검색 관련성 분석

검색 제안 테이블의 데이터를 분석하여 사용자가 검색과 상호작용하는 방식을 이해합니다.

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이 태스크 정보

검색 제안은 다음 테이블을 사용합니다.

• 검색 이벤트 [sys_search_event]: 모든 검색 문자열과 검색 결과를 저장합니다.
• 검색 소스 이벤트 [sys_search_source_event]: 검색 문자열과 검색 결과를 저장하고 데이터 소스에 연결합니다. 예를 들어 제안은 카탈로그 테이블이 아닌 지식베이스 테이블에서 가져온 것입니다.
• 검색 제안 [sys_search_suggestion]: 검색에 대한 제안을 저장합니다.

검색 제안 테이블에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 검색 제안 테이블.

프로시저

1. 브라우저에서 https://<인스턴스 이름>.service-now.com/sys_search_event_list.do 으로 이동하여 검색 이벤트 [sys_search_event] 테이블을 표시합니다.
2. 결과 있음 열 값이 false인 검색 쿼리를 찾습니다.
   false 값은 누군가가 검색했지만 검색 결과를 얻지 못했다는 것을 의미합니다. 나중에 검색 결과를 제공하기 위해 지식 문서와 같은 정보를 만들거나, 검색 결과를 표시하는 검색어의 동의어를 만들거나, 질문이 관련이 없는 경우 정보를 제공하지 않도록 선택할 수 있습니다.
3. 클릭 순위 열의 숫자의 평균을 구합니다.
   순위 클릭에는 선택한 검색 결과가 표시됩니다. 검색 결과 목록에서 첫 번째 결과를 클릭하면 클릭 순위 값은 1이 됩니다. 나열된 6번째 결과를 클릭하면 클릭 순위 값은 6이 됩니다. 여러 검색 결과를 클릭하면 클릭 순위가 가장 높은 목록 값입니다. 예를 들어 첫 번째 결과를 클릭하고 검색 페이지로 돌아가서 6번째 결과를 클릭한 다음 검색 페이지로 돌아가서 4번째 결과를 클릭하고 답변을 찾으면 클릭 순위는 4가 아닌 6입니다. 클릭 순위 0은 검색 결과를 선택하지 않았거나 에서 Genius 결과 답안 카드를 AI 검색선택했음을 의미합니다. 양수 클릭 순위 값이 낮을수록 상위 검색 결과가 가장 관련성이 높다는 것을 나타내므로 목표는 이 필드의 평균 값을 줄이는 것입니다.
4. 클릭 순위가 0이 아닌 레코드 수를 총 레코드 수로 나누어 클릭률을 결정합니다.

   클릭률이 높을수록 좋습니다. 클릭률은 사용자가 관련 결과를 찾는 빈도를 나타내는 좋은 지표이지만 해당 결과를 찾는 데 얼마나 많은 노력이 필요했는지는 나타내지 않습니다. 그것이 클릭 순위가 들어오는 곳입니다. 클릭 순위는 사용자가 관련 결과라고 인식한 항목을 찾는 데 얼마나 많은 노력이 들었는지를 나타냅니다.

5. 구체화 열의 숫자의 평균을 구합니다.
   구체화는 검색 결과 수를 줄이기 위해 사용자가 수행한 작업 수입니다. 작업에는 정렬 및 필터링이 포함됩니다. 세분화가 많을수록 관련 검색 결과를 찾는 데 더 많은 노력을 기울일 수 있으므로 숫자가 낮을수록 좋습니다.
6. 브라우저에서 https://<인스턴스 이름>.service-now.com/sys_search_source_event_list.do 으로 이동하여 검색 소스 이벤트 [sys_search_source_event] 테이블을 표시합니다.
7. 결과 있음 열 값이 false인 검색 쿼리를 찾습니다.
   False는 누군가가 특정 소스 테이블(예: 지식베이스 테이블)을 검색했지만 검색 결과를 얻지 못한 것을 의미합니다. 나중에 검색 결과를 제공하기 위해 소스에 대한 정보(예: 지식 문서)를 작성하거나, 해당 소스 테이블에 검색 결과를 표시하는 검색 단어의 동의어를 작성하거나, 질문이 관련이 없는 경우 정보를 제공하지 않도록 선택할 수 있습니다.