Chúng tôi luôn làm việc để nâng cao và cải thiện trải nghiệm của người dùng với Guru, từ cách kiến thức được tạo ra trong trình chỉnh sửa của chúng tôi đến cách thức nó được chia sẻ qua Slack, Teams, và hơn thế nữa. Một lĩnh vực đặc biệt quan trọng đối với chúng tôi là chức năng tìm kiếm, điều này là cốt lõi cho cách nền tảng của chúng tôi được sử dụng để tìm kiếm và chia sẻ kiến thức. Tháng 11 năm ngoái, chúng tôi đã chia sẻ một cái nhìn sơ lược về cách chúng tôi sử dụng dữ liệu sản phẩm để cải thiện chức năng tìm kiếm trong Guru. Kể từ đó, chúng tôi chưa bao giờ chậm lại, thực hiện các cải tiến dần dần cho giao diện tìm kiếm trong ứng dụng web và tiện ích mở rộng trình duyệt của chúng tôi, cũng như trực tiếp cho thuật toán của chúng tôi. Hôm nay, chúng tôi sẽ đi vào một phiên hỏi & đáp với hai thành viên trong nhóm tìm kiếm tận tâm của chúng tôi để hiểu rõ hơn về cách chúng tôi đảm bảo rằng tìm kiếm tại Guru luôn được cải tiến.

Cảm ơn các bạn đã tham gia cùng chúng tôi, Nora và Yev! Các bạn có thể giới thiệu về bản thân và cho chúng tôi biết một chút về những gì các bạn làm tại Guru không?

Nora: Cảm ơn vì đã mời chúng tôi! Tôi tên là Nora West, và tôi là Giám đốc Sản phẩm Chuyên nghiệp cho các nhóm tìm kiếm và viết nội dung tại Guru.

Yev: Cảm ơn, Sydney. Tôi tên là Yev Meyer, và tôi là Nhà khoa học dữ liệu nhân viên tại Guru.

Để bắt đầu, tôi muốn hỏi một chút về nhóm tìm kiếm của chúng tôi (“pod”) tại Guru. Nhiều người có thể không biết rằng chúng tôi có một đội ngũ hoàn toàn dành riêng cho trải nghiệm tìm kiếm - các bạn có thể cho chúng tôi biết một chút về đội ngũ này không?

Yev: Nhóm tìm kiếm của chúng tôi là một đội ngũ đa chức năng hoàn toàn dành riêng cho một nhiệm vụ duy nhất là cung cấp trải nghiệm tìm kiếm mượt mà cho khách hàng của chúng tôi. Nhóm tìm kiếm quy tụ các nhà thiết kế, lập trình viên front-end, kỹ sư back-end, kiến trúc sư, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và giám đốc sản phẩm để lên kế hoạch và thực hiện một cách tiếp cận cân bằng và hợp lý nhằm tăng cường các khả năng tìm kiếm của chúng tôi.

Nora: Đúng vậy, chính xác. Bất kể chức danh cụ thể của chúng tôi là gì, chúng tôi làm việc cùng nhau như một đội để tạo ra một trải nghiệm tìm kiếm ấn tượng, tập trung vào cả thiết kế bên ngoài của tìm kiếm và chức năng thuật toán bên trong. Tôi giúp ưu tiên công việc của chúng tôi dựa trên phản hồi mà chúng tôi nhận được, mục tiêu của công ty và những hiểu biết thị trường có liên quan.

Yev: Tôi giúp đội ngũ đưa quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML) nói chung vào tất cả các khía cạnh của tìm kiếm. Tôi cũng giúp đội ngũ xác định chiến lược thử nghiệm của chúng tôi, điều này cân bằng một cách cẩn thận phản hồi của khách hàng, số liệu hiệu suất tìm kiếm và những hiểu biết về đội ngũ/công nghệ.

Tìm kiếm không phải là điều mà mọi người nghĩ nhiều, nhưng đây là một chức năng cốt lõi của các công cụ như Guru. Các bạn có thể cho chúng tôi một cái nhìn tổng quan cơ bản về cách tìm kiếm của Guru hoạt động không?

Yev: Không chỉ tìm kiếm rất quan trọng, mà theo chính Google, nó không phải là một vấn đề đã được giải quyết, và rất khó khăn. Trong khi hầu hết mọi người không nghĩ nhiều về tìm kiếm trong các sản phẩm phần mềm (bởi vì họ đã quen với việc “google” mọi thứ), có rất nhiều điều xảy ra phía sau. Từ việc hiểu truy vấn tìm kiếm (ví dụ: suy luận ý định, trích xuất ý nghĩa ngữ nghĩa, sửa lỗi chính tả, viết lại truy vấn bằng cách sử dụng các từ đồng nghĩa hoặc các phương pháp khác để nắm bắt ý định tốt hơn, v.v.) đến việc bổ sung ngữ cảnh tìm kiếm, đến việc truy xuất và xếp hạng kết quả, tất cả đều ở quy mô lớn - đây là một vấn đề khó và thú vị. Guru xây dựng trên nền tảng công việc tiên phong trong tìm kiếm của các đội ngũ đứng sau các dự án mã nguồn mở Lucene, Solr và Elasticsearch, cũng như các đội ngũ tại các công ty như Lucidworks, Elastic, Google và AWS để đảm bảo chúng tôi cung cấp kiến thức phù hợp nhất cho người dùng của mình.

Có những chỉ báo nào mà các bạn nhìn vào để xác định cách mà tìm kiếm “hoạt động tốt”? Các bạn xác định cơ hội để cải thiện và/hoặc nâng cao tìm kiếm trong Guru như thế nào?

Yev: Chúng tôi xem xét cả những chỉ báo định tính và định lượng. Về mặt định lượng, chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian để xây dựng theo dõi sự kiện vào sản phẩm, để chúng tôi có thể theo dõi dữ liệu tương tác giữa người dùng và sản phẩm. Bằng cách nhìn vào dữ liệu tương tác đó, chúng tôi có thể đo lường khá chính xác việc tìm kiếm hoạt động như thế nào. Chúng tôi có trả về kết quả liên quan không? Người dùng có tương tác với chúng không? Làm thế nào? Kết quả này xuất hiện ở vị trí nào khi người dùng tương tác với chúng? Ngoài việc nhớ lại, độ chính xác trung bình (MAP) và các chỉ số khác thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi này, chúng tôi cũng xem xét sự thất vọng của người dùng. Có phải mọi người đang tìm kiếm điều gì khác mà không tương tác với kết quả tìm kiếm không? Họ có đang sửa đổi các truy vấn tìm kiếm của mình không? Đây chỉ là một vài ví dụ chung và mỗi câu hỏi có thể được tinh chỉnh thêm cho một phần cụ thể của sản phẩm, bối cảnh cụ thể, tích hợp, v.v.

Nora: Như Yev đã nói, dữ liệu cung cấp cho chúng tôi cái nhìn tuyệt vời về các hành động mà người dùng của chúng tôi đang thực hiện, cho phép chúng tôi đo lường hiệu suất tìm kiếm theo thời gian. Với những hiểu biết này, chúng tôi có thể tối ưu hóa cho những hành động mà chúng tôi thấy người dùng liên tục thực hiện và hỗ trợ nơi mà chúng tôi thấy kết quả kém. Ví dụ, chúng tôi thấy rằng các truy vấn của người dùng thường bao gồm những từ có trong tiêu đề của Card mà họ đang tìm, vì vậy chúng tôi đã giới thiệu tìm kiếm tiêu đề nhanh để giúp họ đến với những Card đó nhanh hơn. Hiện tại, chúng tôi đang tập trung nỗ lực vào việc cải thiện hiệu suất cho các tìm kiếm dài hơn. Dữ liệu cũng giúp chúng tôi xác nhận một thay đổi trước khi đưa nó vào sản phẩm. Với việc thử nghiệm của chúng tôi, chúng tôi có thể thấy liệu các thay đổi thuật toán được đề xuất có  cải thiện kết quả trước khi chúng được phát hành cho khách hàng hay không - vì vậy chúng tôi có thể chắc chắn rằng bất kỳ thay đổi nào mà chúng tôi có phát hành đều cải thiện trải nghiệm tìm kiếm.

Yev: Về mặt định tính, chúng tôi liên tục xem xét phản hồi của khách hàng, và nói chuyện với khách hàng trong thời gian thực khi có thể để xác định điều gì đang hoạt động và điều gì không.

Nora: Có, chúng tôi nói chuyện với người dùng của mình khi có thể - dữ liệu cho phép chúng tôi suy luận nhiều điều, nhưng nói chuyện với người dùng giúp chúng tôi hiểu được động lực đứng sau các hành động. Điều này giúp chúng tôi xác nhận hoặc bác bỏ các xu hướng mà chúng tôi đang thấy trong dữ liệu. Ví dụ, khi nhìn vào các Card mà người dùng sử dụng liên tục, chúng thường chỉ giới hạn trong một vài Bộ sưu tập và Bảng. Khi chúng tôi thảo luận điều này với người dùng, tuy nhiên, họ thường không nhận thức được cấu trúc tổ chức của đội ngũ Guru của họ. Điều này cho chúng tôi biết rằng các bộ lọc tổ chức bổ sung trong tìm kiếm có thể tăng sự nhầm lẫn, thay vì làm cho việc tìm kiếm Card mà họ đang tìm kiếm dễ dàng hơn.

Có vẻ như sự thay đổi trong thuật toán tìm kiếm có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm của người dùng trong việc tìm kiếm kiến thức trong Guru. Các bạn kiểm tra những thay đổi tiềm năng để xem tác động của chúng như thế nào? Các bạn quyết định đưa chúng vào trực tiếp (hoặc không) như thế nào?

Yev: Câu hỏi tuyệt vời! Tại Guru, chúng tôi chấp nhận văn hóa thử nghiệm, và nhóm tìm kiếm đáng kinh ngạc của chúng tôi đã xây dựng một khung thử nghiệm tìm kiếm cho phép chúng tôi nhanh chóng phát lại các truy vấn tìm kiếm để thử nghiệm nhiều ý tưởng mà không làm ảnh hưởng đến chức năng tìm kiếm trực tiếp. Khi chúng tôi phân tích dữ liệu và xác nhận rằng giả thuyết đã thử nghiệm thực sự dẫn đến sự cải thiện, chúng tôi sẽ thực hiện một thử nghiệm trực tiếp hạn chế ngay trong sản phẩm cho một nhóm nhỏ các đội và người dùng. Nếu thử nghiệm đó thành công, chúng tôi sẽ triển khai thay đổi cho khách hàng của mình.

Cảm ơn các bạn đã chia sẻ tất cả những điều này với chúng tôi hôm nay! Trước khi đi, các bạn có thể cho chúng tôi biết điều gì là tiếp theo cho tìm kiếm của Guru không?

Yev: Rất nhiều cải tiến!

Nora: Có, còn nhiều cải tiến phía trước. Quý này, chúng tôi đã tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm tìm kiếm cho các tìm kiếm dài hơn, và năm nay, chúng tôi đang tối ưu hóa cho các cải tiến thuật toán. Chúng tôi cũng đã nâng cấp hệ thống của mình để tăng tốc độ mà chúng tôi có thể thử nghiệm và phát hành các thay đổi cho người dùng.

Để cập nhật những cải tiến lặp đi lặp lại về chức năng tìm kiếm của Guru, hãy đăng ký blog của chúng tôi và theo dõi các tính năng sắp ra mắt.