Kullanıcılarımızın Guru ile olan deneyimlerini geliştirmek ve iyileştirmek için her zaman çalışıyoruz; bu editorümüzde bilginin nasıl oluşturulmasından, Slack, Teams üzerinden paylaşılmasına kadar. Ekibimizin kalbinde özel bir yere sahip olan bir alan, platformumuzun bilgi aramak ve paylaşmak için nasıl kullanıldığını temel alan arama işlevselliğidir. Geçen Kasım’da, bir göz atmamızı paylaştık; bu, ürün verilerini aramayı geliştirmek için nasıl kullandığımızı göstermektedir. O zamandan beri, yavaşlamadık; web uygulamamız ve tarayıcı eklentimiz içinde arama kullanıcı arayüzümüzü ve algoritmamızı geliştirerek sürekli iyileştirmeler yapıyoruz. Bugün, arama işlevselliğinin her zaman gelişmesini sağladığımızı daha iyi anlamak için özverili arama ekibimizin iki üyesi ile bir Soru-Cevap oturumuna dalacağız.

Bizimle birlikte olduğunuz için teşekkürler, Nora ve Yev! Kendinizi tanıtabilir misiniz ve Guru'da neler yaptığınız hakkında biraz bilgi verebilir misiniz?

Nora: Bizi ağırladığınız için teşekkürler! Benim adım Nora West, Guru'daki arama ve yazım ekiplerinin Kıdemli Ürün Yöneticisiyim.

Yev: Teşekkürler, Sydney. Benim adım Yev Meyer, Guru'da Veri Bilimciyim.

Her şeyi başlatmak için arama ekibimiz (“pod”) hakkında biraz sormak istiyorum. Birçok kişi, arama deneyimi için tamamen adanmış bir ekip olduğunu hatta bilemeyebilir — ekip hakkında biraz bilgi verebilir misiniz?

Yev: Arama podumuz, müşterilerimize kesintisiz bir arama deneyimi sunmak için tamamen tek bir göreve adanmış, çok işlevli bir ekip. Arama podu, arama yeteneklerimizi artırmak için dengeli ve sağlam bir yaklaşım planlamak ve yürütmek amacıyla tasarımcılar, ön yüz geliştiricileri, arka yüz mühendisleri, mimarlar, veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve ürün yöneticilerini bir araya getirir.

Nora: Kesinlikle öyle, evet. Tam unvanlarımız ne olursa olsun, hem aramanın dış tasarımına hem de iç algoritma işlevlerine odaklanarak muhteşem bir arama deneyimi oluşturmak için bir ekip olarak çalışıyoruz. Gördüğümüz geri bildirimler, şirket hedefleri ve ilgili pazar içgörüleri doğrultusunda işimizi önceliklendiriyorum.

Yev: Ekibe, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimini (ML) aramanın her yönüne daha genel olarak dahil etmesine yardımcı oluyorum. Ekibe, müşteri geri bildirimleri, arama performans ölçütleri ve takım/teknoloji içgörüleri arasında dikkatlice dengelenecek deney stratejimizi belirlemelerine yardımcı oluyorum.

Arama, insanların çok fazla düşünmediği bir şeydir, ancak Guru gibi araçların çekirdek bir işlevselliğidir. Guru'nun aramasının nasıl çalıştığına dair temel bir genel bakış verebilir misiniz?

Yev: Arama son derece önemli olduğu kadar, hatta Google'ın kendisine göre, çözülmüş bir sorun değildir ve son derece zordur. Çoğu insan yazılım ürünlerindeki aramayı pek düşünmez (çünkü “googling” şeylere alıştıkları için), ama arka planda çok şey oluyor. Arama sorgusunun anlaşılmasından (örneğin, niyeti çıkarma, anlamsal anlam çıkarma, yazım hatalarını düzeltme, sorguyu niyeti daha iyi yakalayacak şekilde eş anlamlılar veya diğer yaklaşımlar kullanarak yeniden yazma vs.) arama bağlamını dahil etmeye, sonuçların elde edilip sıralanması tüm ölçeklerde - zorlu ve ilginç bir problem. Guru, Lucene, Solr ve Elasticsearch açık kaynak projelerinin arkasındaki ekiplerin yanı sıra Lucidworks, Elastic, Google ve AWS gibi şirketlerdeki ekiplerin öncü arama çalışmalarını temel alarak kullanıcılarımıza en ilgili bilgiyi sunabilmemizi sağlıyor.

“Arama”nın “iyi” çalışıp çalışmadığını belirlemek için hangi göstergelere bakıyorsunuz? Guru içinde aramayı geliştirmek ve/veya artırmak için fırsatları nasıl belirliyorsunuz?

Yev: Hem niteliksel hem de niceliksel göstergelere bakıyoruz. Nicel tarafta, ürüne etkinlik takibi eklemek için çok zaman harcadık, böylece kullanıcı-ürün etkileşim verilerini takip edebiliriz. O etkileşim verilerini gözlemleyerek aramanın ne kadar iyi performans gösterdiğini oldukça doğru bir şekilde ölçebiliriz. İlgili sonuçları mı döndürüyoruz? Kullanıcılar bunlarla etkileşimde bulunuyor mu? Nasıl? Kullanıcılar bunlarla etkileşim kurarken bu sonuçlar hangi pozisyonda görünüyor? Hatırlamanın yanı sıra, ortalama hassasiyet (MAP) ve bu sorulara yanıt vermek için genellikle kullanılan diğer ölçütlerin yanı sıra, kullanıcıların hayal kırıklığına da bakıyoruz. İnsanlar arama sonuçlarıyla etkileşime girmeden başka bir şey mi arıyor? Yeni arama sorguları oluşturuyorlar mı? Bunlar sadece birkaç genel örnek ve her soru ürünün belirli bir kısmına, belirli bir bağlama, entegrasyona vb. daha fazla ayrıntılandırılabilir.

Nora: Yev'in belirttiği gibi, veriler, kullanıcılarımızın almış olduğu eylemler hakkında inanılmaz bir içgörü sağlar; bu da zamanla arama performansını ölçmemize olanak tanır. Bu içgörülerle, kullanıcıların sürekli olarak yaptıkları eylemler için optimizasyon yapabilir ve kötü sonuçlar gördüğümüzde yardımcı olabiliriz. Örneğin, kullanıcıların sorgularının genellikle aradıkları Kartın başlığında bulunan kelimeleri içerdiğini gördük, bu nedenle onlara bu Kartlara daha hızlı ulaşmalarını sağlamak için hızlı başlık aramasını tanıttık. Şu anda, daha uzun aramalar için performansı artırmaya odaklanıyoruz. Veri, ürün içine bir değişikliği getirmeden önce de onaylamamıza yardımcı olur. Testlerimizle, önerilen algoritma değişikliklerinin müşterilere sunulmadan önce sonuçları iyileştirip iyileştirmeyeceğini görebiliriz - böylece duyduğumuz her değişikliğin arama deneyimini iyileştirdiğinden emin olabiliriz.

Yev: Kalitatif tarafta, müşteri geri bildirimlerini sürekli olarak inceliyoruz ve mümkün olduğunca kullanıcılarla gerçek zamanlı sohbet ediyoruz, böylece neyin işe yaradığını ve neyin işe yaramadığını belirleyebiliyoruz.

Nora: Evet, kullanıcılarımızla mümkün olduğunca çok sohbet ediyoruz; veriler, çok şey çıkarmamıza izin veriyor, ancak kullanıcılarla konuşmak, eylemlerin arkasındaki motivasyonu anlamamıza yardımcı oluyor. Bu, verilerde gördüğümüz trendleri doğrulamamıza veya çürütmemize yardımcı olur. Örneğin, kullanıcıların sürekli kullandıkları Kartlara baktığımızda, genellikle yalnızca birkaç Koleksiyona ve Panele bağlı olduklarını görüyoruz. Ancak, bunu kullanıcılarla görüştüğümüzde, genellikle Guru takımlarının organizasyon yapısının farkında değiller. Bu, aramada ek organizasyon filtrelerinin potansiyel olarak karışıklığı artırabileceğini, aradıkları Kartı bulmayı kolaylaştırmak yerine.

Görünüşe göre, arama algoritması değişiklikleri, kullanıcıların Guru'da bilgi bulma deneyimlerini etkileyebilir. Olası değişiklikleri görmenin etkiyi hesaplamak için nasıl test ediyorsunuz? Canlı yapmaya neye karar veriyorsunuz (veya vermiyorsunuz)?

Yev: Harika bir soru! Guru'da deney yapma kültürünü benimsiyoruz ve mükemmel arama podumuz, canlı arama işlevselliğini etkilemeden birçok fikri test etmek için arama deneme çerçevesini hızla yeniden oynatma imkanı sağlıyor. Verileri analiz ettiğimizde ve test edilen hipotezin gerçekten iyileşme sağladığını doğruladığımızda, o zaman ürün doğrudan küçük bir takım ve kullanıcı grubunda sınırlı bir canlı test gerçekleştiriyoruz. Eğer o test başarılı olursa, o zaman değişikliği müşterilerimize sunuyoruz.

Bugün bu her şeyi bizimle paylaştığınız için teşekkür ederiz! Gitmeden önce, Guru'nun araması için sırada ne olduğunu söyleyebilir misiniz?

Yev: Birçok iyileştirme!

Nora: Evet, önümüzde birçok iyileştirme var. Bu çeyrekte, daha uzun aramalar için arama deneyimini geliştirmeye odaklandık ve bu yıl, algoritma geliştirmeleri için optimizasyon yapıyoruz. Sistemlerimizi, kullanıcılarımıza değişiklikleri test etme ve yayınlama hızını artıracak şekilde güncelledik.

Guru’nun arama işlevselliğindeki sürekli iyileştirmelerden haberdar olmak için, blogumuza abone olun ve yaklaşan özellik sürümlerini takip edin.