Buscar, sugerir y personalizar

En el anterior post de Searchandising, comentamos la importancia de tener una buena página de resultados para vender más en tu tienda online. Esto generó un bonito debate con un gran amigo mío: el diseño de la pagina de resultados es fun-da-men-tal para conseguir buenos indicadores de conversión. A continuación comparto con vosotros 8 buenos consejos para hacer la mejor pagina de resultados posible!

1) Diseño pagina: Los resultados deben ser la parte predominante y central de la pagina y ocupar más del 50% de la misma. No ocurre en muchas tiendas creedme. Tres tipos de layouts son los más comunes: una sola zona (solo resultados), dos zonas (resultados y banners o filtros), y tres zonas resultados (resultados, filtros a la izquierda y banners a la derecha). No hay una mejor que la otra, esto lo dicta el tipo de negocio, pero si es importante resaltar que en caso de utilizar mas de una zona se debe valorar emplear plantillas con ajuste de ancho dinámico (i.e. liquid layouts) para asegurarse que independientemente de la resolución o dispositivo, los resultados son la parte central de la pantalla.

Otra cuestión de diseño a valorar es la ubicación del cajón de búsqueda: siempre debe estar claramente visible, a ser posible en la parte central sobre los resultados, y siempre mostrando el texto de la búsqueda original dentro del cajón, para facilitar una nueva búsqueda o detectar un error.

2) Lista resultados:
a. Layout: se pueden mostrar en lista o en galería (también conocido como grid view). Cuanto mas visual (y menos textual) sea la selección de producto mas se tiende a la galería. La lista es más apropiada para catálogos donde la descripción del producto es más extensa y la decisión de click más informada.
b. Imágenes: Importante utilizar imágenes grandes e informativas.
c. Títulos: Importante utilizar títulos descriptivos de producto que sean fácilmente interpretables por el usuario final.
d. Información adicional. Seleccionar pocos descriptores pero relevantes de producto (precio, oferta, resumen breve, valoración usuarios, numero comentarios, colores, etc..). Nunca excederse, aquí menos en más!

3) Filtros: Los filtros son muy útiles en caso de disponer catálogos con muchas categorías y jerarquías. Se suelen mostrar a la izquierda de los resultados y permiten filtrar por tipo producto, rango precios, autor, color, talla, etc.. es recomendable que sean dinámicos (de tipo faceted, o paramétrico) para que según la búsqueda te muestre unos u otros, siempre relevantes, permitiendo navegación multi-nivel, y mostrando siempre el número de productos por categoría.

4) Ordenación: No confundir con filtros. La ordenación permite ordenar el set de resultados según diferentes criterios como precio, popularidad, ventas, etc..A mi personalmente me gusta mostrar los dos o tres con mayor conversión como texto enlazado en vez de usar el típico menú desplegable que tienden a no usarse apenas. P.ej Ordenar por: más vendido, más barato, etc..

5) Quiso Decir: Muy importante utilizar un corrector ortográfico para corregir búsquedas que el usuario escribe mal o no sabe escribir. En ese caso, si la búsqueda ofrece 0 resultados, recomendamos automáticamente ofrecer los resultados de la corrección: mostrando resultados para TV plasma | no hay resultados para TV pasma.

Seguir leyendo desde post orginal en Searchandising @genteecommerce.

Adelantamos intro a la primera toma de la nueva serie de posts sobre Searchandising publicada en Gente ECommerce:

Cada búsqueda es una oportunidad de venta. Cada búsqueda fracasada es un cliente menos.

La trascendencia del buscador en la tienda online varía según el sector y el tipo de tienda. Cuanto más grande es el catálogo más posibilidades existen de que el usuario no encuentre lo que busca navegando y decida lanzarse al cajón de búsqueda. Si el buscador no es capaz de ofrecer productos y servicios relacionados con los dos o tres términos clave introducidos en el cajón, se ha perdido una oportunidad de venta. Punto. Un cliente menos.

En este primer post de la serie Searchandising para nuestros amigos de Gente eCommerce, vamos a desvelar 7 trucos sencillos para mejorar la conversión del buscador de una tienda online y vender más al instante:

1) Analizar y agrupar tendencias de búsqueda: Antes de tocar el buscador, se debe analizar que y como buscan los usuarios. Se detectarán palabras que no existen en el catálogo, errores ortográficos frecuentes, productos de la competencia, búsquedas en otros idiomas, etc.. Este primer paso es vital con el fin de validar y priorizar la realización de alguna de los siguientes mejoras.
2) Enriquecer catálogo con sinónimos, singular/plural, etc.. Es recomendable agregar nuevos metadatos al catálogo específicamente diseñados para mejorar la encontrabilidad de los productos. Es decir, si los usuarios buscan vaqueros y en mi catálogo sólo existen jeans, con añadir ese sinónimo a dicho campo resolveríamos con éxito esa búsqueda. La gestión de sinónimos y términos relacionados debe estar siempre en línea con el lenguaje de los usuarios en su tienda, no recomendamos utilizar librerías externas sectoriales puesto que meten mucho ruido y no tienen porque ajustarse a su negocio.

Seguir leyendo desde aqui: 9 consejos para mejorar tu buscador ecommerce.

* Este post ha sido publicado en Colbenson.es

La mitad de los usuarios del Buscador de Bankia procedentes de Google, aterrizan en nuestras landing pages optimizadas

Ya nadie duda que el tráfico procedente de los diferentes buscadores es esencial en nuestra web. Sabemos que no podemos canalizar todo el tráfico derivado desde estos buscadores a nuestra home, es imposible. Está claro que necesitamos diferentes páginas de aterrizaje o Landing Pages para incrementar la visibilidad de cada una de las secciones, ámbitos o temáticas en los que se divide nuestra empresa y con ello marcar el camino, ayudar, redirigir, y atraer nuevos usuarios a nuestro site. Aquí radica la importancia de una buena landing page…

Es evidente que los navegadores son nuestro vehículo y que, a través de los buscadores (nuestras carreteras), acceden a nuestro destino. Por supuesto que es imprescindible un buen asfalto (contenido, link building, popularidad, infraestructura, WPO, diseño atractivo, usabilidad,…), pero lo que convierte una buena carretera en una EXCELENTE es su señalización. Las landing pages son nuestras señales, nuestro GPS, que nos indican el camino y nos llevan hacia lo que realmente estamos buscando, nos llevan a encontrar nuestro objetivo: “Encontrabilidad“.

En Colbenson lo sabemos y, con OSP+SearchBroker, nuestra solución de búsqueda y analítica inteligente para maximizar la conversión de forma natural, lo hacemos realidad.

El último ejemplo es Bankia. Las visitas que recibe su Buscador, desarrollado y optimizado por Colbenson, provienen en cerca de un 20% desde buscadores generalistas (Google, Bing, Yahoo!, Ask,…). Y gran parte de este éxito se debe a las páginas de aterrizaje de las que dispone, es más, para los diferentes nichos de negocio donde se posicionan las landing, se puede llegar a superar el 50% (¡más de la mitad!) del tráfico vía buscadores web.

Una clara muestra es la página Voy a comprar una casa que, con su simulación SERP, se convirtió en la landing con más visitas del grupo, atrayendo el pasado mes de septiembre a más del 43% de los accesos al Buscador Bankia desde buscadores… y sigue creciendo!!

Aquellos usuarios que buscan, entre otras, inmobiliaria, inmuebles, hogares, viviendas, pisos, casas,… tienen ante ellos la respuesta, nosotros se la mostramos, sólo hay que acceder! ;)

¡¡Seguimos arriba!!

Una de las dicotomías en las que nos movemos los que trabajamos el concepto de personalización en base a datos de usuario* es el de equilibrar relevancia vs privacidad: cuanto más sabemos de un usuario, más significativo va a ser nuestro anuncio o sugerencia de producto, pero ¿donde está el límite? ¿Hasta donde debe llegar el rastreo? ¿qué datos de perfilado deben ser explotados? ¿hasta que punto debe conocerlos el usuario final?

*Personalización en base a datos de usuario: en nuestro caso se refiere a la personalización de contenidos de una empresa en base a los datos de usuarios/ perfiles: internos (i.e. productos contratados, navegación, búsquedas, etc en canales corporativos) vs externos (ie. Actividad usuario en canales externos públicos como redes sociales, etc..)

Las empresas quieren conocer mejor a sus clientes para ser cada día más relevantes en sus vidas. Internet es un medio en el cual dejamos rastro de quienes somos, que nos gusta, donde estamos, cual es nuestro circulo social etc..todos estos datos, públicos en su mayoría, son vorazmente explotados por los departamentos de marketing de las grandes empresas (y ya no tan grandes) con el fin de mejorar la conversión de sus campañas. Hasta aquí, todo bien, no hay porque preocuparse. Ahora bien, como consumidor, ¿tengo control sobre los datos que una empresa maneja sobre mi a la hora de proponerme nuevos productos y servicios? Aunque sean anonimizados y utilizados de manera segmentada en perfiles, ¿no debería poder conocerlos e incluso adaptarlos a mi gusto?

Son muchas preguntas, simplemente quería aportar un par de reflexiones a partir de la lectura de este artículo: “Is it tracking or personalization? Ask the user”.

En primer lugar: 1) no es lo mismo la relevancia para el anunciante / empresa que para el usuario final:

In one example, he pointed out that various online searches and clicks could signal to advertisers that a person is overweight. The marketers might respond with weight-loss pitches that the person might not want to hear, or worse yet, ads for junk food that they don’t want to be tempted by. It might be relevant, in other words, without being particularly welcome.

“People in marketing talk about how this is a great thing: ‘You’ll only get relevant advertising,’ ” Walker said. “What that really means is, relevant to the advertiser.”

La relevancia de una recomendación la dicta el usuario clickando en un enlace. Los anunciantes y los que trabajamos datos en bruto detrás tendemos a ignorar un dato aun más significativo: el click se basa en la confianza entre el consumidor y el que prescribe. ¿Cómo conseguimos que la recomendación no sea intrusiva? ¿cómo reproducimos la recomendación de nuestro amigo Al, el de la pequeña librería que siempre acierta? ¿Acierta porque confiamos en él o porque nos conoce como el que mejor?

Todo esto nos lleva al segundo punto, 2) la transparencia como factor clave en la personalización. Acaso ¿no creéis que si fuésemos capaces de conocer y administrar los datos de perfilado mejoraríamos la calidad de las recomendaciones? En nuestra experiencia vemos que cuanto más control tiene el usuario en la configuración de su perfil de personalización (tales como editar el histórico de navegación o acciones como compras, votos, comentarios, compartir con amigos, etc..) mayor es la relevancia y por lo tanto conversión.

¿Que opináis al respecto? ¿Veis la transparencia como un motor de optimización de la personalización?

Food for thought!

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.

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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