हम हमेशा गुरु के साथ अपने उपयोगकर्ताओं के अनुभव को बढ़ाने और सुधारने के लिए काम कर रहे हैं, हमारे संपादक में ज्ञान बनाने के तरीके से लेकर इसे Slack, टीम, और उससे आगे कैसे साझा किया जाता है। एक क्षेत्र जो हमारी टीम के दिल में एक खास स्थान रखता है वह है हमारी खोज कार्यक्षमता, जो हमारे मंच का उपयोग करने का मूल है ताकि ज्ञान की खोज और साझेदारी की जा सके। पिछले नवंबर में, हमने एक झलक साझा की कि हम उत्पाद डेटा का उपयोग कैसे करते हैं अपनी खोज में सुधार करने के लिए। तब से, हम एक भी पल नहीं रुके हैं, अपने वेब ऐप और ब्राउज़र एक्सटेंशन में अपने खोज UI में वृद्धि करते हुए, साथ ही सीधे अपने एल्गोरिदम में। आज, हम अपने समर्पित खोज टीम के दो सदस्यों के साथ एक प्रश्नोत्तर सत्र में चर्चा करेंगे ताकि यह बेहतर ढंग से समझ सकें कि हम सुनिश्चित करते हैं कि गुरु पर खोज हमेशा सुधार रही है।

हमसे जुड़ने के लिए धन्यवाद, नॉरा और येव! क्या आप अपने बारे में परिचय दे सकते हैं और हमें बता सकते हैं कि आप गुरु में क्या करते हैं?

नॉरा: हमारे साथ रहने के लिए धन्यवाद! मेरा नाम नॉरा वेस्ट है, और मैं गुरु के खोज और लेखन टीमों के लिए वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक हूं।

येव: धन्यवाद, सिडनी। मेरा नाम येव मेयर है, और मैं गुरु में एक स्टाफ डेटा वैज्ञानिक हूं।

शुरुआत करने के लिए, मैं गुरु में हमारी खोज टीम (“पॉड”) के बारे में थोड़ा सा जानना चाहूंगा। बहुत से लोग शायद नहीं जानते कि हमारे पास खोज अनुभव के लिए समर्पित एक पूरी टीम है - क्या आप हमें टीम के बारे में थोड़ा बता सकते हैं?

येव: हमारे खोज पॉड की एक क्रॉस-फंक्शनल टीम है जो हमारे ग्राहकों के लिए एक सहज खोज अनुभव देने के एकल कार्य को पूरी तरह से समर्पित है। खोज पॉड डिज़ाइनरों, फ्रंट-एंड डेवलपर्स, बैक-एंड इंजीनियरों, आर्किटेक्टों, डेटा वैज्ञानिकों, मशीन लर्निंग इंजीनियरों और उत्पाद प्रबंधकों को एक साथ लाता है ताकि हमारे खोज क्षमताओं को बढ़ाने के लिए एक संतुलित और ठोस दृष्टिकोण की योजना बनाई जा सके।

नॉरा: हां, बिल्कुल। हमारे सटीक शीर्षकों की परवाह किए बिना, हम एक टीम के रूप में मिलकर काम करते हैं ताकि एक अविश्वसनीय खोज अनुभव बनाया जा सके, जिसमें खोज का बाहरी डिज़ाइन और आंतरिक एल्गोरिदम कार्य शामिल है। मैं प्रतिक्रिया, कंपनी के लक्ष्यों और प्रासंगिक बाजार अंतर्दृष्टि के आधार पर हमारे काम को प्राथमिकता देने में मदद करता हूं।

येव: मैं टीम को सभी पहलुओं में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और मशीन लर्निंग (ML) से भरपूर करने में मदद करता हूं। मैं टीम को हमारी प्रयोगात्मक रणनीति तय करने में मदद भी करता हूं, जो ग्राहक की प्रतिक्रिया, खोज प्रदर्शन मेट्रिक्स और टीम/तकनीक की अंतर्दृष्टियों को सावधानीपूर्वक संतुलित करती है।

खोज ऐसा कुछ नहीं है जिसके बारे में लोग बहुत ज्यादा ध्यान देते हैं, लेकिन यह गुरु जैसे उपकरणों की एक मुख्य कार्यक्षमता है। क्या आप हमें गुरु की खोज कैसे काम करती है, इसका एक बुनियादी अवलोकन दे सकते हैं?

येव: खोज न केवल बेहद महत्वपूर्ण है, बल्कि यहां तक कि Google के अनुसार, यह एक हल किया हुआ समस्या नहीं है, और यह बेहद कठिन है। जबकि अधिकांश लोग सॉफ्टवेयर उत्पादों में खोज को ज्यादा नहीं सोचते हैं (क्योंकि वे चीजों को "गूगल" करने के लिए इतने अभ्यस्त होते हैं), इसके पीछे बहुत कुछ होता है। एक खोज क्वेरी को समझने (जैसे, इरादा निकालना, अर्थ निकालना, वर्तनी की गलतियों को ठीक करना, इरादे को बेहतर ढंग से उजागर करने के लिए समानार्थक शब्दों के साथ क्वेरी को फिर से लिखना या अन्य दृष्टिकोणों को शामिल करना, आदि) से लेकर खोज संदर्भ को शामिल करने, परिणाम प्राप्त करने और रैंक करने के लिए, सभी को बड़े पैमाने पर - यह एक कठिन और दिलचस्प समस्या है। गुरु लुसिन, सोलर और इलास्टिक्सर्च ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स के पीछे की टीमों के अलावा लुसिडवर्क्स, इलास्टिक, Google और AWS जैसी कंपनियों की टीमों द्वारा खोज में शानदार काम पर बनाता है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि हम सबसे प्रासंगिक ज्ञान अपने उपयोगकर्ताओं को पेश करें।

आप कुछ संकेतक कौन से देखते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि हमारी खोज "अच्छी" तरीके से काम कर रही है? आप गुरु में खोज को सुधारने और/या बढ़ाने के अवसरों की पहचान कैसे करते हैं?

येव: हम गुणात्मक और मात्रात्मक संकेतकों पर ध्यान देते हैं। मात्रात्मक पक्ष पर, हमने उत्पाद में घटनाओं को ट्रैक करने के लिए बहुत समय बिताया है, ताकि हम उपयोगकर्ता-उत्पाद इंटरैक्शन डेटा को ट्रैक कर सकें। उन इंटरैक्शन डेटा को देखकर, हम नाप सकते हैं कि खोज कितनी अच्छी तरह प्रदर्शन कर रही है। क्या हम प्रासंगिक परिणामों को वापस कर रहे हैं? क्या उपयोगकर्ता उनके साथ बातचीत कर रहे हैं? किस तरह? उपयोगकर्ता उनके साथ बातचीत करते समय ये परिणाम किस स्थिति में आते हैं? पुनः वापसी, औसत औसत सटीकता (MAP) और अन्य मेट्रिक्स के अलावा जो आमतौर पर इन प्रश्नों का उत्तर देने के लिए उपयोग किए जाते हैं, हम उपयोगकर्ता की निराशा को भी देखते हैं। क्या लोग कुछ और की खोज कर रहे हैं बिना खोज परिणामों के साथ बातचीत किए हुए? क्या वे अपनी खोज क्वेरी को फिर से तैयार कर रहे हैं? ये कुछ सामान्य उदाहरण हैं और प्रत्येक प्रश्न को उत्पाद के एक विशिष्ट भाग, विशिष्ट संदर्भ, एकीकरण, आदि पर और अधिक परिष्कृत किया जा सकता है।

नॉरा: जैसा कि येव ने कहा, डेटा हमें हमारे उपयोगकर्ताओं द्वारा किए गए कार्यों की अविश्वसनीय अंतर्दृष्टि देता है, जिससे हमें समय के साथ खोज प्रदर्शन को मापने की अनुमति मिलती है। इन अंतर्दृष्टियों के साथ, हम उन कार्रवाइयों के लिए अनुकूलित कर सकते हैं जो हम उपयोगकर्ताओं से लगातार देख रहे हैं, और जहां हम खराब परिणाम देखते हैं वहां सहायता कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, हमने देखा कि उपयोगकर्ताओं की क्वेरियों में अक्सर वे शब्द शामिल होते हैं जो कार्ड के शीर्षक में होते हैं जिन्हें वे खोज रहे हैं, इसलिए हमने शीঘ्र शीर्षक खोज को पेश किया ताकि वे उन कार्ड तक तेजी से पहुँच सकें। अभी, हम लंबी खोजों के लिए प्रदर्शन में सुधार करने के प्रयासों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। डेटा यह पुष्टि करने में भी मदद करता है कि किसी बदलाव को उत्पाद में लाने से पहले। हमारी परीक्षणों के साथ, हम देख सकते हैं कि प्रस्तावित एल्गोरिदम में बदलाव परिणामों में सुधार करेगा या नहीं, इससे पहले कि उन्हें ग्राहकों को जारी किया जाए - ताकि हम सुनिश्चित कर सकें कि हम जो भी परिवर्तन करें वह खोज अनुभव को बेहतर बने।

येव: गुणात्मक पक्ष पर, हम लगातार ग्राहक की प्रतिक्रिया की जांच करते हैं, और जब संभव हो, वास्तविक समय में ग्राहकों से बात करते हैं ताकि यह पता चल सके कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं।

नॉरा: हां, हम अपने उपयोगकर्ताओं के साथ जितना हो सके बात करते हैं - डेटा हमें बहुत कुछ समझने की अनुमति देता है, लेकिन उपयोगकर्ताओं से बात करना हमें कार्यों के पीछे के उद्देश्य को समझने में मदद करता है। यह हमें डेटा में हम जो रुझान देख रहे हैं, उसकी पुष्टि या खंडन करने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, जब उपयोगकर्ता उन कार्डों को देखते हैं जो वे लगातार उपयोग कर रहे हैं, तो वे अक्सर कुछ संग्रह और बोर्डों तक ही सीमित होते हैं। हालांकि, जब हम इस बारे में उपयोगकर्ताओं से चर्चा करते हैं, तो वे आमतौर पर अपने गुरु टीम की संगठनात्मक संरचना के बारे में अवगत नहीं होते हैं। यह हमें बताता है कि खोज में अतिरिक्त संगठनात्मक फिल्टर्स संभावित रूप से संदेश बढ़ा सकते हैं, बजाय इसके कि वे उस कार्ड को खोजने में आसानी करें जिसकी उन्हें तलाश है।

ऐसा लगता है कि खोज एल्गोरिदम में बदलाव उपयोगकर्ताओं के अनुभव को गुरु में ज्ञान खोजने में प्रभावित कर सकते हैं। आप संभावित परिवर्तनों का परीक्षण कैसे करते हैं यह देखने के लिए कि उनका क्या प्रभाव पड़ेगा? आप यह कैसे निर्धारित करते हैं कि उन्हें लाइव सेट करना (या नहीं)?

येव: शानदार सवाल! गुरु में, हम प्रयोगात्मक संस्कृति को अपनाते हैं, और हमारी अविश्वसनीय खोज पॉड ने एक खोज परीक्षण ढांचा तैयार किया है जो हमें तेज़ी से खोज प्रश्नों को फिर से चलाने की अनुमति देता है ताकि कई विचारों का परीक्षण किया जा सके जिनसे जीवित खोज कार्यक्षमता पर प्रभाव नहीं पड़े। एक बार जब हम डेटा का विश्लेषण करते हैं और पुष्टि करते हैं कि परीक्षण किया गया सिद्धांत वास्तव में सुधार लाता है, तो हम फिर छोटे कुछ टीमों और उपयोगकर्ताओं के लिए उत्पाद में सीधे एक सीमित लाइव परीक्षण करते हैं। यदि वह परीक्षण पास हो जाता है, तो हम अपने ग्राहकों के लिए परिवर्तन को लागू करते हैं।

आप दोनों का आज हमारे साथ यह सब साझा करने के लिए धन्यवाद! जाने से पहले, क्या आप हमें बता सकते हैं कि गुरु की खोज के लिए अगला क्या है?

येव: एक टन सुधार!

नॉरा: हां, आगे बहुत सारे सुधार हैं। इस तिमाही में, हम लंबी खोजों के लिए खोज अनुभव में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, और इस वर्ष, हम एल्गोरिदम में सुधार के लिए अनुकूलित कर रहे हैं। हमने अपने सिस्टम को इस गति को बढ़ाने के लिए भी अपग्रेड किया है जिससे हम अपने उपयोगकर्ताओं को परिवर्तन का परीक्षण और जारी कर सकें।

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