Il motore di ricerca di LinkedIn ha ricevuto un grande aggiornamento

Nel mondo del networking professionale, LinkedIn è un gigante. Con milioni di utenti attivi sulla piattaforma, è diventato chiaro che il modo in cui le persone cercano contenuti doveva cambiare. Addio ai semplici termini di ricerca come "lavoro" o "consigli di networking". Ora, la gente scrive domande lunghe, chiedendo cose tipo: "Quali sono alcune strategie efficaci per negoziare un aumento di stipendio?"

Per soddisfare le esigenze dei suoi utenti, LinkedIn ha deciso di dare una rinfrescata al suo motore di ricerca. Questo aggiornamento consente un nuovo modo di capire le query degli utenti che va oltre il semplice abbinamento di parole chiave. Pensalo come trasformare una normale fagiolo Pinto in un delizioso burrito: si tratta di ingredienti extra!

#Il cambiamento nel comportamento di ricerca

Man mano che più utenti adottano domande complesse nelle loro ricerche, i motori di ricerca tradizionali basati su parole chiave faticano a tenere il passo. Possono restituire risultati che non offrono il quadro completo o, a volte, non forniscono affatto post rilevanti. Questa situazione può essere frustrante!

Immagina di chiedere a un motore di ricerca dei consigli per un cambiamento di carriera e ricevere risposte che non rispondono alla tua domanda. È come chiedere a un barista un consiglio sul caffè e ricevere una lezione sulla storia dell'espresso. Non utile!

#La soluzione: Abbinamento semantico

Per affrontare questo problema, LinkedIn ha introdotto una nuova funzione nel suo motore di ricerca nota come abbinamento semantico. Questo consente al motore di andare oltre le parole digitate da un utente. Invece, cerca di capire il significato dietro la query.

Con l'abbinamento semantico, il motore di ricerca può scavare nel suo tesoro di post per trovare risposte, anche se quelle risposte non contengono tutte le parole specifiche usate nella domanda originale. È molto simile a un amico che può aiutarti a trovare il ristorante giusto anche se non ricordi il nome!

#Metriche chiave per il successo

Per misurare il successo dell'aggiornamento, LinkedIn si concentra su due metriche principali:

1. Tasso di pertinenza: Questa metrica guarda a quanto bene i post restituiti rispondono effettivamente alla query dell'utente. Un post utile riceve un pollice in su, e uno meno utile un pollice in giù.

2. Tempo di permanenza: Questa misura quanto tempo gli utenti trascorrono a leggere i post restituiti dalla ricerca. Se gli utenti restano un po', il post probabilmente ha qualcosa di interessante da dire. Nessuno vuole leggere un articolo che sembra una lezione di otto ore su come cresce l'erba!

#La struttura del nuovo motore di ricerca

Il motore di ricerca rinnovato consiste in due strati principali: uno strato di recupero e uno strato di ranking multi-stadio.

#Strato di recupero

Il primo strato è dove inizia la magia. Quando un utente invia una query, lo strato di recupero lavora per selezionare potenziali risposte da miliardi di post. Lo fa attraverso due metodi:

• Retriever Basato su Token (TBR): Questo approccio trova post che corrispondono esattamente alle parole chiave nella query dell'utente. È un po' old school ma può essere utile quando hai bisogno di precisione. Immagina un cane che corre dritto verso il bastone lanciato, senza preoccuparsi delle altre cose divertenti lungo il cammino.

• Retriever Basato su Embedding (EBR): Questo è il metodo più recente che utilizza un modello di intelligenza artificiale intelligente per trovare post. Invece di fissarsi su parole esatte, questo metodo comprende il contesto e il significato. Immagina un amico che può ricordare l'essenza della tua conversazione e suggerire cose che si adattano al tuo stile, piuttosto che ripetere semplicemente ciò che hai detto.

#Strato di ranking multi-stadio

Una volta selezionati i post potenziali, passano allo strato di ranking. Qui avviene un'analisi più dettagliata. Questo strato può guardare cose come la qualità del post, quanto il contenuto è rilevante per le esigenze dell'utente, e anche fattori come la popolarità dell'autore.

Il ranking consiste in due fasi:

1. Prima Fase (Ranking L1): Un modello più semplice esamina tutti i post candidati e estrae le prime poche centinaia di opzioni.

2. Seconda Fase (Ranking L2): Qui avviene un'analisi più complessa. Un modello più intelligente valuta ciascuno di questi poche centinaia di post, aiutando a decidere quali andranno in cima.

#Vantaggi del nuovo approccio

L'introduzione di questi metodi ha portato a miglioramenti interessanti. Gli utenti possono ora trovare post utili che rispondono meglio alle loro domande intricate. Non si tratta solo di ciò che hanno chiesto, ma di quello che devono davvero sapere. Si dice che il nuovo motore di ricerca abbia aumentato il coinvolgimento e la soddisfazione degli utenti, rendendo più probabile che le persone restino e leggano contenuti, simile a come i clienti si soffermano sul dessert in un buon ristorante.

#Guardando avanti

Anche se il nuovo motore di ricerca è già un grande miglioramento, LinkedIn riconosce che c'è sempre spazio per crescere. Attualmente stanno lavorando su una nuova metrica per misurare meglio la qualità dei contenuti in base alla varietà delle query degli utenti. Utilizzando modelli linguistici avanzati, pianificano di migliorare ulteriormente l'esperienza di ricerca, sperando di affrontare più sfide che il linguaggio complesso può portare.

Pensala come un cuoco che affina una ricetta. Proprio quando pensi che non possa diventare migliore, aggiungono un pizzico di spezia che la rende irresistibile!

#Conclusione

Mentre LinkedIn continua a migliorare le sue capacità di ricerca, la piattaforma sta diventando uno strumento più potente per i professionisti ovunque. La capacità di comprendere e rispondere a domande complesse significa che gli utenti possono trovare le informazioni di cui hanno bisogno più rapidamente e in modo più efficiente. È come avere un coach di carriera sempre pronto con consigli quando ne hai bisogno.

Con questi aggiornamenti, LinkedIn sta dimostrando che il futuro della ricerca non riguarda solo le parole, ma il contesto e la comprensione. E questo, amici miei, è una ricetta per il successo!