ਉਪਭੋਗਤਾ ਅੱਜ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਸਦੀ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਖੋਜ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਮਾਲਕਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਸਮਰਥਕਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਔਨਲਾਈਨ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਉਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹੋਣ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਹੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਹੋਣ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਲਾਲ ਟੈਨਿਸ ਜੁੱਤੀ ਲਈ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਚੰਗੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਚੋਟੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਾਲ ਟੈਨਿਸ ਜੁੱਤੇ ਦਿਖਾਉਣਗੇ. ਪਰ ਖਰਾਬ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਨੀਲੇ ਸਨੀਕਰ, ਲਾਲ ਸੈਂਡਲ, ਜਾਂ ਲਾਲ ਟੋਪੀਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੈਰ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਈਟਮਾਂ ਵੀ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ, ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦਾ ਵਿਕਾਸ
ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਦੱਸੋ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸਦੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਤੀਜੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੁਝੇ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ?
ਤੁਹਾਡੇ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਹਜ਼ਾਰ ਜਾਂ ਵੱਧ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਮੂਹ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੇ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦੇਣ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਤੀਜਾ ਕੀ ਬਣਦਾ ਹੈ ਦੀ ਖਾਸ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਤੁਹਾਡੇ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਸਮਝ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੰਪਨੀਆਂ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਖਾਸ ਖੋਜ ਨਤੀਜਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਮਾਪ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਵੈਬਪੇਜ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਧੁਨਿਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮਝ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਸੂਚੀ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
ਈ-ਕਾਮਰਸ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਆਮ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਐਨੋਟੇਟਰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਭਾਵਨਾ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਚਿੱਤਰ ਟੈਗਿੰਗ: ਲੇਬਲਰ ਉਤਪਾਦ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੀਵਰਡਸ, ਗੁਣਾਂ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ: ਲੇਬਲਰ ਉਤਪਾਦ ਸਿਰਲੇਖਾਂ, ਵਰਣਨਾਂ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਾਮ, ਉਤਪਾਦ ਮਾਡਲ, ਜਾਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਇਰਾਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ: ਐਨੋਟੇਟਰ ਖੋਜ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਖੋਜ, ਕੀਮਤ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਜਾਂ ਖਰੀਦ ਲਈ ਤਿਆਰ, ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਐਨੋਟੇਟਰ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਕੇ, ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ ਅਤੇ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾਉਣ, ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਔਨਲਾਈਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਖਰੀਦਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝਣਗੇ ਅਤੇ ਉੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਗੇ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਖੋਜ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਤਪਾਦ ਲੱਭੋ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੁਝਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਬਣੇ ਰਹਿਣ ਲਈ, ਔਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਖੋਜ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡਿਜੀਟਲ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਓ
ਹਰ ਚੰਗੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਰਲੇ ਦਰਜੇ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਿਪ 10 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਨਰਮੰਦ ਲੋਕ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਚੰਗੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਖੋਜਾਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਅਸੀਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਨਵੀਨਤਮ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਸਪਾਟ-ਆਨ ਹਨ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਡੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫ਼ੋਨ ਕਾਲ ਦੂਰ ਹਾਂ।
