Wenn Sie in Viva Engage suchen, geschieht viel hinter den Kulissen, alles in weniger als einer Sekunde. Die Suche in Engage umfasst eine Sammlung innovativer Features, um Suchergebnisse auf die gewünschten Ziele Ihrer Abfrage zu konzentrieren. Die folgende Abbildung zeigt den Workflow der Engage Suche, die ein leistungsstarkes Feature namens Hybridsuche verwendet.
Hybridsuche: Schlüsselwortabgleich + Bedeutungsabgleich
Viva Engage verwendet eine Architektur namens Hybridsuche, bei der es sich um zwei grundlegend unterschiedliche Suchansätze handelt, die gleichzeitig ausgeführt werden und sich gegenseitig ergänzen:
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Der Schlüsselwortabgleich findet Beiträge, die genau die eingegebenen Wörter enthalten. Es verwendet eine bewährte Methode zum Abrufen von Informationen, die nicht nur berücksichtigt, ob Ihre Schlüsselwörter erscheinen, sondern auch, wie oft sie erscheinen und wie unverwechselbar sie sind. Ein seltenes, spezifisches Wort wie "Hackathon" hat mehr Gewicht als ein gängiges Wort wie "Team". Dies eignet sich hervorragend für bestimmte Begriffe wie Projektnamen, Akronyme oder den Namen einer Person. Wenn Sie nach "FY26 Q3 OKRs" suchen, findet Schlüsselwort (keyword) übereinstimmende Beiträge, die genau diese Begriffe verwenden. Der Schlüsselwortabgleich bezieht sich auch auf zwei Inhaltspools: Untersuchungsergebnisse (ermittlungsorientiert, für alle Inhalte, auf die Sie zugreifen können) und Affinitätsergebnisse (personalisiert, gewichtet nach Personen und Communitys, mit denen Sie am meisten interagieren). Diese beiden Pools werden zusammengeführt, um Ihnen von Anfang an sowohl Breite als auch Personalisierung zu bieten.
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Das bedeutet, dass der Abgleich KI verwendet, um die Absicht hinter Ihrer Abfrage zu verstehen. Ihr Abfragetext wird in eine mathematische Darstellung seiner Bedeutung (als "Einbettung" bezeichnet) konvertiert und dann mit Einbettungen für alle Threads im Netzwerk verglichen. Beiträge mit ähnlicher Bedeutung werden angezeigt, auch wenn sie völlig andere Wörter verwenden. Wenn Sie beispielsweise nach "Teammoralideen" suchen, was bedeutet, dass der Abgleich einen Beitrag mit dem Titel "Fun Activities to Boost Team Engagement" erkennen und anzeigen kann. Es gibt keine Wortüberlappung, aber die Bedeutung ist identisch. Es werden nur Ergebnisse einbezogen, die einen mindesten Ähnlichkeitsschwellenwert erfüllen, um die Qualität sicherzustellen.
Warum beides? Der Schlüsselwortabgleich ist präzise und vorhersagbar. Das bedeutet, dass Der Abgleich Ihnen hilft, Inhalte zu entdecken, die Sie möglicherweise verpasst haben. Zusammen bilden sie ein breites Netz, das in der Regel Hunderte von Kandidatenposten auswertet, bevor sie die relevantesten Ergebnisse eingrenzen.
Datenschutz und Berechtigungen
Engage wendet strenge Berechtigungsprüfungen an. Es werden nur Inhalte angezeigt, auf die Sie Zugriff haben. Beiträge aus privaten Communitys, denen Sie nicht beigetreten sind, oder Threads, die gelöscht wurden, werden nie angezeigt. Inhalte aus von Ihnen stummgeschalteten Communitys werden weiterhin in den Suchergebnissen angezeigt – das Stummschalten wirkt sich auf Ihren Feed aus, nicht auf die Suche.
Personalisierte Rangfolge
Nachdem sie alle potenziell relevanten Beiträge gefunden haben, verwendet Engage ein Machine Learning-Modell, um Ihre Suchergebnisse zu bewerten. Das Modell wertet jeden Kandidatenbeitrag über mehr als 100 verschiedene Signale aus, die in mehrere Kategorien unterteilt sind:
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Textrelevanz: Wie gut der Beitragsinhalt mit Ihrer Abfrage übereinstimmt, gemessen anhand mehrerer Dimensionen, einschließlich Begriffshäufigkeit, Begriffsrelevanz, Übereinstimmungsdichte und in welchem Teil des Beitrags die Übereinstimmung angezeigt wird (Titel, Textkörper oder Antworten).
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People Affinität: Wie viel Sie mit der Person interagieren, die den Beitrag geschrieben hat, in Engage, Outlook, Teams und anderen Microsoft 365-Tools. Das System berechnet eine personalisierte Affinitätsbewertung zwischen Ihnen und jedem Autor im Resultset.
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Communityaffinität: Wie aktiv Sie in der Community sind, in der der Beitrag geteilt wurde, basierend auf Ihren Besuchen, Antworten und dem Engagementverlauf für diese Community.
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Semantische Ähnlichkeit: drei separate KI-berechnete Ähnlichkeitsbewertungen: Wie nah ihre Abfragebedeutung dem Postinhalt, dem Autor des Beitrags und der Community ist, in der sie gepostet wurde.
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Konsistenz- und Zeitsignale: Wann der Beitrag erstellt wurde, wie viel Zeit verstrichen ist, und Time-Decay-Faktoren, die auf natürliche Weise neuere Inhalte fördern.
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Engagement-Signale: Anzeigen der Anzahl, Antwortanzahl, Reaktionen und der eigene Such- und Klickverlauf des Benutzers helfen dabei, vorherzusagen, was er als wertvoll findet.
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Qualität hervorheben: Wo die Übereinstimmungen im Beitrag erscheinen, wie konzentriert sie sind und wie prominent die übereinstimmenden Abschnitte sind.
Das Endergebnis ist, dass zwei Personen, die nach demselben Punkt suchen, möglicherweise unterschiedliche Ergebnisse sehen. Wenn Sie eng mit jemandem aus dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten und sie über "Hackathon" gepostet hat, ist ihr Beitrag für Sie natürlich höher als für jemanden, der noch nie mit ihnen interagiert hat.
Geschwindigkeit und Leistung
Alle diese Funktionen, einschließlich hybrider Kandidatengenerierung, Featureberechnung über 100+ Signale, Machine Learning-Rangfolge und Berechtigungsfilterung, finden in unter einer Sekunde statt. Verschiedene Techniken ermöglichen dies:
Parallelität: Schlüsselwort (keyword) und bedeutungsgleiche Ausführung gleichzeitig, nicht nacheinander, sodass die Gesamtzeit die Dauer der langsameren Suche ist, nicht die Summe aus beiden
Intelligentes Zwischenspeichern: Wenn Sie die erste Ergebnisseite anzeigen, ruft Engage die nächste Seite vorab ab und speichert sie im Hintergrund zwischen. Dies bedeutet, dass die Paginierung sofort angezeigt wird. Wenn Sie auf Seite 2 oder 3 klicken, werden zwischengespeicherte Ergebnisse ohne Verzögerung angezeigt.
Batchverarbeitung: Signale wie der Engagementverlauf und Communitymetadaten werden in optimierten Batches abgerufen und berechnet, anstatt einzeln.
Das Ergebnis ist eine Sucherfahrung, die sich sofort anfühlt, während anspruchsvolle Arbeit im Hintergrund ausgeführt wird.
Suchen nach Personen
Viva Engage Suche ist nicht nur für Unterhaltungen vorgesehen. Es ist auch eine leistungsstarke Möglichkeit, Personen in Ihrem organization zu finden. Wenn Sie nach einer Person suchen, wird Engage mit folgenden Übereinstimmungen abgegleicht:
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Anzeigename: Vorname, Nachname oder beides (z. B. "Rajesh Jha")
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Stellenbezeichnung: Suche nach Rolle (z. B. "Engineering Manager" oder "Principal PM")
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Email oder Alias: Suche nach E-Mail-Adresse oder Aliaspräfix
People Ergebnisse werden sowohl in der Dropdownliste sofort vorschläge als auch auf der Registerkarte People auf der Suchergebnisseite angezeigt. Jedes Ergebnis zeigt den Namen, das Profilbild, die Position und die E-Mail-Adresse der Person an, sodass Sie die richtige Person schnell identifizieren können, selbst wenn mehrere Übereinstimmungen vorhanden sind.
Tipp: Wenn Sie den E-Mail-Alias einer Person kennen, ist die Suche nach diesem Alias (z. B. "chrzeng") häufig die schnellste Möglichkeit, sie zu finden. Die Suche nach Stellenbezeichnung (z. B. "Produktmanager Engage") hilft Ihnen, Personen zu ermitteln, die Sie möglicherweise nicht anhand des Namens kennen.
Suchen nach Communitys
Suchen Sie nach einer Community, der Sie beitreten können? Die Suche stimmt mit Communitynamen und -beschreibungen überein. Dies bedeutet, dass Sie nach Thema (z. B. "Barrierefreiheit", "Onboarding", "Frauenführung") suchen und relevante Communitys finden können, auch wenn das genaue Wort nicht im Communitynamen enthalten ist.
Communityergebnisse werden auch während der Eingabe sofort in den Vorschlägen angezeigt, sodass Sie einfach direkt zu einer Community navigieren können, ohne die vollständige Ergebnisseite zu besuchen.
Einige Beispiele für die Funktionsweise der Communitysuche:
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Sie suchen nach... |
Sie finden Communitys wie... |
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"Barrierefreiheit" |
Engage Accessibility, Accessibility Connected Community, Accessibility Leadership Community |
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"Frauenführung" |
SME&C Women in Leadership, Women es Leadership Community (WLC), Technische Frauen |
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"Azure DevOps" |
Azure DevOps/1ES und verwandte Azure Engineering-Communitys |
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"Onboarding" |
Onboarding, Alchemy Onboarding, Onboarding für neue Mitarbeiter |
Schlüsselwortmarkierung
Wenn Sie auf die Suchergebnisseite gelangen, werden Ihre Suchbegriffe in der Beitragsvorschau hervorgehoben. Auf diese Weise können Sie die Ergebnisse schnell überprüfen und verstehen, warum jeder Beitrag zurückgegeben wurde.
Hervorhebungen werden an den folgenden Stellen angezeigt:
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Der Threadtitel (sofern der Beitrag einen hat).
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Die Textvorschau: Engage zeigt den relevantesten Codeausschnitt des Beitrags mit hervorgehobenen Schlüsselwörtern an.
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Antworten: Wenn eine Antwort mit Ihrer Abfrage übereinstimmt, wird sie mit Hervorhebungen unterhalb des ursprünglichen Beitrags angezeigt. Wenn Sie beispielsweise nach "KI-Tools und Copilot" suchen, wird jedes übereinstimmende Wort in den Ergebnissen hervorgehoben, sodass Sie leicht erkennen können, wie sich der Beitrag auf Ihre Abfrage bezieht.
Hinweis: Die Schlüsselwortmarkierung wird möglicherweise nicht konsistent für alle Ergebnistypen angezeigt. Für instance sind Themennamen und Communitynamen indiziert und durchsuchbar, aber derzeit nicht in den Suchergebnissen hervorgehoben. Wir arbeiten aktiv daran, die Hervorhebungskonsistenz in der gesamten Suchumgebung zu verbessern.
