Recherche et facettes du centre d'aide Zendesk : un guide complet pour 2026

Lorsque les clients arrivent sur votre centre d'aide, ils sont généralement déjà frustrés. Ils ont un problème, ils veulent une réponse, et chaque seconde qu'ils passent à fouiller dans les articles met leur patience à l'épreuve. C'est là que la recherche entre en jeu. Ce n'est pas seulement une fonctionnalité agréable à avoir. C'est la différence entre une résolution rapide en libre-service et un autre ticket de support qui encombre votre file d'attente.

Ce guide décompose tout ce que vous devez savoir sur la recherche et les facettes du centre d'aide Zendesk. Nous aborderons les méthodes de recherche natives disponibles dans Zendesk Guide, comment utiliser la syntaxe de recherche avancée, ce que les analyses vous disent, et quand il est logique de regarder au-delà des capacités intégrées de Zendesk. Nous verrons également comment les coéquipiers d'IA comme eesel AI peuvent s'appuyer sur le contenu de votre centre d'aide pour fournir des réponses directement, et pas seulement des liens vers des articles.

Qu'est-ce que la recherche dans le centre d'aide Zendesk ?

Zendesk Guide est la composante base de connaissances de la suite Zendesk. À la base, il s'agit d'un référentiel consultable d'articles d'aide auxquels vos clients (et agents) peuvent accéder. La fonctionnalité de recherche est ce qui rend cette base de connaissances utilisable à grande échelle. Sans une recherche efficace, même les articles les mieux écrits ne sont pas lus.

Le lien entre la recherche et la réduction des tickets est simple. Lorsque les clients trouvent des réponses par eux-mêmes, ils ne soumettent pas de tickets. Zendesk offre plusieurs méthodes de recherche pour correspondre à différents cas d'utilisation, des suggestions instantanées pendant que les utilisateurs tapent aux recherches avancées approfondies pour les utilisateurs expérimentés.

Voici la version courte : Zendesk fournit quatre méthodes de recherche distinctes, chacune conçue pour un scénario spécifique. Comprendre quand chacune s'active vous aide à optimiser votre stratégie de contenu et à définir des attentes réalistes quant à ce que la recherche peut accomplir.

Méthodes de recherche natives dans Zendesk

Recherche instantanée

La recherche instantanée se déclenche dès que quelqu'un commence à taper dans la zone de recherche de votre centre d'aide. Elle utilise la correspondance de mots partiels avec les titres des articles uniquement. Donc, si un client tape « remboursement », il verra les articles avec « remboursement », « remboursements » ou « rembourser » dans le titre.

L'avantage est la vitesse. Les résultats apparaissent immédiatement, souvent avant que l'utilisateur ait fini sa pensée. L'inconvénient est la portée. La recherche instantanée ne regarde pas le corps du texte de l'article, les étiquettes ou les messages de la communauté. Si vos titres d'articles ne sont pas optimisés pour les mots-clés, les clients pourraient manquer du contenu pertinent.

Recherche native du centre d'aide

Une fois qu'un utilisateur appuie sur Entrée, la recherche native prend le relais. Il s'agit d'une recherche de mots entiers qui analyse les titres des articles, le corps du texte et les étiquettes. Les résultats apparaissent sur une page de résultats de recherche dédiée avec les nombres de votes et de commentaires affichés à côté de chaque résultat.

Les utilisateurs peuvent filtrer les résultats par type de contenu (articles de la base de connaissances vs. messages de la communauté), puis par catégorie ou sujet. C'est là que les facettes commencent à avoir de l'importance. Elles permettent aux utilisateurs de réduire les ensembles de résultats larges sans recommencer.

Recherche de suggestions d'articles

Cette méthode s'active lorsqu'un utilisateur final commence à soumettre une demande de support. Pendant qu'il tape dans le champ Objet, Zendesk suggère des articles pertinents en fonction du titre, du contenu et des balises. Les suggestions utilisent un score de pertinence pour classer les résultats.

L'objectif ici est la réduction des tickets. Si un utilisateur clique sur un article suggéré et trouve sa réponse, le ticket n'est jamais créé. C'est l'une des optimisations les plus rentables que vous puissiez faire. Améliorer les titres des articles et s'assurer que vos principaux problèmes ont une couverture complète réduit directement le volume de tickets.

Connaissance dans le panneau de contexte

Pour les agents, le panneau de contexte dans les tickets comprend une section Connaissance. Les robots Zendesk suggèrent automatiquement des articles pertinents en fonction du contenu du ticket. Les agents peuvent également rechercher manuellement, puis lier ou citer du contenu directement dans leurs réponses.

Cela sert deux objectifs. Cela aide les nouveaux agents à trouver les bonnes réponses plus rapidement, et cela assure une information cohérente à travers votre équipe. Lorsque tout le monde tire de la même base de connaissances, les clients obtiennent la même réponse quel que soit l'agent qu'ils contactent.

Comprendre les facettes et les filtres de recherche

Les facettes et les filtres sont ce qui transforme une liste accablante de résultats de recherche en un ensemble gérable d'articles pertinents. Zendesk offre plusieurs dimensions de filtrage selon l'endroit où vous effectuez votre recherche.

Dans le centre d'aide, les utilisateurs peuvent filtrer par type de contenu d'abord (articles vs. messages de la communauté), puis par catégorie ou sujet. Cette approche hiérarchique est logique car le type de contenu est généralement la distinction la plus large. Quelqu'un qui cherche une réponse officielle veut un article, pas une discussion de forum.

Dans le tableau de bord d'analyse, les filtres deviennent plus sophistiqués. Vous pouvez découper les données de recherche par plage de temps, marque, canal de recherche, rôle d'utilisateur et paramètre régional. Cela est important car le comportement de recherche varie considérablement selon ces dimensions.

Par exemple, les recherches à partir d'appareils mobiles pourraient utiliser des mots-clés différents des recherches sur ordinateur de bureau. Les utilisateurs dans différentes régions pourraient décrire le même problème en utilisant une terminologie différente. Sans l'analyse à facettes, ces modèles restent cachés.

La chose essentielle à retenir est que les facettes améliorent la précision. Elles ne changent pas le contenu existant, mais elles aident les utilisateurs à trouver le bon contenu plus rapidement. Cette vitesse se traduit directement en satisfaction client et en réduction des tickets.

Syntaxe et opérateurs de recherche avancée

Au-delà de la zone de recherche de base, Zendesk Support offre des capacités de recherche avancées en utilisant des opérateurs et des mots-clés basés sur les propriétés. C'est là que les utilisateurs expérimentés (et les administrateurs) peuvent identifier exactement ce dont ils ont besoin.

Les mots-clés basés sur les propriétés vous permettent de restreindre les recherches à des champs de données spécifiques. Par exemple, rechercher type:ticket status:open renvoie uniquement les tickets ouverts. Vous pouvez rechercher par cessionnaire, demandeur, organisation, balises et champs personnalisés.

Les opérateurs booléens (AND, OR, NOT) vous permettent de combiner ou d'exclure des termes. Les plages de dates vous aident à trouver du contenu de périodes spécifiques. Ceci est utile pour retrouver ce ticket du mois dernier ou trouver des articles publiés ce trimestre.

Voici quelques scénarios courants où la recherche avancée permet de gagner du temps :

• Trouver tous les tickets des clients VIP créés au cours de la dernière semaine
• Localiser les articles étiquetés avec « déprécié » qui doivent être mis à jour
• Identifier les tickets non attribués datant de plus de 48 heures
• Rechercher des champs personnalisés comme customer_id:12345 pour les problèmes spécifiques au compte

La syntaxe suit un modèle prévisible : propriété:valeur. Une fois que vous apprenez les propriétés disponibles, vous pouvez construire des requêtes complexes qui prendraient des minutes à trouver manuellement.

Analyser et optimiser les performances de recherche

Zendesk inclut un tableau de bord de recherche prédéfini dans la section Analytics. C'est là que vous passez de la supposition sur le comportement de recherche à la connaissance exacte de ce que les utilisateurs recherchent.

Les mesures principales racontent l'histoire en un coup d'œil :

• Nombre total de recherches : Volume de l'activité de recherche
• Recherches sans résultat : Lacunes de contenu que vous devez combler
• Taux de clics moyen : À quelle fréquence les utilisateurs trouvent ce dont ils ont besoin
• Tickets créés : La corrélation entre la recherche et le volume de support

Le tableau de bord vous permet de filtrer par heure, marque, canal de recherche, rôle d'utilisateur et paramètre régional. Cela est important car un taux élevé de non-résultats pour un segment d'utilisateurs pourrait être acceptable pour un autre.

La véritable opportunité d'optimisation se trouve dans les recherches sans résultat. Lorsque les utilisateurs recherchent quelque chose et n'obtiennent aucun résultat, c'est un signal. Soit votre contenu est manquant, soit vos titres ne correspondent pas aux mots que les clients utilisent réellement. L'exploration de ces recherches infructueuses vous donne une liste priorisée d'articles à écrire ou à mettre à jour.

Vous pouvez également suivre si le volume de recherche est corrélé à la création de tickets. Si les recherches augmentent et que les tickets augmentent avec elles, votre centre d'aide ne répond pas aux questions que les gens ont. Si les recherches augmentent, mais que les tickets restent stables, votre contenu fait son travail.

Recherche améliorée par l'IA : capacités génératives et sémantiques

En 2023, Zendesk a déployé des capacités de recherche sémantique. Au lieu de se fier uniquement à la correspondance des mots-clés, la recherche sémantique utilise des modèles d'intégration pour comprendre la signification derrière les requêtes. Le système reclasse les résultats d'Elasticsearch en fonction de la similarité vectorielle entre la requête et les intégrations de documents.

Les résultats étaient mesurables. Zendesk a signalé une amélioration de 9 % du taux de clics et une amélioration de 14 % du rang réciproque moyen. Pour les clients, cela signifie que les articles pertinents apparaissent plus haut dans les résultats, même lorsque la requête utilise des mots différents de l'article.

Puis, en 2024, Zendesk a introduit la recherche générative par le biais d'un programme d'accès anticipé. Cette fonctionnalité fournit des « réponses rapides » basées sur l'IA en haut des résultats de recherche. Au lieu de simplement énumérer les articles, le système génère une réponse directe synthétisée à partir de votre contenu.

La fonctionnalité de recherche générative fonctionne avec le contenu fédéré, ce qui signifie qu'elle peut extraire des sources externes que vous avez connectées à Zendesk. Pour les équipes utilisant le thème de Copenhague, l'ajout de l'espace réservé {{generative_answers}} active la fonctionnalité. Les thèmes personnalisés nécessitent une implémentation plus manuelle.

Il y a des limitations à considérer. Les réponses générées sont uniquement textuelles, elles ne feront donc pas apparaître de captures d'écran ou de vidéos. Chaque requête s'exécute indépendamment, de sorte que les questions de suivi ne s'appuient pas sur le contexte précédent. Et la fonctionnalité nécessite la bonne configuration de thème pour s'afficher correctement.

Pour les équipes déjà investies dans l'écosystème Zendesk, ces améliorations de l'IA ajoutent de la valeur sans nécessiter de nouveaux fournisseurs. Mais elles mettent également en évidence une tendance plus large : la recherche évolue de « trouver le document » à « répondre à la question ». Ce changement a des implications sur la façon dont vous structurez le contenu de votre centre d'aide.

Quand envisager des solutions de recherche tierces

La recherche native de Zendesk fonctionne bien pour de nombreuses équipes, mais il y a des signes qui indiquent que vous l'avez dépassée :

• Taux élevé de non-résultats : Si plus de 20 % des recherches ne renvoient rien, votre stratégie de contenu ou votre technologie de recherche a besoin d'aide
• Bibliothèques de contenu complexes : Lorsque vous avez du contenu sur plusieurs plateformes (Zendesk, Confluence, SharePoint), la recherche fédérée devient essentielle
• Besoin de curation des résultats : Parfois, vous voulez augmenter manuellement certains articles pour des requêtes spécifiques
• Exigences d'analyse avancées : Lorsque vous avez besoin d'informations plus approfondies que ce que le tableau de bord intégré de Zendesk fournit

Les options tierces comme Swiftype et SearchUnify comblent ces lacunes. Swiftype offre un classement des résultats par glisser-déposer et une recherche fédérée à travers les centres d'aide, les forums et les FAQ. SearchUnify fournit des agents d'IA de qualité entreprise et une recherche unifiée à travers pratiquement n'importe quelle source de contenu.

Les deux nécessitent un travail d'intégration et entraînent des coûts supplémentaires. Les prix de Swiftype ne sont pas divulgués publiquement, ce qui nécessite une conversation avec les ventes. SearchUnify se positionne comme une solution d'entreprise avec des prix personnalisés basés sur la taille du déploiement.

C'est là que le paysage devient intéressant. La recherche traditionnelle, qu'elle soit native ou tierce, suit le même modèle : l'utilisateur recherche, le système renvoie des liens, l'utilisateur clique et lit. Les coéquipiers d'IA comme eesel AI inversent ce modèle. Au lieu de renvoyer des liens vers des articles, eesel apprend du contenu de votre centre d'aide et répond directement aux questions.

Notre intégration Zendesk se connecte à votre base de connaissances existante, à vos anciens tickets et à votre documentation connectée. À partir de là, eesel peut fonctionner comme un agent d'IA gérant les tickets de première ligne, un copilote d'IA rédigeant des réponses pour les agents ou un chatbot d'IA sur votre site Web. La différence est qu'eesel ne se contente pas de trouver du contenu. Il le comprend suffisamment bien pour avoir des conversations.

Choisir la bonne approche pour votre centre d'aide

La bonne stratégie de recherche dépend de la taille de votre équipe, du volume de contenu et des ressources techniques. Voici un cadre simple :

Commencez par l'optimisation native. Avant d'ajouter de la complexité, assurez-vous de tirer le meilleur parti de ce que Zendesk fournit. Vérifiez vos recherches sans résultat, améliorez les titres des articles et assurez-vous que vos 20 principaux problèmes ont une couverture complète. Cela ne coûte rien et apporte souvent les plus grandes améliorations.

Envisagez ensuite les améliorations de l'IA. Si vous avez un plan Professional ou Enterprise, activez les fonctionnalités de recherche sémantique et générative. Celles-ci ajoutent de l'intelligence sans nécessiter de nouveaux fournisseurs ou intégrations.

Évaluez la recherche tierce lorsque : Vous avez besoin d'une recherche fédérée sur plusieurs plateformes, d'une curation avancée des résultats ou d'une analyse plus approfondie que ce que Zendesk fournit. Soyez prêt pour le travail d'intégration et les coûts continus.

Regardez les coéquipiers d'IA lorsque : Vous voulez passer de « rechercher et lire » à une conversation réelle. eesel AI apprend du contenu de votre centre d'aide pour répondre directement aux questions, gérer les tickets de manière autonome et aider les agents en temps réel. Ce n'est pas un remplacement pour la recherche. C'est une approche différente du même problème : obtenir rapidement des réponses aux clients.

En résumé ? La technologie de recherche a évolué. La question n'est plus seulement « comment aidons-nous les clients à trouver des articles ? ». C'est « comment obtenons-nous des réponses aux clients avec un minimum de friction ? ». Parfois, cela signifie une meilleure recherche. Parfois, cela signifie sauter complètement la recherche et laisser l'IA gérer la conversation.