6 tietojen merkitsemiskäytäntöä haun osuvuuden parantamiseksi
Haun osuvuus on kriittinen tekijä tuotemerkin tunnettuuden ja käyttökokemuksen parantamisessa. Tietojen merkitseminen voi auttaa yrityksiä saavuttamaan paremman haun osuvuuden rakentamalla ja kouluttamalla koneoppimismalleja tarkkojen tulosten tuottamiseksi.
Blogiviestissä käsitellään kuutta tietojen merkitsemiskäytäntöä haun osuvuuden parantamiseksi:
- Arvioijan koulutus: Tietojen kirjoittajat tulee kouluttaa työskentelemään tiukkojen ohjeiden mukaisesti ja varmistamaan korkealaatuiset tietomerkinnät.
- Kyselyn otanta: Kyselyn otanta auttaa minimoimaan harhan ja varmistaa, että edustavat tiedot ovat oikein suuremman tietojoukon osalta.
- Tietojen merkintäprojektin suunnittelu: Tietojen merkintäprojekteissa tulisi olla hyvin määritelty suunnittelutyönkulku, jotta valtava tehtävä voidaan jakaa pienempiin ja yksinkertaisempiin tehtäviin.
- Poimi monipuolista dataa: Tiedot tulee kerätä eri lähteistä, jotta voidaan varmistaa väestötietojen, kielten, maantieteellisten alueiden, ikäryhmien ja hakuasetusten monimuotoisuus.
- Tietojoukon puhdistus: Tietojoukon puhdistaminen on välttämätöntä virheellisten, vioittuneiden ja väärin muotoiltujen tietojen korjaamiseksi. Tämä auttaa parantamaan tekoälymallin tarkkuutta.
- Suorita pilottiprojekteja: Pilottiprojektit ovat loistava tapa testata datamerkintästrategioiden tehokkuutta ja määrittää koko projektin loppuun saattamiseen tarvittava aika.
Blogitekstissä korostetaan myös tietomerkintöjen merkitystä haun merkityksellisyyden kannalta ja kuinka se voi auttaa yrityksiä parantamaan tuotekehitystä ja päätöksentekoa.
Lue koko artikkeli:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
