Press release

Algolia bringt KI-gestützte Algolia NeuralSearch™ auf den Markt – die weltweit schnellste skalierbare und kostengünstige API für die Vektor- und Schlüsselwortsuche

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Präsentiert von Businesswire

Algolia hat heute Algolia NeuralSearch™ vorgestellt – eine Vektor- und Schlüsselwortsuche der nächsten Generation als eine einzige API mit leistungsstarker End-to-End-KI, die alle Suchanfragen verarbeitet. Algolia NeuralSearch versteht natürliche Sprache und liefert extrem präzise und relevante Ergebnisse in Millisekunden. Diese Technologie stellt einen Durchbruch für das Suchen und Entdecken dar, der die Interaktionen von Menschen mit Online- und App-Inhalten revolutionieren wird. Algolia NeuralSearch liefert überragende Konversionen und steigende Umsätze im Maßstab anspruchsvoller Produktionsumgebungen von Unternehmen. Es nutzt erweiterte Large Language Models (LLM) – dieselbe Technologie, die auch ChatGPT und generativer KI zugrunde liegt – und geht mit Neural Hashing™ für Hyper-Scale von Algolia noch einen Schritt weiter durch die Fähigkeit, kontinuierlich aus den Nutzerinteraktionen zu lernen und immer bessere Ergebnisse zu erzielen.

Guillermo Romero, Director Enterprise Architecture, Best Buy Canada, kommentiert: „Die NeuralSearch-Technologie von Algolia wird uns helfen, die Absichten unserer Kunden besser zu verstehen, um die Relevanz unserer Suche in unserem umfangreichen Produktkatalog zu optimieren. Wir freuen uns darauf, diese Vektoren- und Schlüsselwort-Suchtechnologie der nächsten Generation zusammen mit Algolia zu integrieren und unseren Kunden ein besseres Such- und Entdeckungserlebnis zu ermöglichen.“

Bernadette Nixon, CEO bei Algolia, erklärt: „Algolia widmet sich dem Ziel, die KI-gestützte Suche weiterzuentwickeln, und wir sind davon überzeugt, dass Algolia NeuralSearch genau das leisten kann. Algolia NeuralSearch, die erste hybride Suchlösung ihrer Art, bietet den Nutzern eine intelligentere und intuitivere Option, um die relevantesten Inhalte zu finden – ganz gleich, wann und unabhängig von der Art der Anfrage. Unsere Priorität ist dabei, eine schnelle Liveschaltung der Plattform zu erleichtern. Wir kümmern uns um die Einrichtung, Skalierung und Verwaltung aller Suchfunktionen und -dienste und tun alles Erforderliche, um die Suche zu beschleunigen und zu verbessern. Darüber hinaus ist Algolia NeuralSearch abwärtskompatibel, damit die Kunden keinerlei technische Anpassungen vornehmen müssen, um KI-fähig zu werden.“

Frasers Group, die eine Reihe von Modemarken für unterschiedliche Zielgruppen umfasst, gehört zu den ersten Algolia-Kunden, die Algolia NeuralSearch in einer realen Umgebung verwendet haben. Kyle Sanders, Head of Digital Optimisation, Frasers Group, berichtet: „Wir haben Algolia NeuralSearch mit zwei unserer Marken (Missguided und Isawitfirst) getestet und haben mit Begeisterung einen Rückgang der Null-Suchergebnisse um mehr als 65 Prozent und einen Anstieg der Konversionsraten um bis zu 17 Prozent festgestellt. Mit diesen Ergebnissen wurden unsere Erwartungen übertroffen, obwohl wir nur einen Teil der Suchanfragen über einen Zeitraum von vier Wochen an Algolia NeuralSearch weitergeleitet haben. Unsere vorhandene Suchimplementierung wurde nahtlos optimiert, um die Entdeckungsreise unserer Kunden weiter zu verbessern und ihre Erlebnisse auf unserer Website noch attraktiver zu gestalten – und all das, ohne eine einzige Zeile Code ändern zu müssen. Wir sind gespannt, was die Zukunft mit Algolia NeuralSearch bringen wird.“

Algolia NeuralSearch analysiert die Beziehungen zwischen Wörtern und Begriffen und generiert Vektordarstellungen, die deren Bedeutung abstrakt und kontextbezogen erfassen. Da das vektorbasierte Verstehen und Abrufen mit der preisgekrönten Volltext-Suchmaschine von Algolia kombiniert wird, wird auch eine exakte Zuweisung unterstützt. Algolia NeuralSearch löst in einzigartiger Weise ein branchenweites Problem bei der Vektorsuche: die inhärenten Grenzen der Skalierbarkeit und die hohen Kosten durch den Einsatz spezieller Computer. Um dieses Problem zu lösen, hat Algolia beim Neural Hashing Pionierarbeit geleistet. Diese Technologie komprimiert die Suchvektoren von 2.000 Dezimalzahlen auf Ausdrücke statischer Länge, wodurch die Berechnung sehr schnell und deutlich wirtschaftlicher erfolgen kann. Vor dem Durchbruch von Algolia war die vektorbasierte Suche zu rechenintensiv, um sie in der Produktion einzusetzen.

Hayley Sutherland, Research Manager, IDC, erklärt: „Durch das Hinzufügen von Neural Hashing für Vektoren zur bestehenden Stichwortsuche innerhalb eines einzigen Indexes, für die eine API verwendet wird, verfügt Algolia über das Potenzial, die KI-gestützte Suche mit deutlich verbesserter Präzision und Recall zu revolutionieren – auf eine Art und Weise, die weniger manuellen Arbeitsaufwand bei der Einrichtung und Aktualisierung sowie weniger Speicher- und Verarbeitungskosten verursacht.“

Als einziges Unternehmen setzt Algolia KI für drei primäre Funktionen ein: das Verständnis von Suchanfragen, den Abruf von Suchanfragen und das Ranking der Ergebnisse.

  • Verständnis von Suchanfragen: das erweiterte Verständnis natürlicher Sprache (NLU) und die KI-gestützte Vektorsuche von Algolia ermöglichen das Interpretieren von Freiformausdrücken in natürlicher Sprache und die Kategorisierung von Anfragen mithilfe der KI, die eine Anfrage für die Analyse vorbereitet und strukturiert. Zudem wird durch adaptives Lernen auf der Grundlage von Benutzerfeedback das Verständnis der Absicht verfeinert.

  • Abruf: Die relevantesten Ergebnisse werden abgerufen und in der Reihenfolge von der höchsten bis zur niedrigsten Relevanz sortiert. Beim Abruf werden die Ergebnisse des Neural Hashing parallel zu den Schlüsselwörtern mithilfe desselben Indexes zusammengeführt, um das Ranking zu erleichtern. Dieser Ansatz löst das Problem der „Nullergebnisse“ und verbessert die Klickpositionen und Klickraten erheblich. Keine andere Suchplattform im Segment der Such- und Entdeckungslösungen bietet diese leistungsstarke Funktion.

  • Ranking: Schließlich werden die besten Ergebnisse nach oben verschoben. Dies geschieht mithilfe des KI-gestützten Re-Rankings von Algolia, das die zahlreichen Signale berücksichtigt, die mit der Suchanfrage verbunden sind (einschließlich des exakten Scores für die Schlüsselwort-Übereinstimmung, des kontextbezogenen Personalisierungsprofils, der beobachteten Popularität von Artikeln, des Scores für die semantische Übereinstimmung usw.) und lernt, eine maximale Relevanz zu erreichen.

Die wenigsten Unternehmen verfügen über die erforderlichen Ressourcen, um ihre Suche für mehr als nur einige der gängigsten Suchanfragen zu optimieren. Dadurch bleibt jedoch ein erheblicher Teil des Umsatzpotenzials ungenutzt. „Branchenweit lassen Einzelhändler eine erhebliche Menge an potenziellen Bestellungen liegen, da es schwierig ist, Umsätze aus Long-Tail-Suchanfragen zu erzielen (wie etwa „atemberaubendes Herbst-Outfit für die Brautmutter“), die einen Anteil von bis zu 55 % an allen heutigen Suchanfragen haben könnten“, fügt Nixon an. „Diese Suchanfragen von geringem Volumen könnten in der Summe Millionen von Suchanfragen darstellen, die Milliardenbeträge an unerfüllten Bestellungen von weniger beliebten oder gesuchten Produkten repräsentieren. Algolia NeuralSearch optimiert alle Suchanfragen, ob häufig oder selten, unter Verwendung spezifischer Schlüsselwörter oder natürlicher Freiformausdrücke – und das zu einem Preis, der 90 % unter dem anderer vektorbasierter Suchoptionen liegt.“

Hayley Sutherland ergänzt: „Diese Entwicklung von der Suche zur Entdeckung durch Methoden wie die Vektorsuche ist für die E-Commerce- und Einzelhandelsbranche insofern relevant, da sie Anwendungsfälle im Bereich der Produktentdeckung betrifft. In der Welt des Einzelhandels stellen Long-Tail-Suchen, also weniger häufig verwendete Suchbegriffe, die möglicherweise keine exakten Schlüsselwortübereinstimmungen ergeben und den Kunden null Ergebnisse liefern, entgangene Umsätze dar. Sie zwingen so potenzielle Kunden dazu, ihre Suche abzubrechen und ihre Bestellung woanders aufzugeben. Die Vektorsuche ist in den letzten Jahren sehr populär geworden, da sie den Kunden ähnliche oder verwandte Produkte vorschlägt, wenn keine exakte Übereinstimmung gefunden wird. Sie ermöglicht den Kunden, relevante Ergebnisse durch Anfragen in natürlicher Sprache zu finden und trägt dazu bei, dass dieser Umsatz nicht an die Konkurrenz verloren geht.“

Bei Änderungen des Indexes, der Hinzufügung von neuen Produkten, der Veröffentlichung neuer Inhalte oder wenn Begriffe eine neue Bedeutung erhalten, lernt die KI-gestützte Algolia NeuralSearch dazu und passt sich automatisch an. Es erfordert keinen zusätzlichen Personalbestand oder manuelle Eingriffe. Je nach Anfrage oder Suchbegriff werden automatisch Schlüsselwörter oder Begriffe – oder eine Kombination aus beidem – zugewiesen. Damit ist die Suche wirklich auf Autopilot gestellt.

Rachel Maxwell, Digital Merchandising Manager, Everlane, erklärt: „Die Ergebnisse von Algolia NeuralSearch waren insgesamt sehr beeindruckend und zeigten eine Steigerung der Klickraten und der Konversionsrate um jeweils 9 %. Außerdem stellten wir fest, dass unsere Merchandiser weniger Zeit für manuelle Aufgaben wie das Erstellen von Synonymen zur Optimierung von Suchergebnissen aufwenden müssen und mehr Zeit für strategischere Aufgaben zur Verfügung haben.“

Algolia NeuralSearch ist ab sofort verfügbar. Weitere Informationen finden Sie hier.

Über Algolia

Algolia ist die weltweit einzige End-to-End-Plattform für KI-gestütztes Suchen und Entdecken. Unsere Ingenieure haben eine bahnbrechende Anwendung von KI entwickelt, um eine exponentiell verbesserte Suche und Entdeckung zu ermöglichen. Unsere proprietäre NeuralSearch-Technologie kombiniert eine vektorbasierte, natürliche Sprachverarbeitung und Schlüsselwortabgleich zu einer einzigen API. Algolia unterstützt 1,5 Billionen Suchanfragen pro Jahr oder mehr als 30 Milliarden pro Woche. Mehr als 17.000 Kunden (darunter Under Armour, Stripe, Petsmart, Walgreens, Procter & Gamble, Sony, NBC (Universal), British Telecom und Citibank) in mehr als 150 Ländern können so blitzschnelle und relevante Such- und Entdeckungserlebnisse für ihre In-App-Benutzer und Onlinebesucher (über jedes Web-, Mobil- oder sprachfähige Gerät) bereitstellen, indem sie die gewünschten Inhalte sofort und im benötigten Umfang anzeigen. Weitere Informationen unter www.algolia.com.

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