Análise de queries – Parte 1: conheça suas queries
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Você sabe o que seus usuários estão procurando? O que eles estão encontrando? Ou não está encontrando?
A qualidade dos resultados da pesquisa direciona os usuários a usar um serviço ou o impede de usá-lo. Se você não consegue encontrar, ele não existe... ou pode muito bem não existir. A falta de descoberta leva à perda de um cliente. O usuário da biblioteca não pode embarcar um livro que não consegue encontrar. O pesquisador biomédico não obterá insights de artigos de pesquisa ou informações genéticas que não estejam nos resultados da pesquisa. Se os usuários não estiverem encontrando o que precisam, espere, ou o que os deleita, eles Go em outro lugar.
Como desenvolvedores, implantamos com sucesso a pesquisa de texto completo em nosso aplicativo. Podemos ver claramente que nossas consultas de teste são capazes de corresponder ao que esperamos, e a relevância dessas consultas de teste parece boa. Mas, como sabemos, nossos usuários imediatamente tentam coisas que não pensamos em tentar explicar e serão apresentados a resultados que podem ou não ser úteis para eles. Se você está vendendo itens da sua página de resultados de pesquisa e "Sorry, no results match your query" aparece, quanto dinheiro você não ganhou? Ainda mais insidiosos são os resultados para consultas comuns que não estão fornecendo os melhores resultados que você tem a oferecer; Embora os usuários obtenham resultados, pode não haver o produto desejado ao alcance rápido e fácil para clicar e comprar agora.
Ter o Atlas Search ativado e em produção é realmente o início de sua viagem de pesquisa e também o início do valor que você obterá de um mecanismo de pesquisa bem ajustado e monitorado.O Atlas Search forneceQuery Analytics, fornecendo informações ativas sobre a atividade
$search de nossos índices do Atlas Search.Observação: a Análise de Query está disponível em modo de pré-visualização pública para todos os clusters do MongoDB Atlas em um M10 ou superior executando o MongoDB v5.0 ou superior para visualizar as informações analíticas dos termos de pesquisa monitorados na UI do Atlas. O Atlas Search não rastreia termos de pesquisa nem exibe análises para consultas em clusters de nível gratuito e compartilhado.
Seção chamada: O Atlas Search concentra-se inteiramente na frequência e no número de resultados retornados de cada chamada $search. Há também várias métricas de pesquisa disponíveis para o monitoramento operacional de CPU, memória, tamanho do índice e outros pontos de dados úteis.
Você pode estar achando que “Hey, I thought this Atlas Search thing would magically make my search results work well — why aren’t the results as my users expect? Why do some seemingly reasonable queries return no results or not quite the best results?”
Considere estes vários tipos de queries de preocupação:
| Consulta de desafio | Exemplo |
|---|---|
| Erros de digitação/variações comuns de nome | Jacky Chan, Hairy Potter, Dotcor Suess |
| Relevância desafiada | the purple rain, the [sim, existe uma banda chamada assim], to be or not to be |
| Números de peça, dimensões, medições | Chave de fenda de ⅝", chave de boca 1/2", vestido tamanho nove, Q-36, Q36, Q 36 |
| Pedidos de ajuda | Ajuda!, suporte, queira devolver um produto, como trocar um vale-oferta, número defax |
| Porque você sabe melhor | sushi barato [o usuário realmente quer sushi “good”, não recomendo coisas baratas], sapatos azuis [aumente as marcas que você tem em estoque que rendem mais dinheiro], melhor guitarra para iniciantes |
| Hastes de palavras | Find nemo, finds nemo, finding nemo |
| Vários idiomas, conjuntos de caracteres, romanização | Flughafen, integraçao,中文, ko’nichiwa |
| Contexto, como localização, recenticidade e preferências | MDB [aumentar as notícias mais recentes deste símbolo da empresa], pizza [mostre-me restaurantes próximos e abertos] |
Considere as escolhas que fizemos, ou foram feitas dinamicamente para nós, quando criamos nosso índice de Atlas Search — especificamente, as escolhas do analisador que fazemos por string field. O que indexamos determina o que é pesquisável e de que maneira é pesquisável. Um campo padrão
lucene.standard analisado nos dá "words" bastante decentes e independentes de idioma como termos pesquisáveis no índice. Esse é o padrão e não é ruim. No entanto, se o conteúdo estiver em um idioma específico, ele poderá ter algumas regras estruturais e sintáticas que também podem ser incorporadas ao índice e às consultas. Se você tiver números de peça, códigos de item, placas de veículos ou outros tipos de dados especificados com precisão em seu domínio, os usuários os inserirão sem os caracteres especiais, espaçamento ou maiúsculas e minúsculas exatos. Muitas vezes, como desenvolvedores ou especialistas em domínio de um sistema, não tentamos a sintaxe ou o formato errado ou quase correto ao testar nossa implementação, mas nossos usuários o fazem.Com o número de maneiras pelas quais os resultados da pesquisa podem Go, precisamos ficar atentos ao que nossos usuários estão enfrentando e ajustar e melhorar cuidadosamente.
Manter um sistema saudável baseado em pesquisas merece atenção aos tipos de desafios que acabamos de mencionar. Um ciclo saudável de gerenciamento do sistema de pesquisa inclui estas etapas:
- (Re)distribuir pesquisa
- Medição e teste
- Fazer ajustes
- Go para 1, repita
A forma de reimplantar os ajustes dependerá da natureza das alterações que estão sendo feitas, que podem envolver a configuração do índice e/ou ajustes de aplicativos ou consultas.
É aqui que o ambiente de desenvolvimento local do Atlas pode ser útil, como uma maneira de fazer alterações de configuração e aplicação em um ambiente local confortável, enviar as alterações para um ambiente de preparação mais amplo e, em seguida, avançar para a produção quando estiver pronto.
Você vai querer ter um processo para analisar o uso do Atlas Search de seu sistema, rastreando as queries e seus resultados ao longo do tempo. O rastreamento de queries requer apenas a adição de informações de rastreamento
searchTerms às suas queries do Atlas Search, como neste modelo:1 { 2 $search: { 3 "index": "<index name>", 4 "<operator>": { 5 <operator-specification> 6 }, 7 "tracking": { 8 "searchTerms": "<term-to-search>" 9 } 10 } 11 }
Você mediu, duas vezes até, e identificou uma consulta ou classe de consultas que precisa de alguns ajustes. Ajustar consultas é parte arte e parte ciência e, com um ciclo virtuoso de gerenciamento de consultas de pesquisa implementado para medir e ajustar, você pode ter certeza de que as mudanças estão melhorando os resultados da pesquisa para você e seus clientes.
Agora, aplique esses ajustes, teste, repita, ajuste, reimplante, teste... repita.
Até agora, apresentamos a lógica geral e a estrutura para esse ciclo virtuoso de análise de query e ajuste do loop de feedback. Vamos agora ver quais insights aplicáveis podem ser obtidos a partir da Análise de Query do Atlas Search.
O recurso Atlas Search Query Analytics fornece dois relatórios da atividade de pesquisa: Todas as consultas de pesquisa rastreadas e Consultas de pesquisa rastreadas sem resultados. Cada relatório fornece o “ ” mais monitoradosearch terms em um período selecionado, do último dia até os últimos 90 dias .
Vamos falar sobre a importância de cada relatório.
Quais são os termos de pesquisa mais populares que chegaram ao seu sistema no último mês? Este relatório apresenta isso para você.
O número aproximado de queries de pesquisa para o período de tempo selecionado é uma boa informação para acompanhar o uso do tráfego da caixa de pesquisa recém-adicionada. Como é a distribuição de queries? As pessoas estão sempre pesquisando o mesmo pequeno conjunto de termos ou frases, ou as consultas estão espalhadas por toda parte? Na captura de tela mostrada aqui, devido aos dados sendo gerados a partir de um executor de query de teste todos os dias com um pequeno conjunto de queries, os dez principais termos de query compõem a maioria (83,85 ) das queries no período de tempo selecionado (últimos 30 dias).
Para o período de tempo selecionado, você pode detalhar os termos mais acessados do Atlas Search.
Portanto, embora possamos nos alegrar com o fato de o sistema de pesquisa do nosso aplicativo estar sendo usado, precisamos estar atentos e verificar esses termos de pesquisa mais bem classificados. Como você verá, um termo de query principal também pode não obter resultados! Portanto, precisamos verificar como nosso sistema lida com essas queries principais e ajustar com base em nossas pesquisas. O relatório dos principais termos de pesquisa é um ponto de partida de queries que vale a pena analisar mais a fundo. Este relatório permite que você faça uma busca detalhada em cada consulta ("Search Terms") com o link Exibir na coluna da direita. A visualização detalhada de uma query fornece os pipelines de query completos usados para esses termos de pesquisa monitorados, conforme mostrado abaixo.
Então, nossa query "Jacky Chan " não está obtendo resultados. Por que isso? Responderemos a isso na segunda parte desta série de artigos, bem como discutiremos o que aconteceu com algumas dessas outras consultas. As outras consultas mostradas retornam zero resultados devido aos critérios de filtragem aplicados pelo usuário (não há nenhum filme “Horror” que corresponda a “bruce lee,”, por exemplo). Os links “View” no lado direito do relatório detalham todo o pipeline de agregação usado e merecem atenção para ver o contexto completo da consulta. Pode haver mais em uma solicitação de pesquisa do que apenas os termos da query.
A análise das suas queries pode gerar insights que, de outra forma, você perderia. As consultas de baixo desempenho não ajudam você ou seus usuários a chegar onde todos nós queremos. Seus usuários podem não estar satisfeitos. Você pode estar faltando vendas ou engajamentos.
Leveraging Atlas Search Query Analytics é um grande passo em busca de insights de uso de query e melhorias nos resultados de pesquisa. Mas este é apenas um ponto de partida. Além do que os usuários pesquisam e de quantos resultados são retornados, considere estas perguntas para incorporar ao seu processo e infraestrutura de análise do sistema de pesquisa: Para uma determinada consulta, com quais documentos os usuários estão se envolvendo (clicando em)? Há consultas que retornaram resultados, mas não obtiveram engajamento depois de apresentadas? Os usuários estão convertendo pesquisas em compras?
Fique ligado - Análise de consultas, parte 2: ajustando o sistema está chegando!
Gostaríamos muito que você nos desse feedback sobre a pré-visualização desse recurso! Informe-nos usando o mecanismo de feedback do MongoDB.
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