Une bonne taxonomie peut faire la différence

Dans un monde de moteurs de recherche sophistiqués et d'apprentissage automatique (ML), il pourrait sembler qu'investir dans une taxonomie est exagéré. Après tout, ces moteurs de recherche compatibles ML ne trouvent-ils pas tout?

Parfois, même la technologie a besoin d'une aide.

Voyons pourquoi vous pourriez vouloir une taxonomie.

À quoi servent les taxonomies

Taxonomies permettre trois fonctions numériques principales: la trouvabilité, la recherche à facettes et la personnalisation. Jetons un coup d'œil à chacun.

Findability – The User First

Si votre site Web a une étendue et une profondeur de contenu, de nombreux utilisateurs vont effectuer une recherche sur le site plutôt que de rechercher ce qu'ils recherchent. La recherche a montré que 50% des utilisateurs vont directement à la recherche sur un site Web. Et tandis que les recherches sur le site deviennent de plus en plus puissantes, elles ne peuvent pas trouver ce qui n’existe pas.

Par exemple, imaginez que l’utilisateur recherche «médecin» sur un site Web médical. Ce site Web n'est touché par aucune taxonomie. L'utilisateur obtient un tas de résultats de recherche pour «médecin», et peut-être ce dont ils ont besoin est dans les premiers résultats, mais les entrées qui ont «médecin», «MD» ou «DO», mais pas «médecin», ont gagné » t apparaître. Qu'est-ce qui manque à l'utilisateur?

En marquant tous les documents pertinents avec «médecin» et en ayant une carte de moteur de recherche robuste qui peut prendre en compte les fautes d'orthographe et les fautes de frappe, l'utilisateur voit une liste complète de tous les documents liés au médecin.

, en supposant que votre moteur de recherche soit suffisamment sophistiqué, vous pouvez créer une carte de termes pour tout faire apparaître avec le mot «docteur» dans une recherche de «médecin».

Et ensuite? Ainsi, l'utilisateur a maintenant une longue liste de toutes les pages et documents liés aux médecins… mais elle est longue. On estime que 91% des utilisateurs ne regardent pas au-delà de la première page de résultats de recherche et plus de 50% ne regardent pas au-delà des trois premiers résultats. Si les résultats spécifiques souhaités ne flottent pas vers le haut, c'est potentiellement un énorme échec. Comment pouvez-vous vous assurer que les informations les plus utiles remontent au sommet?

• Ne surchargez pas le contenu.
• Utilisez des suggestions de saisie anticipée pour vous aider à concentrer la recherche de l'utilisateur.
• Les résultats de pondération pour conduire le plus
• Créez une expérience «à voir également» robuste, afin que les utilisateurs affinent leurs recherches avec la recherche prédictive.
• Fournissez une liste de «vouliez-vous dire?» suggestions dans les résultats de recherche pour concentrer la recherche de l'utilisateur.

Chacun de ces éléments est activé par une bonne taxonomie.

Il s'agit d'un graphique Google Trends montrant l'intérêt relatif de la recherche pour trois termes au cours d'une année. «100» est un intérêt maximum; tous les autres points sont relatifs à cela. Dans cette comparaison, «MD» a le plus grand intérêt; «Médecin» a un faible intérêt. Mais une bonne taxonomie garantirait que si l'utilisateur recherche «médecin», «médecin» ou «MD», il obtiendrait des résultats appropriés.

Findability – Authors Count, Too

Une utilisation secondaire pour une bonne la taxonomie consiste à permettre aux utilisateurs d'identifier les instances de contenu dans le système de gestion de contenu (CMS) pour la mise à jour et la suppression progressive. Les taxonomies topiques – la taxonomie la plus courante pour l'utilisateur – sont utiles ici, mais plus encore, c'est une taxonomie de type de contenu. Une taxonomie de type de contenu comprend le balisage des instances de contenu avec le type de contenu, la date de création, la date à laquelle il doit être révisé, l'auteur et le propriétaire (entre autres balises).

Cela aidera les auteurs de contenu à identifier le contenu dans le CMS et à le gérer efficacement et efficacement.

Recherche à facettes

La ​​recherche à facettes est le terme de fantaisie pour la recherche structurée. Tous ces endroits où vous pouvez rechercher des médecins par leur spécialité ou leur emplacement – recherche à facettes. Lorsque vous pouvez rechercher un ensemble de données d'événements par date et par thème – recherche à facettes.

Si vous ne disposez pas de balises spécifiques pour prendre en charge la recherche structurée, les résultats ne seront pas fiables. Par exemple, "cours de boxe" n'apparaîtra pas sous un filtre "cours de fitness".

Les catégories et termes de recherche à facettes sont généralement configurés dans le cadre de l'outil de recherche / filtrage. Le type de contenu (tel que «événements») a des catégories spécifiques (telles que «date», «lieu» et «sujet») parmi lesquelles l'auteur doit choisir des termes (tels que «cours de fitness»).

Recherche de produit: recherche à facettes pour stimuler les ventes

La recherche de produit est un type spécial de recherche à facettes. Les clients qui essaient d'identifier le bon produit pour eux doivent souvent filtrer en fonction de plusieurs critères. Quelle taille tasses est-ce que je veux? Combien de nombreux rouleaux de papier toilette puis-je stocker? Quelle taille est la bibliothèque que j'aime? La prise en charge d'un riche étiquetage des produits, lié aux besoins des utilisateurs et au parcours client, est essentielle pour créer une solide expérience qui peut stimuler les ventes.

Le fabricant de tapis haut de gamme Karastan permet le filtrage par plusieurs facettes, y compris les préférences de style , comme «Animal Prints», car parfois spécifier «vert» ne permet pas à l'utilisateur de se rapprocher suffisamment du tapis de ses rêves.

Comme pour la plupart des taxonomies, l'astuce consiste à prendre en charge le balisage qui regroupe et sépare les produits.

Personnalisation

Une bonne taxonomie permet également la personnalisation. Si vous essayez d'envoyer un message différent à vos utilisateurs en fonction des attributs ou du comportement de l'utilisateur (par exemple, le type d'utilisateur, l'expérience passée avec votre organisation ou le comportement récent sur le site), différents messages doivent être identifiés d'une manière ou d'une autre. [19659002] Par exemple, vous dirigez le marketing d'une association. Le point d'entrée aux cours d'adhésion et de formation continue payante est un cours de certification initiale. Lorsqu'un utilisateur visite le site Web pour la première fois, vous pouvez faire apparaître des messages qui encouragent l'achat du cours de certification. Une fois cela terminé, vous souhaiterez peut-être des messages ultérieurs pour encourager l'adhésion et ses avantages de réseautage professionnel et de croissance. Une fois qu'ils deviennent membres, vous voudrez peut-être encourager l'achat de cours de formation continue avancée, la participation à des conférences ou des événements de réseautage de premier ordre. Au fur et à mesure que l'engagement de l'utilisateur augmente, la messagerie change.

Personnalisation du rôle organisationnel

Un autre type courant de personnalisation est basé sur les rôles organisationnels, ce qui est communément observé dans les intranets. En fonction des titres d'emploi, des niveaux organisationnels, des emplacements ou des services, les utilisateurs internes des intranets peuvent voir une «vue» légèrement différente de l'intranet de l'entreprise. Ils verront des événements spécifiques à leur emplacement, une formation adaptée à leur rôle ou des annonces adaptées uniquement à leur niveau de gestion. Cela rend leur expérience intranet plus pertinente et efficace pour chaque employé.

Chacun de ces types de personnalisation nécessite que les instances de contenu soient dynamiquement mises à la disposition des utilisateurs. Pour ce faire, les instances de contenu (une promotion, un événement, une annonce) doivent être étiquetées avec des termes qui correspondent aux attributs à l'origine de la personnalisation. C'est aussi une taxonomie.

L'apprentissage automatique peut-il aider?

L'apprentissage automatique peut faire une énorme différence en intégrant une taxonomie à votre expérience utilisateur. Voici quelques-unes des façons dont ML peut aider:

• Identification de groupes de termes pour informer le développement de la taxonomie
• Affectation automatique de termes taxonomiques basée sur une analyse du contenu
• Application des apprentissages au fil du temps pour identifier et affiner les parcours des clients à travers le contenu

Les autres étapes importantes du développement de la taxonomie sont l'analyse des termes de recherche, la modélisation de domaine et la recherche en langage utilisateur.

Premières étapes

Avant de penser à une taxonomie, pensez à ce que vous voulez que votre utilisateur expérience à être. Si vous n'avez qu'un ou deux produits, vous n'avez probablement pas besoin d'une recherche à facettes. Si votre site Web ne comporte que cinq pages encourageant les utilisateurs à appeler l'organisation, vous n'avez probablement pas à trop vous préoccuper de la recherche.

Mais si vous avez un site de profondeur, de contenu robuste ou d'utilisateurs ayant des objectifs différents, demandez vous-même ces questions:

• Mes utilisateurs se sentiront-ils mieux dans l'organisation, les produits et services et leur expérience s'ils trouvent exactement les bonnes informations facilement? 75% des consommateurs admettent porter un jugement sur la crédibilité d'une entreprise sur la base de la conception du site Web de l'entreprise.
• Comment cela affectera-t-il l'engagement et le retour sur investissement? McKinsey a découvert que les entreprises plaçant la personnalisation basée sur les données au cœur des décisions de marketing et de vente améliorent le retour sur investissement marketing de 15 à 20% .

Une taxonomie solide peut aider.