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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

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
    [email protected]
    @shinodogg
    #AlgoliaJP

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  2. https://www.algolia.com/products/whats-new/

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  3. 『Algolia AI』お披露目イベントを開催

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  4. 日本のインターネット上の皆さまの反応

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

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  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

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  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

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  8. Jamstack Conf 2020
    - Lightning Launch: Algolia Plugin for Netlify
    https://www.youtube.com/watch?v=zbdfqfn1yiM

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  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/

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  10. Algolia Fall ‘20 Release
    Algolia AI - Announcing the industry’s most intelligent search platform.

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  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

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  12. 12
    Algolia AI のご紹介

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  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

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  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 )

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  15. Search:
    A problem never solved
    AI powered search?

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  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
    ...

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  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
    ?

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  18. 18
    そこで Algolia AI

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  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

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  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

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  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

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  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。

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  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

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  24. Algolia AI ファミリー

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  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

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  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

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  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

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  28. 28
    Features highlight

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  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

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  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

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  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

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  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)

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  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

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  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

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  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

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  36. クエリがrefineされることを検知
    Dynamic Synonym Suggestions

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  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

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  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

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  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

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  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

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  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

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  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

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  43. 43
    One more thing ...

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  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

    ● 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

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  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

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  46. 46
    Get started with Algolia AI!

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  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
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    Algolia AI Availability

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  48. ありがとうございました!
    Eiji Shinohara
    Senior Manager, Solutions Engineer - Japan
    [email protected]
    @shinodogg
    #AlgoliaJP

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