zendesk-guide-facets-search-filters
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eesel Team
Last edited 25 fevereiro 2026
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"title": "Como usar facetas e filtros de pesquisa do Zendesk Guide em 2026",
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"question": "Como habilito os filtros de pesquisa de facetas do Zendesk Guide na minha central de ajuda?",
"answer": "A maioria dos recursos de pesquisa estão disponíveis por padrão no Zendesk Guide. A sintaxe de pesquisa avançada funciona em todos os planos. A pesquisa semântica foi implementada para todos os clientes em 2023. A pesquisa generativa requer planos Professional ou Enterprise e configuração de tema. Verifique as configurações do seu Admin Center para verificar quais recursos estão ativos para sua conta."
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"question": "Qual é a diferença entre facetas e filtros na pesquisa do Zendesk Guide?",
"answer": "Os filtros restringem os resultados com base em critérios específicos, removendo o conteúdo que não corresponde. As facetas categorizam os resultados de acordo com atributos comuns, agrupando itens semelhantes para navegação. No Zendesk Guide, o tipo de conteúdo (artigos vs. postagens da comunidade) atua como um filtro, enquanto as categorias e os tópicos funcionam como facetas."
},
{
"question": "Posso personalizar quais facetas aparecem nos resultados da pesquisa do Zendesk Guide?",
"answer": "Sim, indiretamente. As facetas são determinadas pela organização do seu conteúdo. Crie estruturas claras de categoria e seção, use rótulos de forma consistente nos artigos, e estes aparecerão como facetas filtráveis nos resultados da pesquisa. Para personalização no nível do tema de como as facetas são exibidas, você precisará do Guide Enterprise com edição de tema personalizada."
},
{
"question": "Como posso medir a eficácia dos meus filtros de pesquisa de facetas do Zendesk Guide?",
"answer": "Use o painel de pesquisa no Zendesk Analytics. As principais métricas incluem o total de pesquisas, pesquisas sem resultados, taxa de cliques média e tickets criados. Filtre por tempo, marca, canal e função do usuário para identificar padrões. Altas taxas de ausência de resultados indicam lacunas de conteúdo. Baixas taxas de cliques sugerem problemas de relevância."
},
{
"question": "Quando devo considerar uma solução de pesquisa de terceiros em vez da pesquisa nativa do Zendesk Guide?",
"answer": "Considere alternativas quando precisar de pesquisa federada em várias plataformas, curadoria avançada de resultados, análises mais profundas ou geração de respostas com tecnologia de IA. Avalie também as opções se sua taxa de ausência de resultados permanecer alta, apesar das melhorias de conteúdo, ou se os usuários relatarem consistentemente dificuldade em encontrar informações, apesar do conteúdo bem organizado."
},
{
"question": "Como a eesel AI funciona com as configurações de pesquisa do Zendesk Guide existentes?",
"answer": "A eesel AI se integra ao Zendesk para aprender com seus artigos da central de ajuda, tickets anteriores e documentação conectada. Em vez de retornar resultados de pesquisa, a eesel responde a perguntas diretamente por meio de agentes de IA, copilotos ou chatbots. Ela complementa sua pesquisa existente, lidando com conversas que, de outra forma, exigiriam intervenção humana."
},
{
"question": "Quais são as práticas recomendadas para organizar o conteúdo para maximizar a eficácia das facetas no Zendesk Guide?",
"answer": "Crie estruturas claras de categoria e seção que correspondam à forma como os clientes pensam sobre seu produto. Use rótulos consistentes em artigos relacionados. Evite terminologia interna excessivamente técnica. Revise e atualize sua taxonomia trimestralmente. Teste o comportamento de pesquisa regularmente da perspectiva do cliente para garantir que as facetas estejam exibindo agrupamentos úteis."
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Quando os clientes chegam à sua central de ajuda, geralmente já estão frustrados. Eles têm um problema, querem uma resposta e cada segundo que passam vasculhando artigos testa sua paciência. É aí que entram as facetas e os filtros de pesquisa do [Zendesk Guide](https://www.zendesk.com/service/help-center/). Eles não são apenas recursos agradáveis de se ter. São a diferença entre uma resolução rápida de autoatendimento e outro ticket de suporte entupindo sua fila.
Este guia detalha tudo o que você precisa saber sobre os filtros de pesquisa de facetas do Zendesk Guide. Abordaremos como eles funcionam, como configurá-los e como otimizar sua central de ajuda para que os clientes encontrem o que precisam mais rapidamente. Também veremos como colegas de equipe de IA como o [eesel AI](https://www.eesel.ai/) podem complementar sua configuração de pesquisa, respondendo a perguntas diretamente, não apenas retornando links para artigos.
## O que são facetas e filtros de pesquisa do Zendesk Guide?
Vamos começar com o básico. Filtros e facetas ajudam os usuários a restringir os resultados da pesquisa, mas funcionam de maneiras diferentes.
**Filtros** são usados para restringir os resultados com base em critérios específicos. No Zendesk Guide, quando um usuário pesquisa e, em seguida, seleciona "Apenas artigos" ou "Apenas postagens da comunidade", ele está usando filtros. Os filtros são normalmente escolhas binárias (incluir/excluir) que reduzem imediatamente o conjunto de resultados.
**Facetas** são usadas para categorizar os resultados de acordo com atributos comuns. Elas agrupam itens semelhantes, permitindo que os usuários naveguem pelo conteúdo relacionado. No Zendesk Guide, as facetas aparecem como categorias filtráveis, como "Categoria" ou "Tópico", que aparecem junto com os resultados da pesquisa.
Aqui está a principal diferença: os filtros removem o conteúdo da visualização, enquanto as facetas organizam o conteúdo para facilitar a navegação. Ambos melhoram a precisão, mas as facetas são particularmente úteis quando os usuários não têm certeza exatamente do que estão procurando e precisam explorar o conteúdo relacionado.
Na central de ajuda, os usuários podem filtrar por tipo de conteúdo primeiro (artigos vs. postagens da comunidade) e, em seguida, por categoria ou tópico. Essa abordagem hierárquica faz sentido porque o tipo de conteúdo geralmente é a distinção mais ampla. Alguém que procura uma resposta oficial quer um artigo, não uma discussão no fórum.
A relação entre a organização do seu conteúdo e a disponibilidade de facetas é direta. Se seus artigos não forem categorizados ou rotulados de forma consistente, menos opções de filtragem aparecerão para os usuários. Isso significa que sua estrutura de conteúdo interna impacta diretamente a experiência de pesquisa do cliente.
## Métodos de pesquisa nativos que usam facetas
O [Zendesk Guide](https://www.zendesk.com/service/help-center/) fornece quatro métodos de pesquisa distintos, cada um com diferentes recursos de faceta e filtro:
A **pesquisa instantânea** entra em ação assim que alguém começa a digitar na caixa de pesquisa da sua central de ajuda. Ela usa a correspondência parcial de palavras apenas com os títulos dos artigos. O lado bom é a velocidade. Os resultados aparecem imediatamente, muitas vezes antes que o usuário termine de pensar. O lado ruim é o escopo. A pesquisa instantânea não analisa o texto do corpo do artigo, os rótulos ou as postagens da comunidade e não oferece facetas ou filtros.
A **pesquisa nativa da central de ajuda** é ativada quando um usuário pressiona Enter. Esta é uma pesquisa de palavra inteira que examina títulos de artigos, texto do corpo e rótulos. Os resultados aparecem em uma página de resultados de pesquisa dedicada com contagens de votos e números de comentários exibidos ao lado de cada resultado. É aqui que as facetas são mais importantes. Os usuários podem filtrar os resultados por tipo de conteúdo (artigos da base de conhecimento vs. postagens da comunidade) e, em seguida, por categoria ou tópico.
A **pesquisa de sugestão de artigo** é ativada quando um usuário final começa a enviar uma solicitação de suporte. À medida que digitam no campo Assunto, o Zendesk sugere artigos relevantes com base no título, conteúdo e tags. As sugestões usam uma pontuação de relevância para ordenar os resultados. O objetivo aqui é o desvio de tickets. Se um usuário clicar em um artigo sugerido e encontrar sua resposta, o ticket nunca será criado.
O **conhecimento no painel de contexto** é para agentes. O painel de contexto nos tickets inclui uma seção de Conhecimento que sugere automaticamente artigos relevantes com base no conteúdo do ticket. Os agentes também podem pesquisar manualmente e, em seguida, vincular ou citar o conteúdo diretamente em suas respostas.
As facetas melhoram a precisão em todos esses métodos, ajudando os usuários a restringir conjuntos de resultados amplos sem começar de novo. Essa velocidade se traduz diretamente em satisfação do cliente e desvio de tickets.
## Como configurar facetas de pesquisa no Zendesk Guide
Para que as facetas funcionem corretamente, é necessária alguma configuração. Veja como configurar os filtros de pesquisa de facetas do Zendesk Guide para sua central de ajuda.
**Pré-requisitos:** A maioria dos recursos de pesquisa estão disponíveis por padrão no Zendesk Guide, mas a personalização avançada requer planos Guide Professional ou Enterprise. A pesquisa semântica foi implementada para todos os clientes em 2023. A pesquisa generativa requer planos Professional ou Enterprise e configuração de tema.
**Passo 1: Organize sua estrutura de conteúdo.** As facetas são construídas em sua hierarquia de categoria e seção. Crie categorias claras e lógicas que correspondam à forma como os clientes pensam sobre seu produto. Evite terminologia interna excessivamente técnica. Se os clientes pensam em termos de "Cobrança" e "Configurações de conta", use esses rótulos, não os nomes dos departamentos internos.
**Passo 2: Aplique rótulos consistentes aos artigos.** Os rótulos atuam como dimensões de faceta adicionais. Use-os de forma consistente em todo o conteúdo relacionado. Por exemplo, rotule todos os artigos sobre reembolsos com "reembolso" ou "devoluções" para que possam ser agrupados. A consistência é fundamental. Se um artigo for rotulado como "reembolso" e outro como "devoluções", eles não aparecerão juntos nos filtros de faceta.
**Passo 3: Configure as configurações de tema para exibição de facetas.** Se você estiver usando um tema personalizado, pode ser necessário ajustar como as facetas aparecem nos resultados da pesquisa. O tema Copenhagen padrão lida com isso automaticamente, mas os temas personalizados podem exigir atualizações para exibir as facetas corretamente.
**Passo 4: Teste o comportamento de pesquisa em diferentes tipos de usuário.** Pesquise como um usuário desconectado, um cliente conectado e um agente. Cada função pode ver resultados diferentes com base nas configurações de visibilidade do artigo. Certifique-se de que seus filtros de faceta funcionem corretamente para cada tipo de usuário.
Para centrais de ajuda multilíngues, certifique-se de que suas categorias e rótulos sejam traduzidos de forma consistente em todas as localidades habilitadas. O painel de análise permite que você filtre por localidade para ver como o comportamento de pesquisa varia por idioma.
## Sintaxe e operadores de pesquisa avançada
Além das facetas básicas, o [Zendesk Support](https://www.zendesk.com/service/) oferece recursos de pesquisa avançada usando operadores e palavras-chave baseadas em propriedades. É aqui que os usuários avançados (e administradores) podem identificar exatamente o que precisam.
As palavras-chave baseadas em propriedades permitem restringir as pesquisas a campos de dados específicos:
| Palavra-chave | Propósito | Exemplo |
|---------|---------|---------|
| `type:` | Pesquisar tipos de registro específicos | `type:ticket` ou `type:article` |
| `status:` | Filtrar por status do ticket | `status:open` ou `status:solved` |
| `tags:` | Pesquisar por tags | `tags:vip` ou `tags:refund` |
| `created:` | Filtrar por data de criação | `created>2026-01-01` |
| `assignee:` | Encontrar tickets por responsável | `assignee:none` para não atribuídos |
| `priority:` | Filtrar por nível de prioridade | `priority:high` |
Os operadores modificam como essas palavras-chave funcionam:
- `:` igual a (status:open)
- `<` menor que (created<2026-01-01)
- `>` maior que (priority>normal)
- `-` exclui (-tags:invoice)
- `*` curinga (subject:photo*)
- `" "` frase exata ("upgrade my account")
Você pode combinar vários critérios para criar consultas complexas. Por exemplo, `type:ticket status:open tags:vip created>7days` encontra todos os tickets abertos marcados como VIP que foram criados na última semana.
As pesquisas de data também suportam horários relativos: `created>4hours` ou `updated<2days`. Isso é útil para encontrar atividades recentes sem especificar datas exatas.
Aqui estão alguns cenários comuns em que a pesquisa avançada economiza tempo:
- Encontrar todos os tickets de clientes VIP criados na última semana
- Localizar artigos marcados com "deprecated" que precisam ser atualizados
- Identificar tickets não atribuídos com mais de 48 horas
- Pesquisar campos personalizados como `customer_id:12345` para problemas específicos da conta
A sintaxe segue um padrão previsível: `property:value`. Depois de aprender as propriedades disponíveis, você pode construir consultas complexas que levariam minutos para serem encontradas manualmente.
## Analisando o desempenho da pesquisa com o Zendesk Analytics
O Zendesk inclui um painel de pesquisa pré-construído na seção Analytics. É aqui que você passa de adivinhar sobre o comportamento de pesquisa para saber exatamente o que os usuários estão procurando.
As métricas de manchete contam a história rapidamente:
- **Total de pesquisas:** Volume de atividade de pesquisa
- **Pesquisas sem resultados:** Lacunas de conteúdo que você precisa preencher
- **Taxa de cliques média:** Com que frequência os usuários encontram o que precisam
- **Tickets criados:** A correlação entre o volume de pesquisa e o volume de suporte
O painel permite que você filtre por tempo, marca, canal de pesquisa, função do usuário e localidade. Isso é importante porque uma alta taxa de ausência de resultados para um segmento de usuário pode ser aceitável para outro.
A verdadeira oportunidade de otimização está nas pesquisas sem resultados. Quando os usuários pesquisam algo e obtêm zero resultados, isso é um sinal. Ou seu conteúdo está faltando ou seus títulos não correspondem às palavras que os clientes realmente usam. Extrair essas pesquisas com falha fornece uma lista priorizada de artigos para escrever ou atualizar.
Você também pode rastrear se o volume de pesquisa se correlaciona com a criação de tickets. Se as pesquisas aumentarem e os tickets aumentarem com elas, sua central de ajuda não está respondendo às perguntas que as pessoas têm. Se as pesquisas aumentarem, mas os tickets permanecerem estáveis, seu conteúdo está fazendo seu trabalho.
## Quando considerar soluções de pesquisa aprimoradas
A pesquisa nativa do Zendesk funciona bem para muitas equipes, mas há sinais que indicam que você a superou:
- **Alta taxa de ausência de resultados:** Se 20% ou mais das pesquisas não retornarem nada, sua estratégia de conteúdo ou tecnologia de pesquisa precisa de ajuda
- **Bibliotecas de conteúdo complexas:** Quando você tem conteúdo em várias plataformas (Zendesk, Confluence, SharePoint), a pesquisa federada se torna essencial
- **Necessidade de curadoria de resultados:** Às vezes, você deseja aumentar manualmente certos artigos para consultas específicas
- **Requisitos avançados de análise:** Quando você precisa de insights mais profundos do que o painel integrado do Zendesk fornece
Opções de terceiros como [Swiftype](https://swiftype.com/solutions/zendesk-search) abordam essas lacunas. O Swiftype oferece classificação de resultados de arrastar e soltar e pesquisa federada em centrais de ajuda, fóruns e FAQs. Os preços começam em US$ 79 por mês para o plano Standard, com o Pro em US$ 199 por mês para recursos adicionais, como pesquisa entre domínios e indexação de PDF.
É aqui que a paisagem fica interessante. A pesquisa tradicional, seja nativa ou de terceiros, segue o mesmo padrão: o usuário pesquisa, o sistema retorna links, o usuário clica e lê. Colegas de equipe de IA como o [eesel AI](https://www.eesel.ai/product/ai-agent) invertem esse modelo. Em vez de retornar links para artigos, o eesel aprende com o conteúdo da sua central de ajuda e responde a perguntas diretamente.
Nossa [integração com o Zendesk](https://www.eesel.ai/integrations/zendesk) se conecta à sua base de conhecimento existente, tickets anteriores e documentação conectada. A partir daí, o eesel pode operar como um agente de IA lidando com tickets de linha de frente, um copiloto de IA redigindo respostas para agentes ou um chatbot de IA em seu site. A diferença é que o eesel não apenas encontra conteúdo. Ele o entende bem o suficiente para ter conversas.
## Práticas recomendadas para otimizar a pesquisa do Zendesk Guide
Antes de adicionar complexidade, certifique-se de que está aproveitando ao máximo o que o Zendesk oferece:
- **Otimize os títulos dos artigos para pesquisa instantânea.** Como a pesquisa instantânea analisa apenas os títulos, certifique-se de que suas palavras-chave mais importantes apareçam lá. Um artigo intitulado "Como redefinir sua senha" aparecerá para pesquisas de "senha". Um intitulado "Procedimentos de recuperação de conta" pode não aparecer.
- **Use rótulos consistentes em todo o conteúdo.** Os rótulos impactam diretamente a disponibilidade de facetas. Crie uma taxonomia de rotulagem e siga-a. Revise os rótulos trimestralmente para garantir a consistência.
- **Estruture as categorias logicamente.** Pense como um cliente, não como suas equipes internas. Sua estrutura de categoria deve corresponder à forma como os clientes descrevem seus problemas.
- **Monitore as pesquisas sem resultados semanalmente.** Defina um lembrete no calendário para revisar as pesquisas com falha. Cada um representa um cliente que não conseguiu encontrar o que precisava.
- **Teste o comportamento de pesquisa da perspectiva do cliente.** Pesquise regularmente termos comuns como se fosse um cliente. Veja o que aparece e se é útil.
- **Mantenha o conteúdo atualizado e remova artigos desatualizados.** O conteúdo antigo sobrecarrega os resultados da pesquisa e frustra os usuários. Arquive ou atualize artigos que não refletem mais a realidade atual.
## Melhore a pesquisa da sua central de ajuda com o eesel AI
Facetas e filtros ajudam os usuários a encontrar artigos, mas às vezes os clientes precisam de mais do que um link para a documentação. Eles precisam de alguém para guiá-los pela resposta, esclarecer detalhes ou lidar com o problema diretamente.
É aí que entra o eesel AI. Em vez de apenas ajudar os clientes a encontrar artigos, ajudamos eles a obter respostas. Nossa IA aprende com o conteúdo da sua central de ajuda, tickets anteriores e documentação conectada para entender seu negócio. Então, ela pode responder a perguntas diretamente por meio de agentes de IA, copilotos ou chatbots.
A abordagem é diferente. A pesquisa tradicional diz "aqui é onde a resposta pode estar". O eesel diz "aqui está sua resposta". Para perguntas comuns, isso significa resolução instantânea sem que o cliente precise ler um artigo. Para problemas complexos, significa coletar contexto antes de escalar para um agente humano.
Nós nos integramos diretamente com o [Zendesk](https://www.eesel.ai/integrations/zendesk), então você não precisa substituir nada. O eesel funciona junto com sua central de ajuda existente, aprendendo com o conteúdo que você já criou. Você pode começar com o eesel lidando com tipos de tickets específicos ou redigindo respostas para revisão e, em seguida, expandir à medida que ele se prova.
Se a pesquisa da sua central de ajuda estiver otimizada, mas os clientes ainda precisarem de mais suporte, [experimente o eesel AI gratuitamente](https://dashboard.eesel.ai/api/auth/signup?returnTo=v2) ou [agende uma demonstração](https://calendly.com/eesel/30) para ver como podemos ajudar.
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