מה NTENTהמשימה הנוכחית? 

החזון שלנו הוא להיות הנושא הסטנדרטי לחיפוש ולצפייה במידע אמין.

מה הרקע שלך ומדוע הוא מתאים ל NTENT?

הרקע שלי הוא בעיקר במדעי הנתונים על פי הגדרתו הנוכחית. בשנות התשעים התחלתי לחקור על חיפוש באינטרנט והמשכתי בכריית נתונים, עיבוד שפות טבעיות ויישומים ללימוד מכונה בשני העשורים האחרונים. באותה תקופה כתבתי יחד עם ברתייר ריביירו-נטו, ראש ההנדסה של גוגל ברזיל, ספר בשם "אחזור מידע מודרני": המושגים והטכנולוגיה מאחורי החיפוש [1990], שזכה בפרס ספר השנה מטעם העמותה. למדעי מידע וטכנולוגיה (ASIS & T) בשנת 1, ונותר הספר המצוטט ביותר בנושא אחזור מידע. פרסמתי גם מאות מאמרים בנושאים אלה הכוללים כמה מהמאמרים הראשונים שהשתמשו בלימוד מכונה בחיפוש, וזוכה בפרס הנייר הטוב ביותר עבור ארכיטקטורת חיפוש מבוזרת חדשנית. 

תדריך אותנו במוצרי NTENT. את מי הם משרתים ואילו בעיות הם פותרים?

המשתמשים הפכו שאננים בכל מה שקשור לצריכת מידע מוטה. על ידי שותפות עם אמינות, NTENT מספקת לעסקים כלי חיפוש והערכה המסייע לספקי תוכן, קבוצות זיקה ומכשירי טלפון להקל על ההגנה על המותג שלהם, להניע מעורבות, להגדיל הכנסות ולהציג מידע אמין. חברות מסוגלות לפרוס את הטכנולוגיה בקלות, לשמור על יישור המותג, לרתום זרמי הכנסות מובנים ולהעלות את רמת האמון של התוכן שאנשים רואים, מעבר להטיה אנושית. 

מהם האתגרים הגדולים ביותר (בעסקים ובטכנולוגיה) העומדים בפניהם כעת ב- NTENT?

    בתחום העסקי והטכנולוגיה אנו מתמודדים באופן עקבי עם שני אתגרים בולטים. ראשית, אנו מתמודדים עם האתגר הקלאסי של יכולת הרחבה של נתונים ושל משתמשים. עלינו להיות מסוגלים להתמודד עם נתונים רבים ככל שמספר המשתמשים עולה. כדי להילחם באתגר זה, אנו משתמשים בשילוב מאוזן של אלגוריתמים טובים ומערכות מבוזרות. המכשול השני שעומד בפנינו הוא איכות החיפוש, בין השאר בגלל כמות הנתונים הגבוהה. זה דורש דירוג בהקשר המבוסס על למידת מכונה שיכולה להתמודד עם נפח, נתונים ומגוון משתמשים.

כיצד ארגונים יכולים למנף חיפוש (רשת) כדי לספק חווית לקוח טובה יותר?

    במובנים רבים, אך שתי הדרכים העיקריות הן באמצעות חיפוש באתר וחיפוש אנכי. חיפוש טוב באתר מאפשר לחברות ללמוד מה הלקוחות מחפשים, אך לא מוצאים, באתר שלכם. אלה כוללים מוצרים חדשים, נושאים חלופיים, בעיות הזקוקות לתשובות וכו 'חיפוש אנכי מאפשר ללקוחותיך לחפש באוספי נתונים ספציפיים (פרטיים) כדי למנף את התוכן שלך דרך האינטרנט או אפליקציה. 

מדוע עסקים צריכים לדאוג לשלב חיפוש באסטרטגיה שלהם? מהן כמה דרכים לעשות זאת?

    חיפוש יכול לחשוף הן את חוזקות העסק והן את מה שהוא חסר, שהאחרון בו מייצג דרכים פוטנציאליות לפיתוח העסק שלך. זה גם משפר את חוויית הלקוח באמצעות תכונות כמו חיזוי כוונת שאילתות והמלצות הקשריות (משימה, אדם, מוצר, תוכן וכו ') אלה יכולים לכלול אפילו המלצות חיצוניות מכיוון שאנשים חוזרים לאתר לא רק בגלל שירות טוב אלא בגלל שאתה גם מפנה טוב. למעשה, חיפוש הוא המפנה האולטימטיבי.

כיצד השתנה תעשיית החיפוש מאז תחילתה ואיפה אתה רואה שהיא הולכת בעתיד?

    תעשיית החיפוש החלה בשנות ה -60 עם ספריות, המשיכה מאוחר יותר עם היישומים העסקיים הראשונים, והגיעה לשיאה עם התפוצצות הרשת בסוף שנות ה -90. היום החיפוש נמצא בכל מקום. אנחנו רק בהתחלה כשמדובר בעוזרי חיפוש חכם, אך הם יהפכו לכל מקום בעתיד. כדי להתכונן לכך, עלינו לשלב את האינטרנט ואת עולם ה- IoT, לשפר את חיזוי כוונת השאילתות וסיוע בשאילתות, לספק הקשר טוב יותר (חיפוש במובייל), שילוב נתונים (החל ממידע אישי) וחיפוש מרומז (עוזר מחפש אותך ). חזינו רבים מהנושאים הללו לפני כמעט עשר שנים [2].

איזה סוג תפקיד משחקת AI בחיפוש? כיצד NTENT משתמשת במוצרי AI במוצריה?

    למידת מכונה, תחום המשנה המוצלח העיקרי של AI, משמשת בכל מקום בחיפוש. בעיקר משתמשים בו בדירוג, בטכניקות שנמצאות על בסיס למידה עמוקה ולמידה לדרגה. הוא משמש גם לחיזוי כוונות, איתור ישויות, תיקון איות, השלמה אוטומטית של שאילתות והמלצה על פריטים דומים, בין פונקציות אחרות. 

במבט קדימה, מהם המקרים המעניינים ביותר לשימוש בחיפוש בחמש השנים הבאות?

    ישנם מקרים עסקיים מעניינים רבים. אנו עובדים כעת על שניים מהם. 

הראשון הוא חיפוש הוגן, כלומר אנו פועלים להבטיח שתוצאות החיפוש יהיו מגדריות וניטרליות גזעיות, מגוונות וכוללות, ומאוזנות פוליטית, בין יתר הטיות אפשריות. זה מכריע לא רק בחדשות, אלא בכל הנושאים שבהם האתיקה רלוונטית ותוצאות מוטות יכולות לפגוע באנשים.

השנייה היא חיפוש שיחות, שם אנו מסוגלים להתמודד עם שיחות שמבוססות בעיקר על חיפוש, המורכבות מהקשרים שונים כמו מסחר אלקטרוני ואוטומציה ביתית. האתגר כאן הוא שיש להתמודד בקפידה עם ההקשר והעמימות המתעוררים כאשר מספר אנשים משתתפים בשיחות מרובות.

[1] ר 'בעזה-ייטס, ב' ריביירו-נטו. אחזור מידע מודרני: המושגים והטכנולוגיה שעומדים מאחורי החיפוש. מהדורה שנייה. אדיסון-ווסלי, בריטניה, 2011. [2] ר 'באזה-ייטס, א' ברודר וי 'מארק, הגבול החדש של טכנולוגיית חיפוש באינטרנט: שבעה אתגרים. בחיפוש ומחשוב, מגמות ופיתוח, S. Ceri ו- M. Brambilla (עורכים). LNCS 6585, ספרינגר-ורלאג, ברלין, 2011.

מקור: https://www.aitimejournal.com/interview-with-ricardo-baeza-yates-cto-at-ntent