Buscar, sugerir y personalizar

Conseguir que el buscador de tu canal online sea relevante, es decir que los usuarios encuentren lo que buscan y el negocio logre conversión bottom-line no es una tarea banal. Ni siquiera es una cuestión tecnológica. La clave para mejorar la conversión de las búsquedas es de método.

A continuación presentamos 5 buenas prácticas para lograr mejorar la relevancia de tu buscador:

1) Mejorar calidad de datos: Blanco y en botella. Un buscador nunca funcionará de manera óptima si los datos no tienen una calidad aceptable. Es fundamental trabajar sobre (a) normalización estructura datos y procesos publicación (p.ej. formar a publicadores sobre etiquetado contenidos) y (b) enriquecimiento de datos mediante técnicas de analítica de texto y detección de entidades.
2) Adaptar búsquedas populares a negocio: El primer paso para mejorar la conversión es trabajar sobre el cuello de la larga cola: las búsquedas más populares las cuales dependiendo del sector, suelen rondar en horquilla de 60%-40% hasta 80%-20%, es decir el 80% de las búsquedas ocurren con el 20% de los términos. La práctica más extendida en este caso es la utilización de enlaces destacados y sinónimos mediante la figura de un administrador del buscador (i.e. Search Manager): detecta las búsquedas más populares y asigna enlaces y sinónimos a dichos keywords.
3) Adaptar búsquedas fracasadas a negocio: El siguiente paso es el de introducir nuevos indicadores que detecten cuales son las búsquedas con baja conversión, las que fracasan: (a) 0 resultados (b) alto grado de paginación (c) abandono y (d) re-búsqueda. Una vez se detectan se pueden corregir de múltiples formas, entre ellas mediante uso de sugerencias auto-suggest, enlaces destacados, búsqueda por facets, búsquedas relacionadas, etc…todas ellas lideradas por la figura del Search Manager.
4) Adaptar búsquedas fracasadas a comportamiento usuarios | Behavioural Data Driven Search: Bien, aquí empieza la cosa a ponerse interesante. Una vez que tenemos procesos de monitorización de búsquedas fracasadas, debemos buscar mecanismos para detectar posibles candidatos a esas búsquedas, pero no mediante “negocio” (i.e. Search Manager) sino mediante comportamiento de usuarios. Es decir, una práctica que se está extendiendo en este campo es la detección de contenidos con altos niveles de CTR y de engagement (i.e. duración en página, porcentajes de rebote, scroll, acciones sobre contenidos como añadir a carrito, votar, recomendar, etc..) y el posicionamiento de los mismos en el ranking orgánico y como enlaces destacados. Esta práctica funciona fenomenal puesto que automatiza muchas tareas hasta día de hoy manuales y principalmente porque adapta el buscador continuamente a las patrones de búsquedas y pautas de consumo de los usuarios. El buscador que aprende solo…esto lo habíais escuchado antes verdad?
5) A/B Testing: Cada día más extendida en optimización de ranking en buscadores. Las búsquedas con baja conversión exponen diferentes sets de resultados según grupos de usuarios representativos. Es recomendable aplicar este método de manera esporádica y controlada sobre sub-sets de usuarios y franjas horarias con altos niveles de tráfico, para poder analizar datos significativos “estadísticamente” sobre los modelos de ranking testeados.

Como veréis la tendencia tiende hacia “socializar” la relevancia y continuamente adaptarla hacia los patrones de búsqueda de los usuarios. Es importante promocionar contextualmente una campaña con el buscador, pero ¿que pasa si nadie pincha sobre ella?

Al final la relevancia no es lo que uno piensa que un buscador debería ofrecer, sino lo que los usuarios deciden pinchar tras una búsqueda. La métrica dicta lo que es relevante, no el equipo de Marketing (por lo menos directamente como hasta ahora).

¿Tenéis alguna otra recomendación? ¿alguna técnica de mejorar un buscador que funcione y no hayamos tocado en este post?

Cruzar valores, columnas, tablas, palabras, frases, lugares, organizaciones, momentos en el tiempo: Absolutamente cualquier conjunto de Datos es representable.

En el 2009 hablábamos que el futuro de la búsqueda de información no era la búsqueda, sino la entrega debido al poder de las Redes Sociales.

En el 2010 apostábamos por sistemas de personalización y recomendación por fin efectivos con impacto en negocio explotando interacciones humanas en ecosistemas digitales.

En el 2011 pronosticábamos la revolución del Dato, potenciado precisamente por todos esos nuevos canales de enriquecimiento de información, el Social Data y el Open Data.

Las cosas transcurren tan rápido amigos que ya estamos en Mayo del 2011 y tenemos que revisitar las tendencias para darle al Poder de la Visualización de Datos el protagonismo que se merece y lo que es más fascinante; el papel fundamental que ejercerá en el futuro inmediato de los sistemas de Búsqueda de Nueva Generación.

Visualizar Datos permite disolver la complejidad con la capacidad de comprensión de las personas.

Encuentro fascinante que haya espacios esenciales al aprovechamiento de información en cuales quiera que sean los procesos de negocio donde ningún modelo computacional alcanza la capacidad del intelecto humano, estamos a años luz en lo referente a todo proceso creativo y en definitiva en la Síntesis y formulación de estrategias que son de las que depende el éxito o el fracaso de Negocios, Campañas Electorales, Estrategias Militares o Relaciones Personales.

Por lo tanto hay datos que imprescindiblemente el ser humano ha de consumir, datos complejos, ricos, cruzados, multi-dimensionales para los que la Visualización es el único camino.

El mercado de Enterprise Search se ha transformado, ha cambiado definitivamente. El proyecto de buscador corporativo como lo conocíamos ha dejado de ser un proyecto estratégicamente clave dentro de la empresa, ahora la estrategia de búsqueda, analítica y procesado de datos corporativos se ha convertido en el caballo de batalla de toda organización que quiera ser competitiva. Lo importante no es ofrecer una pagina con 10 resultados, ahora se trata de empujar el contenido a los clientes y empleados según sus intereses, bien sea a través de un cajón de texto libre o bien sea según la navegación, perfil, departamento, histórico de compras, grupo de contactos, etc.. del usuario en cuestión.

Los proyectos de búsqueda son ahora mucho más especializados. El foco de los proyectos ha dejado de ser la tecnología, ahora todo se enfoca en la experiencia de usuario y en generar valor bottom-line (incrementar ventas, conversión campañas, minimizar costes atención usuario, etc..). Los que nos dedicamos a este mundillo de la búsqueda y procesado de datos estamos de enhorabuena, entramos en una fase llena de nuevos retos y oportunidades:

- El concepto Enterprise Search está caduco. El reto de las empresas ya no es poder buscar en sus múltiples repositorios de información, sino procesar datos para que sean más encontrables, accesibles, contextualizables y personalizables a su negocio y sus clientes.

- El mercado de búsqueda Empresarial se ha fragmentado. Por un lado los big players (Microsoft Fast, Autonomy, IBM, etc..) se están posicionando fuertes en proyectos Enterprise de plataforma integral de datos (ECM + DCM+ Business Intelligence + Search…) y por otro lado vemos mucha diversificación y especialización de otras empresas con productos verticales para eCommerce, Medios, eDiscovery, etc, y horizontales como Customer Service, sistemas de recomendación, personalización, etc.

- Como consecuencia de esta fragmentación de mercado Gartner ha decidido eliminar el Magic Quadrant para Enterprise Search y ahora produce un simple MarketScope. Esto ha dado mucho que hablar, recomiendo la lectura de este debate en el grupo de LinkedIn de Enterprise Search.

- La tecnología ha dejado de ser un diferenciador en los proyectos de búsqueda. La gran mayoría de fabricantes ofrecen las mismas funcionalidades en sus productos, los cuales son ya casi una “commodity”. El factor de éxito de un proyecto de búsqueda no es la tecnología sino los conocimientos del integrador y su capacidad para sacar el máximo rendimiento al producto y saber adaptarlo al negocio (datos corporativos vs expectativas usuarios).

“ The other side of the argument was that companies are no longer will to pay big money for key word retrieval.” Stephen Arnold, Beyond Search, “Enterpire Search: Baloney Six Ways, like Herring”

-Las empresas ya no están dispuestas en invertir entre 200.000 y 500.000€ en implantar un buscador corporativo para que devuelva un listado de 10 resultados. Las tres grandes empresas en este área (Microsoft Fast, Autonomy y Endeca) ya lo han notado en sus cuentas de resultados y buscan nuevos nichos.

- La irrupción de tecnología de búsqueda Open Source ha sido espectacular, una autentica revolución, y ha actuado como un gran catalizador de cambios en el mercado de ES. La estabilidad, madurez y adaptabilidad de esta tecnología ha hecho que muchas empresas se hayan decantado por sustituir su actual plataforma de búsqueda sobre software comercial por soluciones libres como Lucene/Solr (The Guardian, Biblioteca Nacional, etc).

- Por otro lado, la diversificación del mercado ha propiciado una nueva ola de productos Open Source empaquetizados y especializados como LucidWorks Enterprise, SearchBroker, etc.

- Open Source Search no es futuro, sino presente. Analistas como IDC así lo advierten. La propuesta de valor de soluciones abiertas de búsqueda son principalmente “ rapid time-to-market, high-level functionality, flexibility and customization, low entry-level cost”. Lo curioso es que no es una cuestión puramente económica: las empresas no solamente están cansadas de incurrir en gastos de licencias, sino que demandan transparencia, escalabilidad y una comunidad con la cual compartir experiencias para adaptar dicho sistema a sus necesidades.

En el siguiente post de la mutación del Enterprise Seacrh hablaremos de la ubicuidad del buscador dentro de la empresa, y de los proyectos en los que se emplea.

Post publicado en colbenson.es.

Si el año pasado apostamos por un 2010 donde los sistemas de recomendación y entrega de información serían el eje en la evolución de los patrones de Encontrabilidad, para el 2011 pronosticamos un escenario donde el dato cobra vida alimentándose y disolviéndose con el comportamiento cada vez más conocido de sus usuarios.

Instant Search ha sido sin lugar a la más mínima duda el gran hito en términos de experiencia de consumo de información, un ejemplo perfecto del impacto de la personalización y un hito histórico en términos de Encontrabilidad que el 2010 nos ha dejado.

Instant Search recrea un acercamiento inmediato de la información al usuario, anticipando paquetes de información antes de que sean demandados de tal forma que llegado el momento de petición ya están ahí.

Me recuerda a una anécdota que una amiga de un hotel de gran lujo me contó sobre Tom Cruise, cuyo deseo era tener un Capuchino en la puerta de su habitación recién hecho independientemente de a que hora se levantara, de tal modo que a cada 2 minutos subían un Capuchino, y bajaban el anterior hasta que Mr. Cruise abría la puerta y recogía su Capuchino recién hecho sin necesidad de pedirlo.

Poco a poco y de forma previsiblemente creciente durante el 2011, los usuarios seremos personas cada vez más “conocidas” para las fuentes online de consumo.

Nunca antes había sido posible evidenciar el perfil de una persona tras unas pautas de uso online con tanta fidelidad, nunca había sido posible geo-referenciar a tantos usuarios en tantos hábitos de consumo, nunca antes habíamos dispuesto de tanta riqueza de opinión sobre productos y servicios, nunca antes cientos de millones de personas habían compartido de forma abierta y continuada sus sentimientos, sus gustos e incluso sus sueños.

Todo esto es el caldo de cultivo ideal para que los datos cobren vida propia, nutriéndose insaciablemente y colmando con mayor efectividad nuevas experiencias que permitan alcanzar los más altos niveles de satisfacción de usuario.

Hace tan sólo 3 ó 4 años un usuario consumiendo cual quiera que sea el producto, servicio o información online, era un extraño, un forastero desconocido visitando un hostal de carretera. Hace 2 ó 3 años comenzó a ser un cliente previsible y agrupable en pautas comunes de un Holiday Inn mientras que hoy en día y en cada vez más escenarios es posible conocer y cruzar infinidad de detalles que permiten anticipar todo tipo de intenciones como si de un hotel de gran lujo y un cliente VIP se tratara.

Los grandes hitos que surjan durante el 2011 en términos de consumo de información, productos y servicios online se sustentarán precisamente en la creciente capacidad de prever las necesidades de los usuarios.

En las redes sociales como Twitter, Facebook o Linkedin encontramos el ejemplo ideal de esta pauta. Dichas redes cultivan datos que viven para recortar la distancia que separa a un perfil de un consumible.

Si en el 2010 los datos florecieron, en el 2011 se transformarán en árboles frutales de profunda raíz y jugosos frutos, ofreciendo posibilidades de negocio donde las mejores estrategias de búsqueda, procesado y enriquecimiento de información juegan un papel esencial al éxito.

La salida de Google Instant ha dado mucho que hablar. La verdad es que el resultado final es espectacular por su rapidez. El usuario ya no debe pulsar el botón de buscar o dar al intro, solamente con teclear obtiene resultados. Genial! Este pequeño y astuto paso ha cambiado el comportamiento de los usuarios en la forma en la que buscamos y consumimos información y ads*.

El año pasado con dos palabras Google ya sabia lo que querías, ahora solo necesita dos letras!

“If they want the head, a two-word query is sufficient conversation; if they want the tail it will take more.” That was in April 2009; perhaps Norvig would, this month, rephrase “If they want the head, a two-letter query is sufficient.”

Google Data, Statistics and the Semantized Web, Seth Grimes

Pero verdaderamente ¿que es lo que está pasando por detrás para que según teclee las paginas de resultados vayan cambiando a tal velocidad?

La búsqueda instantánea es una nueva evolución de la búsqueda predictiva o autónoma, es decir data-driven-search, la mezcla perfecta entre analítica y adaptación de búsquedas via auto-completados y destacados.

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La forma en la que buscamos información está cambiando. No solo están cambiando los sistemas y fuentes de información, sino que los propios dispositivos desde los que buscamos nos obligan a cambiar nuestros hábitos de búsqueda.

Todos seguimos siendo usuarios frecuentes de buscadores web genéricos como Google, pero cada vez más, descubrimos información mediante personas y no sistemas. Es decir, utilizamos nuestros contactos como filtradores de información. El PageRank ahora lo definimos nosotros en base a quien seguimos en nuestras redes. Pero el eje de esta entrada no es este tema en cuestión, el cual ya ha suscitado numerosas conversaciones en este blog, sino como están cambiando los hábitos de búsqueda en otros dispositivos, como por ejemplo los móviles, iPads, the “Internet of Things” etc..

Nuestra visión es que la búsqueda no se va a representar como hasta ahora, escribir termino en cajón y mostrar 10 resultados, sino que la búsqueda va a ser ubicua, va a estar presente en todos lados, tanto a nivel alto como buscador de aplicaciones, como dentro de las propias aplicaciones a nivel de contenido y de navegación.

A partir de ahora el propio texto que estés leyendo podrá ser utilizado para disparar nuevas acciones de búsqueda y recomendaciones. Ya no hace falta ir a Google, puedes buscar desde la propia noticia! En un iPad o en tu blackberry ir a Google requiere abrir un nuevo navegador, teclear la url, pegar el texto en el cajón, lanzar la búsqueda, revisar la página de resultados, etc..todo esto va a desaparecer mediante las nuevas formas de interaccionar con texto no estructurado.

Os enseño algunos ejemplos interesantes:

- Apture: Detecta entidades (personajes, lugares, organizaciones, canciones, libros, etc..) y crea mashups de datos.

Apture hyperlinks

- Dixio: Clickando sobre una palabra conseguimos saber su significado.

Dixio online dictionary

- HighlightClickconnect de Emantix & Connect: permite clickar o seleccionar cualquier pedazo de texto e hiper-vincularlo de diferentes maneras (búsquedas, links relacionados, etc..)

Highlightclickconnect

- Tynt: the Copy & Paste Company: Su servicio de pop-up, detecta cuando un texto copiado es susceptible de ser una intención de búsqueda y la lanza automáticamente.

Tynt: the copy & paste company

Todos estos ejemplos son posibles principalmente gracias a los avances realizados en el campo de la minería, analítica y procesamiento de texto no estructurado (semántico & probabilístico), lo cual permite interpretar el significado de un pedazo de texto antes de ejecutar una acción, y también, no nos olvidemos, a los avances en experiencia de usuario, los cuales nos permiten interactuar con el texto en múltiples maneras en múltiples dispositivos, permitiendo nuevas experiencias de uso. En este hilo, recomiendo esta lectura sobre Pervasive Ubiquitous Design.

En resumen, las nuevas formas de buscar y de interactuar con texto ya están aquí! Con clickar sobre el texto ya podemos activar acciones de búsqueda, recomendaciones, etc…decid adiós al cajón de búsqueda tal y como lo conocéis hasta ahora!!

El año pasado comenzamos a escuchar el nuevo concepto de Enterprise Social Search en distintos foros sobre busqueda empresarial al otro lado del charco. Este nuevo término no se refiere a la implantación de redes sociales en su organización (i.e. Facebook, Twitter, Yammer, etc..), sino a como mejorar la búsqueda y encontrabilidad de información conectando las redes y perfiles de sus empleados y colaboradores en los procesos de recuperación. En muchas ocasiones es tan importante encontrar un buen documento sobre un determinado tema de interés, como dar con un experto en la materia que me pueda asistir. Además de información, buscamos expertos o personas que hayan demostrado algún interés sobre la materia previamente. Pasamos de Information Retrieval a User Retrieval.

La siguiente presentación de @brynn y @semanticwill muestra algunos de los caminos en los que estamos trabajando con nuestros clientes en la actualidad, relacionar perfiles* de usuario a temas y areas de concomiento y ofrecer estos datos durante los procesos de búsqueda de manera contextual y relevante.

*Nota: cuando me refiero a perfiles, un término de por sí muy vago y subjetivo, me refiero tanto a perfiles explícitos (como por ejemplo datos provenientes del directorio activo como departamento, funciones, redes, etc y otros generados por el propio usuario, como tags, documentos recomendados y/o votados,  etc) como también a perfiles ímplicitos (tales como comportamientos de navegación, lectura y búsqueda de dicho usuario reflejado en históricos y otros lugares).

Los autores de la presentación distinguen entre tres tipos de búsqueda social:

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Este tema es delicado amigos, tiene miga la cosa. El otro dia John Batelle comentaba en su blog: mirad, salgo primero en Google para la búsqueda “Predictions 2009“. Y todos los que le leemos pensamos, pues será para ti figura, porque tu no sales ni siquiera en mi primera pagina!

The days of “normal” search results that everyone sees are now over. Personalized results are the “new normal,” and the change is going to shift the search world and society in general in unpredictable ways. Search Engine Land Blog

Durante el pasado año vimos el resurgir de la personalización en las búsquedas en Google, estuvieses o no logeado. Google guarda en tu navegador todo tu historial de búsquedas (i.e. cookies) y lo utiliza junto con los datos de tu ubicación (i.e. dirección IP) para personalizar las futuras búsquedas que realices. Es una nueva vuelta de rosca al PageRank. Es decir, si tu has pinchado en un resultado de 20minutos.es, pues entenderá que ese medio online es uno de tu interés y por lo tanto, lo subirá en la pagina de resultados de tus futuras búsquedas.

La personalización es algo inevitable y que veremos cada día más de ello en todo tipo de aplicaciones. La relevancia de una búsqueda es algo muy intrínsicamente ligado a la persona, al usuario. No debería de ofrecer los mismos resultados una búsqueda de “reutilización informacion sector público” para un abogado del estado que para un empresario de Internet. Y claro, esta tendencia no solo ocurre en las búsquedas, lo vemos y veremos cada vez más en noticias, en publicidad, en videos y televisión online, en libros ahora que el eBook está tan de moda, etc…Ya no solo somos consumidores, ahora somos productores. No se donde lei el otro día un nuevo palabro: prosumidores. Google ya lo hace con News (esta entrevista a Erick Schmidt merece la pena) y tambien con Adwords. Nosotros llevamos años hablando de personalización implícita y explícita, y puedes seguir nuestra última iniciativa desde Empathy Software.

Bueno, volviendo al hilo de este post, Google entiende que hay que socializar la búsqueda, y hay que intentar ofrecer a cada usuario lo que sea de su interés. Al carajo con las búsquedas universales y genéricas, ya nunca será lo mismo posicionarse en buscadores. Una búsqueda nunca más ofrecerá los mismo resultados a varios usuarios. ¿Esto quiere decir que los esfuerzos dedicados al SEO van a ser en balde? ¿cual es el impacto de esta nueva tendencia?

Vamos por partes:

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By Angel Maldonado

Como algunos conocéis desde el 26 de Octubre hemos lanzado, con el apoyo de nuestra empresa Colbenson, un nuevo proyecto de Investigación y Desarrollo denominado “Empathy Software”.

Trabajamos en buscar nuevas formas de encontrar información. Con la novedad de utilizar el perfil de un usuario en Internet (principalmente Redes Sociales) para que sea la información la que encuentre al usuario y no el usuario a la información. Vamos, que hablamos de personalizar.

Siguiendo al usuario @empathysoftware en Twitter podréis ver muy pronto (esperemos que antes del fin de Noviembre) la primera demo en abierto del Said, motor que realiza y gestiona la personalización. En esta demo actuaremos sobre los perfiles de Twitter aunque otros ejemplos para Linkedin y Facebook están en la coctelera.

Desde un punto de vista estratégico, el sentido de este proyecto se sustenta en la necesidad de llevar información, productos y servicios a cualquier parte donde sean útiles, de hacer que fluyan links relevantes y útiles a las conversaciones en Redes Sociales, gestionando esta entrega de información personalizada de tal forma que sea bienvenida.

Os recomiendo el último post que en el Blog de Empathy Software he publicado (cómo no lo iba a recomendar…) donde compartimos esta reflexión cardinal sobre el valor de Analizar actividad en Redes Sociales sin extenderlo hacia una Síntesis. Food for tought…

Strategies applied to the analysis of opinion on Traditional Media are being brought to the analysis of Social Media. Would these work?

 

The analysis of an eco-system, whether is traditional or new media is not enough to deliver a sound product strategy. Analysis shall produce a synthesis.

Within the Social Media context, there are numerous software vendors and consultants that focus on analysing opinions throughout time, detecting most influential commentators, displaying visually and attempting to group opinions by its Sentiment whether is positive, negative or neutral so a Social Media manager can drive strategic decisions based on dashboards for Social Media metrics.

Besides the fundamental differences of Social Media vs Traditional Media, the same analytics based concepts are proposed to drive strategies.

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By @borja_ramirez

Los que nos dedicamos a esto de la busqueda empresarial debemos estar continuamente hablando de las diferencias entre un buscador de empresa (normalmente el buscador “interno” desde donde los empleados buscan en todos los sistemas de su empresa y/o el buscador “público” de su web corporativa) y un buscador web general como puede ser Google, Yahoo, Bing, etc.. Todos ellos empiezan con un cajón de búsqueda, pero poco más tienen en común.

En este sentido me ha gustado un post acerca de micro-IR (i.e. micro information retrieval). No voy a entrar en la parte teórica, pero me atrae el concepto de micro-IR como “the practice of farming information needs out across multiple applications”, es decir buscar información en fuentes y principalmente con intenciones predefinidas. En otras palabras buscadores de empresa, site search, buscadores verticales, buscadores de aplicaciones y dispositivos moviles, etc..Muchos os preguntareis que mas da! al final el buscador debe facilitar encontrar información bien sea en la web o en un sitio web de una empresa o gobierno. Pues no, cuando se pueden anticipar las intenciones de búsqueda de un usuario y tenemos unos datos con una estructura de meta-data particular, el buscador debe de adaptarse a estos patrones de acceso y orientar al usuario haciendo uso de determinadas herramientas como pueden ser filtros de navegación (faceted navigation), uso de tags y entidades de negocio, ranking personalizado etc.. Mucha gente en este mundillo engloban este tipo de busquedas como todo exploratory search.

Google explorando con Exploratory Search

En este sentido estoy totalmente de acuerdo con Daniel Tunkelang del blog The Nosiy Channel:

I feel that the distinction between macro- and micro-IR is in the same vein: micro-IR settings (e.g., site search, enterprise search,vertical search) drive needs for more richer interfaces and support for interaction, while macro-IR application developers (e.g., general web search) worry mostly about producing a reasonable answer for the query..