Algolia Fall 20 Release - wrap up in Japanese

Algolia Fall 20 Release - wrap up in Japanese

Serverless Meetup Japan Virtual #9 (爆速検索Algolia特集)の発表スライドです

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Eiji Shinohara

October 22, 2020
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Transcript

  1. Algolia Fall ‘20 Release まとめ Eiji Shinohara Senior Manager, Solutions

    Engineer - Japan eiji@algolia.com @shinodogg #AlgoliaJP
  2. https://www.algolia.com/products/whats-new/

  3. 『Algolia AI』お披露目イベントを開催

  4. 日本のインターネット上の皆さまの反応

  5. Algolia AIの話の前に… ServerlessのMeetupなので(?)

  6. Jamstack Conf 2020 - Lightning Launch: Algolia Plugin for Netlify

    https://www.youtube.com/watch?v=zbdfqfn1yiM https://www.globenewswire.com/news-release/2020/10/06/2104357/0/en/Algolia-Streamlines-Se arch-for-Jamstack-Powered-Websites-With-New-Plugin-for-Netlify.html
  7. Jamstack Conf 2020 - Lightning Launch: Algolia Plugin for Netlify

    https://www.youtube.com/watch?v=zbdfqfn1yiM https://www.globenewswire.com/news-release/2020/10/06/2104357/0/en/Algolia-Streamlines-Se arch-for-Jamstack-Powered-Websites-With-New-Plugin-for-Netlify.html - NetlifyユーザーはAlgolia Crawlerを利用可能に - 『Sign in to Algolia with Netlify』 - CheerioやjQueryのセレクタに馴染みのある方は直感 的にクロールする部分を指定可能
  8. Jamstack Conf 2020 - Lightning Launch: Algolia Plugin for Netlify

    https://www.youtube.com/watch?v=zbdfqfn1yiM
  9. Jamstackなアーキテクチャを採用している方 - NetlifyとAlgoliaで共同執筆した、3rdパーティーのソリューション導入に関する ブログ記事の翻訳をしたのでよろしければご覧ください https://shinodogg.com/2020/10/12/choosing-your-apis-for-jamstack/

  10. Algolia Fall ‘20 Release Algolia AI - Announcing the industry’s

    most intelligent search platform.
  11. Algolia のグロース Customer Growth 9,500+ のお客様 年間 1.15 兆 以上の検索

    インターネットユーザーの 8人に1人がAlgoliaを使っ ている Real Results, Real Value 平均で30%コンバージョ ンレートが向上 Continued Innovation Fall ‘20のリリースには30 以上のβカスタマーにご 協力頂きました
  12. 12 Algolia AI のご紹介

  13. Search: A problem never solved 検索、それは永遠に解決されることのない課題

  14. ─ 人間は予想だにしないような様々な方法で検索する Best-in-class な検索の導入は難しい C O N F I D

    E N T I A L ─ 欲しい検索結果はその時によっても異なる ─ 欲しい検索結果はその人によって異なる ─ 欲しい検索結果が必ずしも企業が最初に見せたいと思うものとは 限らない (在庫がなかったり、利益率が高くなかったり )
  15. Search: A problem never solved AI powered search?

  16. 16 自分たちで構築したAIモデルを Search and Discoveryに適用す るのは時間のかかる複雑なこと Relevance Personalization Natural language

    understanding ...
  17. 17 よくあるパッケージAIソリューションは缶 詰めのようで、カスタマイズや微調整をす ることが難しい AI Search ?

  18. 18 そこで Algolia AI

  19. Algolia AI Search and Discoveryに最適化された特定のAI アルゴリズムのファミリー

  20. “Show me classy black polos for less than $100” “Show

    me classy black polos for less than $100” “black” “charcoal” “dark” “black”<>“charcoal”<>“dark” Algolia AI ユーザーの種別や属性、そして検索クエリを 理解する 例) 自然言語処理技術を用いて検索クエリを理解し、それをブレイクダ ウンして本当にユーザーが知りたい部分を抽出した後、類義語展開を 行う
  21. Algolia AI Search and Discoveryに最適化された特定のAI アルゴリズムのファミリー “Show me classy black

    polos for less than $100” “Show me classy black polos for less than $100” “black” “charcoal” “dark” Most performing polo Personalization “black”<>“charcoal”<>“dark” 例) そのユーザーの過去の行動履歴を元にパーソナライ ズ技術を用いて最も Relevantな検索結果を表示
  22. Algolia AI ビジネスユーザーが自分たちで検索結果をコント ロールする “Show me classy black polos for

    less than $100” “Show me classy black polos for less than $100” “black” “charcoal” “dark” High margins Out of stock Most performing polo Personalization “black”<>“charcoal”<>“dark” 例) 利益率が高いものを上に。在 庫がないものを下に。
  23. Algolia AI ビジネスユーザーが自分たちで検索結果をコント ロールする “Show me classy black polos for

    less than $100” “Show me classy black polos for less than $100” “black” “charcoal” “dark” High margins Out of stock Most performing polo Personalization “black”<>“charcoal”<>“dark” 例) セール品の表示を ブーストさせる
  24. Algolia AI ファミリー

  25. 開発者が簡単にAIを導入できる 手動でのチューニングや最適化をすることなくより良い検索結果 ビジネスを理解しているあなたの専門知識とAI技術の融合

  26. “オーストラリア最大のニュースプラットフォームである ABCのオーディエ ンスは多岐に渡るため、 100万件以上ある記事の中から最適なものをサ イトを訪れてくれたユーザーに提供し続けることは難しい状況でした。 そんな中で、Dynamic Synonym Suggestions は www.abc.net.au

    の検 索のクオリティを大幅に向上させてくれました。 " Peter Buffington, Product Manager
  27. "Thanks to Algolia の柔軟性 と、強力なRules APIによって、私たちは自分た ち固有のデータサイエンスの専門性を Algoliaの state-of-art (芸術的な域)

    の textual な 適合性と結びつけることが出来るようになりました。 このアプローチは、検索および Algoliaによって提供されている Google Shoppingランディングページからのコンバージョン率を大幅に向上させてい ます。 Etienne Desbrières, Senior Product Manager
  28. 28 Features highlight

  29. • Germanic 言語の精度向上 ◦ クエリ実行時の Decompounding ◦ 新しい decompounding アルゴリズム

    • 日本語の精度向上 ◦ Transliteration ◦ Japanese Type-ahead State-of-the-art Natural Language Processing
  30. 30 State-of-the-art Natural Language Processing “Japan being L'Occitane Group's largest

    digital market worldwide, providing our Japanese customers with a state of the art digital experience is critical for us. Algolia's latest NLP capabilities further improve its support of Japanese, providing our customers with a smooth search and discovery experience no matter the alphabet(漢字/ 平仮名/カタカナ) they use. Since implementing Algolia, we've seen a increase of 150% of sessions with search.” Satoshi. Yoshida E-Commerce Platform Manager
  31. Indexer - indexLanguages: [‘ja’] の場合 - Kuromoji (Clang based. Not

    OSS) でTokenize - Tokenizeの際、辞書(UniDic)のカナフィールド(カタカ ナ)の文字列を平仮名に変換(Transliteration) - Tokenizeされた形態素と平仮名を一緒にAlgoliaの Indexに保持 Algoliaにおける日本語検索のbehind the scenes 私はソフトウェア開発者です そふと Algolia Index Query - queryLanguages: [‘ja’] の場合 - Kuromoji (Clang based. Not OSS) でTokenize with UniDic - Synonymsがあれば展開 - Textual Relevance (e.g. Typo, Prefix, Proximity) ソフトウエア かいはつ エンジニア Japanese Type-ahead - Algoliaの ”Query Suggestions” (日次でクエリの ログを元にサジェスト用 indexを構築)を活用 - Transliterationをサジェスト用indexに適用するこ とでIME変換前の平仮名の状態で Prefixにヒット - 平仮名を数文字入力するだけで、よくクエリされる検 索文字列がサジェストされるという仕掛け ※ 2020年10月現在。β版につき今後変更される可能性があります
  32. “Show me classy black dresses for less than $500” Algolia

    Understand “Make a return” “Add the second one to my cart” • 複雑なクエリを理解する • 検索からコンバージョンへ素早くユー ザーを導く • ユーザーが望むものに関するフィード バックループの構築 • (2020年10月現在、日本語は本機能の 対象になっておりません)
  33. Natural Language Understanding • 即座に以下を理解する必要性 ◦ マーク・トウェインがAuthor ◦ Paperbackが種類 ◦

    ペンギンクラシックが出版社 ◦ 10ドル以下
  34. Natural Language Understanding 『make a return (返品)』を理解し、 サポートページの検索結果を表示する ように切り替える

  35. • エンゲージメントの向上 • コンピューターが計算を行うが適用を行うか否かを 決めるのはお客様 • 新たなシノニムの発見を素早く効率的に • 『カードホルダー』で検索しても欲しい商品がヒットせ ず『カードウォレット』と検索し直している行動ログが

    一定数あれば、Algolia AIが カードホルダー<>カード ウォレット のシノニムの追加を提案してくれる Dynamic Synonym Suggestions Results for “card holder” Card holder AI Synonyms card holder <> card wallet Card holder Results for “card holder” Card wallet ✔
  36. クエリがrefineされることを検知 Dynamic Synonym Suggestions

  37. • ビジネスにおけるROIの向上 • AlgoliaのRuleやCustom Rankingを活用したトー タルな検索結果ランキング管理 • Re-Rankingのシミュレーターと共にAlgoliaのA/B Testingを活用することで効果を可視化 Dynamic

    Re-Ranking
  38. Dynamic Re-Ranking • 提案されたRe-Rankingを受け入れるかどうかは お客様ご自身で判断 • AlgoliaのA/B Testingを活用して本当に有効か どうか検証することも可能

  39. • コンバージョンとロイヤリティの向上 • あなたのビジネスにあわせたユーザー行動イベ ントや属性を元にしたパーソナライズ ◦ クリック, add-to-cart, ページビュー, …

    ◦ ブランド, カラー, サイズ, カテゴリ, ... • シミュレーターおよびA/B Testingを活用し効果 を可視化 Personalization
  40. Personalization • イベントとファセットで重み付け • ビルドされたユーザープロファイルを確認

  41. VISUAL EDITOR • 勿論 “今スグ!” という設定も可能 例えば Star Wars のアドベントカレンダーを一番上に

  42. Visual Editor - エンジニアに作業依頼をしなくても、カテゴリのブーストや特定 アイテムの表示位置固定化などが簡単に実現可能 - 設定内容の効果の検証はAnalyticsやA/B Testingで

  43. 43 One more thing ...

  44. • 難しい質問への回答を可能に • ユーザーが検索したいやり方で検索できるよう に • ユーザーが求める回答を即座に探し当てる • より早くゴールに辿り着けるようにし、再訪問を 促す

    Algolia Answers
  45. "全文検索だけでは引き当てるのが難しかったようなクエリにおいても、 Algolia Answersは素 晴らしい結果をもたらしてくれています。例えば、 ”なぜ火山は噴火するのか? ”といった質問 から、”どのようにマスクを作るのか? ”といったものまで、とても適合度が高くエバーグリーン なコンテンツを私達のニュースアーカイブから探し当てます。私達が自分たちでこのテクノロ ジーを実装することは非常に困難でした。私達は今、このバリューを

    ABCの視聴者に提供する 方法を検討しています。 Algolia Answers Peter Buffington, Product Manager at ABC
  46. 46 Get started with Algolia AI!

  47. 47 Standard Premium Availability Natural Language Processing ✔ ✔ Available

    now Dynamic Synonym Suggestions X ✔ Open Beta for Standard and Premium Dynamic Re-Ranking X ✔ Open Beta for Standard and Premium Personalization X ✔ Available now Algolia Understand Closed Beta Algolia Answers Closed Beta Sign up for a free trial at Algolia.com Log into your account Algolia AI Availability
  48. ありがとうございました! Eiji Shinohara Senior Manager, Solutions Engineer - Japan eiji@algolia.com

    @shinodogg #AlgoliaJP