Búsquedas de texto completo en anuncios inmobiliarios

Buscadores como Google o Bing son unas herramientas generalistas y multi-usos: no sólo buscan páginas y documentos en Internet, sino que también los indexan y ofrecen a los usuarios una solución muy eficaz de acceso a su información: la búsqueda de texto completo. Esta es un conjunto de técnicas para localizar palabras y cadenas de texto en documentos o bases de datos. En la jerga técnica, los documentos encontrados se denominan en inglés, literalmente, “impactos”.

En contraste con los motores generalistas, la gran mayoría de sitios web inmobiliarios limitan la búsqueda de los usuarios a términos inmobiliarios. Se trata de búsqueda restringida a campos de bases de datos. Los campos son habitualmente localidad, precios y otras palabras clave del mercado inmobiliario:

  • tipo de inmueble: piso, casa o chalet
  • características básicas: habitaciones, m2 y número de baños
  • atributos como parking, garage, piscina
  • etc.

En Lokku nos preguntamos si podemos extender nuestra experiencia en búsqueda restringida a campos a búsquedas de texto libre o completo. Nos pusimos manos a la obra y desarrollamos para Lokku Labs una multitud de sistemas y algoritmos que permitan a nuestros usuarios llevar a cambo búsquedas sobre nuestras bases de datos como:

  • pisos con vistas a la Casa de Campo de Madrid
  • alquiler en agosto de apartamento cerca de la playa en Chiclana

Los resultados del proyecto experimental son muy alentadores. Los usuarios podrán llevar a cabo sus búsquedas de texto libre, como las de los ejemplos mencionados arriba. El reto consiste en “comprender lo que el usuario quiere decir realmente” y encontrar y ordenar cada anuncio según su relevancia. Por ejemplo, “pisos en el Sardinero” probablemente sea una búsqueda de pisos en el Sardinero de Santander pero cabe la posibilidad que también se refiera a una zona en Ceuta, en la otra punta de España. Nuestro reto no acabará ahí porque analizaremos qué búsquedas no producen resultados satisfactorios y adaptaremos nuestros algoritmos.

Ademas de aprender con una nueva tecnología de búsqueda, vamos a experimentar con un diseño extremadamente simple. Estamos en periodo de pruebas y esperamos poner nuestro trabajo a prueba pública próximamente.

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