Web Siteniz İçin Did You Mean? Özelliğini Uygulamak
Ziyaretçiler web sitenizdeki arama fonksiyonunu kullandıklarında, bazen sorgularını yanlış yazabilir veya hatalı ifadeler girebilirler. Bu, can sıkıcı arama deneyimlerine neden olabilir. Kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve hatalı sorgularla yardımcı olmak için, Google da dahil birçok şirket “Did you mean: <doğru_yazım_kelimesi>” özelliğini uygulamıştır. Bu blog yazısında, bu işlevselliği kendi sitenizde nasıl uygulayacağınızı keşfedeceğiz.
Problemi Anlamak
Etkili bir “Did you mean?” özelliği oluşturmak, yalnızca bir sözlüğü danışmaktan daha karmaşıktır. Doğru yazımların bir listesinden yararlanmak yerine, arama yeteneklerinizi artırmak için daha karmaşık istatistiksel yöntemlere ve algoritmalara dalmalısınız. Örneğin, Google’ın uygulaması, ilk sorgudan daha fazla sonuç veren benzer sorguları değerlendirmek için istatistikleri kullanır.
Anahtar Faktörler
- Kullanıcı Deneyimi: Öneriler sağlamak, kullanıcıların aradıklarını bulmalarına yardımcı olabilir ve hayal kırıklığını azaltabilir.
- Arama Optimizasyonu: “Did you mean?” özelliği, arama sonuçlarının uygunluğunu ve bir sitenin arama motorunun genel etkinliğini artırabilir.
Özelliği Uygulamak İçin Adımlar
1. Doğal Dil İşleme ile Yararlanma
Yanlış yazım ve arama sorgularını ele almak için, Doğal Dil İşleme (NLP) ile ilgili istatistikleri incelemek isteyeceksiniz. Harika bir kaynak, Statistical Natural Language Processing’in Temelleri kitabıdır. Bu temel metin, uygulayabileceğiniz metodolojiler hakkında içgörü sağlayacaktır.
2. Sorgu Benzerliğini Ölçme
Kullanıcının sorgusuna benzer kelime veya ifadeleri bulmak çok önemlidir. Edit Distance algoritmasını kullanmayı düşünebilirsiniz, bu string benzerliğinin matematiksel bir ölçüsüdür. Edit Distance, bir kelimeyi diğerine dönüştürmek için gereken tek karakterlik düzenlemeleri (eklemeler, silmeler veya değiştirmeler) değerlendirmenize yardımcı olur. Çeşitli algoritmalar arasında, Levenshtein mesafesi popüler bir şekilde kullanılmaktadır, ancak keşfedilmeyi bekleyen başka yöntemler de vardır.
Profesyonel İpucu: Soundex kullanmaktan kaçının, çünkü birçok kişi bunun böyle uygulamalar için etkisiz olduğunu bulmuştur.
3. Etkili Veri Depolama ve Alma
Hızlı ve doğru öneriler sağlamak için, başvurulacak geniş bir kelime ve yaygın yazım hataları sözlüğüne ihtiyacınız olacak. Bu veri setinden etkin bir şekilde geri alma yapmak kritik öneme sahiptir. Tam metin dizinleme ve geri alma motorlarını kullanmak, arama performansını büyük ölçüde artıracaktır.
Tavsiye Edilen Araçlar:
- Lucene: Arama hızı ve doğruluğu açısından yüksek performans ile tanınan, platformlar arası uyumlu bir tam metin dizinleme ve arama motorudur.
4. Uygulama
- Kullanıcı Sorgusunu Yakala: Kullanıcının girdiği arama sorgusunu yakalayarak başlayın.
- Sorguyu İşle: Kullanıcı girişini sözlüğünüz ile karşılaştırmak için Edit Distance veya diğer algoritmaları kullanın.
- Öneriler Oluştur: İşleme adımınızdan elde ettiğiniz benzerlik puanlarına dayanarak potansiyel
Did you mean?önerileri oluşturun. - Sonuçları Göster: Önerileri arama sonuçları sayfanızda net bir şekilde sunarak kullanıcıların doğru terimi kolayca fark etmelerini ve seçmelerini sağlayın.
Sonuç
“Did you mean?” özelliğini uygulamak z daunting görünse de, doğru istatistiksel araçları ve veri alma yöntemlerini kullanmak süreci büyük ölçüde basitleştirebilir. Arama işlevinizi geliştirerek, yalnızca kullanıcı memnuniyetini artırmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcıların ilgili içeriği daha verimli bir şekilde bulmalarına da yardımcı olursunuz. Unutmayın, nihai hedef kullanıcılarınız için sezgisel bir gezinti sistemi oluşturmaktır.
Farklı algoritmalar ve yöntemler denemekten çekinmeyin ve kullanıcı geri bildirimleri ve sonuçlara dayalı yaklaşımınızı sürekli olarak optimize etmeyi unutmayın.
Sorgularınızı ilgili tutun ve kullanıcılarınızı memnun edin!