Siempre estamos trabajando para mejorar y enriquecer las experiencias de nuestros usuarios con Guru, desde la forma en que se crea el conocimiento en nuestro editor hasta cómo se comparte a través de Slack, Teams, y más allá. Un área que tiene un lugar especial en el corazón de nuestro equipo es nuestra funcionalidad de búsqueda, que es fundamental para cómo se usa nuestra plataforma para buscar y compartir conocimiento. El pasado noviembre, compartimos una visión de cómo usamos los datos del producto para mejorar la búsqueda dentro de Guru. Desde entonces, no hemos desacelerado ni un poco, haciendo mejoras incrementales a nuestra interfaz de búsqueda dentro de nuestra aplicación web y la extensión del navegador, así como directamente a nuestro algoritmo. Hoy, profundizaremos en una sesión de preguntas y respuestas con dos miembros de nuestro dedicado equipo de búsqueda para entender mejor cómo nos aseguramos de que la búsqueda en Guru siempre esté mejorando.

¡Gracias por acompañarnos, Nora y Yev! ¿Pueden presentarse y contarnos un poco sobre lo que hacen en Guru?

Nora: ¡Gracias por tenernos! Mi nombre es Nora West, y soy la Gerente de Producto Senior para los equipos de búsqueda y creación en Guru.

Yev: Gracias, Sydney. Mi nombre es Yev Meyer, y soy un Científico de Datos en Guru.

Para comenzar, quiero preguntar un poco sobre nuestro equipo de búsqueda (“pod”) aquí en Guru. Mucha gente podría no saber que tenemos un equipo entero dedicado a la experiencia de búsqueda — ¿pueden contarnos un poco sobre el equipo?

Yev: Nuestro pod de búsqueda es un equipo multifuncional que está completamente dedicado a la tarea de ofrecer una experiencia de búsqueda fluida para nuestros clientes. El pod de búsqueda reúne diseñadores, desarrolladores front-end, ingenieros back-end, arquitectos, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y gerentes de producto para planificar y ejecutar un enfoque equilibrado y sólido para aumentar nuestras capacidades de búsqueda.

Nora: Sí, exactamente. Independientemente de nuestros títulos exactos, trabajamos juntos como un equipo para crear una experiencia de búsqueda asombrosa enfocándonos tanto en el diseño externo de la búsqueda como en la función interna del algoritmo. Ayudo a priorizar nuestro trabajo según la retroalimentación que estamos viendo, las metas de la empresa y los conocimientos relevantes del mercado.

Yev: Ayudo al equipo a infundir procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático (ML) de una manera más general en todos los aspectos de la búsqueda. También ayudo al equipo a definir nuestra estrategia de experimentación, que equilibra cuidadosamente la retroalimentación del cliente, los métricas de rendimiento de búsqueda y los conocimientos del equipo/tecnología.

La búsqueda no es algo en lo que la gente piensa mucho, pero es una funcionalidad fundamental de herramientas como Guru. ¿Pueden darnos un resumen básico de cómo funciona la búsqueda de Guru?

Yev: No solo es la búsqueda increíblemente importante, sino que según incluso Google mismo, no es un problema resuelto, y es increíblemente difícil. Mientras que la mayoría de las personas no piensan mucho en la búsqueda en productos de software (porque están tan acostumbrados a “googlar” cosas), hay mucho que sucede detrás de escena. Desde entender la consulta de búsqueda (por ejemplo, inferir la intención, extraer el significado semántico, corregir errores ortográficos, reescribir la consulta utilizando sinónimos u otros enfoques para capturar mejor la intención, etc.) hasta incorporar el contexto de búsqueda, recuperar y clasificar resultados, todo a gran escala — es un problema difícil e interesante. Guru se basa en trabajos innovadores en búsqueda realizados por equipos detrás de proyectos de código abierto como Lucene, Solr y Elasticsearch, así como equipos en empresas como Lucidworks, Elastic, Google y AWS para asegurarse de que mostremos el conocimiento más relevante a nuestros usuarios.

¿Cuáles son algunos indicadores que observan para determinar qué tan “bien” está funcionando nuestra búsqueda? ¿Cómo identifican oportunidades para mejorar y/o potenciar la búsqueda dentro de Guru?

Yev: Miramos tanto indicadores cualitativos como cuantitativos. En el lado cuantitativo, hemos pasado mucho tiempo construyendo el rastreo de eventos en el producto, para que podamos rastrear los datos de interacción de los usuarios con el producto. Al observar esos datos de interacción, podemos medir con bastante precisión qué tan bien está funcionando la búsqueda. ¿Estamos devolviendo resultados relevantes? ¿Los usuarios interactúan con ellos? ¿Cómo? ¿En qué posición aparecen estos resultados cuando los usuarios interactúan con ellos? Además de la recuperación, precisión media (MAP) y otras métricas que se utilizan comúnmente para responder estas preguntas, también miramos la frustración del usuario. ¿Las personas están buscando algo más sin interactuar con los resultados de búsqueda? ¿Están reformulando sus consultas de búsqueda? Estos son solo algunos ejemplos generales y cada pregunta puede ser refinada a una porción particular del producto, un contexto particular, integración, etc.

Nora: Como dijo Yev, los datos nos dan una visión increíble de las acciones que están tomando nuestros usuarios, lo que nos permite medir el rendimiento de búsqueda a lo largo del tiempo. Con estos conocimientos, podemos optimizar las acciones que vemos que los usuarios realizan continuamente, y ayudar donde vemos resultados deficientes. Por ejemplo, vimos que las consultas de los usuarios a menudo incluían palabras que están en el título de la Tarjeta que están buscando, por lo que introdujimos una búsqueda rápida por título para ayudarles a llegar a esas Tarjetas más rápido. En este momento, nos estamos enfocando en mejorar el rendimiento para búsquedas más largas. Los datos también nos ayudan a confirmar un cambio antes de implementarlo en el producto. Con nuestras pruebas, podemos ver si los cambios propuestos en el algoritmo mejorarán los resultados antes de lanzarlos a los clientes, así que podemos asegurarnos de que cualquier cambio que haga mejore la experiencia de búsqueda.

Yev: En el lado cualitativo, examinamos constantemente la retroalimentación de los clientes y hablamos con los clientes en tiempo real cuando es posible para determinar qué está funcionando y qué no.

Nora: Sí, hablamos con nuestros usuarios tanto como podemos — los datos nos permiten inferir mucho, pero hablar con los usuarios nos ayuda a entender la motivación detrás de las acciones. Esto nos ayuda a verificar o refutar las tendencias que estamos viendo en los datos. Por ejemplo, al observar las Tarjetas que los usuarios utilizan constantemente, a menudo están limitadas a unas pocas Colecciones y Tableros. Sin embargo, cuando discutimos esto con los usuarios, generalmente no son conscientes de la estructura organizativa de su equipo en Guru. Esto nos dice que los filtros organizativos adicionales en la búsqueda podrían potencialmente aumentar la confusión, en lugar de facilitar la búsqueda de la Tarjeta que estaban buscando.

Parece que los cambios en el algoritmo de búsqueda pueden afectar las experiencias de los usuarios encontrando conocimiento en Guru. ¿Cómo prueban los cambios potenciales para ver el impacto que tendrán? ¿Cómo deciden implementarlos en vivo (o no)?

Yev: ¡Gran pregunta! En Guru, abrazamos la cultura de la experimentación, y nuestro increíble pod de búsqueda ha creado un marco de prueba de búsqueda que nos permite reproducir rápidamente consultas de búsqueda para probar muchas ideas sin afectar la funcionalidad de búsqueda en vivo. Una vez que analizamos los datos y confirmamos que la hipótesis probada efectivamente resulta en mejoras, entonces hacemos una prueba en vivo limitada directamente en el producto para un pequeño subconjunto de equipos y usuarios. Si esa prueba pasa, luego implementamos el cambio a nuestros clientes.

¡Gracias a ambos por compartir todo esto con nosotros hoy! Antes de irnos, ¿pueden decirnos qué sigue para la búsqueda de Guru?

Yev: ¡Un montón de mejoras!

Nora: Sí, muchas mejoras por delante. Este trimestre, nos hemos enfocado en mejorar la experiencia de búsqueda para búsquedas más largas, y este año, estamos optimizando para mejoras en el algoritmo. También hemos mejorado nuestros sistemas para aumentar la velocidad a la que podemos probar y lanzar cambios a nuestros usuarios.

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