Erkunden der Einstein-Suche

Lernziele

Nachdem Sie dieses Modul abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:

Verstehen, wie durch Personalisierung die Ergebnisse erzielt werden, die für Ihre Benutzer am wichtigsten sind
Durchführen von Suchen in Alltagssprache
Direktes Umschalten von Suchen auf Handeln

Abrufen personalisierter Suchergebnisse

Ben und Kara arbeiten bei einer Firma, die viele Kunden mit Acme in ihrem Namen hat. (Acme Technologies, Acme Health, Acme Partners… was auch immer Acme ist, es ist sehr beliebt.)

In der Vergangenheit erhielt jeder Benutzer in derselben Organisation dieselben Suchergebnisse. Wenn Ben und Kara also nach Acme suchten, erhielten sie genau dieselben Suchergebnisse.

Doch jetzt, mit der Personalisierung der Einstein-Suche, werden Suchergebnisse auf Grundlage von Attributen wie Region, Inhaberschaft, Branche und Aktivität geordnet, um eine Liste von Ergebnissen zu zeigen, die diese Präferenzen bei jedem Benutzer berücksichtigt.

Ben ist in Kalifornien ansässig und arbeitet hauptsächlich dort. Daher klickt er eher auf Datensätze, in denen Kalifornien als Standort angegeben ist. Wenn Ben also nach Acme sucht, auch wenn es seine erste Suche nach Acme ist, werden ihm Ergebnisse mit Acme-Unternehmen in Kalifornien ganz oben angezeigt. Da die Einstein-Suche weiß, dass Ben eher mit Datensätzen in Kalifornien interagiert, ordnet sie die Ergebnisse so an, dass Acme-Datensätze mit Kalifornien als Ort vor anderen Datensätzen in den Suchergebnissen platziert werden.

Dies verdeutlicht einen wichtigen Punkt: Die Einstein-Suche löscht keine anderen Suchergebnisse. Sie stuft Datensätze höher ein, von denen sie annimmt, dass sie für Ben am relevantesten sind. Dennoch werden alle relevanten Datensätze aufgeführt.

Wenn Kara nach Acme sucht, erhält sie eine Reihe anderer Ergebnisse. Unternehmen in Connecticut, nicht in Kalifornien, stehen ganz oben, weil Kara dort ansässig ist und den größten Teil ihrer Arbeit erledigt. Die Suchen von Ben und Kara geben unterschiedliche Ergebnisse zurück, weil sie von Einstein personalisiert werden.

Personalisierung funktioniert auch auf Mobilgeräten. Wenn Kara auf ihrem Mobilgerät nach Acme sucht, erhält sie die gleichen Ergebnisse wie auf ihrem Desktop-Computer.

Sie müssen nichts Besonderes tun, um die Einstein-Suche für sich arbeiten zu lassen. Sie können wie gewohnt dieselben Suchen durchführen, woraufhin die Einstein-Suche die Ergebnisse personalisiert. Stellen Sie sich die Personalisierung der Einstein-Suche so vor, dass die Crème de la Crème der Suchergebnisse nach oben steigt.

Die Personalisierung ist derzeit für Accounts, Kundenvorgänge, Kontakte, Leads und Opportunities verfügbar.

Suchen in natürlicher Sprache

Normalerweise kommunizieren Sie so, wie Sie sprechen, also in einer natürlichen Alltagssprache. Dies ist Ihre intuitive und übliche Art, sich mit Kollegen, Freunden und Familienangehörigen zu unterhalten. Aber die Kommunikation mit Computersystemen ist schwierig. Sie müssen sich an ihre Sprache anpassen. Sie können nicht einfach zu einem Suchfeld wechseln und sagen: "Meine geschlossenen Opportunities in San Francisco", weil Suchsysteme sich nicht mit der Bedeutung von Wörtern befassen, sondern sie nur als Symbole behandeln.

Die Einstein-Suche versteht jedoch die natürliche Alltagssprache. Ben möchte einfach sagen können, was er meint, und dass die Suchfunktion ihn versteht. Und genau darum geht es bei der Suche mit natürlicher Sprache: um die Bedeutung der Worte, nicht um bedeutungslose Stichwörter. Letztlich steht "natürlich" für menschliche Sprache.

Ben möchte eine bestimmte Gruppe von Opportunities einsehen, und zwar nur seine offenen Opportunities und nur in der Stadt Oakland in Kalifornien. Ohne Einstein-Suche kann Ben viele frustrierende Minuten mit Klicks damit verbringen, die gewünschten Ergebnisse zu finden, Filter einzurichten oder eine Listenansicht wie "Meine offenen Opportunities in Oakland" zu erstellen, um sie im Auge zu behalten.

Bei der Einstein-Suche gibt Ben einfach Folgendes ein: meine offenen Opportunities in Oakland. Die Einstein-Suche liefert genau das, wonach er sucht. Alle Opportunities von Ben in Oakland zu Acme Technologies.

Und für den Fall, dass Sie es übersehen haben, hat Ben seine Suche mit einem Minimum an Aufwand durchgeführt. Bei einem herkömmlichen Suchszenario wäre Bens eigene Listenansicht vielleicht nicht so nützlich wie das, was die Einstein-Suche ihm zeigt.

Hier sind einige Beispiele für mögliche Suchen in natürlicher Sprache:

In den letzten 4 Wochen erstellte Accounts
Acme neue Opportunities in Texas im letzten Monat
Accounts meines Teams in Indiana
Marias Kontakte in Kalifornien
Kundenvorgänge in Bearbeitung heute
Leads in Cleveland im letzten Quartal

Die Suche mit natürlicher Sprache funktioniert derzeit für Accounts, Kundenvorgänge, Kontakte, Opportunities und Leads.

Weitere Informationen zur Suche mit natürlicher Sprache sowie Suchbeispiele finden Sie im Abschnitt "Ressourcen" am Ende dieser Einheit.

Schnelleres Arbeiten dank sofortiger handlungsrelevanter Ergebnisse

Die Personalisierung grenzt Bens Ergebnisse auf diejenigen ein, die für ihn wichtig sind. Und mithilfe der Suche mit natürlicher Sprache kann er diese Ergebnisse ganz einfach finden. All das ist wirklich nützlich, aber die Einstein-Suche geht noch einen Schritt weiter. Nun, eigentlich zwei Schritte weiter.

Angenommen, Ben sucht nach einem bestimmten Unternehmen, dessen Name das Wort Acme enthält. An den genauen Namen kann sich Ben nicht mehr erinnern, aber er weiß, dass die Firma in San Francisco ansässig ist. Er gibt "Acme" ein, und noch bevor er fertig getippt hat, beginnt die Einstein-Suche mit der Anzeige vorgeschlagener Suchen und einer Vorschau von Datensätzen, mit denen Ben zuvor interagiert hat. Diese Vorschau enthält nicht die vollständige Ergebnismenge. Für eine vollständige Suche muss Ben die Eingabetaste drücken, um alle Ergebnisse zu sehen, die für ihn personalisiert wurden.

Ben könnte auf jede Acme-Firma in der Liste klicken und prüfen, ob sie die gewünschte ist. Aber das kann eine Menge Arbeit bedeuten, viel Zeit in Anspruch nehmen und möglicherweise Probleme verursachen, wenn er versehentlich den falschen Datensatz ändert. Glücklicherweise bietet die Einstein-Suche eine bessere Möglichkeit für Ben, die von ihm gewünschte Firma mit Acme im Namen zu finden. Er muss nur den Mauszeiger über einem Datensatz bewegen, woraufhin die Einstein-Suche Details zu diesem Datensatz anzeigt. Jetzt sieht er, dass Acme Inc. in San Francisco angesiedelt ist. Das ist die Firma Acme, die er sucht. Er muss keine Datensätze betrachten, die ihn nicht interessieren, und alles wird ihm fast sofort zur Verfügung gestellt.

Die sofortige Vorschau von Datensätzen geht einen Schritt weiter als die herkömmliche Suche. Wir haben Ihnen zwei Schritte weiter versprochen. Nun, seien Sie gespannt, denn die Einstein-Suche hat noch mehr zu bieten.

Ergebnisse der Einstein-Suche sind handlungsrelevant. Wenn Ben den Mauszeiger über ein Ergebnis – in diesem Fall "Acme Inc." – bewegt, sieht er nicht nur Informationen zum Unternehmen, sondern auch Aktionsschaltflächen, mit denen er z. B. den Account "Acme Inc." bearbeiten oder ihm folgen kann. Ben sieht auch Schnell-Links zu Themenlisten, die zusätzliche relevante Informationen liefern oder weitere Aktionen ermöglichen können. Und das alles passiert, während Ben mit dem Mauszeiger auf ein Ergebnis zeigt. Indem Ben nahtlos vom Suchen zum Handeln übergehen kann, hat ihm die Einstein-Suche eine Vielzahl von Klicks und auch Zeit erspart.

Aber, Moment! Das ist noch nicht alles. Wenn Sie Suchbegriffe eingeben und die Einstein-Suche ein hohes Maß an Verlässlichkeit feststellt, liefert sie ein empfohlenes Ergebnis. Das empfohlene Ergebnis basiert auf Ihren Vorlieben und Ihrem bisherigen Verhalten. Sie erhalten nicht nur eine Liste mit Auswahlmöglichkeiten, sondern auch die beste Wahl. Deshalb sagen wir, dass die Einstein-Suche nicht nur zum Suchen dient, sondern vor allem zum Finden.

Die Einstein-Suche kann nicht Ihre Schlüssel in einer unaufgeräumten Wohnung finden – noch nicht. Aber in dieser Einheit haben Sie gelernt, wie Sie sich damit Zeit, Geld und Probleme ersparen können.