3 самых больших барьера на пути к эффективному релевантному поиску с использованием ИИ

Потребители ожидают постоянного, бесперебойного, динамичного и персонализированного цифрового опыта. Но в нынешнем виде 99% компаний, не названных Amazon или Netflix, изо всех сил пытались обеспечить поиск мирового класса. Почему? Потому что люди ищут беспорядочно и непредсказуемо. Люди используют разные слова для поиска одних и тех же вещей — и это даже не принимает во внимание разные языки, на которых мы говорим. Ожидаемые результаты поиска варьируются от одного человека к другому в зависимости от предпочитаемых брендов и образа жизни. Ожидаемые результаты также меняются со временем в зависимости от сезона и тенденций. (Подумайте о том, чего мы ожидали при поиске «масок» сегодня по сравнению с тем, что было год назад.)

Кроме того, результаты, которых ожидают клиенты, не всегда совпадают с тем, что компании хотят представить в первую очередь. Наконец, существует огромная разница между сайтом, обеспечивающим «базовый текстовый поиск», и сайтом, обеспечивающим «лучший в своем классе поиск». Лучший в своем классе поиск — это быстрый, актуальный, персонализированный и прогнозирующий/предписывающий поиск — именно такой тип поиска обеспечивает лучший цифровой опыт.

Введите искусственный интеллект (ИИ). Предприятия могут применять ИИ для решения задач, связанных с поиском, тем самым позволяя брендам предоставлять значимые цифровые возможности. Когда дело доходит до применения ИИ для поиска, многие организации считают эту задачу сложной и сложной. Технические лидеры считают, что ИИ сложно освоить; они думают, что это не «стандартизированная» технология, которая иногда может давать необъяснимые результаты. ИИ — это также технология, для реализации которой требуются специальные знания, а также большое количество испытаний, итераций и тонкой настройки. Каковы самые большие препятствия для внедрения поиска на основе ИИ и как мы можем начать устранять эти препятствия?

Во-первых, давайте обсудим, что мы имеем в виду, когда говорим «поиск на основе ИИ». Поиск по своей сути сложен, с постоянно меняющимся поведением пользователей и постоянно расширяющимися (но несовершенными) данными. И хотя ИИ может помочь упростить процесс поиска и повысить точность результатов поиска, ИИ — это не волшебство, универсальное решение. Но мы можем решить многие сложности поиска с помощью пошагового подхода. Мы хотим создать поисковую систему, которая становится умнее и учится на поведении пользователей. ИИ должен позволить компаниям развертывать специализированные цифровые возможности, основанные на прозрачности, понимании естественного языка и персонализации. В конечном счете, мы хотим, чтобы люди постоянно находили то, что ищут, в трех первых результатах поиска. В идеале, когда кто-то задает вопрос своему помощнику Alexa или Google Home, мы хотим, чтобы он получил единственный лучший ответ.

Итак, какие препятствия стоят между компаниями и их целями поиска на основе ИИ?

1. Не существует единого стандартного способа реализации ИИ. Это означает, что существует множество различных технологий и инструментов, связанных с ИИ, и каждый из них сложен в освоении. Существует также несоответствие ожиданий между тем, что предприятия ожидают от ИИ, и тем, что ИИ на самом деле может сделать. Иногда проблему или вариант использования необходимо разбить на ряд более мелких, более конкретных проблем, которые могут решить существующие технологии искусственного интеллекта. Поиск, например, имеет множество проблем: проблемы с обогащением/очисткой данных, проблемы с обработкой естественного языка, различия синонимов, разрывы в понимании запросов и т. д. В настоящее время не существует единого алгоритма ИИ, способного решить все эти проблемы сразу. Без стандарта ИИ сопоставление проблем с конкретными технологиями может стать проблемой. Внедрение ИИ требует большого опыта, тестирования и дорогостоящих ресурсов. Подумайте о стандарте SQL для доступа и работы с базами данных. Я думаю, что до эквивалента стандарта SQL, связанного с ИИ, еще далеко. В нынешнем виде есть несколько предложенных стандартов, которые кажутся многообещающими, но ни один из них не прост в использовании и не применим к множеству проблем/вариантов использования ИИ.
   Отсутствие стандартов искусственного интеллекта может привести к отсутствию прозрачности искусственного интеллекта, и не существует алгоритма искусственного интеллекта, который всегда был бы на 100 % правильным. Другими словами, мы можем не понимать, почему ИИ принял то или иное решение или пришел к определенному результату. Это проблематично в поиске, так как если мы не знаем, почему система пришла к тому или иному результату, мы не можем настроить или изменить конфигурацию. Если отображается неправильный продукт, это означает упущенную возможность для бизнеса. Предприятиям нужен способ не только понимать результаты поиска, но и настраивать и проверять конкретный запрос на соответствие их конкретному бренду. В идеале владельцы бизнеса, не являющиеся техническими специалистами, могли бы увидеть, почему их прозрачный ИИ ранжирует результаты именно так, а не иначе. Между тем, эти владельцы бизнеса смогут принять, отклонить и / или перезаписать предложение ИИ на основе поведения пользователя.

1. ИИ не является автоматическим «панацеей», и создание поискового решения на основе ИИ требует тщательного тестирования, экспериментов и эволюции. Первый шаг к созданию поискового решения на основе ИИ — четкое определение проблема, которую вы хотите решить. Одно решение может сопоставляться с одной проблемой, но не с другой, а это требует повторения процесса экспериментирования. Netflix, например, разработал определенный алгоритм (благодаря обширным ресурсам и большому объему данных), который был оптимизирован для одной конкретной проблемы (рекомендация конкретных телешоу). Netflix может продолжать оптимизировать этот алгоритм снова и снова с новыми клиентами. Компании также могут купить готовое решение, содержащее существующее программное обеспечение, которое включает в себя методы искусственного интеллекта для решения конкретной проблемы (например, HR-решение для анализа резюме кандидатов на работу). Задача состоит в том, чтобы решить, требует ли ваша задача поиска ИИ индивидуального, готового или гибридного подхода (подробнее об этом позже).

1. Поиск с использованием ИИ — это постоянно меняющаяся работа, поскольку поведение клиентов постоянно меняется. Когда клиенты ищут сайт бренда, это больше похоже на путь к покупке, а не на транзакцию «вопрос-ответ». Один конкретный запрос может означать разные вещи в зависимости от контекста, ситуации и пользователя. Обычно, чем больше времени покупатель тратит на поиск желаемого продукта, тем ниже его релевантность, в то время как более высокая релевантность должна мгновенно давать идеальный результат. Когда мы думаем об открытии, мы не смотрим на одну и ту же метрику. Мы больше смотрим на взаимодействие клиента с продуктом и на то, как клиент пришел к своему окончательному выбору. Мы можем предложить определенное количество элементов, которые, по нашему мнению, понравятся покупателю, и чем больше они будут персонализированы для пользователя, местоположения и устройства, тем лучше. Затем она может нажать на два предмета, прежде чем совершить окончательную покупку. В идеале мы бы предложили один элемент, если бы были уверены, что он вызовет желаемое действие.
   Что нужно ИИ, чтобы вычислить релевантный ответ (или потенциальные ответы) для пользовательского опыта открытия, а также дать дальнейшие релевантные рекомендации по дополнительным продуктам или аксессуарам? Много сигналов и петля обратной связи. Нужно учитывать поведение клиента и его индивидуальные действия. Это должно способствовать обогащению данных (постоянная очистка, улучшение и обновление данных), что дает нам более полное представление о клиенте. А это, в свою очередь, поддерживает непрерывный цикл обратной связи с клиентом в режиме реального времени, который способствует поиску и пониманию запросов с помощью ИИ. Однако для каждой части этой головоломки требуются разные инструменты ИИ; ни один метод не решает все сразу, все время.

Учитывая вышеперечисленные потенциальные препятствия для поиска с помощью ИИ, как компании могут начать решать эти проблемы? Как компании могут оценить, какой тип внедрения ИИ подходит для их бизнеса?

Первый шаг включает в себя определение небольшого набора проблем, характерных для бизнеса, которые может решить ИИ. Оттуда мы можем решить, лучше ли покупать готовое программное обеспечение, следует ли нам создавать собственное решение собственными силами или нам следует использовать подход «создать и купить». В этом сценарии мы можем построить только ту часть решения, которая уникальна для бизнеса. Здесь растущая популярность решений на основе API может иметь решающее значение для разработчиков. API-интерфейсы помогают разработчикам там, где они есть, позволяя им «покупать, чтобы строить быстрее», сокращая количество серверных процессов и позволяя им вернуться к созданию, экспериментированию и повторению. В конечном счете, у нас должна быть одна цель: обеспечить цифровой опыт, который направляет клиентов к нужной информации, когда, где и как она им нужна.

Автор: Жюльен Лемуан, соучредитель и технический директор Algolia