Al buscar en Viva Engage, ocurre mucho entre bastidores, todo en menos de un segundo. Buscar en Engage implica una colección de características innovadoras para centrar los resultados de búsqueda en los objetivos deseados de la consulta. La siguiente imagen muestra el flujo de trabajo de Engage búsqueda, que usa una potente característica denominada búsqueda híbrida.
Búsqueda híbrida: coincidencia de palabras clave + que significa coincidencia
Viva Engage usa una arquitectura denominada búsqueda híbrida, que es dos métodos de búsqueda fundamentalmente diferentes que se ejecutan al mismo tiempo y se complementan entre sí:
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La coincidencia de palabras clave busca publicaciones que contienen las palabras exactas que escriba. Usa una técnica comprobada de recuperación de información que tiene en cuenta no solo si aparecen las palabras clave, sino también la frecuencia con la que aparecen y su carácter distintivo. Una palabra rara y específica como "hackathon" tiene más peso que una palabra común como "equipo". Esto es ideal para términos específicos como nombres de proyectos, acrónimos o el nombre de alguien. Si busca "ODR FY26 T3", la coincidencia de palabras clave busca publicaciones que usan esos términos exactos. La coincidencia de palabras clave también se basa en dos grupos de contenido: resultados de exploración (centrados en la detección, en todo el contenido al que puede acceder) y resultados de afinidad (personalizados, ponderados para las personas y comunidades con las que más interactúa). Estos dos grupos se combinan para ofrecerte tanto amplitud como personalización desde el principio.
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El significado de la coincidencia usa IA para comprender la intención detrás de la consulta. El texto de la consulta se convierte en una representación matemática de su significado (denominada "incrustación") y, a continuación, se compara con las incrustaciones de todos los subprocesos de la red. Se muestran las publicaciones con un significado similar, incluso si usan palabras completamente diferentes. Por ejemplo, si busca "ideas de moral de equipo", lo que significa que la coincidencia puede detectar y mostrar una publicación titulada "Actividades divertidas para impulsar el compromiso del equipo". No hay solapamiento de palabras, pero el significado es el mismo. Solo se incluyen los resultados que cumplen un umbral mínimo de similitud, lo que garantiza la calidad.
¿Por qué usar ambos? La coincidencia de palabras clave es precisa y predecible. La coincidencia de significados le ayuda a descubrir el contenido que podría haberse perdido. Juntos, lanzaron una amplia red, que suele evaluar cientos de puestos de candidatos, antes de limitar los resultados más relevantes.
Privacidad y permisos
Engage aplica comprobaciones estrictas de permisos. Solo verá el contenido al que tiene acceso. Nunca se muestran las publicaciones de comunidades privadas a las que no se ha unido o los subprocesos que se han eliminado. El contenido de las comunidades que haya silenciado seguirá apareciendo en los resultados de búsqueda: el silenciamiento afecta a la fuente, no a la búsqueda.
Clasificación personalizada
Después de encontrar todas las publicaciones potencialmente relevantes, Engage usa un modelo de aprendizaje automático para clasificar los resultados de búsqueda. El modelo evalúa cada entrada de candidato a través de más de 100 señales diferentes, organizadas en varias categorías:
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Relevancia del texto: cómo coincide el contenido de la publicación con la consulta, medida a través de varias dimensiones, incluyendo la frecuencia del término, la importancia del término, la densidad de coincidencia y en qué parte de la entrada aparece la coincidencia (el título, el texto del cuerpo o las respuestas).
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People afinidad: cuánto interactúa con la persona que escribió la publicación, en Engage, Outlook, Teams y otras herramientas de Microsoft 365. El sistema calcula una puntuación de afinidad personalizada entre usted y cada autor del conjunto de resultados.
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Afinidad de la comunidad: su actividad en la comunidad donde se compartió la publicación, en función de sus visitas, respuestas e historial de interacción con esa comunidad.
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Similitud semántica: tres puntuaciones de similitud calculada por IA independientes: lo cerca que está el significado de la consulta con el contenido de la publicación, con el autor de la publicación y con la comunidad donde se publicó.
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Recencia y señales de tiempo: cuando se creó la publicación, cuánto tiempo ha transcurrido, y factores de decaimiento del tiempo que naturalmente impulsan contenido más reciente.
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Señales de interacción: las cuentas de visualización, las respuestas, las reacciones y el propio historial de búsquedas y clics del usuario ayudan a predecir lo que les va a resultar valioso.
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Resaltar la calidad: dónde aparecen los partidos en la entrada, lo concentrados que son y lo prominentes que son las secciones coincidentes.
El resultado final es que dos personas que buscan lo mismo pueden ver resultados diferentes. Si trabaja estrechamente con alguien del equipo de ingeniería y publicó sobre "hackathon", su publicación naturalmente ocupa un lugar más alto para usted que para alguien que nunca ha interactuado con ellos.
Velocidad y rendimiento
Todas estas capacidades, incluida la generación de candidatos híbridos, el cálculo de características a través de más de 100 señales, clasificación de aprendizaje automático y filtrado de permisos, tienen lugar en menos de un segundo. Varias técnicas hacen que esto sea posible:
Paralelismo: la palabra clave y el significado coincidente se ejecutan simultáneamente, no uno tras otro, por lo que el tiempo total es la duración de la búsqueda más lenta, no la suma de ambos
Almacenamiento en caché inteligente: al ver la primera página de resultados, Engage captura previa y almacena en caché la siguiente página en segundo plano. Esto significa que la paginación se siente instantánea: al hacer clic en la página 2 o 3 se obtienen resultados almacenados en caché sin retrasos.
Procesamiento por lotes: las señales como el historial de interacción y los metadatos de la comunidad se capturan y calculan en lotes optimizados en lugar de de uno en uno
El resultado es una experiencia de búsqueda que se siente instantánea mientras realiza un trabajo sofisticado en segundo plano.
Búsqueda de personas
Viva Engage búsqueda no es solo para conversaciones. También es una manera eficaz de encontrar personas en toda la organización. Al buscar una persona, Engage coincide con:
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Nombre para mostrar: nombre, apellido o ambos (por ejemplo, "Rajesh Jha")
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Puesto: búsqueda por rol (por ejemplo, "administrador de ingeniería" o "director de gestión de proyectos")
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Email o alias: búsqueda por dirección de correo electrónico o prefijo de alias
People resultados aparecen tanto en la lista desplegable sugerencias instantáneas como en la pestaña People de la página de resultados de la búsqueda. Cada resultado muestra el nombre de la persona, la imagen de perfil, el puesto de trabajo y el correo electrónico, para que pueda identificar rápidamente a la persona correcta incluso cuando haya varias coincidencias.
Sugerencia: Si conoces el alias de correo electrónico de alguien, buscarlo (por ejemplo, "chrzeng") es a menudo la forma más rápida de encontrarlo. Buscar por puesto (por ejemplo, "Engage de administrador de productos") le ayuda a descubrir personas que puede que no conozca por su nombre.
Búsqueda de comunidades
¿Busca una comunidad para unirse? Buscar coincidencias con nombres de comunidad y descripciones. Esto significa que puede buscar por tema (por ejemplo, "accesibilidad", "incorporación", "liderazgo femenino") y encontrar comunidades relevantes incluso si la palabra exacta no está en el nombre de la comunidad.
Los resultados de la comunidad también aparecen en las sugerencias instantáneas mientras escribe, lo que facilita navegar directamente a una comunidad sin tener que visitar la página completa de resultados.
Algunos ejemplos de cómo funciona la búsqueda de la comunidad:
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Buscas... |
Encontrarás comunidades como... |
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"accesibilidad" |
Engage Accesibilidad, Comunidad conectada de accesibilidad, Comunidad de liderazgo en accesibilidad |
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"mujeres líderes" |
SME&C Women in Leadership, Women's Leadership Community (WLC), Technical Women Leaders |
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"Azure DevOps" |
Azure DevOps/1ES y comunidades de ingeniería Azure relacionadas |
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"incorporación" |
Incorporación, Incorporación de Alchemy, incorporación de nuevos empleados |
Resaltado de palabras clave
Cuando llegue a la página de resultados de búsqueda, los términos de búsqueda se resaltarán en las vistas previas posteriores. Esto le ayuda a analizar rápidamente los resultados y comprender por qué se devolvió cada publicación.
El resaltado aparece en las siguientes ubicaciones:
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El título del hilo (si la publicación tiene uno).
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Vista previa del texto del cuerpo: Engage muestra el fragmento más relevante de la entrada con las palabras clave resaltadas.
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Respuestas: si una respuesta coincide con la consulta, aparece con resaltados debajo de la publicación original. Por ejemplo, al buscar "Herramientas de IA y copiloto" se resalta cada palabra coincidente en los resultados, lo que facilita ver cómo se relaciona la publicación con la consulta.
Nota: El resaltado de palabras clave puede no aparecer de forma coherente en todos los tipos de resultados. Por ejemplo, los nombres de temas y de comunidad se indexa y se pueden buscar, pero no se resaltan actualmente en los resultados de búsqueda. Estamos trabajando activamente para mejorar la coherencia del resaltado en toda la experiencia de búsqueda.
