Alwin Lösche @ intergator Search Days 2017 Mit Hilfe von selbstlernenden Suchtechonolgien zu neuen Mehrwerten. Inkl. Praxisbeispiel aus der Reisebranche.

1. Cognitive Insights: Mit künstlicher Intelligenz neue
Mehrwerte schaffen
intergator Search Days 2017
Alwin Lösche
Enterprise & Cognitive Search Consultant
Geschäftsführer heyHusky GmbH
Dresden, 14.09.2017
ALWIN LÖSCHE CONSULTING

2. Was hat ein Reiseveranstalter für Huskyreisen mit
(selbstlernenden) Suchtechnologien zu tun?
Dresden, 14.09.2017
ALWIN LÖSCHE CONSULTING
• Mehr als 600 Huskytouren und Reisen in Skandinavien, Nordamerika und Grönland
• Von Einsteigertouren mit Kindern bis zu anspruchsvollen Expeditionen
• Reine Huskytouren bis hinzu Pauschalangebote mit anderen Aktivitäten des Nordens
heyHusky: Spezialisierter Reiseveranstalter

3. Kundenakquise
Seach Engine Marketing SEA
- Conversion Optimization
- Retargeting
Seach Engine Optimization
- Onpage und Offpage
Optimierung
- Monitoring
Newsletter Marketing
- Segmentierte Newsletter
Kampangnen
Partner Programm
Website
Produkt & Auswahl
Tiefenanalyse und des
Nutzerverhaltens auf der
Website.
Suchfunktion
Präzise produktspezifische und
optimierte interne
Suchmaschine.
Information & Vertrauen
Stöbern erlauben und fördern.
Features die das Produkt in
Szene setzen.
Customer Service
Callcenter & CRM
Digitaler Arbeitsplatz
Engste Verzahnung mit der
Kundeakquise, Website und des
Backoffice
Übergreifende (interne) Suche
- Kundendaten
- Verfügbarkeiten
- Partnerinformationen
- Dienstleister
- Externe Quellen
Backoffice
Buchungsabwicklung
Flugbuchungen
Stornierungsmanagement
Risikomanagement
Buchhaltung
Papierlose Abrechnung,
Belegverwaltung und Steuer.
Sehr lange Leistungs und
Abrechnungszeiträume
Suchmaschinenbezug
Dresden, 14.09.2017
Finde die Suche

4. Customer Journey: Wo können selbstlernende Suchtechnologien helfen?
Stöbern, Informieren (Branding) & Retargeting
Orientierungs- und Informationsphase (mehrere Monate bis mehrere Jahre)
Ausführliche Sondierungsphase mit unterschiedlichsten Berührungspunkten und sehr langen Zeiträumen
Use case: „Über Bilder zur Reise meines Lebens“
Desktop
Mobile
Newsletter
Search
Social
Mobile
Desktop
Newsletter
12
Buchung
Terminauswahl & Preisvergleich
Kaufabschluss

5. „Über Bilder zur Reise meines Lebens“
Reverse-Suche mit Ähnlichkeitsfilter
1. Einstieg über Suchwort, vordefinierte Schlagwörter oder über eines der Bilder
2. Klick auf ein Bild löst eine neue Ähnlichkeitssuche aus
3. Klick auf „Alle Touren dieser Location“ führen zur Tourbeschreibung
LIVE
Aber was ist daran Cognitive?

6. Aber was ist daran Cognitive?
Suche ohne manuelle Verschlagwortung
1. Einzig die Bildinformation, der Bildinhalt dient der Engine als Grundlage
2. Suchinternes Autotagging inkl. Keyword-Hirarchien
 Ansicht wird automatisch mit weniger relevanten Bildern aufgefüllt.
 Einladung zum Stöbern
Geht das nicht mit Tags?
Ähnlichkeitssuche
1. Auch hier ist der Bildinhalt entscheidend
2. Keine Pixel oder Tonwertähnlichkeiten

7. Suche ohne manuelle Verschlagwortung
1. Einzig die Bildinformation, der Bildinhalt dient der Engine als Grundlage
2. Suchinternes Autotagging inkl. Keyword-Hirarchien
 Ansicht wird automatisch mit weniger relevanten Bildern aufgefüllt.
 Einladung zum Stöbern
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Der klassische Weg: Tagging, Labels etc
The Cognitive Way
Manuelles Überarbeiten der Inhalte und Anreicherung mit Keywords
1. Während der Inhaltserstellung unrealistisch
2. Zeitintensiv und teuer in der Überarbeitung
3. Keine Hierarchien innerhalb der Schlagworte
4. Fehlerhaft und Unvollständig
Auszug aus Google Adwords
Der konventionelle Weg innerhalb der Suchmaschine
unzureichendes Tagging der Inhalte zu kompensieren:
1. Synonyme
2. Fuzzy, klassische Semantische Verfahren, Taxonomien
etc
3. Manuelles Boosting und Blacklisting
4. Tagging innerhalb der Search-Engine

8. Suche ohne manuelle Verschlagwortung
1. Einzig die Bildinformation, der Bildinhalt dient der Engine als Grundlage
2. Suchinternes Autotagging inkl. Keyword-Hirarchien
 Ansicht wird automatisch mit weniger relevanten Bildern aufgefüllt.
 Einladung zum Stöbern
The Cognitive Way: Bilderkennung durch maschinelles Lernen
Next
Technologie macht Bilder durchsuchbar
1. Vollautomatische Bilderkennung ohne Keywords
2. Kein manuelles Tagging oder Verschlagwortung von Datei oder Metadaten
3. Sehr schnelle Umsetzung und Skalierung im Projekt
Blick unter die Haube:
1. Bilder werden auf einem mit (~14 Mio Bilder, 20.000
Klassen) trainierten Klassifikator (Convolutional Neural
Network) automatisch verschlagwortet.
2. Schlagwörtern eines Bildes wird ein Wortvektor ermittelt
(ein 300-dimensionaler Vektor aus einem auf die
englische Wikipedia trainiertem Word2vec-Modell)
https://demo-ml.intergator.de/heyhusky/images/pic_2438.jpg
Metapixcz

9. Suche ohne manuelle Verschlagwortung
1. Einzig die Bildinformation, der Bildinhalt dient der Engine als Grundlage
2. Suchinternes Autotagging inkl. Keyword-Hirarchien
 Ansicht wird automatisch mit weniger relevanten Bildern aufgefüllt.
 Einladung zum Stöbern
Weitere Potentiale
Relevantes Empfehlungsmanagement
1. Reisevorschläge passend
1. Thematisch zur aktuell ausgewählten Reise (Booked out)
2. Persönlich zum Nutzerverhalten
3. Persönlichen Remarketing-Aktivitäten
„Lade ein Bild hoch und finde deine Reise“
Bilderkennung von „fremden Bilder“ und Vorschlag von passenden Reisen
DEMO

10. Fragen?
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