אנחנו תמיד עובדים כדי לשפר ולשדרג את חוויות המשתמשים שלנו עם Guru, מהאופן שבו ידע נוצר בעורך שלנו ועד איך הוא משתף דרך Slack, Teams ועוד. אחת מהאזורים שתופסים מקום מיוחד בלב הצוות שלנו היא הפונקציה של חיפוש, שהיא המרכז איך הפלטפורמה שלנו משמשת לחיפוש ולשיתוף ידע. בחודש נובמבר האחרון, שיתפנו מבט קצר על איך אנחנו משתמשים בנתוני המוצר כדי לשפר את החיפוש ב-Guru. מאז, לא האטנו לרגע, אנו מבצעים שיפורים הדרגתיים בממשק המשתמש של החיפוש שלנו בתוך האפליקציה שלנו לדפדפן כמו גם ישירות באלגוריתם שלנו. היום, נצלול לתוך סשן של שאלות ותשובות עם שני חברים מצוות החיפוש המסור שלנו כדי להבין איך אנחנו מוודאים שהחיפוש ב-Guru תמיד משתפר.

תודה שהצטרפתם אלינו, נורה וייב! האם אתם יכולים להציג את עצמכם ולספר לנו קצת על מה שאתם עושים ב-Guru?

נורה: תודה שהזמנתם אותנו! שמי נורה ווסט, ואני מנהלת מוצר בכירה לצוותי החיפוש והכתיבה ב-Guru.

ייב: תודה, סידני. שמי ייב מאייר, ואני מדען נתונים בכיר ב-Guru.

כדי להתחיל את העניינים, אני רוצה לשאול קצת על צוות החיפוש כאן ב-Guru. הרבה אנשים אולי אפילו לא יודעים שיש לנו צוות שלם שמתמודד עם חווית החיפוש — האם אתם יכולים לספר לנו קצת על הצוות?

ייב: צוות החיפוש שלנו הוא צוות ח跨-תפקודי לחלוטין שמוקדש לחלוטין למשימה אחת - לספק חוויית חיפוש חלקה ללקוחותינו. צוות החיפוש מביא יחד עיצובים, מפתחים מקדמים, מהנדסים אחוריים, אדריכלים, מדעני נתונים, מהנדסי למידת מכונה ומנהלי מוצר כדי לתכנן ולבצע גישה מאוזנת וברורה להגדלת יכולות החיפוש שלנו.

נורה: בדיוק כך. לא משנה את התארים המדויקים שלנו, אנחנו עובדים יחד כצוות כדי ליצור חוויית חיפוש מדהימה מתמקדים גם בעיצוב החיצוני של החיפוש וגם בפונקציית האלגוריתם הפנימית. אני עוזרת לתעדף את העבודה שלנו בהתבסס על הפידבקים שאנחנו רואים, על מטרות החברה ועל תובנות שוק רלוונטיות.

ייב: אני עוזר לצוות לשלב עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה (ML) יותר באופן כללי לכל היבטי החיפוש. אני גם עוזר לצוות להבין את אסטרטגיית הניסויים שלנו, אשר מאוזנת הקפדנית של פידבק לקוחות, מדדי ביצועי חיפוש ותובנות טכנולוגיית הצוות.

חיפוש זה לא משהו שאנשים חושבים עליו הרבה, אבל זה פונקציה מרכזית של כלים כמו Guru. האם אתה יכול לתת לנו סקירה בסיסית על איך החיפוש של Guru עובד?

ייב: לא רק שהחיפוש הזה חשוב מאוד, אלא גם לפי גוגל עצמו, זה לא בעיה פתרה וזה מאוד קשה. בעוד שרוב האנשים לא חושבים הרבה על חיפוש במוצרים תכנה (כי הם רגילים כל כך ל"גוגל" דברים), יש הרבה שמתנהל מאחורי הקלעים. מהבנת שאלת החיפוש (לדוגמה, הסקת כוונה, חילוץ משמעות סמנטית, תיקון שגיאות הקלדה, rewriting השאלה באמצעות סינונימים או גישות אחרות כדי לתפוס טוב יותר כוונה וכו'), לשילוב הקשר, להחזרת תוצאות ודירוגן, הכל בהיקף גדול — זאת בעיה קשה ומעניינת. Guru בונה על עבודות פורצות דרך בחיפוש על ידי צוותים מאחורי פרויקטים של קוד פתוח Lucene, Solr ו-Elasticsearch, כמו גם צוותים בחברות כמו Lucidworks, Elastic, Google ו-AWS כדי לוודא שאנחנו חושפים את הידע הרלוונטי ביותר למשתמשים שלנו.

מהן כמה אינדיקטורים שאתם מסתכלים עליהם כדי לקבוע עד כמה החיפוש שלנו עובד באופן "טוב"? איך אתם מזהים הזדמנויות לשיפור ולשדרוג החיפוש בתוך Guru?

ייב: אנחנו בודקים אינדיקטורים איכותיים וכמותיים. בצד הכמותי, השקענו הרבה זמן בבניית מעקב אחר אירועים במוצר, כך שאנחנו יכולים לעקוב אחרי נתוני אינטראקציה של משתמשים ומוצרים. על ידי הסתכלות על נתוני האינטראקציה, אנחנו יכולים למדוד די בבהירות עד כמה החיפוש פועל. האם אנחנו מחזירים תוצאות רלוונטיות? האם המשתמשים מתקיימים להם? איך? באיזה מיקום מופיעות תוצאות אלו כשמשתמשים מתקיימים להן? מעבר להחזרה, דיוק ממוצע (MAP) ומדדים אחרים בשימושים כדי לענות על שאלות אלו, אנו גם נבחן את תסכול המשתמשים. האם אנשים מחפשים משהו אחר מבלי להתקיים בתוצאות חיפוש? האם הם מפרסמים מחדש את השאלות שלהם? אלו הם רק כמה דוגמאות כלליות וכל שאלה יכולה להיות מעודכנת לחלק מסוים של המוצר, הקשר מסוים, אינטגרציה, וכו'.

נורה: כפי שייב ציין, נתונים נותנים לנו תובנות מדהימות על הפעולות שהמשתמשים שלנו עושים, מה שמאפשר לנו למדוד את ביצועי החיפוש לאורך זמן. עם התובנות הללו, אנחנו יכולים למיקסם את הפעולות שאנחנו רואים שמשתמשים לוקחים באופן מתמשך, ולעזור היכן שאנחנו רואים תוצאות רעות. לדוגמה, גילינו ששאילתות המשתמשים הרבה פעמים כוללות מילים שנמצאות בכותרת הכרטיסים שהם מחפשים, כך שהכנסנו חיפוש כותרות מהיר כדי לעזור להם להגיע לכרטיסים הללו מהר יותר. כרגע, אנחנו מתמקדים מאמצים לשפר את הביצועים של חיפושים ארוכים יותר. נתונים גם עוזרים לנו לאשר שינוי לפני שנביא אותו למוצר. עם הבדיקות שלנו, אנחנו יכולים לראות אם שינויים מוצעים באלגוריתם ישפרו תוצאות לפני שהם משוחררים ללקוחות — כך שאנחנו יכולים להיות בטוחים שכל שינוי שאנחנו עשינו לשחרר משפר את חוויית החיפוש.

ייב: בצד האיכותי, אנחנו כל הזמן בודקים משוב מלקוחות, ונהנים לדבר עם לקוחות בזמן אמת כאשר זה מתאפשר כדי לקבוע מה עובד ומה לא.

נורה: כן, אנחנו מדברים עם המשתמשים שלנו ככל האפשר — נתונים מאפשרים לנו להסיק רבות, אבל לדבר עם משתמשים עוזר לנו להבין את המניע מאחורי הפעולות. זה עוזר לנו לאשר או להפריך את המגמות שאנחנו רואים בנתונים. לדוגמה, כאשר מסתכלים על כרטיסים שמשתמשים משתמשים בהם, הם לעיתים מוגבלים לכמה אוספים ולוחות. כאשר אנחנו דנים בזה עם משתמשים, עם זאת, הם בדרך כלל לא מודעים למבנה הארגוני של צוות הגור שלהם. זה אומר לנו שפילטרים ארגוניים נוספים בחיפוש עלולים להפוך לבעייתיים, במקום להקל על מציאת הכרטיס שבו הם חיפשו.

נראה ששינויים באלגוריתם החיפוש יכולים להשפיע על חוויות המשתמשים במציאת ידע ב-Guru. איך אתם בודקים שינויים פוטנציאליים כדי לראות את ההשפעה שיש להם? איך אתם מחליטים להפעיל אותם (או לא)?

ייב: שאלה נהדרת! ב-Guru, אנחנו מאמצים את התרבות של ניסויים, וצוות החיפוש המדהים שלנו בנה מסגרת ניסוי חיפוש שמאפשרת לנו לחזור במהירות על שאילתות חיפוש כדי לבדוק הרבה רעיונות מבלי להשפיע על פונקציות החיפוש החיות. לאחר שננתח את הנתונים ונאשר שההיפותזה שנבדקה אכן מביאה לשיפור, אנו מבצעים ניסוי חי מוגבל ישירות במוצר עבור קבוצות ומשתמשים קטנים. אם הניסוי הצליח, אנו משיקים את השינוי ללקוחותינו.

תודה רבה לשניכם על שיתוף כל זה איתנו היום! לפני שנלך, האם אתם יכולים לספר לנו מה התוכנית הבאה עבור חיפוש ב-Guru?

ייב: המון שיפורים!

נורה: כן, המון שיפורים לפנינו. ברבעון הזה, התרכזנו בשיפור חוויית החיפוש עבור חיפושים ארוכים יותר, והשנה, אנו אופטימיזציה לשיפורים באלגוריתם. כמו כן, שדרגנו את המערכות שלנו כדי להגדיל את המהירות שבה אנו יכולים לבדוק ולשחרר שינויים ללקוחותינו.

כדי להישאר מעודכנים עם שיפורים איטרטיביים לפונקציית החיפוש של Guru, הירשמו בבלוג שלנו ושמרו עין על שחרורי תכונה בקרוב.