Qual è il miglior sistema di ricerca, tag definiti dall'utente o campi di attributi pre-definiti?

3

Sto sviluppando un'applicazione per marketplace che alla fine elenca un gran numero di diversi tipi di articoli.

Attualmente il nostro sistema di ricerca (basato su Algolia) è costruito su campi di attributo predefiniti che devono essere compilati dall'utente quando si aggiungono nuovi elementi. Permetteremo l'inserimento di 'N / A' per i campi che non si applicano o non sono noti al momento.

Questo è positivo perché:

  • Rende un insieme uniforme di opzioni di filtraggio su un prodotto genere. Gli utenti sapranno quali sono le opzioni disponibili per filtrare, giusto lontano.
  • Garantisce un database più accurato e completo e molto altro filtraggio accurato.

Ma è anche negativo perché:

  • Per ogni nuovo tipo di oggetto dobbiamo ricercare e definire un nuovo insieme di campi degli attributi, il che rende molto laborioso e rallenta espansione notevolmente.
  • L'aggiunta di nuovi prodotti richiede molto tempo anche agli utenti, che sicuramente causerebbe una parte dei potenziali utenti da evitare utilizzando il nostro prodotto.

Quindi per rimediare a questo stiamo considerando di passare a un sistema di tag definito dall'utente. Ciò ci consentirebbe di espanderci molto più velocemente in quanto non ci sono serie predefinite di input per articolo (a parte elementi di base come nome, prezzo, dimensioni, ecc.). Ridurrebbe anche il tempo di immissione dei dati per i nuovi prodotti.

Tuttavia ho alcuni problemi con questo approccio:

  • Gli utenti non conoscono l'ampiezza dei possibili tag pertinenti per tipo di articolo, rendendo difficile essere completi e corretti. Noi vorremmo implementare un completamento automatico sull'input del tag, ma questo aiuterebbe solo l'utente a trovare i tag che già conoscono.
  • Questo probabilmente causerebbe un filtraggio non accurato per molti articoli fino a quando il sistema non matura. Inoltre, fino a quando non avremo svolto un audit completo dei tag e dei sistemi implementati per aumentare la precisione dei tag / la ricercabilità delle voci (tag voting, auto aggiunta tag)
  • causerebbe molti errori di immissione dei dati da parte di un tag nulla.
  • Generalmente un database meno completo e più impreciso, fino a quando non lo è matura.

Sto cercando altre opinioni e consigli più esperti, qual è il modo migliore per farlo? Ci sono problemi con quanto sopra?

Grazie!

    
posta rt_ 06.05.2018 - 23:08
fonte

1 risposta

4

Sono a favore di un sistema di tagging su campi predefiniti quando molti di loro saranno solo N / D. Tutti i campi predefiniti in questi casi suggeriscono cose da pensare sull'aggiunta. Non ho bisogno di una pila di caselle di testo per suggerire un elenco di cose da considerare. Posso usare liste, tag cloud o solo un paragrafo per questo.

Tuttavia, un sistema di codifica definito dall'utente non è una cosa da poco. Dovrai insegnare rapidamente all'utente ciò che è importante per acquisire bene questa conoscenza.

Una tecnica è quella di rimandare l'etichettatura fino a quando la descrizione del prodotto non è stata digitata. È quindi possibile eseguire la scansione della descrizione di qualsiasi cosa che potrebbe corrispondere ai tag attualmente utilizzati e suggerirli. Forse evidenziandoli nella descrizione. Ciò dà all'utente la possibilità di notare che il tag esiste e decide se deve essere associato a questo prodotto a livello di tag.

Un'altra tecnica utile è quella di assegnare tag sinonimo a un tag canonico. Digitano colour e si trasforma in color . La ricerca di colour corrisponde ancora a color .

Wikipedia ci ha insegnato come affrontare gli errori di immissione dei dati degli utenti è una maggiore immissione di dati da parte degli utenti. Consenti alle persone di apportare modifiche e rivedere tali modifiche. Gli errori sono fastidiosi e motivano le persone a risolverli. Lasciali.

Forse è spaventoso abbandonare il controllo come questo, ma quel controllo è davvero un'illusione di fronte a tanto lavoro. Il meglio che puoi fare è scegliere alcuni prodotti e sviluppare alcuni esempi davvero buoni da seguire. Imposta il modello e guardalo crescere. Tweek se necessario.

    
risposta data 07.05.2018 - 01:14
fonte

Leggi altre domande sui tag