Einführung in die benutzerdefinierte Suche

Auf dieser Seite werden die Funktionen von Agent Search für benutzerdefinierte Apps vorgestellt und aufgelistet. Außerdem finden Sie hier Links zu den verfügbaren Funktionen, Anleitungen und Checklisten, die Ihnen den Einstieg in Agent Search für benutzerdefinierte Apps erleichtern.

Was ist Agent Search für benutzerdefinierte Apps?

Agent Search für benutzerdefinierte Apps ist eine leistungsstarke Suchmaschine in Google-Qualität, mit der Sie Inhalte finden und die Sie in Ihre Anwendungen einbinden können, die Websitedaten und andere strukturierte oder unstrukturierte Daten enthalten. Die Suchfunktion geht über den einfachen Abgleich von Keyword-Optionen hinaus und nutzt KI, um hochrelevante Ergebnisse zu liefern, personalisierte Such- und Browsing-Erlebnisse zu bieten und KI-Antworten zu generieren, die auf Ihren Daten basieren.

Sie können die benutzerdefinierte Suchanwendung für branchenunabhängige Daten verwenden, die auf öffentlichen Websites oder in strukturiertem oder unstrukturiertem Format vorliegen. Darüber hinaus bietet Agent Search weitere branchenspezifische Such- und Empfehlungsanwendungen.

Hauptmerkmale

Die wichtigsten Funktionen von Agent Search sind:

  • Hochwertige Suche:Nutzt das Such-Know-how von Google, um die Nutzerabsicht zu verstehen, auch bei komplexen Anfragen und Anfragen in natürlicher Sprache. Dabei werden die Stichwortsuche und die semantische Suche kombiniert, um die besten Ergebnisse zu liefern.
  • Personalisiertes Browsing:Bietet personalisierte Ergebnisse ohne bestimmte Suchanfrage und personalisierten Feed basierend auf dem Kontext und den Navigationsmustern des Nutzers. Ideal für die Suche nach personalisierten Kategorieseiten und Homefeeds.
  • Datenquellen:Funktioniert mit einer Vielzahl von Datenquellen:
    • Website:Indexieren Sie Ihre öffentlichen Websites und nutzen Sie erweiterte Funktionen wie die Indexanreicherung mit den strukturierten Daten auf Ihren Websites.
    • Strukturierte Daten:Suchen Sie in Daten, die in einem definierten Format organisiert sind, z. B. Datenbanken, JSON-Dateien in Cloud Storage oder BigQuery-Tabellen, z. B. Hotelkataloge, Immobilienangebote und Restaurantverzeichnisse.
    • Unstrukturierte Daten:Suchen Sie in Dokumenten wie PDFs, HTML-Dateien und TXT-Dateien oder Bilddateien wie JPEG- und PNG-Dateien, die in Cloud Storage oder BigQuery gespeichert sind.
    • Zusammengeführte Suche:Suchen Sie in mehreren Datenspeichern, in denen Daten aus den oben genannten Datenquellen zusammengeführt werden. Sie können beispielsweise eine Suchanwendung erstellen und sie mit einem Datenspeicher für Websitedaten und einem Datenspeicher für Dokumente verbinden. So können Ihre Nutzer gleichzeitig in allen Ihren Inhalten suchen.
  • Fundierte KI-Antwortgenerierung:Generiert KI-Antworten, die auf Ihren Daten basieren, mit Verweisen auf die Quelldokumente. Sie können auch weiterführende Fragen und ähnliche Anfragen stellen.
  • Personalisierung:Verbessert die Ergebnisse und das Ranking im Laufe der Zeit, indem aus Nutzerinteraktionen gelernt wird, die in Nutzerereignissen erfasst werden, z. B. Klicks und Conversions.
  • Anpassung:Bietet verschiedene Möglichkeiten, die Such- und Browsing-Erfahrung an Ihre geschäftlichen Anforderungen anzupassen und zu konfigurieren.

Übersicht

Das folgende Diagramm zeigt die wichtigsten Komponenten der benutzerdefinierten Suche und wie sie zusammenarbeiten:

Schlüsselkomponenten der generischen benutzerdefinierten Suche
Abbildung 1. Verschiedene Komponenten der benutzerdefinierten Suche

Die Komponenten von Agent Search für die benutzerdefinierte Suche lassen sich so erklären:

  • Datenspeicher: Ihre Inhalte aus verschiedenen Datenquellen werden in einem Agent Search-Datenspeicher gespeichert. Die Quelldaten können öffentliche Websitedaten oder strukturierte und unstrukturierte Daten sein.
  • Datenverarbeitung und ‑indexierung: Agent Search versteht und indexiert Ihre Daten und erstellt eine durchsuchbare und abrufbare Darstellung. Dazu gehören:
    • Schlüsselwortextraktion:Identifiziert und generiert wichtige Begriffe, die zum Abrufen der richtigen Informationen erforderlich sind.
    • Semantisches Verständnis mithilfe von Einbettungen:Erstellt Vektoreinbettungen, um die Bedeutung des Inhalts zu erfassen.
    • Metadatenverarbeitung:Verarbeitet Ihre Dokumente anhand der strukturierten Daten oder Metadaten des Dokuments. Beispiele: Standort in einem Hotelkatalog, Änderungs- oder Erstellungsdatum in den Metadaten einer Webseite.
    • Erweiterte Dokumentanalyse:Versteht die Dokumentstruktur und annotiert erweiterte Informationen wie Tabellen, Bilder und Grafiken mithilfe von OCR oder Layoutanalyse.
  • Suchanwendung: Das Herzstück der benutzerdefinierten Suche ist eine Suchanwendung, die mit einem oder mehreren Datenspeichern verbunden ist, die Daten aus verschiedenen Quellen abrufen. Bei der zusammengeführten Suche werden die Daten über Connectors aufgenommen. Sie konfigurieren das Such- und Browsing-Verhalten auf Anwendungsebene.
  • Nutzeranfrage: Die Eingabe eines Nutzers, um Informationen aus Ihrer Anwendung abzurufen. Es gibt zwei Arten:
    • Suchanfrage: Der Nutzer gibt eine gezielte Suchanfrage mit Text oder Bildern ein. Die textbasierte Suche wird durch die automatische Vervollständigung unterstützt.
    • Navigationsanfrage oder Browsing: Eine explorative Suche, um personalisierte relevante Inhalte ohne bestimmte Anfrage zu liefern. Sie basiert auf der bisherigen Aktivität des Nutzers und anderen Signalen wie der aktuellen Kategorieseite und dem Standort.
  • Abruf und Ranking:Es gibt mehrere Unterkomponenten für den Abruf und das Ranking von Ergebnissen:
    • Anfrageverständnis für die Suche:Agent Search analysiert eine Suchanfrage mit den folgenden Methoden:
      • Verarbeitung natürlicher Sprache:Um die Absicht zu verstehen.
      • Filter mit Natural Language Understanding:Übersetzt Orte aus Anfragen in natürlicher Sprache in geografische Koordinaten und die Bedingungen in Anfragen in natürlicher Sprache in Filter.
      • Knowledge Graph:Um Begriffe zu disambiguieren und die Suche zu erweitern.
      • Optionale Funktionen:Dazu gehören Rechtschreibkorrektur, Synonyme und Umformulierung von Anfragen.
    • Abruf:Agent Search findet die relevantesten Dokumente oder Chunks anhand der folgenden Methoden:
      • Keyword-Optionen für die Suche:Konventionelle Suche basierend auf Begriffen.
      • Semantische Suche:Mithilfe von Einbettungen konzeptionell ähnliche Inhalte finden.
      • Filtern:Anwenden aller konfigurierten Filter, z. B. Datum, Kategorie oder Relevanzwert.
    • Ranking:Agent Search ordnet die Ergebnisse anhand der folgenden Faktoren:
      • Relevanz:Eine Kombination aus Keyword- und semantischem Abgleich bei der Suche.
      • Websignale für die Websitesuche:Faktoren wie Seitenqualität und Beliebtheit.
      • Boosting und Burying:Ihre benutzerdefinierten Regeln zum Hoch- oder Herabstufen bestimmter Ergebnisse.
      • Personalisierung:Lernen aus Nutzerinteraktionen. Dies ist optional, wird aber dringend empfohlen.
      • Reihenfolge:Anwenden von Anweisungen zur Reihenfolge, z. B. nach Datum.
  • Ergebnisse und Antwortgenerierung:
    • Suchergebnisse:Eine sortierte Liste relevanter Dokumente oder Chunks wird mit optionalen Funktionen wie Snippets, extraktiven Antworten und extraktiven Segmenten zurückgegeben. Die bereitgestellten Ergebnisse können mithilfe von Bereitstellungseinstellungen konfiguriert werden. Sie können die Suchergebnisse auch optimieren.
    • Antwortgenerierung:Basierend auf den besten und relevanten Ergebnissen wird eine prägnante, zusammenfassende Antwort mit Verweisen generiert. Dabei werden erweiterte LLM-Funktionen verwendet.
    • Personalisiertes Browsing:Es wird eine personalisierte Gruppe von Dokumenten mit der höchsten vorhergesagten Wahrscheinlichkeit für Interaktionen oder Conversions zurückgegeben. Diese Vorhersage basiert auf einem erweiterten Modell, das aus Nutzerinteraktionen lernt.
  • Nutzerereignisse:Ein Tracker für Nutzerinteraktionen wie Klicks und Aufrufe, mit dem Agent Search lernen und die Suche und Personalisierung verbessern kann. Nutzerereignisse helfen dabei, Ihre geschäftlichen KPIs zu optimieren, darunter Interaktionen, Conversions und Umsatz.

Wichtige Funktionen und Konfigurationen

Die folgenden Funktionen und Konfigurationen sind für Ihre benutzerdefinierten Suchanwendungen verfügbar. In jeder Phase können Sie diese Einstellungen anpassen, um Ihren Nutzern die besten Ergebnisse zu liefern.

Schlüsselkomponenten der generischen benutzerdefinierten Suche
Abbildung 2. Wichtige Funktionen und Konfigurationen in der benutzerdefinierten Suche

Im Folgenden werden die verfügbaren Konfigurationen näher erläutert:

Nächste Schritte