A raiz da navegação está na classificação. Quando há 100 informações, usamos categorias para localizar as informações. Quando há 10.000 informações, usamos tags para localizar as informações. , não importa como seja classificado São todos difíceis de encontrar, então há uma busca...
Quando um site acumula mais informações, a pesquisa se torna cada vez mais importante. Para que um dia, quando o site descobrir que a primeira coisa que mais de 50% dos usuários chegam ao seu site é a busca, a busca se tornará navegação sem “navegação”. Portanto, a pesquisa no site tornou-se uma prioridade na construção de sites. Com o aprofundamento das aplicações de rede e o crescimento explosivo do volume de informações, a pesquisa no local tornou-se uma função obrigatória para todo site excelente. Olhando para os grandes, médios e pequenos sites da China, a grande maioria deles está indefesa diante de dados massivos. As principais manifestações são as seguintes:
1. Os resultados da pesquisa não são suficientemente precisos. Os resultados recuperados muitas vezes não são o que precisamos e é necessário virar a página várias vezes para encontrar o conteúdo que precisamos.
2. A velocidade de pesquisa é lenta e extremamente lenta. Geralmente, a função de pesquisa é implementada por meio da palavra-chave LIKE na instrução SQL. Porém, quando o número de LIKEs é grande, a velocidade é muito lenta e pode até causar travamento do servidor.
3. O texto não foi encontrado. Semelhante ao segundo artigo, a palavra-chave LIKE só pode realizar operações de comparação em textos curtos, mas não pode realizar operações em textos longos, como texto. Neste momento, mesmo que nosso texto contenha o conteúdo que precisamos, ele não poderá concluir a tarefa de pesquisa.
4. A pesquisa com várias palavras-chave não é suportada. Apenas uma palavra-chave pode ser pesquisada. Em pesquisas reais, os pesquisadores geralmente pesquisam duas palavras-chave para restringir o escopo da pesquisa e alcançar seus próprios desejos.
5. Nenhum resultado pode ser encontrado a longo prazo. Se você quiser realizar uma correspondência exata em um prazo muito longo, os resultados da pesquisa poderão ser extremamente esparsos ou nenhum resultado da pesquisa poderá ser encontrado.
6. Uma situação um pouco melhor que a anterior. Em alguns sistemas CMS, palavras-chave podem ser especificadas para o texto, mas como não possui algoritmo e estrutura de mecanismo de busca especializado, pode ser apenas uma gota no oceano. Por exemplo, 1. A classificação de relevância não pode ser realizada, 2. Deve ser feito manualmente ou semiautomaticamente. Palavras-chave, 3. Também não suporta pesquisa de longo prazo, 4. A taxa de pesquisa é baixa, 5. Novas palavras não podem ser reconhecidas, 6. Somente páginas da web dentro da faixa do CMS podem ser pesquisadas. , 7. A operação manual é ineficiente, etc.
Para resolver os problemas acima, o Edge Studio desenvolveu o "Easy Search - Intelligent Full Text Retrieval Site Search Engine", conhecido como YSS, após pesquisa de longo prazo, exploração contínua, experimentos repetidos e com base nas tendências atuais, para resolver os problemas acima. YSS tem principalmente as seguintes características:
1. É um verdadeiro mecanismo de busca conforme você precisa:
2. Os web spiders são flexíveis e eficientes.
3. Extração de texto controlável.
4. Segmentação controlável de palavras chinesas e aprendizagem de novas palavras.
5. Ninguém está de plantão.
6. Arquitetura BS, suporte a host virtual.
7. Funções poderosas, fáceis de usar.
8. Personalização.
9. Aumente o soft power do site:
9.1 Encontre rapidamente as informações de que os visitantes precisam, proporcione uma melhor experiência de navegação e melhore a facilidade de uso
9.2 Melhor aderência do usuário
9.3 Aumento do valor do PV
9.4 Aprimorar o conteúdo técnico do site
9,5 à frente dos concorrentes
9.6 Torne seu site mais profissional
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