Búsqueda federada: todo lo que necesitas en una búsqueda

El volumen de contenido y de datos sigue creciendo año tras año y la fragmentación del contenido se ha convertido en un verdadero problema. Las empresas tienen contenido en todos lados, en múltiples plataformas. ¿Cómo garantizas que los usuarios encuentren la información que desean cuando hay tantas opciones de búsqueda?

En este artículo descubrirás cómo los responsables, ya sea del servicio de atención al cliente, marketing u operaciones, pueden centralizar sus búsquedas para reducir los esfuerzos de búsqueda de sus clientes y de sus equipos y hacer que encontrar información entre sus diferentes fuentes de contenido resulte mucho más sencillo.

En pocas palabras, la búsqueda federada es una técnica que permite al usuario, con una simple solicitud de búsqueda, recibir resultados agregados de múltiples fuentes de información.

El principal beneficio para tus clientes (búsqueda en el sitio web) o para tus colaboradores (búsqueda interna) es que tendrán todo el contenido en un único sitio. De este modo, ya no tienen que recorrer múltiples plataformas para obtener una respuesta.

¿Qué se entiende por «fuentes»?

Puede ser cualquier elemento (bases de datos y más) que contenga información. Por ejemplo:

  • Sitios web vinculados a la empresa
  • Recursos de la intranet: sitios web, aplicaciones, sistemas de gestión del conocimiento y/o software de gestión de proyectos.
  • Blogs y otros sistemas de gestión de contenidos

¿Qué tipos de búsqueda federada existen? 🧠

La búsqueda federada consta de dos elementos básicos. Primero, el «índice», que es un agregado de los datos en los que se va a buscar. Este índice está estructurado para facilitar búsquedas eficientes. Segundo, la «función de búsqueda», que es el elemento que busca la información relevante en el índice como respuesta a una solicitud específica. El índice y la función de búsqueda interactúan para que la búsqueda federada sea posible.

1. Fusión en el momento de la búsqueda (o «Fusión en el momento de la solicitud»)

En este tipo de búsqueda federada, se hace una consulta a cada fuente de datos de manera separada y es necesario que en la búsqueda se incluya un índice separado para cada ubicación de los datos. Los resultados se presentan en un formato estructurado y conforme al orden de prioridad de cada fuente de datos. Los ajustes son limitados pero no es necesario realizar ninguna indexación adicional del contenido.

Es la solución más sencilla, pero existe el riesgo de que los tiempos de respuesta sean más lentos, lo que puede comprometer la rapidez o la inmediatez con la que los usuarios desean obtener las respuestas.

2. Fusión en el momento de la indexación

Para este tipo de búsqueda todo el contenido debe estar en el mismo índice. De este modo, la búsqueda puede gestionar los datos y obtener mejores resultados. En este caso, los resultados de búsqueda se ordenan según su relevancia. La implementación de esta solución resulta más compleja y menos económica ya que requiere crear un sistema de indexación completo. No obstante, el esfuerzo merece la pena ya que te garantiza la mejor experiencia de búsqueda y unos mejores tiempos de respuesta. Las herramientas de búsqueda federada facilitan la implementación de este tipo de soluciones.

3. Búsqueda federada híbrida

El enfoque híbrido combina la fusión en el momento de la solicitud y la fusión en el momento de la indexación. Siempre que sea posible, debe crearse un índice central para cada fuente de datos (como en la fusión en el momento de la indexación). En algunos casos, las fuentes de datos no pueden representarse en un índice central y deben mantenerse de forma separada. Esto hace que a la hora hacer las búsquedas, debas buscar en todos los índices: el índice central y los demás. Los resultados se agregan para crear una lista definitiva (como en la fusión en el momento de la solicitud). La búsqueda federada híbrida ofrece un mejor rendimiento que la fusión en el momento de la solicitud porque el número de índices en los que debe buscar se reduce. No obstante, como hay más de un índice, la búsqueda es más lenta que cuando solo hay uno.

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– Mayor fiabilidad y seguridad 🛡️

La búsqueda federada no solo envía solicitudes de búsqueda a todas las diferentes fuentes de datos, sino que también puede tener en cuenta las credenciales del usuario. Esto permite obtener resultados que no aparecerían en una simple búsqueda web, sin necesidad de registrarse en cada uno de los sistemas de acreditación y realizar la búsqueda.

– Resultados más precisos 💯

En una búsqueda tradicional, los resultados no siempre aparecen priorizados tal como nos gustaría. Es posible que alguna información quede por debajo de la pila, a pesar de resultar más valiosa para quien hace la búsqueda. Con la búsqueda federada, las fuentes pueden ponderarse conforme a la visibilidad que el usuario quiera otorgarles en su búsqueda. De este modo, los resultados ajustados ofrecen una mejor priorización de la información buscada conforme a las necesidades de la persona o de la empresa.

– Respuestas más rápidas ⏰

La adopción del software como servicio (SaaS) ha aumentado significativamente durante la última década y algunos estudios indican que las empresas usan entre 100 y casi 300 aplicaciones, dependiendo de su tamaño. Cada plataforma contiene datos e información importantes para las actividades empresariales. Puede ser tedioso y frustrante pasar gran parte del día yendo de una fuente a otra para consolidar la información o, lo que es aún peor, no poder encontrar la información. Tener todos los resultados de búsqueda compilados en una única solución de búsqueda permite ahorrar mucho tiempo.

– Experiencia del usuario mejorada 💻 💙

La búsqueda federada permite buscar en todo el contenido existente de forma simultánea, de modo que los usuarios pueden encontrar exactamente lo que buscan sin tener que pensar dónde se ubica. Esto mejora la experiencia de usuario y aumenta el compromiso y la fidelidad.

Mindbody, un empresa especializada en el bienestar con sede en California, implementó la búsqueda federada de Inbenta para optimizar el rendimiento de su base de datos Zendesk y, a su vez, incrementar la satisfacción de su comunidad digital. Una semana después de su implementación, el número de visitantes y usuarios había aumentado un 100 %.

Más allá de ser una solución de búsqueda federada, Inbenta es una búsqueda inteligente basada en la IA que utiliza el procesamiento del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural ayuda a los ordenadores a entender claramente qué escriben los usuarios en línea, independiente de que existan errores tipográficos. Este es el motivo por el que Mindbody escogió trabajar con Inbenta. Y parece que estaban en lo cierto ya que un mes más tarde constataron un aumento de las visitas a su comunidad de más del 500 %.

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