Neuronale Suche: Wie KI das Nutzerziel versteht

Traditionelle Suchmaschinen zeigten früher Inhalte an, die zu den Begriffen passten, die der Nutzer bzw. die Nutzerin in der Suchanfrage verwendete. Obwohl diese Methode bis zu einem gewissen Zeitpunkt erfolgreich war, war es nie die beste oder effektivste Weise, relevante Suchergebnisse zu finden.

Heute ist die Situation ganz anders. Denn moderne E-Commerce-Suchlösungen setzen von KI betriebene Technologien wie die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelle Lernmodelle für den neuronalen Informationsabruf ein, um eine Suchanfrage mit einer relevanten Ergebnisliste zu vergleichen.

Sie setzen spezielle neuronale Netzwerke ein, um genauere Suchergebnisse zu zeigen und für Käufer/innen personalisierte Nutzererlebnisse zu schaffen. Beschäftigen wir uns nun etwas näher mit neuronalen Netzwerken, der Suche und mehr.

Warum eine schlüsselwortbasierte Suche für einen Onlineshop nicht ausreicht

Die schlüsselwortbasierte Suche eignet sich oft nicht für Onlineshops, da sie sich stark auf genaue Treffer verlässt, wodurch nuancierte Bedürfnisse und Absichten der Nutzer/innen übersehen werden. Konsument/innen geben oft vage oder unvollständige Begriffe ein und erwarten, dass das System den Kontext und ihre Präferenzen kennt. Diese Begrenzung führt zu irrelevanten Ergebnissen und verpassten Gelegenheiten, ihnen Produkte zu zeigen, die zu ihren Interessen passen.

Zusätzlich fällt es schlüsselwortbasierten Suchanfragen schwer, mit Synonymen, unterschiedlichen Phrasen und der semantischen Beziehung zwischen Begriffen umzugehen — was Kund/innen frustriert und ihr Kauferlebnis verschlechtert.

Da sich die Erwartungen von Verbraucher/innen bezüglich personalisierteren und intuitiveren Interaktionen immer weiter wandeln, brauchen Onlineshops fortgeschrittene Suchlösungen wie die neuronale Suche, die die Nutzerabsicht effektiver interpretiert, genaue Ergebnisse liefert und schließlich die Verkaufszahlen fördert.

Unterschiede zwischen fortgeschrittenen Methoden

Die Vektorsuche vergleicht Produkte basierend auf numerischen Ähnlichkeiten. Wenn Sie in einem Onlineshop zum Beispiel nach „Weiße Sneaker” suchen, würde die Vektorsuche alle Produkte mit ähnlichen visuellen Merkmalen finden, wie Farbe oder Form. Jedoch würde sie nicht erkennen, dass „Sneaker” das Gleiche wie „Turnschuhe” ist.

Die semantische Suche ist wie ein intelligenter Assistent, der versteht, dass unterschiedliche Wörter das gleiche Konzept beschreiben. Wenn Sie nach „Laufschuhe” suchen, zeigt Ihnen die semantische Suche eventuell auch „Sneaker” und „Sportschuhe”, da sie weiß, dass sie zur selben Kategorie gehören.

Die neuronale Suche geht noch einen Schritt weiter und versteht die Absicht hinter der Anfrage. Wenn Sie beispielsweise nach „Bequeme Schuhe für lange Spaziergänge” suchen, interpretiert die neuronale Suche den Kontext und zeigt Ergebnisse für Sneaker, Wanderschuhe oder gepolsterte Sandalen an, selbst wenn die Suche diese Begriffe nicht explizit erwähnt.

Der Hauptunterschied ist, dass die Vektorsuche gut darin ist, visuell oder mathematisch ähnliche Waren zu identifizieren, während die semantische und die neuronale Suche ausgefeilter sind und die Bedeutung und das Ziel hinter einer Anfrage verstehen, wodurch die Ergebnisse besser zu dem Gesuchten passen.

Vorteile der neuronalen Suche

1. Natürliche Sprachverarbeitung

Die neuronale Suche erlaubt es Ihnen, die Kraft der NLP zu nutzen, um im Internet genau das zu finden, was Sie suchen. Sie stellt sicher, dass Ihre Suchmaschine Ergebnisse anzeigt, die zu Ihrer Anfrage passen. Schon aus diesem Grund alleine ist die NLP-betriebene Suche effektiver und verlässlicher als traditionelle Suchmaschinen, die sich auf Schlüsselwörter verlassen.

So können Sie die Informationen, die Sie finden möchten, genau angeben und sich darauf verlassen, dass der neuronale Suchrahmen mithilfe des benutzerdefinierten Suchraums passende Inhalte findet. Sagen wir beispielsweise, dass Sie eine Google-Bildsuche durchführen möchten.

Natürlich tippen Sie Ihre Schlüsselwörter in die Suchbox ein und die Suchmaschine generiert passende Bilder. Im Vergleich dazu verarbeiten neuronale IR-Systeme (Information Retrieval, dt.: Informationsabruf) die Treffer in eine dichte Vektordarstellung des gewünschten Bildes.

Sie können die erwähnten Systeme auch einsetzen, um die Dokumentfrequenz (Inverse Dokumentfrequenz) der Suchergebnisse zu messen und mehr Begriffe zu der Suchbibliothek Ihres Systems hinzuzufügen, um die Rückrufrate und die Ergebnisgenerierung zu verbessern und dafür zu sorgen, dass jede Suchanfrage die richtigen Resultate erhält.

2. Bessere Nutzbarkeit

Da die neuronale Architektur den neuronalen Informationsabruf unterstützt, sind anhand von Chatbots und ähnlichen Gesprächsoberflächen zwischen Internetnutzer/innen und Suchmaschinen menschenähnliche Interaktionen möglich.

Neuronale IR-Systeme können basierend auf den zur Verfügung gestellten Datensätzen lernen und sich anpassen. Wenn Sie im E-Commerce handeln, können Sie neuronale IR-Lösungen einsetzen, um Funktionen für Ihr Unternehmen zu entwickeln, die Kund/innen relevantere Suchergebnisse und Produktempfehlungen zur Verfügung stellen.

3. Bessere Inhalte bei Suchmaschinen

Aufgrund der guten Intuitivität und der Kraft der künstlichen Intelligenz sind die Suchergebnisse einer neuronalen Suche oft viel genauer als bei traditionellen Suchmaschinen. Abgesehen von der gesteigerten Genauigkeit kann man mit der neuronalen IR und abhängig von den angegebenen Nutzerdaten auch die optimalen neuronalen Architektur-Suchmodelle finden.

Tools wie Vertex AI Neural Architecture Search bieten diverse Anpassungsoptionen an, um Nutzer/innen dazu anzuregen, Suchmaschinentools entsprechend den Bedürfnissen Ihrer Datensätze anzupassen und Hürden wie ein Speichermangel und Latenz zu entfernen.

Die neuronale Suche versteht komplexe Datenmuster und verbindet Synonyme, um Phrasen zu bilden. Wenn Sie ein bestimmtes Wort oder eine Phrase in die Suchbox tippen, generiert eine NLP-betriebene Suchmaschine relevante Ergebnisse, selbst wenn die Anfrage nicht zu der genauen Phrase passt.

Wie die neuronale Suche funktioniert

Durch die Integration der neuronalen Suche können E-Commerce-Plattformen intuitivere Sucherlebnisse kreieren, die zu dem Kundenziel passen. So funktioniert es:

1. Datentransformation

Wenn ein Nutzer bzw. eine Nutzerin eine Anfrage eintippt, verwandelt die neuronale Suche die Anfrage und die Produktdetails in numerische Einbettungen und erfasst die Bedeutung und Beziehung zwischen den Worten.

2. Kontextabhängiges Verständnis

Deep-Learning-Modelle analysieren diese Einbettungen, um den Kontext zu verstehen. Eine Suche nach „Leichte Laufschuhe” zielt auf jeden Fall auf eine bestimmte Art Schuh ab.

3. Semantische Treffer

Die neuronale Suche verbindet ähnliche Konzepte. Eine Suche nach „Umweltfreundliche Sneaker” zeigt eventuell auch „Nachhaltige Schuhe”, da sie das übergeordnete Thema versteht.

4. Ständiges Lernen

Die neuronale Suche verbessert sich mit jeder Interaktion. Wenn Nutzer/innen mit Produkten interagieren, verbessert sich ihr Verständnis der Vorlieben, sodass zukünftige Suchen relevanter werden.

5. Ergebnisranking

Die Ergebnisse werden nach Relevanz gerankt, nicht nur nach Schlüsselworthäufigkeit. Außerdem werden das Nutzerverhalten und die Produktbeliebtheit mit eingebunden.

Wer verwendet die neuronale Suche?

Hier sind einige Beispiele der neuronalen Suche, die Ihnen ein besseres Verständnis davon verschaffen, wer von einer neuronalen Suchmaschine profitiert.

Neuronale Netzwerk-Suchmaschine

Eine neuronale Netzwerk-Suchmaschine oder Empfehlungsmaschine bietet personalisierte Suchergebnisse und dazu passende Empfehlungen an, die auf der Nutzeraktivität basieren.

Sie trackt die Interessen, vorherigen Interaktionen und Vorlieben von Nutzer/innen, um sie zu analysieren und in handlungsorientierte Suchempfehlungen zu verwandeln. Mit anderen Worten hilft sie Nutzer/innen, geeignete Dienste und Produkte zu finden.

Neuronale Feedforward-Netzwerke

Neuronale Feedforward-Netzwerke sind Deep-Learning-Mechanismen, die man häufig in modernen Suchmaschinen findet. Sie nutzen Datenverarbeitungsmethoden mit nur einer Richtung, um die Lernfähigkeiten ständig weiter zu verbessern.

So können neuronale Netzwerke Feedbackvorgänge für die prädiktive Analyse nutzen und die Ergebnisprognosen verbessern.

Industrieanwendungen

Abgesehen von der Erstellung fortgeschrittener Suchmaschinen haben neuronale IR-Systeme viele verschiedene Anwendungsfälle in weltweit führenden Geschäftssektoren.

Einige gängige Anwendungsfälle sind:

• Medizinische Bildklassifikation für genauere und relevantere Diagnosen
• Verarbeitung von Verhaltensdaten, Analyse von Nutzerdaten und Filterung auf sozialen Netzwerken für zielgerichtete Marketingkampagnen
• Analyse von finanziellen Lösungen
• Prognose des Energiebedarfs und der elektrischen Last
• Qualitätssicherung und Prozesssteuerung
• Computervision, visuelle Erkennung und Inhaltsmoderation
• Gesichtserkennung
• Bildbeschriftung
• Spracherkennung
• Kundensupport und Callcenter-Unterstützung
• Chatbots, Gesprächsoberflächen und automatisierte virtuelle Agenten
• Echtzeit-Umwandlung von Ton-/Videogesprächen in Dokumentation
• Analyse und Verarbeitung von E-Mails, Langform-Dokumenten und anderen Arten der Geschäftsintelligenz
• Stimmungsanalyse und Indexierung von Schlüsselwörtern und -phrasen auf allen verfügbaren Kommunikationskanälen (E-Mail, Web, soziale Medien etc.)
• Themenspezifische Artikelgenerierung und Dokumentzusammenfassung

All diese Anwendungsfälle sind nur die Spitze des Eisbergs, wenn es um die Anwendungsfälle von neuronalen IR-Systemen und die Technologie hinter ihnen geht.

Ist es schwer, eine neuronale Suchmaschine zu bauen?

Eine neuronale IR-Maschine zu bauen ist aufgrund einiger Hürden nicht immer einfach.

Hier sind einige Punkte, die Sie in Betracht ziehen müssen:

• Neuronales Netzwerktraining erfordert eine große Menge beschrifteter Daten: Die erforderliche Menge von Trainingsdaten zu sammeln ist teuer und anstrengend, besonders wenn Sie eine Maschine bauen, die verschiedene Datenarten abrufen soll (Video, Ton, Grafiken und schriftliche Inhalte).
• Technisches Wissen und Erfahrung mit neuronaler Architektur, Framework und Deep-Learning-Algorithmen: Diese Technologien sind noch ziemlich neu, was bedeutet, dass Sie gut mit KI umgehen müssen, um die richtigen ML- und NLP-Modelle für Ihre Suchmaschine zu finden.
• Umfangreiche rechnerische Ressourcen: Die Schulung von neuronalen Netzwerken sowie ML- und NLP-Modellen ist ein langer und rechnerisch intensiver Vorgang, der viele Ressourcen erfordert wie GPUs.
• Datenfluss in der Suchmaschine: Alle Bestandteile der Suchmaschine in einem Framework zu vereinen, hat einen großen Einfluss auf die Leistung Ihrer Maschine und den Informationsfluss zwischen diesen Bestandteilen.

Diese Herausforderungen können Sie mit ein paar Schritten ansprechen. Sammeln Sie zuerst suchbare Daten und indexieren Sie sie in einem von Computern lesbaren Format, um sicherzustellen, dass sie Ihre Suchmaschine lesen kann. Wählen Sie die passende neuronale Netzwerklösung aus, die zu Ihren neuronalen IR-Bedürfnissen passt.

Eine gute Wahl sind wiederkehrende neuronale Netzwerke und faltende neuronale Netzwerke. Investieren Sie genug Zeit, Mühen und Ressourcen in das neuronale Netzwerktraining, damit Ihre neuronale IR-Suchmaschine richtig mit den indexierten Daten umgeht und stimmen Sie die Instrumente und Parameter Ihrer Suchmaschine gut ab.

Sie können Bestärkung und betreutes Lernen als primäre Trainingsmethoden nutzen. Testen Sie Ihre Suchmaschine, indem Sie sie für Inferenzaufgaben einsetzen wie die Bearbeitung von Nutzeranfragen mit passendem Dokumentenabruf.

Fazit

Zusammengefasst sind neuronale IR-Systeme kräftige Suchtools, die eine neue Ära von fortgeschrittenen Suchmaschinenlösungen einleiten. Sie werden die Regeln der Suche wie wir sie kennen, umgestalten, indem die fortgeschrittensten KI-gestützten Technologien verwendet werden.

Dank diesen Systemen sehen wir bereits jetzt schon wegweisende Fortschritte in dem Bereich des Informationsabrufs. Neuronale IR hat die Art, wie Internetnutzer/innen nach Informationen suchen, bereits verändert und verbessert.

Wenn sich die KI-Technologie weiter entwickelt, werden IR-Systeme den Kontext und die Absicht hinter Nutzeranfragen besser verstehen und relevantere Suchergebnisse anbieten können.

Diese Systeme werden für alle bestehenden Informationsabruflösungen und führenden Suchmaschinen entscheidend sein.

Häufig gestellte Fragen