نحن نعمل دائمًا على تحسين وتعزيز تجارب مستخدمينا مع Guru، بدءًا من طريقة إنشاء المعرفة في محررنا إلى كيفية مشاركتها عبر Slack وTeams وما وراءها. منطقة واحدة تحتل مكانة خاصة في قلوب فريقنا هي وظائف البحث، والتي تعد جوهر استخدام منصتنا للبحث ومشاركة المعرفة. في نوفمبر الماضي، شاركنا لمحة عن كيفية استخدامنا لبيانات المنتج لتحسين البحث داخل Guru. منذ ذلك الحين، لم نتباطأ، بل أجرينا تحسينات تدريجية على واجهة المستخدم للبحث داخل تطبيقنا على الويب وإضافة المستعرض، بالإضافة إلى الخوارزمية الخاصة بنا. اليوم، سنغوص في جلسة سؤال وجواب مع اثنين من أعضاء فريق البحث المخصص لدينا لفهم كيفية ضمان تحسين البحث في Guru دائمًا.

شكرًا لانضمامكما إلينا، نورة ويوف! هل يمكنكما تقديم نفسيكما وإخبارنا قليلاً عن ما تفعلانه في Guru؟

نورة: شكرًا لاستضافتنا! اسمي نورة ويست، وأنا مديرة المنتجات السريعة لفرق البحث والتأليف في Guru.

يوف: شكرًا، سيدني. اسمي يوف ماير، وأنا عالم بيانات موظف في Guru.

لأبدأ، أود أن أسأل قليلاً عن فريق البحث لدينا ("البود") هنا في Guru. الكثير من الناس قد لا يعلمون حتى أن لدينا فريقًا كاملًا مخصصًا لتجربة البحث - هل يمكنكما إخبارنا قليلاً عن الفريق؟

يوف: فريق البحث لدينا هو فريق متعدد الوظائف مخصص تمامًا لمهمة واحدة تتمثل في تقديم تجربة بحث سلسة لعملائنا. يجمع فريق البحث بين المصممين، والمطورين واجهة المستخدم، ومهندسي البرمجيات الخلفية، والمعماريين، وعلماء البيانات، ومهندسي التعلم الآلي ومديري المنتجات لتخطيط وتنفيذ نهج متوازن وموثوق لتعزيز قدرات البحث لدينا.

نورة: نعم، بالضبط. بغض النظر عن ألقابنا الدقيقة، نعمل معًا كفريق لإنشاء تجربة بحث مذهلة مع التركيز على كل من التصميم الخارجي للبحث ووظيفة الخوارزمية الداخلية. أساعد في تحديد أولويات عملنا استنادًا إلى الملاحظات التي نراها، وأهداف الشركة، ورؤى السوق ذات الصلة.

يوف: أساعد الفريق في دمج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي بشكل عام في جميع جوانب البحث. أساعد أيضًا الفريق في تحديد استراتيجيات التجارب لدينا، التي تقضي على التوازن بعناية بين ملاحظات العملاء، وقياسات أداء البحث ورؤى الفريق / التكنولوجيا.

البحث ليس شيئًا يفكر فيه الناس كثيرًا، ولكنه وظيفة أساسية للأدوات مثل Guru. هل يمكنكما إعطائنا لمحة عامة حول كيفية عمل بحث Guru؟

يوف: ليس البحث مهمًا فحسب، بل وفقًا حتى لجوجل نفسه، إنه ليس مشكلة تم حلها، وهو أمر صعب للغاية. بينما لا يعطي معظم الناس الكثير من التفكير في البحث في المنتجات البرمجية (لأنهم معتادون جدًا على "البحث على جوجل")، هناك الكثير مما يحدث في الخلفية. من فهم استعلام البحث (مثلًا، استنتاج النية، استخراج المعنى الدلالي، تصحيح أخطاء الإملاء، إعادة كتابة الاستعلام باستخدام مرادفات أو طرق أخرى لالتقاط النية بشكل أفضل، إلخ.) إلى دمج سياق البحث، إلى استرجاع وترتيب النتائج، جميعها على نطاق واسع - إنها مشكلة صعبة ومثيرة للاهتمام. تقوم Guru بالبناء على أعمال رائدة في البحث من فرق مشاريع المصادر المفتوحة Lucene وSolr وElasticsearch، بالإضافة إلى فرق في شركات مثل Lucidworks وElastic وGoogle وAWS لضمان اكتشاف المعرفة الأكثر صلة لمستخدمينا.

ما هي بعض المؤشرات التي تنظرون إليها لتحديد مدى "جودة" عمل البحث لدينا؟ كيف تحددون الفرص لتحسين وتعزيز البحث ضمن Guru؟

يوف: ننظر إلى كل من المؤشرات الكمية والنوعية. على الجانب الكمي، قضينا الكثير من الوقت في بناء تتبع الأحداث في المنتج، حتى نتمكن من تتبع بيانات تفاعل المستخدم مع المنتج. من خلال النظر إلى بيانات التفاعل هذه، يمكننا قياس مدى دقة أداء البحث. هل نعيد عوائد ذات صلة؟ هل يتفاعل المستخدمون معها؟ كيف؟ في أي ترتيب تظهر هذه النتائج عندما يتفاعل المستخدمون معها؟ بالإضافة إلى التذكر، ودقة متوسط القيمة (MAP) وغيرها من المقاييس المستخدمة عادة للإجابة على هذه الأسئلة، ننظر أيضًا إلى إحباط المستخدم. هل يبحث الناس عن شيء آخر دون التفاعل مع نتائج البحث؟ هل يقومون بإعادة صياغة استعلامات البحث الخاصة بهم؟ هذه مجرد أمثلة عامة قليلة ويمكن التحقق من كل سؤال بشكل أكبر ليكون أكثر دقة عند جزء معين من المنتج، أو سياق معين، أو تكامل، إلخ.

نورة: كما ذكر يوف، تعطي البيانات لدينا نظرة مذهلة على الإجراءات التي يتخذها مستخدمونا، مما يسمح لنا بقياس أداء البحث على مر الزمن. مع هذه الرؤى، يمكننا تحسين الإجراءات التي نرى أن المستخدمين يتخذونها باستمرار، ومساعدة حيث نرى نتائج ضعيفة. على سبيل المثال، رأينا أن استعلامات المستخدمين غالبًا ما تتضمن كلمات موجودة في عنوان البطاقة التي يبحثون عنها، لذا قدمنا بحث سريع في العنوان لمساعدتهم في الوصول إلى تلك البطاقات بشكل أسرع. حاليًا، نركز جهودنا على تحسين الأداء للبحث الأطول. تساعدنا البيانات أيضًا في التأكد من تغيير قبل دمجه في المنتج. من خلال اختبارنا، يمكننا معرفة ما إذا كان التغيير المقترح في الخوارزمية ستحسن النتائج قبل إصدارها للعملاء - لذا يمكننا التأكد من أن أي تغيير نقوم بإصداره يحسن تجربة البحث.

يوف: على الجانب النوعي، نقوم باستمرار بفحص ملاحظات العملاء، ونتحدث مع العملاء في الوقت الفعلي عند الإمكان لتحديد ما هو فعال وما هو غير فعال.

نورة: نعم، نتحدث مع مستخدمينا طالما نستطيع - البيانات تسمح لنا باستنتاج الكثير، لكن التحدث مع المستخدمين يساعدنا في فهم الدوافع وراء الأفعال. هذا يساعدنا في التحقق من صحة الاتجاهات التي نراها في البيانات أو دحضها. على سبيل المثال، عند النظر إلى البطاقات التي يستخدمها المستخدمون باستمرار، غالبًا ما يقتصر استخدامها على عدد قليل من المجموعات والألواح. ومع ذلك، عندما نناقش هذا مع المستخدمين، فهم غالبًا لا يكونون على علم بالهيكل التنظيمي لفريقهم في Guru. هذا يخبرنا أن الفلاتر التنظيمية الإضافية في البحث قد تزيد من الارتباك بدلاً من تسهيل العثور على البطاقة التي كانوا يبحثون عنها.

يبدو أن تغييرات خوارزمية البحث يمكن أن تؤثر على تجارب المستخدمين في العثور على المعرفة في Guru. كيف تختبرون التغييرات المحتملة لرؤية التأثير الذي سيكون لديهم؟ كيف تقررون إحياؤها (أم لا)؟

يوف: سؤال رائع! في Guru، نتبنى ثقافة التجريب، وقد أنشأ بودنا الرائع إطار اختبار للبحث يسمح لنا بإعادة تشغيل استعلامات البحث بسرعة لاختبار أفكار متعددة دون التأثير على وظيفة البحث الحية. بمجرد تحليلنا للبيانات والتأكد من أن الفرضية المختبرة تؤدي بالفعل إلى تحسين، نقوم بتجربة حية محدودة مباشرة في المنتج لفئة صغيرة من الفرق والمستخدمين. إذا اجتاز ذلك الاختبار، نقوم بطرح التغيير لعملائنا.

شكرًا لكما على مشاركة كل هذا معنا اليوم! قبل أن نذهب، هل يمكنكما إخبارنا بما هو التالي بالنسبة لبحث Guru؟

يوف: العديد من التحسينات!

نورة: نعم، الكثير من التحسينات في الطريق. هذا الربع، ركزنا على تحسين تجربة البحث للبحث الأطول، وهذا العام، نحن نعمل على تحسين الخوارزمية. كما قمنا بترقية أنظمتنا لزيادة السرعة التي يمكننا بها اختبار وإصدار التغييرات لمستخدمينا.

للبقاء على اطلاع حول التحسينات المتكررة على وظائف بحث Guru، اشترك في مدونتنا وترقب الإصدارات القادمة للميزات.