Хэмиш Огилви, генеральный директор и сооснователь Search.io – Серия интервью

Хэмиш Огилви является генеральным директором и сооснователем Search.io, платформы поиска и открытия продуктов на основе искусственного интеллекта, которая обрабатывает миллиарды поисковых запросов для некоторых из крупнейших организаций мира. Они фокусируются на увеличении конверсии и дохода от поиска на сайте с помощью машинного обучения. Это достигается с помощью проприетарной технологии поиска.

Что изначально привлекло вас к области машинного обучения?

Я начал работать в физике, проектируя лазеры, но я также всегда был довольно хорош в обнаружении закономерностей в данных. Это привело меня к аналитике и прогнозированию различных вещей, где я провел несколько лет. Машинное обучение было очевидным продолжением для лучшего извлечения ценности из данных. Это кажется довольно нормальным сейчас, но в то время людиactually смеялись над моей работой с названием “глава отдела данных”, так что мир изменился немного!

Можете ли вы рассказать историю создания Search.io?

Поиск всегда меня раздражал; он улучшился, но все еще довольно плох в большинстве случаев. Я всегда думал, что он должен лучше понимать контекст и личные намерения. Итак, все началось с этой мысли, и годы спустя мы гораздо ближе к нашей цели. Ларри Пейдж однажды сказал, что поиск – это не проблема, которая будет решена в нашей жизни, и теперь я полностью понимаю, почему. Но мы кардинально изменили игру и продвинулись далеко вперед в том, что мы себе представляли.

Search.io использует самообучающуюся технологию поиска на основе “нейронных индексов”, что именно такое нейронные индексы?

Старая технология поиска создает индексы на основе конкретных ключевых слов, как и индекс в конце книги, указывающий на страницы, где появляется ключевое слово. Нейронные индексы вместо этого создают индексы из конкретных нейронов в специально разработанных нейронных сетях. Эти нейроны предназначены для активации связанных контекста и смысла, а не ключевых слов, поэтому можно очень быстро определить связанные элементы, даже на разных языках. Самообучение позволяет этим индексам адаптироваться и улучшаться, когда люди покупают товары или другие положительные события.

Можете ли вы обсудить, как используется подкрепляющее обучение для оптимизации результатов поиска?

В основном это используется для перестановки результатов поиска, чтобы максимизировать конкретную цель, такую как клики или покупки. Это классическая проблема “исследования и эксплуатации”, когда лучший порядок изначально неизвестен. Была знаменитая фраза, что лучшее место, чтобы спрятать мертвое тело, – это на второй странице результатов Google ! Потому что практически никто не добирается даже до конца первой страницы. Итак, если у вас есть, скажем, 10 000 релевантных результатов для запроса и вы показываете только 10 результатов на странице, некоторая вероятностная случайность помогает вращать разные результаты и повышать те, которые резонируют с бизнес-целью.

Используется ли глубокое обучение, и если да, то как?

Да, во многих отношениях. Мы используем глубокое обучение, чтобы преобразовать язык в векторы, а затем векторы в нейронные хеши.

Платформа позволяет бизнесу контролировать встроенное обучение, разрешая корректировки, можете ли вы обсудить, как работает этот процесс?

Самообучение обычно использует события, чтобы “подтолкнуть” нейронные хеши к вещам, которые ранее резонировали, таким как купленные товары против не купленных. В некоторых случаях это может занять слишком много времени, и бизнес знает, какой результат должен быть отличным. Итак, мы позволяем им сказать нам, и это учитывает релевантность, чтобы лучше понять намерения. Это基本но ускоряет обучение.

Какие есть некоторые из проблем, связанных с расшифровкой намерений пользователя при поиске?

Язык очень двусмысленен. “Банк” может быть финансовым учреждением, речным берегом, поворотом самолета, баскетбольным броском и т. д. Чтобы сделать это хуже, для кого-то из Лос-Анджелеса, ищущего “куртку”, это будет совершенно другое намерение, чем для кого-то из Бостона. Мужчина против женщины, еще больше различий. Язык плохо отражает намерения, и совершенство на самом деле невозможно, поэтому поиск – это игра вероятности.

В чем состоит процесс интеграции Search.io на сайте?

Это варьируется в зависимости от сложности. Для магазинов Shopify и сайтов с контентом вы можете быть готовы через несколько минут, тогда как продвинутые интернет-магазины с сложными каталогами и высоко персонализированными результатами могут занять несколько недель или даже месяцев.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о Search.io?

Если вы являетесь организацией, ориентированной на данные, и пытаетесь увеличить онлайн-транзакции, свяжитесь с нами. Мы последовательно и значительно улучшили онлайн-производительность наших клиентов за счет улучшения поиска и открытия.

Спасибо за участие в этом интервью, как человек, изучавший поисковые системы более двух десятилетий, это было довольно fascинiruyusche. Читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Search.io.