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검색 품질 향상

검색 품질이란 검색을 수행하는 사용자가 인식하는 순위 및 재현율을 기준으로 측정한 검색결과의 품질입니다.

순위는 항목의 순서를, 재현율은 검색된 관련 항목의 수를 나타냅니다. 항목 (문서라고도 함)은 디지털 콘텐츠의 일부를 검색할 수 있습니다 항목의 유형으로는 Microsoft Office 문서, PDF 파일, 데이터베이스의 행, 고유 URL 등이 있습니다. 항목은 다음으로 구성됩니다.

구조화된 메타데이터
색인 생성이 가능한 콘텐츠
ACL

Cloud Search는 다양한 신호를 사용하여 검색결과(검색어로 찾은 항목)를 가져오고 순위를 매깁니다. 스키마 설정, 항목의 내용과 메타데이터(색인 생성 중), 검색 애플리케이션을 통해 Cloud Search의 신호에 영향을 줄 수 있습니다. 이 문서의 목표는 이러한 신호 영향 요소를 수정하여 검색 품질을 높이는 데 기여하는 것입니다.

권장 설정 및 선택적 설정을 요약한 내용은 권장 및 선택적 검색 품질 설정 요약을 참조하세요.

적합성 점수에 영향 주기

적합성이란 검색결과와 원래 검색어의 관련성을 나타냅니다. 항목의 적합성은 다음 기준에 따라 계산됩니다.

각 검색어의 중요도
적중 횟수(항목의 내용 또는 메타데이터에서 검색어가 등장하는 횟수)
검색어 및 검색어의 변형과 Cloud Search에 색인 생성된 항목의 일치 유형

텍스트 속성의 적합성 점수에 영향을 주려면 RetrievalImportance 정의 설정합니다. 일치율이 높은 숙박 시설 RetrievalImportance을(를) 선택하면 RetrievalImportance 속성이 낮은 속성입니다.

예를 들어 다음과 같은 특성을 갖는 데이터 소스가 있다고 가정해 보겠습니다.

소프트웨어 버그 기록을 저장하는 데 사용되는 데이터 소스입니다.
각 버그에는 이름, 설명, 우선순위가 있습니다.

대부분의 사용자는 버그 이름을 사용하여 이 데이터 소스를 쿼리할 것이므로 스키마에서 이름의 RetrievalImportance을 HIGHEST로 설정합니다.

반대로 대부분의 사용자는 버그에 추가되었으므로 설명의 RetrievalImportance를 DEFAULT로 설정합니다. 다음은 RetrievalImportance 설정을 포함하는 샘플 스키마입니다.

{
  "objectDefinitions": [
    {
      "name": "issues",
      "propertyDefinitions": [
        {
          "name": "summary",
          "textPropertyOptions": {
            "retrievalImportance": {
              "importance": HIGHEST
              }
            }
          },
        {
          "name": "description",
          "textPropertyOptions": {
            "retrievalImportance": {
              "importance": DEFAULT
              }
            }
          },
        {
          "name": "label",
            "isRepeatable": true,
          "textPropertyOptions": {
            "retrievalImportance": {
              "importance": DEFAULT
              }
            }
          },
        {
          "name": "comments",
          "textPropertyOptions": {
            "retrievalImportance": {
              "importance": DEFAULT
              }
            }
          },
        {
          "name": "project",
          "textPropertyOptions": {
            "retrievalImportance": {
              "importance": HIGH
              }
            }
          },
        {
          "name": "duedate",
          "datePropertyOptions": {
          }
        },
        ...
      ]
    }
  ]
}

HTML 문서의 경우 <title> 및 <h1> 등의 태그와 함께 글꼴 크기 및 굵게 같은 서식 설정은 중요성을 나타냅니다. 만약 ContentFormat 드림 TEXT, ItemContent 검색 중요도가 DEFAULT이고 HTML인 경우 검색 중요도가 HTML 속성에 따라 결정됩니다.

품질에 영향 주기

품질은 항목의 정확성과 유용성을 측정한 것입니다. 데이터 소스는 의미가 비슷하면서 품질이 서로 다른 여러 문서를 포함할 수 있습니다. 0에서 사이의 품질 값을 지정할 수 있습니다. SearchQualityMetadata를 사용하여 1개. 이 값이 큰 항목은 값이 작은 항목보다 순위가 상승합니다. Cloud Search에 제공된 정보와 무관하게 특정 항목의 품질에 영향을 주거나 품질을 높이려는 경우에만 이 설정을 사용하세요.

예를 들어 직원의 복지 혜택 문서를 포함하는 데이터 소스가 있다고 가정해 보겠습니다. SearchQualityMetadata을(를) 사용하여 인사부 직원이 작성한 문서보다 인사 담당자가 작성한 문서 있습니다.

다음은 다음에 대한 SearchQualityMetadata 설정을 포함하는 샘플 스키마입니다. 버그 추적 시스템의 문제:

{
  "name": "datasources/.../items/issue1",
  "acl": {
    ...
  },
  "metadata": {
    "title": "Issue 1"
    "objectType": "issues"
  },
  ...
}

{
  "name": "datasources/.../items/issue2",
  "acl": {
    ...
  },
  "metadata": {
    "title": "Issue 2"
    "objectType": "issues"
    "searchQualityMetadata": {
      "quality": 0.5
    }
  },
  ...
}

{
  "name": "datasources/.../items/issue3",
  "acl": {
    ...
  },
  "metadata": {
    "title": "Issue 3"
    "objectType": "issues"
    "searchQualityMetadata": {
      "quality": 1
    }
  },
  ...
}

이 스키마에서는 사용자가 'issue'라는 검색어로 검색할 때 스키마의 Issue 3(quality가 1)에 Issue 2(quality가 0.5) 및 Issue 1(아무것도 지정되지 않은 경우 기본 quality인 0)보다 높은 순위가 부여됩니다.

필드 유형 사용에 영향 주기

Cloud Search를 사용하면 열거형 또는 정수 속성의 값에 따라 순위에 영향을 줄 수 있습니다. 각 정수 또는 열거형 속성에 대해 OrderedRanking 드림 지정할 수 있습니다. 이 설정의 값은 다음과 같습니다.

NO_ORDER(기본값): 속성이 순위에 영향을 주지 않습니다.
ASCENDING: 이 정수 또는 열거형 속성의 값이 큰 항목은 값이 작은 항목보다 순위가 상승합니다.
DESCENDING: 정수 또는 열거형 속성의 값이 작은 항목은 값이 큰 항목보다 순위가 상승합니다.

예를 들어 버그 추적 시스템에서 각 버그의 열거형 속성에 버그의 우선순위를 HIGH(1), MEDIUM(2), LOW(3) 중 하나로 저장한다고 가정해 보겠습니다. 이 시나리오에서 OrderedRanking를 DESCENDING로 설정하면 우선순위가 LOW인 버그와 비교해 우선순위가 HIGH인 버그로 순위가 상승했습니다. 다음은 OrderedRanking 버그 추적 시스템:

{
  "objectDefinitions": [
    {
      "name": "issues",
      "options": {
        "freshnessOptions": {
          "freshnessProperty": "duedate",
        }
      },
      "propertyDefinitions": [
        {
          "name": "summary",
          "textPropertyOptions": {
            "retrievalImportance": {
              "importance": HIGHEST
            }
          }
        },
        {
          "name": "duedate",
          "datePropertyOptions": {
          }
        },
        {
          "name": "priority",
          "enumPropertyOptions": {
            "possibleValues": [
              {
                "stringValue": "HIGH",
                "integerValue": 1
              },
              {
                "stringValue": "MEDIUM",
                "integerValue": 2
              },
              {
                "stringValue": "LOW",
                "integerValue": 3
              }
            ],
            "orderedRanking": DESCENDING,
          }
        },

        ...
      ]
    }
  ]
}

버그 추적 시스템은 votes라는 정수 속성을 사용하여 다음을 수행할 수도 있습니다. 버그의 상대적 중요성에 대한 사용자 의견을 수집합니다. 다음을 사용할 수 있습니다. votes 속성을 사용하여 버그도 있습니다. 이 경우 OrderedRanking 드림 votes 속성의 경우 ASCENDING로 설정하여 투표수가 가장 많은 문제가 순위가 상승할 수 있습니다. 다음은 OrderedRanking를 포함하는 샘플 스키마입니다. 버그 추적 시스템의 문제에 대한 설정:

{
  "objectDefinitions": [
    {
      "name": "issues",
      "propertyDefinitions": [
        {
          "name": "summary",
          "textPropertyOptions": {
            "retrievalImportance": {
              "importance": HIGHEST
            }
          }
        },
        {
          "name": "description",
          "textPropertyOptions": {
            "retrievalImportance": {
              "importance": DEFAULT
            }
          }
        },
        {
          "name": "votes",
          "integerPropertyOptions": {
            "orderedRanking": ASCENDING,
            "minimumValue": 0,
            "maximumValue": 1000,
          }
        },

        ...
      ]
    }
  ]
}

검색어 확장을 통해 순위에 영향 주기

검색어 확장이란 결과의 품질을 높이기 위해 동의어와 맞춤법을 사용하여 검색어의 범위를 넓히는 것입니다.

동의어를 사용하여 검색결과에 영향 주기

Cloud Search는 공개 웹 콘텐츠에서 추론한 동의어를 활용하여 검색어의 범위를 넓힙니다. 커스텀 동의어를 정의하여 조직별 용어, 예를 들어 특정 조직에서 사용하는 약어 또는 업계 고유 용어를 표현할 수도 있습니다.

커스텀 동의어를 데이터 소스 내에 정의하거나 별도의 데이터 소스로 정의할 수 있습니다. 기본적으로 동의어는 모든 검색의 모든 데이터 소스에 적용됩니다. 애플리케이션을 실행할 수 있습니다 그러나 데이터 소스별로 동의어를 그룹화할 수 있으며 검색 애플리케이션입니다. 다음을 포함하여 커스텀 동의어 정의에 대한 자세한 내용은 그룹화 방법에 대한 자세한 내용은 동의어를 정의합니다.

맞춤법을 사용하여 검색결과에 영향 주기

Cloud Search는 공개 Google 검색 데이터를 사용하여 구축된 모델을 기반으로 맞춤법을 추천합니다. Cloud Search가 컨텍스트에서 맞춤법 오류를 감지하는 경우 쿼리를 실행하면 SpellResult 추천된 맞춤법을 사용자에게 표시하여 제안할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 검색어를 'employe'로 잘못 입력했다면 'employee를 입력하셨나요?'라는 제안을 표시할 수 있습니다.

또한 Cloud Search는 맞춤법 교정을 동의어로 사용하여 맞춤법 실수 때문에 놓칠 수 있었던 문서를 검색합니다.

검색 애플리케이션 설정을 통해 순위에 영향 주기

Google Cloud Search 소개의 설명과 같이, 검색 애플리케이션이란 검색 인터페이스와 연결되어 검색에 대한 컨텍스트 정보를 제공하는 설정의 그룹입니다. 다음 구성을 사용하여 검색 애플리케이션을 통해 순위에 영향을 줄 수 있습니다.

스코어링 구성
소스 구성

다음 두 섹션에서는 이러한 구성을 사용하여 순위에 영향을 주는 방법을 설명합니다.

스코어링 구성 조정

각 검색 애플리케이션에 순위 결정 시 몇 가지 신호를 적용하는 방식을 제어하는 데 사용되는 ScoringConfig를 지정할 수 있습니다. 현재 최신성 및 맞춤설정을 사용 중지할 수 있습니다.

최신성을 사용 중지하면 데이터 소스의 스키마에 지정된 최신성 옵션에 관계없이 검색 애플리케이션에 나열된 모든 데이터 소스에서 사용 중지됩니다. 마찬가지로 맞춤설정이 사용 중지되어 있으면 owner 권한이 필요합니다. 순위 상승과 상호작용 상승은 순위에 영향을 주지 않습니다.

이 설정을 구성하는 방법에 대한 단계별 안내는 다음을 참조하세요. Cloud Search의 검색 환경을 맞춤설정합니다.

소스 구성 조정

소스 구성을 사용하면 검색 애플리케이션의 데이터 소스 수준 설정을 지정할 수 있습니다. 다음과 같은 설정이 지원됩니다.

소스 중요도
크라우딩

소스 중요도 설정

소스 중요도는 검색 애플리케이션 내에서 특정 데이터 소스의 상대적 중요도를 나타냅니다. 이 설정은 SourceImportance 필드에서 지정할 수 있습니다. 내부 SourceScoringConfig 소스 중요도가 HIGH인 데이터 소스의 항목은 순위가 상승합니다. 소스가 DEFAULT 또는 LOW인 데이터 소스의 항목 대비 중요도가 높습니다. 사용자가 특정 데이터 소스의 결과를 선호할 것으로 예상되는 경우 이 설정을 사용하여 순위에 영향을 줄 수 있습니다.

예를 들어 제품 지원 포털에 외부 및 내부 문제해결 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 시나리오에서는 검색 애플리케이션이 내부 데이터 소스의 결과를 우선시하도록 구성할 수 있습니다.

이 설정을 구성하는 방법에 대한 단계별 안내는 다음을 참조하세요. Cloud Search의 검색 환경을 맞춤설정합니다.

크라우딩 설정

크라우딩이란 검색 애플리케이션의 데이터 소스에서 반환될 수 있는 결과의 최대 개수입니다. 이 값 numResults 필드를 사용하여 제어할 수 있습니다. SourceCrowdingConfig 기본값은 3이며, 이 경우 데이터 소스 중 하나에서 결과 3개를 표시했으면 Cloud Search가 다른 데이터 소스의 결과를 보여주기 시작합니다. 모든 데이터 소스가 크라우딩 한도에 도달했거나 다른 데이터 소스에 더 이상 결과가 없는 경우에만 첫 번째 데이터 소스의 항목이 다시 고려됩니다.

이 설정은 검색 결과의 다양성을 보장하고 데이터 소스 중 하나가 검색결과 페이지를 독점하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.

이 설정을 구성하는 방법에 대한 단계별 안내는 다음을 참조하세요. Cloud Search의 검색 환경을 맞춤설정합니다.

맞춤설정을 통해 순위에 영향 주기

맞춤설정이란 결과에 액세스하는 사용자 개인별로 맞춤화된 검색결과를 보여주는 것입니다. 다음과 같은 기준에 따라 항목에 우선순위를 부여하여 순위에 영향을 줄 수 있습니다.

항목 소유권
항목 상호작용
사용자 클릭수
항목 언어

다음 세 섹션에서는 이러한 기준에 따라 검색 품질에 영향을 주는 방법을 설명합니다.

항목 소유권에 따라 순위에 영향 주기

항목 소유권이란 검색을 수행하는 사용자가 소유한 항목의 순위를 높이는 것을 말합니다. 각 항목에는 ItemAcl 드림 owners 필드로 대체되어야 합니다. 검색을 수행하는 사용자가 항목 소유자이면 기본적으로 해당 항목의 순위가 상승합니다. 검색 애플리케이션에서 맞춤설정을 해제할 수 있습니다.

항목 상호작용에 따라 순위에 영향 주기

항목 상호작용이란 검색 사용자가 조회, 댓글 작성, 수정 등의 상호작용을 수행했던 항목의 순위를 높이는 것을 말합니다.

Google Workspace의 항목 상호작용 신호가 자동으로 수집됨 Google Drive, Gmail과 같이 Google Drive, Gmail과 같이 다른 제품에서는 항목 수준에서 상호작용 데이터를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 상호작용 유형(조회, 수정), 상호작용의 타임스탬프, 주체(항목과 상호작용한 사용자) 등의 데이터가 가능합니다. 최근에 상호작용한 항목일수록 순위가 더 상승합니다.

사용자 클릭에 따라 순위 높이기

Cloud Search는 현재 검색 결과에 대한 클릭수를 수집하여 다음을 위해 사용합니다. 이전에 클릭한 항목을 끌어올려 향후 검색에 대한 순위를 높일 수 있습니다. 생성할 수 있습니다.

검색어 해석을 통해 순위에 영향 주기

Cloud Search의 검색어 해석은 사용자의 검색어에 있는 연산자와 필터를 자동으로 해석하여 이러한 요소를 구조화된 연산자 기반 검색어로 변환하는 기능입니다. 검색어 해석에서는 스키마에 정의된 연산자와 색인 생성된 문서를 함께 사용하여 사용자 검색어의 의미를 추론합니다. 사용자는 이 기능을 통해 최소한의 키워드로 검색하면서 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 검색어 해석 최적화를 위해 스키마를 구조화합니다.

항목 언어에 따라 순위에 영향 주기

언어란 검색어의 언어와 일치하지 않는 항목의 순위를 내리는 것을 말합니다. 다음 요소는 언어에 따른 아이템 개:

쿼리 언어입니다. 검색어에서 자동으로 감지된 언어 languageCode RequestOptions

맞춤 검색 인터페이스를 빌드하는 경우 languageCode를 다음과 같이 설정해야 합니다. 사용자의 인터페이스 언어 또는 언어 환경설정 (예: (웹브라우저 또는 검색 인터페이스 페이지)에 액세스할 수 있습니다. 자동으로 감지된 쿼리 언어가 languageCode보다 우선하므로 검색 품질은 다른 언어로 검색어를 입력하면 해킹당할 수 있으며 인터페이스에 추가되었습니다.
항목 언어입니다. 색인 생성 시 ItemMetadata에 설정된 contentLanguage 또는 Cloud Search에서 자동으로 감지한 콘텐츠 언어일 수 있습니다.

색인 생성 시 문서의 contentLanguage가 비어 있고 ItemContent가 채워지면 Cloud Search에서 언어를 감지하려고 시도합니다. ItemContent에서 사용되고, 내부적으로 저장합니다. 자동으로 감지된 언어는 contentLanguage 필드에 추가되지 않습니다.

검색어와 항목의 언어가 일치하면 언어에 따른 순위 하락이 적용되지 않습니다. 이러한 설정이 일치하지 않으면 항목의 순위가 내려갑니다. 언어 순위 내리기는 해당되지 않음 contentLanguage이(가) 비어 있고 Cloud Search를 할 수 없는 문서에 적용됨 자동으로 언어를 감지합니다. 따라서 문서의 순위는 Cloud Search에서 언어를 감지하지 못하는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다.

항목 컨텍스트에 따라 순위 높이기

컨텍스트와 더 관련성 높은 항목의 순위를 높일 수 있습니다. 검색어를 빠르게 찾을 수 있습니다. 컨텍스트 (contextAttributes) 은 색인 생성 중에 지정할 수 있는 명명된 속성 집합이며 검색 요청을 사용하여 특정 검색어에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

예를 들어 직원 복지 문서와 같은 항목이 Location 및 Department의 맥락에서 관련됨(예: 도시) (San Francisco), 주 (California), 국가 (USA), Department (Engineering) 이 경우 다음을 사용하여 항목의 색인을 생성할 수 있습니다. 명명된 속성:

{
  ...
  "metadata": {
    "contextAttributes": [
      {
        name: "Location"
        values: [
          "San Francisco",
          "California",
          "USA"
        ],
      },
      {
        name: "Department"
        values: [
          "Engineering"
        ],
      }
    ],
  },
  ...
}

사용자가 '혜택'이라는 검색어를 입력할 때 입력했다면 검색어에 사용자의 위치 정보와 부서가 포함될 수 있음 합니다. 예를 들어 다음은 위치와 부서가 포함된 검색 요청입니다. 시카고의 엔지니어를 위한 정보:

{
  ...
  "contextAttributes": [
    {
      name: "Location"
      values: [
        "Chicago",
        "Illinois",
        "USA"
      ],
    },
    {
      name: "Department"
      values: [
        "Engineering"
      ],
    }
  ],
  ...
}

색인이 생성된 항목과 검색 요청에는 모두 "부서=엔지니어링" 'Location=USA'로 설정합니다. 색인이 생성된 항목 (직원 혜택 문서)가 검색 결과 상단에 표시됩니다.

인도의 엔지니어인 다른 사용자가 '혜택' 검색 인터페이스로 이동합니다. 다음은 위치 및 부서 정보:

{
  ...
  "contextAttributes": [
    {
      name: "Location"
      values: [
        "Bengaluru",
        "Karnataka",
        "India"
      ],
    },
    {
      name: "Department"
      values: [
        "Engineering"
      ],
    }
  ],
  ...
}

색인이 생성된 항목과 검색 요청 모두 속성을 색인이 생성된 항목은 20%가 더 높음 (2019년의 첫 번째 검색어 대비 '혜택' 미국 시카고 일리노이에 있는 엔지니어가 입력)

다음은 순위를 높이는 데 사용할 수 있는 몇 가지 컨텍스트 예입니다.

위치: 건물, 도시, 국가 또는 지역과 같은 특정 위치에 있는 사용자와 더 관련성이 높은 항목을 표시할 수 있습니다.
직무: 기술 작성자 또는 엔지니어와 같은 특정 직무의 사용자와 더 관련성이 높은 항목이 있을 수 있습니다.
부서: 영업, 마케팅 등 특정 부서와 관련성이 높은 항목일 수 있습니다.
직무 수준: 항목은 이사 또는 CEO와 같은 특정 직무 수준과 더 관련성이 높을 수 있습니다.
직원 유형: 시간제 직원, 정규직 직원과 같은 특정 유형의 직원과 관련성이 더 높은 항목이 있을 수 있습니다.
재직 기간: 항목이 신입 사원처럼 직원의 근속 연수와 더 관련이 있을 수 있습니다.

상품 인기도를 통해 순위에 영향 주기

인기 항목의 순위를 높이는 Cloud Search 즉, 최근 검색어에서 클릭이 발생한 상품의 실적을 높입니다.

클릭 부스트를 통해 순위에 영향 주기

Cloud Search는 현재 검색 결과에서 발생한 클릭수를 수집하고 이를 사용하여 특정 검색어에 대한 인기 항목의 순위를 높여 향후 검색 순위를 높입니다.

권장 및 선택적 검색 품질 설정 요약

다음 표에는 모든 권장 및 선택적 검색 품질이 나와 있습니다. 설정을 변경할 수 있습니다. 권장 설정은 Cloud Search의 순위 모델을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

설정	위치	권장/선택사항	세부정보
스키마 설정
`ItemContent` 필드	`ItemContent`	추천	스키마를 만들거나 업데이트할 때 항목의 구조화되지 않은 콘텐츠를 입력합니다. 이 필드는 스니펫을 생성하는 데 사용됩니다.
`RetrievalImportance` 필드	`RetrievalImportance`	추천	스키마를 만들거나 업데이트할 때 명백하게 중요도나 적합성이 높은 텍스트 속성에 설정합니다.
`FreshnessOptions`	`FreshnessOptions`	선택사항	스키마를 만들거나 업데이트할 때 데이터가 잘못되었거나 누락되어도 항목의 순위가 내려가지 않도록 설정합니다.
색인 생성 설정
`createTime`/`updateTime`	`ItemMetadata`	추천	항목 색인 생성 중에 입력합니다.
`contentLanguage`	`ItemMetadata`	추천	항목 색인 생성 중에 입력합니다. 이 항목이 없으면 Cloud Search는 `ItemContent`에서 사용된 언어를 감지하려고 시도합니다.
`owners` 필드	`ItemAcl()`	추천	항목 색인 생성 중에 입력합니다.
커스텀 동의어	`_dictionaryEntry` 스키마	추천	색인 생성 중에 데이터 소스 수준에서 정의하거나 별도의 데이터 소스로 정의합니다.
`quality` 필드	`SearchQualityMetadata`	선택사항	의미가 비슷한 다른 항목보다 기본 품질을 높이려는 경우 색인 생성 중에 품질을 설정합니다. 데이터 소스의 모든 항목에 이 필드를 설정하면 효과가 무효화됩니다.
항목 수준 상호작용 데이터	`interaction`	선택사항	데이터 소스가 사용자의 상호작용을 기록하고 액세스를 제공하는 경우, 색인 생성 중에 상호작용을 입력합니다.
정수/열거형 속성	`OrderedRanking`	선택사항	항목의 순서가 중요하다면 색인 생성 중에 정수 및 열거형 속성의 정렬 순위를 지정합니다.
검색 애플리케이션 설정
`Personalization=false`	`ScoringConfig` 또는 CloudSearch 관리 UI 사용	추천	검색 애플리케이션을 만들거나 업데이트할 때 '맞춤설정을 통해 순위에 영향 주기'의 설명에 따라 정확한 소유자 정보를 제공합니다.
`SourceImportance` 필드	`SourceCrowdingConfig`	선택사항	특정 데이터 소스의 결과에 가중치를 주려면 이 필드를 설정합니다.
`numResults` 필드	`SourceCrowdingConfig`	선택사항	결과의 다양성을 제어하려면 이 필드를 설정합니다.

다음 단계

다음과 같은 몇 가지 단계를 진행할 수 있습니다.

검색어 해석 최적화를 위해 스키마를 구조화합니다.
정의할 _dictionaryEntry 스키마 회사에서 흔히 사용하는 용어의 동의어를 선택하세요. _dictionaryEntry 드림 자세한 내용은 동의어 정의.

검색 품질 향상

적합성 점수에 영향 주기

최신성에 영향 주기

품질에 영향 주기

필드 유형 사용에 영향 주기

검색어 확장을 통해 순위에 영향 주기

동의어를 사용하여 검색결과에 영향 주기

맞춤법을 사용하여 검색결과에 영향 주기

검색 애플리케이션 설정을 통해 순위에 영향 주기

스코어링 구성 조정

소스 구성 조정

소스 중요도 설정

크라우딩 설정

맞춤설정을 통해 순위에 영향 주기

항목 소유권에 따라 순위에 영향 주기

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