Техника 6.3: Поисковые системы

Поскольку поиск является неотъемлемой частью Цикла Решения KCS, важно предоставить технологию, позволяющую сотрудникам эффективно выполнять поиск в базе знаний. Пользователи часто винят свои поисковые системы в том, что им трудно найти релевантный контент. Если пользователи не уверены в поиске, они с меньшей вероятностью будут стремиться просматривать и улучшать контент при его использовании, и с большей вероятностью будут создавать дубликаты статей.

Когда поиск работает хорошо, наиболее релевантные статьи всегда показываются в верхней части списка результатов.

В своей простейшей форме поисковые системы ищут буквальные совпадения между словами в запросе и словами в статье. Более продвинутые системы уже ищут однокоренные слова, синонимы и схожие по знанчению фразы.

Сортировка по релевантности очень важна, потому что пользователи редко просматривают больше, чем первые несколько результатов (или, самое большее, первые несколько страниц результатов). Таким образом, документы с низким рейтингом исключаются из результатов поиска.

Алгоритмы поисковых систем могут использовать множество факторов для ранжирования релевантности. Например:

Сколько слов из запроса упоминается в статье
Как часто появляются эти слова
Насколько редки или значимы эти слова в искомых документах (например, «0x32565» более уникален, чем «Ошибка», поэтому запрос «Ошибка 0x32565» будет ближе соответствовать результату «Код 0x32565», чем просто «Ошибка» )
Близость, в которой слова кажутся друг другу
Расположение слов; например, предполагается, что слова в заголовке имеют большее значение, чем слова в тексте.
Близость совпадения понятий (не только самих слов), содержащихся в терминах запроса и документах.
Предполагаемое качество или репутация документа на основе количества ссылок, оценок, возраста последнего просмотра или других подобных факторов.

Важно понимать, как работает поисковая система, чтобы посоветовать , как минимум, сотрудникам наилучшие способы при пользоввании поиском в базе знаний. Например, должны ли мы использовать много слов или мало? Должны ли мы использовать длинные предложения и естественный язык или только ключевые слова? Насколько чувствителен поиск к конкретным словам или достаточно общих понятий?

Поисковые системы Интернета используют анализ больших данных и поведение пользователей для повышения релевантности. С более чем 100 миллионами веб-сайтов и сотнями миллионов пользователей, выполняющих поиск каждый день, интернет-поиск имеет огромный поток данных для анализа. Мы часто слышим: «Разве поиск не может работать так же, как Google?» К сожалению, локальные базы знаний не имеют ни структуры сети, ни объема ее данных, и наш ответ — «нет».

Хорошая новость в том, что домены знаний для конкретного продукта или компании ограничены. Люди будут спрашивать о чем угодно в поиске в Интернете, но в базах знаний конкретного продукта они обычно спрашивают про этот продукт.

Вообще же на практике для нахождения статей клиенты все равно пользуются публичными поисковыми системами, т.к. это проще для них. Сотрудникам же поддержки нужо пользоваться локальным поиском, т.к. им нужно находить в том числе и внутренние статьи.

Ключевые аспекты технологии поиска

Сложность поисковой системы зависит от размера нашей базы знаний, сложности предметной области и технической подкованности аудитории. Например даля базы знаний из менее чем 1000 основных статей досаточно будет какой-то простейшей системы, в то время как базы из более чем 100 000 статей в глубоко технической предметной области требует более расширенной поисковой технологии.

Вот несколько соображений по выбору технологии поиска:

Важно ли иметь возможность искать в других источниках одновременно с базой знаний? Другими словами, должен ли один и тот же запрос возвращать сразу результаты поиска по базе знаний, документации, форумам, и т.д.?
Будет ли достаточно простого поиска по ключевым словам, или нам нужно будет поддерживать синонимы или поиск на основе понятий? Требуют ли размер и сложность нашей области еще более продвинутых подходов к поиску результатов?
Какую нагрузку накладывает технология поиска на разработчика контента? Должны ли они тщательно вводить метаданные или поля ключевых слов, или поиск будет обрабатывать контент автоматически?
Какие отчеты и аналитика доступны для управления разработкой контента в Цикле Развития?
Какие варианты есть для настройки и усовершенствования поиска? Какие отчеты и аналитика доступны для этого?

Планирование регулярных действий по настройке поисковой системы

Сложные инструменты поиска могут обеспечить отличные возможности, а в некоторых случаях они являются единственным способом поддерживать KCS. Но они требуют постоянных усилий для обслуживания и настройки.

Планирование этих работ является ключевым компонентом в Цикле Развития. Как правило, такую задачу поручают одному из сотрудников , который имеет уже достаточный опыт в поддержке клиентов, использовании методологии KCS и хорошо знаком со всем инструментарием.

В непрерывном цикле должны выполняться следующие задачи:

Выявление слабых мест в поиске

Неформальные беседы с другими сотрудниками поддержки
Аналитика поиска — поиск запросов, которые не дали никаких результатов
Оценка результатов выдачи на наиболее частые запросы клиентов

Принятие мер

Есть ли у сотрудников пробелы в знаниях? Координация дополнительных тренингов.
Возвращает ли поиск несколько статей с разным решением для одногонабора симптомов?
Контент трудно читать или он не соответствует контексту клиента? Выясните, почему это произошло и предпримите корректирующие действия. Кроме того, рассмотрите возможность пересмотра словаря поисковой системы, чтобы преодолеть разрыв между терминологией клиентов и сотрудников.
Важные и релевантные статьи не отображаются в верхней части списков результатов? Натсройте параметры поисковой системы для выдачи «лучших вариантов» или некоторые статьи можно настроить на перманентную выдачу.
Рассмотрите возможность создания дополнительного контента с использование видео, скриншотов и т.д.

Оценка эффективности своих действий

Убедитесь, что первоначальная проблема была устранена, используя те же методы, которые использовались для ее выявления.