Engage arama sonuçlarınızı nasıl bulur?
Viva Engage'de arama yaptığınızda, arka planda bir saniyeden kısa bir süre içinde çok şey olur. Engage arama, arama sonuçlarını sorgunuzun istenen hedeflerine odaklayan yenilikçi özelliklerden oluşan bir koleksiyon içerir. Aşağıdaki görüntüde karma arama adlı güçlü bir özellik kullanan Engage aramanın iş akışı gösterilmektedir.
Karma arama: Anahtar sözcük eşleştirme + eşleştirme anlamına gelir
Viva Engage, aynı anda çalışan ve birbirini tamamlayan temel olarak farklı iki arama yaklaşımı olan karma arama adlı bir mimari kullanır:
-
Anahtar sözcük eşleştirme, tam olarak girdiğiniz sözcükleri içeren gönderileri bulur. Yalnızca anahtar sözcüklerinizin görünup görünmediğini değil, ne sıklıkta göründüklerini ve ne kadar ayırt edici olduklarını dikkate alan kanıtlanmış bir bilgi alma tekniği kullanır. "Hackathon" gibi nadir ve özel bir sözcük, "takım" gibi yaygın bir sözcükten daha fazla ağırlık taşır. Bu, proje adları, kısaltmalar veya birinin adı gibi belirli terimler için harikadır. "FY26 Q3 OKR" araması yaparsanız, anahtar sözcük eşleştirmesi tam olarak bu terimleri kullanan gönderileri bulur. Anahtar sözcük eşleştirme ayrıca iki içerik havuzundan da elde edilir: keşif sonuçları (keşif odaklı, erişebileceğiniz tüm içerik genelinde) ve benzimsellik sonuçları (kişiselleştirilmiş, en çok etkileşimde olduğunuz kişilere ve topluluklara yöneliktir). Bu iki havuz, en baştan size hem içerik hem de kişiselleştirme sağlamak için birleştirilir.
-
Eşleştirmenin sorgunuzun amacını anlamak için yapay zekayı kullandığı anlamına gelir. Sorgu metniniz, anlamının matematiksel bir gösterimine ("ekleme" olarak adlandırılır) dönüştürülür ve ardından ağdaki tüm iş parçacıkları için eklemelerle karşılaştırılır. Tamamen farklı sözcükler kullansalar bile benzer anlamlara sahip gönderiler ortaya çıkar. Örneğin, "takım moral fikirleri" araması yaparsanız eşleştirmenin "Ekip Katılımını Artırmak için Eğlenceli Etkinlikler" başlıklı bir gönderiyi algılayıp gösterebileceği anlamına gelir. Sözcük çakışması yoktur, ancak anlam aynıdır. Yalnızca minimum benzerlik eşiğine uyan sonuçlar dahil edilir ve kalite sağlanır.
Neden ikisini de kullanasın? Anahtar sözcük eşleştirme hassas ve öngörülebilirdir. Eşleştirmenin , kaçırdığınız içeriği keşfetmenize yardımcı olduğu anlamına gelir. Birlikte, en ilgili sonuçları daraltmadan önce genellikle yüzlerce aday gönderisini değerlendiren geniş bir ağ oluştururlar.
Gizlilik ve izinler
Engage katı izin denetimleri uygular. Yalnızca erişiminiz olan içeriği görürsünüz. Katılmadığınız özel topluluklardan veya silinmiş iş parçacıklarından gelen gönderiler hiçbir zaman gösterilmez. Sesi kapatmış olduğunuz toplulukların içeriği arama sonuçlarında görünmeye devam eder; sessize alma işlemi aramayı değil akışınızı etkiler.
Kişiselleştirilmiş derecelendirme
İlgili olabilecek tüm gönderileri bulduktan sonra Engage arama sonuçlarınızı sıralamak için bir makine öğrenmesi modeli kullanır. Model, her aday gönderisini çeşitli kategoriler halinde düzenlenmiş 100'den fazla farklı sinyalde değerlendirir:
-
Metin ilgisi: Gönderi içeriğinin sorgunuzla ne kadar iyi eşleştiğini, terim sıklığı, terim önemi, eşleşme yoğunluğu ve gönderinin hangi bölümünde (başlık, gövde metni veya yanıtlar) göründüğü gibi birden çok boyut üzerinden ölçülür.
-
People benzinim: gönderiyi yazan kişiyle Engage, Outlook, Teams ve diğer Microsoft 365 araçları arasında ne kadar etkileşimde bulunursunuz? Sistem, siz ve sonuç kümesindeki her yazar arasında kişiselleştirilmiş bir benşim puanı hesaplar.
-
Topluluk benzitesi: Bu toplulukla yaptığınız ziyaretlere, yanıtlara ve katılım geçmişine bağlı olarak gönderinin paylaşıldığı toplulukta ne kadar etkin olduğunuzu gösterir.
-
Anlamsal benzerlik: Üç ayrı yapay zeka işlemli benzerlik puanı: sorgunuzun anlamı gönderi içeriğine, gönderi yazarına ve yayınlandığı topluluğa ne kadar yakındır.
-
Geri bildirim ve zaman sinyalleri: Gönderinin ne zaman oluşturulduğu, ne kadar süre geçtiği ve doğal olarak daha yeni içeriği artıran zaman bozulması faktörleri.
-
Katılım sinyalleri: sayıları, yanıt sayılarını, tepkileri ve kullanıcının kendi arama ve tıklama geçmişini görüntüleme, değerli bulacakları şeyleri tahmin etmenize yardımcı olur.
-
Vurgu kalitesi: Gönderide eşleşmelerin nerede göründüğü, ne kadar konsantre oldukları ve eşleşen bölümlerin ne kadar belirgin olduğu.
Sonuç olarak aynı şeyi arayan iki kişi farklı sonuçlar görebilir. Mühendislik ekibindeki biriyle yakın bir şekilde çalışıyorsanız ve "hackathon" hakkında bir gönderi yayınlarsa, gönderileri doğal olarak sizin için kendisiyle hiç etkileşimde olmayan birine göre daha yüksektir.
Hız ve performans
Karma aday oluşturma, 100'den fazla sinyalde özellik hesaplaması, makine öğrenmesi derecelendirmesi ve izin filtreleme dahil olmak üzere bu özelliklerin tümü bir saniyenin altında gerçekleşir. Birkaç teknik bunu mümkün hale getirir:
Paralellik: anahtar sözcük ve anlam eşleştirmesi birbirinin ardına değil aynı anda çalıştırılır, dolayısıyla toplam süre her ikisinin toplamı değil, daha yavaş arama süresidir
Akıllı önbelleğe alma: Sonuçların ilk sayfasını görüntülediğinizde, Engage arka planda bir sonraki sayfayı önceden getirir ve önbelleğe alır. Bu, sayfalandırmanın anında olduğu anlamına gelir- 2 veya 3. sayfaya tıklanması önbelleğe alınmış sonuçları gecikme olmadan sağlar
Toplu işleme: Katılım geçmişi ve topluluk meta verileri gibi sinyaller tek seferde bir tane yerine iyileştirilmiş toplu işlerde getirilir ve hesaplanır
Sonuç, arka planda karmaşık işler yaparken anında hissedilen bir arama deneyimidir.
Kişi arama
Viva Engage arama yalnızca konuşmalar için değildir. Ayrıca kuruluşunuz genelinde kişileri bulmanın güçlü bir yoludur. Bir kişiyi aradığınızda, Engage aşağıdakilerle eşleşir:
-
Görünen ad: ad, soyadı veya her ikisi (örneğin, "Rajesh Jha")
-
İş unvanı: Role göre arama (örn. "mühendislik yöneticisi" veya "sorumlu PM")
-
Email veya diğer ad: e-posta adresine veya diğer ad ön eklerine göre arama
People sonuçları hem anlık öneriler açılan listesinde hem de arama sonuçları sayfasındaki People sekmesinde görünür. Her sonuç kişinin adını, profil resmini, iş unvanını ve e-postasını gösterir, böylece birden çok eşleşme olduğunda bile doğru kişiyi hızla tanımlayabilirsiniz.
İpucu: Birinin e-posta diğer adını biliyorsanız, arama yapmak (örneğin, "chrzeng") genellikle onları bulmanın en hızlı yoludur. İş unvanına göre arama (örneğin, "ürün yöneticisi Engage") adıyla tanımayabileceğiniz kişileri keşfetmenize yardımcı olur.
Toplulukları arama
Katılmak için bir topluluk mu arıyorsunuz? Topluluk adlarına ve açıklamalarına karşı arama eşleşmeleri. Bu, konu başlığına göre arama yapabileceğiniz (örneğin, "erişilebilirlik", "katılım", "kadın liderlik") ve tam sözcük topluluk adında olmasa bile ilgili toplulukları bulabileceğiniz anlamına gelir.
Topluluk sonuçları, siz yazarken anında önerilerde de görünür ve tam sonuçlar sayfasını ziyaret etmeden doğrudan bir topluluğa gitmeyi kolaylaştırır.
Topluluk aramasının nasıl çalıştığına birkaç örnek:
|
Aramanız... |
Gibi topluluklar bulacaksınız... |
|---|---|
|
"erişilebilirlik" |
erişilebilirlik, erişilebilirlik bağlantılı topluluk, erişilebilirlik liderlik topluluğu Engage |
|
"kadın liderlik" |
SME&C Liderlikteki Kadınlar, Kadın Liderlik Topluluğu (WLC), Teknik Kadın Liderler |
|
"Azure DevOps" |
Azure DevOps / 1ES ve ilgili Azure mühendislik toplulukları |
|
"ekleme" |
Ekleme, Alchemy Ekleme, Yeni Çalışan Ekleme |
Anahtar sözcük vurgulama
Arama sonuçları sayfasına gittiğinizde, arama terimleriniz önizleme sonrası önizlemelerde vurgulanır. Bu, sonuçları hızla taramanıza ve her gönderinin neden döndürüldiğini anlamanıza yardımcı olur.
Vurgulama aşağıdaki konumlarda görünür:
-
yazışma başlığı (gönderide varsa).
-
Gövde metni önizlemesi: Engage, anahtar sözcüklerinizin vurgulandığı gönderinin en ilgili parçacığını gösterir.
-
Yanıtlar: Bir yanıt sorgunuzla eşleşiyorsa, özgün gönderinin altında vurgulanmış olarak görünür. Örneğin, "AI araçları ve copilot" araması, sonuçlardaki eşleşen her sözcüğü vurgular ve gönderinin sorgunuzla ilişkisini görmeyi kolaylaştırır.
Not: Anahtar sözcük vurgulama tüm sonuç türlerinde tutarlı olarak görünmeyebilir. Örneğin konu adları ve topluluk adları dizine alınır ve aranabilir ancak arama sonuçlarında şu anda vurgulanmaz. Arama deneyimi genelinde vurgulama tutarlılığını geliştirmek için etkin bir şekilde çalışıyoruz.