हैमिश ओगिल्वी, सर्च.आईओ के सीईओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

हैमिश ओगिल्वी सर्च.आईओ के सीईओ और सह-संस्थापक हैं, जो एक एआई-संचालित खोज और उत्पाद खोज मंच है जो दुनिया के कुछ सबसे बड़े संगठनों के लिए अरबों खोजों को संसाधित करता है। वे मशीन लर्निंग का उपयोग करके ऑन-साइट खोज के रूपांतरण और राजस्व में वृद्धि पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह प्रोप्राइटरी खोज प्रौद्योगिकी का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है।

आपको मशीन लर्निंग के क्षेत्र में क्या आकर्षित किया?

मैंने भौतिकी में लेजर डिजाइन करना शुरू किया, लेकिन मैं हमेशा से डेटा में पैटर्न देखने में काफी अच्छा था। इससे मुझे विश्लेषण और विभिन्न चीजों की भविष्यवाणी करने की ओर आकर्षित किया, जहां मैंने कई वर्षों तक काम किया। मशीन लर्निंग डेटा से मूल्य निकालने के लिए एक स्पष्ट विस्तार था। यह अब सामान्य लगता है, लेकिन उस समय लोग मुझ पर हंसते थे क्योंकि मेरी नौकरी का शीर्षक “डेटा प्रमुख” था, इसलिए दुनिया थोड़ी बदल गई है!

सर्च.आईओ की उत्पत्ति कहानी साझा करें?

खोज मुझे हमेशा परेशान करती थी; यह बहुत सुधारा गया है लेकिन यह अभी भी अधिकांश भाग के लिए बहुत खराब है। मैंने हमेशा सोचा था कि यह संदर्भ और व्यक्तिगत इरादे को बेहतर ढंग से समझना चाहिए। इसलिए यह उस विचार से शुरू हुआ, और वर्षों बाद हम बहुत करीब हैं। लैरी पेज ने प्रसिद्ध रूप से कहा कि खोज एक ऐसी समस्या नहीं है जो हमारे जीवनकाल में हल हो जाएगी, और मैं अब पूरी तरह से समझता हूं कि क्यों। लेकिन हमने खेल को नाटकीय रूप से बदल दिया है और हम जो देखते थे उसके बहुत करीब हैं।

सर्च.आईओ न्यूरल इंडेक्स पर स्व-शिक्षण खोज प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है, न्यूरल इंडेक्स विशेष रूप से क्या हैं?

पुराने स्कूल की खोज प्रौद्योगिकी विशिष्ट कीवर्ड पर सूचकांक बनाती है, जैसे कि पुस्तक के पीछे के हिस्से में सूचकांक जो उस पृष्ठ पर इंगित करता है जहां कीवर्ड दिखाई देता है। न्यूरल इंडेक्स इसके बजाय विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए न्यूरल नेटवर्क के विशिष्ट न्यूरॉन्स से सूचकांक बनाते हैं। ये न्यूरॉन्स संबंधित संदर्भ और अर्थ के लिए सक्रिय होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, न कि कीवर्ड के लिए, इसलिए यह जल्दी से संबंधित आइटमों की पहचान करना संभव है, यहां तक कि विभिन्न भाषाओं में भी। स्व-शिक्षण इन सूचकांकों को लोगों द्वारा आइटम खरीदने या अन्य सकारात्मक प्रतिक्रिया घटनाओं के रूप में अनुकूलित और सुधारने की अनुमति देता है।

खोज परिणामों को अनुकूलित करने के लिए प्रबलीकरण सीखने का उपयोग कैसे किया जाता है?

मुख्य रूप से यह एक विशिष्ट लक्ष्य को अधिकतम करने के लिए खोज परिणामों को पुनः व्यवस्थित करने के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे कि क्लिक या खरीदारी। यह एक क्लासिक अन्वेषण बनाम शोषण समस्या है जहां आदर्श क्रम पहले से ज्ञात नहीं है। एक प्रसिद्ध कहावत थी कि एक मृत शरीर को छिपाने के लिए सबसे अच्छी जगह गूगल परिणामों के पेज 2 पर थी! इसका कारण यह है कि लगभग कोई भी पेज 1 के नीचे नहीं जाता है। इसलिए, यदि आपके पास एक प्रश्न के लिए 10,000 प्रासंगिक परिणाम हैं और प्रति पृष्ठ केवल 10 दिखाते हैं, तो विभिन्न लोगों को घुमाने में मदद करने के लिए कुछ संभावित यादृच्छिकता होती है और जो व्यवसायिक लक्ष्य के साथ गूंजते हैं।

क्या गहरा सीखना उपयोग किया जाता है, यदि हां, तो किस तरह?

हां, कई तरह से। हम भाषा को वेक्टर में बदलने और फिर वेक्टर को न्यूरल हैश में बदलने के लिए गहरे सीखने का उपयोग करते हैं।

मंच व्यवसायों को निर्मित सीखने को नियंत्रित करने की अनुमति देता है ताकि समायोजन की अनुमति मिल सके, यह प्रक्रिया कैसे काम करती है?

स्व-शिक्षण आमतौर पर घटनाओं का उपयोग “न्यूरल हैश” को पहले से ही गूंज वाली चीजों की ओर “धक्का” देने के लिए करता है, जैसे कि खरीदे गए आइटम बनाम गैर-खरीदे गए। कुछ मामलों में, यह बहुत लंबा हो सकता है और व्यवसाय जानता है कि एक अच्छा परिणाम क्या होना चाहिए। इसलिए हम उन्हें हमें बताने की अनुमति देते हैं और यह प्रासंगिकता को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है। यह मूल रूप से सीखने को तेज़ करता है।

खोज की जाने पर उपयोगकर्ता के इरादे को समझने के पीछे कुछ चुनौतियां क्या हैं?

भाषा अत्यधिक अस्पष्ट है। एक “बैंक” एक वित्तीय संस्थान, एक नदी का किनारा, एक विमान मोड़, एक बास्केटबॉल शॉट, आदि हो सकता है। इसे और खराब बनाने के लिए, लॉस एंजिल्स से किसी व्यक्ति के लिए एक “जैकेट” की खोज करना बोस्टन से किसी व्यक्ति के लिए एक बहुत ही अलग इरादा होगा। पुरुष बनाम महिला, यहां तक कि अधिक अलग। भाषा इरादे को खराब तरीके से दर्शाती है, इसलिए परिपूर्णता वास्तव में असंभव है, इसलिए खोज एक संभावना का खेल है।

एक वेबसाइट में सर्च.आईओ को एकीकृत करने की प्रक्रिया क्या है?

यह जटिलता के आधार पर भिन्न होता है। शॉपिफाई स्टोर और सामग्री-आधारित वेबसाइटों के लिए, आप कुछ ही मिनटों में चलने में सक्षम हो सकते हैं, जबकि जटिल ईकामर्स स्टोर जिनमें जटिल कैटलॉग और अत्यधिक व्यक्तिगत परिणाम हैं, उनमें कई सप्ताह या महीनों का समय लग सकता है।

क्या सर्च.आईओ के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?

यदि आप एक डेटा-भारी संगठन हैं जो ऑनलाइन लेनदेन बढ़ाने की कोशिश कर रहे हैं, तो हमसे संपर्क करें। हमने सुधारित खोज और खोज अनुभवों के माध्यम से लगातार हमारे ग्राहकों के ऑनलाइन प्रदर्शन में बड़े पैमाने पर सुधार किया है।

साक्षात्कार में भाग लेने के लिए धन्यवाद, जैसा कि किसी ने दो दशकों से अधिक समय से खोज इंजन का अध्ययन किया है, यह बहुत दिलचस्प था। जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें सर्च.आईओ पर जाना चाहिए।