เมื่อ Google เปิดตัว Knowledge Graph บนหน้าเพจผลลัพธ์ของเสิร์ชเอนจิน (SERPs) ในปี 2012 สแนปพอร์ตที่มีให้ (ข้อมูลสั้นที่เกี่ยวข้องที่อยู่ด้านบนสุดของหน้า) กลายเป็นข้อมูลที่ทุกคนต้องการสำหรับผู้ที่ต้องการคำตอบอย่างรวดเร็ว ขึ้นอยู่กับการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์เช่น Wikipedia, Google สามารถใช้ข้อมูลที่จัดทำโดยผู้อื่นเพื่อคงอยู่ในระบบนิเวศของตน—ซึ่งเป็นผลดีต่อกระแสรายได้จากการโฆษณา แต่สิ่งที่เกิดขึ้นอีกอย่างคือ: การเข้าชม Wikipedia ลดลง ในขณะที่นักสถิติคนใดก็มีสิทธิ์ที่จะเตือนเราว่า ความสัมพันธ์ไม่ได้หมายความว่าหรือบ่งชี้ถึงสาเหตุ แต่เรายังสามารถดูพฤติกรรมของเราเองเพื่อให้เห็นว่าเกิดอะไรขึ้น หากสิ่งที่คุณต้องการรู้คือ ใครชนะรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ในปีนี้ และคำตอบคือที่ด้านบนสุดของหน้า ก็ไม่มีความจำเป็นต้องค้นหาผ่านผลลัพธ์ 105 ล้าน รายการอื่นๆ

เรารู้สัญชาตญาณนี้ แต่เมื่อพูดถึงพอร์ทัลความรู้ของเรา เรามักจะตั้งขึ้นเพื่อทำหน้าที่เป็นคลังข้อมูล ไม่ใช่เป็นวิธีการที่ทำให้การเข้าถึงข้อมูลที่เราต้องการง่ายขึ้น นั่นคือเหตุผลที่ว่า — และอาจจะยากที่จะได้ยิน — เราจำเป็นต้องคิดทบทวนวิธีการทั้งหมดของเราใหม่

หากพอร์ทัลความรู้ของบริษัทของคุณเหมือนส่วนใหญ่ เมื่อคุณมีคำถาม คุณต้องรู้ a) สิ่งที่คุณกำลังค้นหาโดยตรงหรือ b) คุณต้องค้นหาผ่านคำหลายร้อย (หรือพัน!) คำในคำถามที่พบบ่อยหลายหน้าหรือ PDF เพื่อหาคำตอบที่ซ่อนอยู่ในนั้น

Control-F ได้รับบทบาทสำคัญในการทำให้การตั้งค่านี้ทำงานได้ แต่ทำไมคุณต้องใช้สิ่งที่เป็นการแก้ไขที่มีประสิทธิภาพเพียงเพื่อจะได้รับคำตอบที่ง่ายอยู่? ไม่เพียงแต่จะเป็นการเพิ่มภาระให้กับพนักงานในการค้นหาความรู้ (ซึ่งอาจใช้เวลาไม่น้อย) มันหมายความว่าจะต้องอัปโหลด PDF, วิดีโอหรือ FAQ ใหม่ทั้งหมดทุกครั้งที่ความรู้นั้นเปลี่ยนแปลง นั่นคือการเสียเวลา — และงบประมาณ

ทางออกที่ดีกว่าคือคิดทบทวนโครงสร้างความรู้ทั้งหมดของคุณและหันไปสู่การทำความรู้แบบสั้นที่สามารถบริโภคได้ง่าย (และอัปเดตได้) และแยกออกเป็นชิ้นๆ ของความรู้

ค้นหาและกู้คืน

“มองสิ มันก็ไม่เลวร้ายขนาดนั้น” ตอนนี้คุณอาจกำลังบอกว่า “มันทำงานได้!” งั้นเรามาพูดคุยเกี่ยวกับเรื่องนี้กันเถอะ นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่เราพูดคุยเกี่ยวกับเรื่องนี้ในบล็อก Guru เกือบสามปีที่แล้ว เราได้ชี้ให้เห็นว่า:

พนักงานขายใช้เวลากับ หนึ่งในสามของวัน ในการค้นหาข้อมูลที่จำเป็นในการทำงานของพวกเขา ข้อมูลถูกต้องในทันทีและโซลูชันปัจจุบัน ไม่ได้สร้างขึ้นเพื่อโลกที่ต้องการข้อมูลในทันที เอกสารและวิกิทำให้คุณต้องใช้ Control+F เพื่อค้นหาคำและจากนั้นปล่อยให้คุณชิ้นข้อมูลการตอบกลับมารวมกัน

หากคุณกำลังสนทนากับลูกค้าและต้องตอบคำถาม คุณไม่มีเวลาที่จะผ่านกระบวนการที่ยาวนานและไม่มีประสิทธิภาพในปัจจุบันเพื่อหาคำตอบ การค้นหาเอกสารที่จะมีคำตอบที่ถูกต้อง เปิดเอกสารนั้น ค้นหาคำหลัก และหลังจากทั้งหมดนี้แทนที่คำตอบของคุณที่จะปรากฎ คุณกลับเห็นว่าคำที่คุณพิมพ์ปรากฎสิบห้าครั้ง เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้อง คุณต้องคลิกผ่านทุกตัวเลือก ในขณะที่ลูกค้าของคุณกำลังรอคำตอบอยู่

แต่สิ่งนี้ยิ่งมากกว่าการเสียเวลาอันมีค่า เนื้อหาที่ยาวกว่ามีความยากในการค้นหามากกว่าเนื้อหาสั้นๆ มาพูดถึงเรื่องนี้นอกเหนือจากการจัดการความรู้กันเถอะ แล้วไปในโลกที่เราทุกคนสามารถเข้าใจได้: วิธีที่เรามีส่วนร่วมกับเนื้อหาสำหรับวัตถุประสงค์ความบันเทิง

นี่คือคำถามที่คุณอาจรู้หรืออาจไม่รู้คำตอบ: ปีไหนที่ The Simpsons เปิดตัว? คุณดึง Wikipedia ขึ้นมา ใส่ “The Simpsons” และได้หน้านี้ที่มีมากกว่า 17,000 คำ คุณอิงอิงกับ Control-F เก่าของคุณและค้นหาคำว่า “premiere” และเกิดเหตุการณ์นี้ขึ้น

รอเดี๋ยว อะไร? ปรากฎว่าคุณต้องค้นหา “release”

ไม่เพียงแต่คุณต้องรู้ว่าเพจนี้ (ซึ่งได้รับการจัดระเบียบอย่างดี เราควรจะชี้ให้เห็น) ถูกตั้งขึ้นอย่างไร คุณต้องรู้คำศัพท์ที่ผู้เขียนใช้เพื่อบ่งบอกวันที่เริ่มต้นได้อย่างแน่นอน ในขณะเดียวกัน หากคุณไปที่ Google และพิมพ์แค่คำว่า “Simpsons premiere” คุณจะได้ผลลัพธ์แบบนี้ด้วย

ค้นหาคำว่า “Simpsons release” และคุณจะได้ข้อมูลเดียวกัน แม้จะนำเสนอในลักษณะที่แตกต่างกัน

ไม่ว่าจะเป็นทางไหน ผลลัพธ์ก็มีประโยชน์ รวดเร็ว และที่สำคัญที่สุดคือค้นหาได้ง่ายไม่ว่า คุณจะใช้การใช้คำอย่างไร คุณไม่เคยต้องใช้ Control-F เลย

ฉันยังไม่พบสิ่งที่ฉันกำลังค้นหา

ตอนนี้ให้เราย้ายการสนทนานี้กลับไปยังการจัดการความรู้ PDF สามหน้า ขนาด 10 พ้อย และ FAQ 48 รายการที่จัดวางอย่างแน่นหนานั้นเยี่ยมมาก — ในการประหยัดค่าใช้จ่ายในการพิมพ์ พวกเขาไม่ดีในการมุ่งเน้นว่า พนักงานของคุณจำเป็นต้องรู้มากแค่ไหน ไม่ว่าจะพูดถึงข้อมูลผลประโยชน์ในช่วงการฝึกอบรม การให้เอกสารผลิตภัณฑ์ ในระหว่างการเปิดตัว หรือแม้แต่พยายามหาหน้าใบเดียวที่เหมาะสมเพื่อแจกจ่าย

อย่างน่าสนใจ เมื่อเราดิจิทัลมากขึ้นมาก ทุกครั้งที่เราต้องการการช่วยเหลือในการเดินทางไปยังสิ่งที่เราต้องการค้นหา หนังสือเรียนที่หลายคนเกลียดในวัยเยาว์ของคุณ? ดัชนีคือส่วนที่คุณใช้เวลากับมันมากที่สุด ท้ายที่สุดมันบอกคุณว่าควรไปหาสิ่งที่คุณต้องการที่ไหน — และคุณต้องไม่ให้ความสนใจสิ่งที่คุณไม่ต้องการ — และมักจะมีการแบ่งบริบทด้วย (เช่น การลงจอดบนดวงจันทร์ การตอบสนองของสหภาพโซเวียต)

ตอนนี้? เรากำลังทำให้ตัวเองทำงานที่คอมพิวเตอร์และ AI สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น หากเราเพียงให้โอกาสพวกมัน การจัดเก็บความรู้ของคุณให้อยู่ในชิ้นขนาดเล็กหมายความว่าการค้นหาข้อมูลตามบริบทสามารถเกิดขึ้นได้รวดเร็วมาก หลายบริษัทพูดคุยเกี่ยวกับความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ในการค้นหาในองค์กร — แต่โซลูชันเหล่านั้นล้วนใช้ไม่ได้หากสิ่งที่พวกเขาทำได้คือเรียกเอกสาร 30 หน้า ที่พนักงานต้องค้นหาต่อไป

หากเอกสารไม่ได้มีจุดประสงค์จะพิมพ์ จะไม่มีเหตุผลใดๆ ที่จะไม่จัดระเบียบออกเป็นชิ้นส่วนแยกเพื่อให้ประสบการณ์การอ้างอิงความรู้ดีขึ้น มิฉะนั้น ในฐานะบริษัท คุณอาจจะจ่ายเงินให้พนักงานทำงานที่ใช้แรงงานในการค้นหาคำว่า "security" ที่เน้นไว้ในเอกสารผลิตภัณฑ์ถึง 50 ตัว — และพวกเขายังอาจจะไม่พบสิ่งที่กำลังมองหา เพราะพวกเขาไม่สามารถใส่บริบทเพิ่มเติมในการค้นหา Control-F ได้

แนวทางนี้ไม่เพียงแต่เป็นประโยชน์ต่อผู้ที่เพิ่มและบำรุงรักษาความรู้; แต่ยังเป็นความช่วยเหลือที่สำคัญต่อทีมทำรายได้ของคุณเช่นกัน เมื่อพนักงานขายพยายามปิดดีล คุณจะอยากให้เธอเข้าถึงข้อมูลเฉพาะได้ทันทีหรือ... ใช้คำสั่งค้นหาในเอกสารความพร้อมขาย 45 รายการ? หากตัวแทนสนับสนุนลูกค้าของคุณอยู่ปลายสายของโทรศัพท์ที่โกรธเกรี้ยว คุณต้องการให้เขาสแกน FAQ อย่างร้อนรนเพื่อหาคำตอบ หรือให้เขาสามารถดึงส่วนที่เกี่ยวข้องได้เท่านั้น?

การสร้างรากฐานความรู้ที่ยั่งยืน

เราได้เห็นการทำงานของการ์ดความรู้แบบบิตขนาดพอดี มันคือเหตุผลว่าทำไมเรารู้ว่ามันสามารถทำงานได้กับคุณ ไม่เพียงแต่ทำให้การค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการทำได้เร็วและง่ายขึ้น แต่ยังหมายความว่าการบำรุงรักษาความรู้เป็น เรื่องง่ายมาก เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับประโยชน์ของการนำระบบ การจัดการความรู้ของบริษัท.

ด้วยการใช้แนวทางสั้นๆ สถาปัตยกรรมฐานความรู้ คุณจะหลุดพ้นจากการต้องอัปโหลดเอกสารใหม่ทั้งหมดอย่างต่อเนื่อง การอัปเดตประโยคเดียวในเอกสาร 20 หน้า หมายความว่าคุณต้องอัปโหลดเอกสารทั้งหมดใหม่อีกครั้งและทำให้แน่ใจว่าทุกคนทราบถึงการเปลี่ยนแปลง เนื่องจากมันถูกซ่อนอยู่ในจุด bullet ที่เก้าบนหน้า 12

ในทางกลับกัน การอัปเดตประโยคเดียวในชิ้นความรู้ขนาดสี่ประโยคสามารถเกิดขึ้นได้ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที แนวทางนี้ยังทำให้ตรวจสอบข้อมูลบิตขนาดเล็กเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องง่ายกว่าการตรวจสอบเอกสารยาวๆ เพราะแต่ละชิ้นของความรู้สามารถตรวจสอบได้ว่าเป็นความจริง — และการตรวจสอบคือ หัวใจหลัก ของการสร้างเครือข่ายความรู้ที่ทุกคนสามารถไว้วางใจได้

แน่นอนว่า เรารู้ว่าการพูดอย่างประชดประชัน นี่คือคำพูดที่มากมายเพื่ออธิบายว่าทำไมเนื้อหาสั้นจึงเป็นวิธีการที่ดีกว่าในสถาปัตยกรรมความรู้ ดังนั้นนี่คือ tl;dr: เนื้อหาขนาดพอดีง่ายต่อการเพิ่มง่ายต่อการอัปเดตง่ายต่อการตรวจสอบและง่ายต่อการค้นหา คิดมันเหมือนการ์ดคำศัพท์กับพจนานุกรม: หนึ่งมี ทุกอย่าง แต่จะไม่ช่วยให้คุณเตรียมตัวสำหรับการสอบในสัปดาห์หน้า ขณะที่อีกอันคือสิ่งที่คุณต้องการเพื่อผ่านการสอบ สามารถเพิ่มเติมให้คุณไประหว่างกลางของการสอบ ในขณะที่มีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะจัดระเบียบใหม่ในล้านวิธี คุณจะเลือกอันไหน?