Google Mayer descrive il perfetto motore di ricerca

Il mese scorso, il CEO di Google Eric Schmidt ha dichiarato durante il sondaggio della società che Google ha implementato circa 120 miglioramenti della qualità della ricerca durante il terzo trimestre mentre si muove verso il suo obiettivo finale: "Vogliamo raggiungere il motore di ricerca perfetto "

Nessuno gli ha chiesto di approfondire questo obiettivo elevato, quindi quando IDG News Service ha recentemente avuto la possibilità di intervistare Marissa Mayer, vice president di Google Search Products & User Experience, le abbiamo chiesto prontamente di spiegare cosa intendesse Schmidt. Ha anche parlato di ciò che precede Google nella ricerca, di come la società vede la tecnologia semantica e le attività successive di Universal Search per combinare collegamenti a una varietà di tipi di file - articoli di notizie, immagini, video, libri, mappe - in un elenco dei risultati singoli.

Segue una trascrizione modificata della conversazione:

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Servizio notizie IDG: Qual è il motore di ricerca perfetto? Se avessi una bacchetta magica e potresti crearla, come sarebbe? Cosa farebbe?

Marissa Mayer: Sarebbe una macchina in grado di rispondere a questa domanda, davvero. Sarebbe uno che potrebbe capire il discorso, le domande, le frasi, di quali entità stai parlando, i concetti. Sarebbe in grado di cercare tutte le informazioni del mondo, [trovare] idee e concetti diversi e riportarli in una presentazione che fosse davvero informativa e coerente.

Ci sono molti aspetti diversi della ricerca che necessitano di per entrare nella costruzione di quel motore di ricerca. Devi capire il discorso. Devi capire le immagini. Hai bisogno di traduzioni, così puoi trovare la risposta indipendentemente dal linguaggio in cui è scritta. Hai bisogno di molta intelligenza artificiale per essere in grado di analizzare quali informazioni sono rilevanti e sintetizzarle. Hai bisogno di una grande interfaccia utente e di un'esperienza utente per metterlo in un contesto. E probabilmente hai bisogno di una certa quantità di personalizzazione, quindi il motore di ricerca si riferisce alla persona, al loro background, a ciò che già sanno, a cosa hanno cercato la scorsa settimana.

IDGNS: A livello di interfaccia utente, Google viene criticato dai suoi concorrenti costantemente per quello che disprezzano peggiorativamente come la pagina dei risultati di "10 link blu" di Google. Dicono che Google è vecchia scuola, che il suo paradigma di ricerca è inefficiente e scomodo. Come rispondi a questo tipo di critica?

Mayer: Indicherei il fatto che la Ricerca Universale è stata davvero un momento cruciale in questo. Ottieni diagrammi, immagini, blog, informazioni locali, libri, notizie, tutti ricuciti nel tuo motore di ricerca. Mentre molti dei nostri concorrenti sono ancora impegnati nella costruzione di piccoli motori di ricerca verticali in cui devi ricordare di averli, siamo impegnati a fare un problema di informatica molto difficile: come si collegano tutti questi media disparati in un unico insieme coerente di risposte, e come si sintetizza tutto ciò? Stiamo facendo tutto questo perché è meglio per gli utenti: ecco lo strumento e mi dà quello che voglio, indipendentemente dal formato in cui è arrivato.

Abbiamo due, tre, cinque cambiamenti ogni settimana che sono visibili al utente finale nell'interfaccia utente. Noi non [pubblicizziamo] le modifiche alla classifica. Stiamo apportando modifiche al nostro algoritmo di ranking al ritmo di due al giorno. È interessante notare che alcuni dei nostri concorrenti non hanno apportato modifiche alla loro funzione di classifica per un bel po 'di tempo. La ricerca deve evolversi: l'interfaccia utente, la funzione di classificazione. È un processo che consente di apportare molte piccole modifiche continuamente e di migliorare costantemente le cose.

IDGNS: qual è lo stato della ricerca semantica su Google? In passato hai detto che attraverso la "forza bruta" - analizzando enormi quantità di query e contenuti Web - il motore di Google può fornire risultati che sembrano far capire le cose semanticamente, quando funziona davvero usando altri approcci algoritmici. È ancora l'approccio preferito?

Mayer: Crediamo nella creazione di sistemi intelligenti che apprendano dai dati in modo automatico, [e quindi] li sintonizzino e li raffinino. Quando le persone parlano di ricerca semantica e Web semantico, di solito significano qualcosa che è molto manuale, con mappe di varie associazioni tra parole e cose del genere. Riteniamo di poter raggiungere un livello molto migliore di comprensione attraverso i dati di corrispondenza dei modelli, creando sistemi su larga scala. Ecco come funziona il cervello. Ecco perché hai tutte queste connessioni confuse, perché il cervello elabora costantemente un sacco di dati.

IDGNS: un paio di anni fa, alcuni esperti prevedevano che la tecnologia semantica avrebbe rivoluzionato la ricerca e cieco Google ma non è successo. Sembra che gli sforzi di ricerca semantica abbiano colpito un muro, soprattutto perché i motori semantici sono difficili da scalare.

Mayer: il problema è che il linguaggio cambia. Le pagine Web cambiano. Come le persone si esprimono cambiamenti. E tutte queste cose contano in termini di come si applica la ricerca semantica. Ecco perché è meglio avere un approccio basato sull'apprendimento automatico e che cambia, itera e risponde ai dati. Questo è un approccio più robusto. Questo non vuol dire che la ricerca semantica non abbia parte nella ricerca. È solo che per noi, preferiamo davvero concentrarci su cose che possono scalare. Se potessimo trovare una soluzione di ricerca semantica in grado di ridimensionare, saremmo molto entusiasti di ciò. Per ora, quello che stiamo vedendo è che molti dei nostri metodi approssimano l'intelligenza della ricerca semantica ma lo fanno attraverso altri mezzi.

IDGNS: la ricerca universale è stata annunciata nel maggio 2007. È considerata finita adesso? È qualcosa che sarà sempre un work in progress?

Mayer: È ancora una cosa molto viva, che respira. Ora abbiamo più team: abbiamo una squadra universale [ricerca] locale, una squadra universale [ricerca] immagine, la squadra universale [ricerca] prodotto [ricerca]. Stanno tutti valutando come possiamo fare un lavoro ancora migliore e innescare questo contenuto. Quando l'abbiamo lanciato, è stato visualizzato in circa una query su 25. Oggi mostra circa il 25% delle query. E pensiamo che ci siano probabilmente momenti in cui quei formati ausiliari [file] potrebbero effettivamente aiutare, e non li stiamo innescando sulla nostra pagina dei risultati. È qualcosa che dobbiamo continuare a sforzarci di fare.