpackáte vyhledávání na veřejných firemních webových stránkách, můžete odradit stávající i potenciální zákazníky.

Dobrým příkladem boje s externím vyhledávačem byl případ e-commerce společnosti YLighting. První implementovaný vyhledávací systém dával špatné výsledky hledání, druhý také, nakonec i ten třetí. Teprve čtvrtý, spuštěný koncem loňského roku, funguje. Podobnou zkušenost učinila firma RB Search, pověřená vývojem aplikace umožňující publikovat obsah přes B2B vyhledávač Zibb.com. Její vyhledávač ne a ne provést a zobrazit kompletní výsledek vyhledávání, vždy něco chybělo.

Při hledání funkčního vyhledávače dospěly obě společnosti ke zjištění, že přístup který používá Google a který je obvykle i první volbou při programování jiných vyhledávačů, není vždy ten správný. On-line obchody a mediální společnosti či vydavatelství mají definovány podobné potřeby pro externí vyhledávače. Potřebují na svých stránkách jasnou navigaci umožňující návštěvníkům snadné nastavení parametrů pro hledání. Dále je nutno kontextové vyhledávání dle toho, kde se právě uživatel na stránkách nachází. Obojí s cílem co nejrychlejšího získání požadovaných výsledků, čemuž často napomáhá i možnost nastavení uživatelských preferencí v profilu. Dokonce i e-commerce stránky vybavené silnou databází se nemohou spoléhat pouze na její schopnosti, mají-li návštěvníkům dát relevantní výsledky hledání třeba i pro tak vágní sousloví, jako je „hezký dárek“.

V zásadě platí, že návštěvník – zákazník by měl pomocí externího vyhledávače dojít ke stejným výsledkům, jako když se přímo „prokliká“ nabídkou webových stránek. Musejí tedy obsahovat značnou „intuitivní“ část, nelze prostě jen zobrazit slova, která vyhledávač v databázi nalezne.

Naproti tomu interní vyhledávání je zaměřeno na nalezení „skrytých“ dat v dokumentech, databázích atd., tedy v zásadě všeho, co minimálně vyhovuje vyhledávacím podmínkám. Od uživatele se v tomto případě předpokládá, že je ochoten si nalezená data dále třídit. Přesně takový přístup využívá Google, zobrazí uživateli vše.

Přínos rychlého a přesného vyhledávání pro příjem firmy je zřejmý, nabízejí-li stránky přímo produkt k zakoupení. Rychlé nalezení správného výrobku zvyšuje šanci, že si ho zákazník koupí.

Neméně důležitou částí je však podpora uživatelů. Jakkoli je to důležité, často se jedná o zanedbávanou oblast, přitom pokud je zákazník schopen rychle najít odpověď na svůj dotaz, potřebné informace, snižuje se šance, že bude nespokojen, že bude volat na zákaznické linky či psát e-maily, jejichž vyřizování stojí společnost na nákladech na zaměstnance velké sumy. Nemluvě o ušlých příjmech za ztracené zákazníky.

VYŘEŠTE PROBLÉM S KONTEXTEM

Základním krokem ve vytvoření kvalitního externího vyhledávače je roztřídění dat – tedy toho, co má být do hledání zahrnuto a co ne. Snadné je to v případě, že začínáte celou datovou základnu teprve vytvářet. Pokud však již existuje, stojí před vámi ohromný úkol v podobě označení toho, co má být prohledáváno (tagování) a roztřídění do kategorií tak, aby hledání poskytlo nejen relevantní výsledky, ale například i kontextovou reklamu na zboží a služby.

Vraťme se pro příklad k RB Search. Tam stáli před problémem, jak roztřídit přes 200 milionů dokumentů, k tomu stále vznikaly nové. I přes mnohaletou snahu se zaměstnancům podařilo označkovat jen kolem dvou procent všech interních údajů. A tyto značky ještě navíc nebyly konzistentní – v jedné množině nemusely být ty samé typové dokumenty a naopak. Prostě důsledek subjektivního třídění a mnohaleté nekoordinované práce. A tak společnost zakoupila aplikaci od firmy Teragram, která jí pomohla automatizovaně označkovat obsah. Základem toho je systém pravidel vytvořený systematizací a pojmovým tříděním slovníku o 210 000 pojmech. Tato databáze není univerzální a musí být nejprve přizpůsobena konkrétní firmě, obsahu dokumentů, oboru podnikání a v neposlední řadě musejí podobné systémy také nabízet podporu lokálního jazyka, v němž jsou dokumenty vedeny. RB Search poté nainstalovala vyhledávač Fast Search & Transfer, který umožňuje uživatelům navigovat skrze kategorizované výsledky hledání odvozené z označených dokumentů.

Americká vláda zvolila podobný postup v projektu, který na adrese usa.gov zpřístupnil dokumenty z mnoha federálních, státních i místních organizací. Ke kontextové indexaci dokumentů byla použita shluková technologie firmy Vivisimo a k samotnému hledání výsledně označených dokumentů pak MSN vyhledávač společnosti Microsoft. Vládní administrátoři průběžně aktualizují index, to znamená, že shlukují dohromady informace týkající se určité události, například přírodních katastrof apod. Udržování indexu či pojmového slovníku znamená pro firmu stále sledovat vyhledávací zvyklosti návštěvníků, v jaké souvislosti hledají které výrobky, aby pak v budoucnu obdrželi výsledky s největší pravděpodobností odpovídající jim hledaným. Tato přesnost je pak mnohdy zobrazena stupněm relevance výsledku hledání.

PROPOJENÍ S OBCHODEM

V e-obchodu jsou informace o výrobcích a službách obvykle jasné a dobře strukturované, takže nutnost dodatečného doplňování kontextu, souvisejících informací, zde není tak zřejmá jako u jiných institucí. Značkování dokumentů obchodních firem je také značně snazší než u mediálních společností. Ty se musejí potýkat s obtížným zařazováním dokumentů, článků. Velmi v tomto pomáhá používání klíčových slov, nicméně jejich tvorba či přiřazování je často subjektivní záležitostí autora.

Mnoho firem také při vylepšování externích vyhledávačů rovnou opravuje překlepy či nabízí možnost jejich opravy. Čím déle se na vyhledávači pracuje, tím lepší poskytuje v tomto směru výsledky. Dobře je to vidět na Googlu, který nabízí možné opravy pro překlepy v angličtině i mnoha dalších jazycích, češtinu nevyjímaje. Vzhledem k nekonzistenci v popisu výrobků či článků je nutné přistupovat k hledání synonym. Je dobré také prohledávat všechna či více polí popisujících produkty. Například při hledání „žluté židle“ nemusí být u onoho žlutého modelu udána barva v patřičném popisném políčku výrobku, například protože u židle se barva zrovna ani nepopisuje. Oba tyto požadavky znamenají, že výsledek hledání dodá i židle barvy blízké, třeba „kanárková“.

Někdy je nutné vyhledávač upravit z důvodů, které nás před tím ani nenapadly. Border Bros. je společností nabízející reklamní výrobky, na které následně tiskne firemní loga či text dle přání zákazníka. Vedení společnosti předpokládalo, že hledání dle klíčových slov je dostatečné, bylo zaměřené zejména na stálé odběratele, kteří znali konkrétní kódy zboží či měli jeho katalog. Nicméně podrobné zkoumání ukázalo, že přibližně 15 % hledání se v zásadě orientuje na zjištění toho, co je v nabídce, aniž by hledající znali přesné názvy výrobků. Broder Bros. poté vyměnili vyhledávač za nový od společnosti Progress Software, který umožňoval kontextové hledání.

A ještě jeden důležitý poznatek: Zaměřte se na hledání s nulovým výsledkem, tedy takové, kdy pro hledaný termín nebyla nalezena jediná položka. Když je budete podrobně zkoumat, naleznete v první řadě, co by zákazníci chtěli a co nenabízíte, a zadruhé možnosti pro vylepšení kontextového hledání, tedy nabídnutí toho, co by mohlo být vhodným substitutem.
A samozřejmě lze také zlepšit popis výrobků, respektive značkování. Nedávno jsem například byl přítomen tomu, jak jedna blízká osoba hledala na stránkách počítačového obchodu „diktafon“, nicméně vzhledem k jen naprosto základním schopnostem vyhledávače jí stránky nabídly právě jen výrobky obsahující v názvu či popisu toto slovo, nikoli však MP3 přehrávače, které mohou velmi dobře tuto funkci plnit.

POZOR NA DETAILY

Samozřejmostí by mělo být hledání dle omezujících podmínek, jejich výběr co nejpohodlnější, zobrazení výsledků jasně a čitelně. Nicméně kdo chce být úspěšný, musí jít ještě dál. Když ve společnosti YLighting zkoumali historii vyhledávání, zjistili, že poměr zakoupených červených lamp ku počtu hledání slov „červená lampa“ je nižší než u jiných podobných výrobků. Zjistili přitom, že ačkoli hledání zobrazilo odpovídající typ lampy, obrázek ukazoval jiné barevné provedení, což některé zákazníky zmátlo či odradilo, předpokládali například, že červená varianta není na skladě. Firma přidala značkování konkrétních výrobků dle barvy, aby se zobrazila vždy ta správná. To vedlo k růstu prodejů i celkové návštěvnosti.

Naneštěstí je v mnoha firmách vyhledávaní zanedbáváno a mnohdy je jeho tvorba a údržba ponechána na nižších úrovních řízení, CIO se jí ani nezabývá. Výsledky jsou pak dobře vidět na naprosto neschopných vyhledávačích. To se přitom netýká jen malých společností a rozhodně ne jen českých, takto postiženy jsou i velké světové společnosti. Kolikrát se vám například stalo, že jste něco hledali, výsledek byl nulový, přitom při procházení oněch stránek skrz navigační nabídku jste požadovanou informaci našli?

Čím dříve budete svému externímu vyhledávači věnovat náležitou péči, tím lépe. Dobrý vyhledávač znamená více návštěv, více spokojených zákazníků, méně těch nespokojených, a více uzavřených obchodů.

Většina vyhledávačů zpřístupní návštěvníkům kompletní obsah vašich webových stránek. Ale ne všechny umožňují zároveň odvodit z onoho obsahu kontext stránek, tedy o co v nich jde a co je pro uživatele důležité a co jsou naopak například „skrytá data“, která nejsou hledajícímu určena.

Hlavní hráči na trhu vyhledávačů pro firemní stránky jsou Endeca Technologies, InQuira, Progress Software, SLI Systems, Visual Sciences a Vivisimo. Aplikace většiny významných dodavatelů na trhu vyhledávačů pro firemní stránky nabízejí e-commerce společnostem od hledání odvozenou kontextovou reklamu na zboží a služby (například Endeca Technologies, Progress Software, SLI Systems a Visual Sciences). Jiné, jako je Teragram, nabízí nástroj k vytvoření metadat (tedy dat o datech), skrze které mohou různé vyhledávače přistupovat ke kontextu firemních stránek.

Mnoho společností nabízí zlepšování funkčnosti externího vyhledávání. Například tím, že systémy jako je Baynote sledují uživatele na mnoha internetových stránkách, budují databázi o jejich typických vyhledávaných tématech, jejich zájmech a tím pak vylepšují firemní vyhledávače, aby lépe odhadovaly, co návštěvník stránek pravděpodobně hledá. Objevují se i první systémy analyzující obsah audio nahrávek (zatím v angličtině od společnosti Nexidia), ať již samotných či připojených k videu, což ulehčuje vyhledávání ve zvukových a filmových záznamech.