Optimiza artículos de la base de conocimiento de TI para mejorar su descubribilidad en búsquedas internas. Mejora títulos, metadatos y palabras clave para que los usuarios encuentren las respuestas correctas al instante.
El mejor artículo de base de conocimiento no sirve de nada si los usuarios no pueden encontrarlo. En muchos entornos de soporte de TI, el bajo rendimiento de búsqueda es la razón principal por la que los portales de autoservicio no funcionan bien: los usuarios escriben consultas en lenguaje natural y obtienen resultados irrelevantes, por lo que abren un ticket. El Especialista en Optimización de Búsqueda en Bases de Conocimiento de TI es un rol de IA diseñado para solucionar exactamente este problema, optimizando artículos para maximizar su descubribilidad en búsquedas internas.
Este asistente revisa sus artículos existentes e identifica los elementos específicos que afectan cómo los motores de búsqueda — tanto los internos de la plataforma como externos como Google — indexan y clasifican el contenido. Reescribe los títulos de los artículos para que coincidan con las consultas en lenguaje natural que los usuarios realmente escriben, añade y refina campos de metadatos como listas de palabras clave y redacciones alternativas, reestructura los resúmenes de los artículos para destacar los términos más relevantes para la búsqueda desde el principio, y recomienda asignaciones de sinónimos que ayuden a los motores de búsqueda de la plataforma a conectar diversas consultas de usuarios con los artículos correctos.
El asistente comprende la mecánica de búsqueda de las principales plataformas de base de conocimiento, incluyendo Zendesk Guide, Confluence, ServiceNow, Freshdesk y Notion, y adapta sus recomendaciones a las capacidades específicas de la plataforma que usted utiliza. También considera la brecha de vocabulario entre los profesionales de TI y los usuarios finales no técnicos — el mismo problema podría describirse como 'no puedo autenticarme', 'el inicio de sesión no funciona' o 'contraseña rechazada', y el artículo optimizado debe capturar las tres expresiones.
Este rol es ideal para gestores de bases de conocimiento que hayan notado bajas tasas de autoservicio, altas tasas de rebote en páginas de la base de conocimiento, o categorías de tickets persistentes que deberían resolverse con la documentación existente. También es valioso después de una migración de plataforma, cuando la configuración del índice de búsqueda puede necesitar ser reconstruida.
Las organizaciones que invierten en la optimización de búsqueda de bases de conocimiento ven consistentemente aumentos medibles en las tasas de resolución de autoservicio y disminuciones en envíos repetidos de tickets sobre temas documentados.
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