Yelp может и не быть первой компанией, о которой кто-то вспоминает, когда речь заходит об искусственном интеллекте, но главный продуктовый директор Крейг Салданья сказал, что ИИ уже трансформирует опыт использования Yelp.
Фактически, большинство последних анонсов компании сосредоточены на ИИ, будь то добавление новых автоматических резюме или запуск ИИ-помощника для связи потребителей с поставщиками услуг. Поэтому я поговорил с Салданьей (который присоединился к Yelp после почти десятилетнего опыта работы в Amazon), чтобы узнать больше о стратегии Yelp по внедрению ИИ.
Мы также обсудили, какие преимущества принес Yelp в гонке за ИИ, как Yelp может добавлять ИИ, не угрожая подлинности отзывов пользователей на платформе, и как он конкурирует с новыми способами местного открытия, такими как TikTok.
Этот интервью было отредактировано для краткости и ясности.
Если вернуться ко всем последним новостям от Yelp, все это ИИ, ИИ, ИИ. Можете ли вы сказать больше о том, как вы смотрите на ИИ и роль, которую он играет в Yelp?
Просто чтобы уточнить, наша заявленная миссия не изменилась. Наша цель - соединить потребителей с отличными местными предприятиями, и это не изменилось со временем.
Мы инвестируем в ИИ уже более 10 лет. Но за последние пару лет достижения в области генеративного ИИ и других LLMs действительно позволили нам воспользоваться парой вещей. Первое - настоящий дифференциатор Yelp заключается в сотнях миллионов отзывов, которыми мы располагаем. LLMs позволяют нам анализировать всю эту информацию способом и скоростью, которой у нас никогда не было раньше. Это позволяет нам представлять информацию потребителям таким образом, что она кажется точной и персональной - вы можете найти ту самую иголку в стоге сена.
Мы понимаем, что пользователи приходят на Yelp, чтобы связаться либо с другими пользователями, либо с профессионалами, и они приходят из-за подлинности нашего контента, потому что они знают, что он от реальных людей. Мы никогда не отнимем это у них. Поэтому мы используем ИИ, в сущности, для устранения всех препятствий для облегчения таких взаимосвязей.
Мы думаем о потребителе как о том, когда он приходит на Yelp. Первая фаза - это весьма сильное намерение поиска, он знает, что хочет найти сантехника, он знает, что хочет найти хорошее место для обеда и т. д. Так что первым шагом в сущности является определение этого намерения. Второй шаг - после того, как мы помогли ему определить это намерение, и он уже точно знает, что ищет, мы представляем ему множество различных результатов, и ему нужно выбрать одно предприятие или пару предприятий, с которыми он хочет связаться. Затем третий шаг - это фактическая установка этого контакта. Мы сделали крупные инвестиции в ИИ в каждом из этих типов.
Первый шаг - уточнение поискового намерения при приходе потребителя на Yelp. [Если вы делаете простой запрос типа] 'Я ищу ресторан средиземноморской кухни', у нас есть довольно сложная модель, которая сначала понимает, что вы ищете, а затем в сущности решает не только какие рестораны вам показывать, но и в каком порядке показывать вам эти рестораны.
Теперь действительно здорово то, что появление LLMs означает, что теперь вы можете искать еще более конкретные вещи, и он поймет, что вы ищете. Например, мы живем в пригороде Сиэтла, и моя жена всегда на охоте за очень специализированными специями для различных видов кухни. В прошлом, скажем, если она готовит индийскую пищу, я бы искал 'индийский продуктовый магазин', и мы в сущности просто сравнивали бы эти слова и возвращали результаты. Теперь я могу искать конкретную индийскую специю, и LLM поймет, что это специя, что она найдена в индийском магазине. Но гораздо лучше того, он способен изучить все отзывы, которые у нас есть, понять, когда другие потребители обращаются к этим специям - это может быть иная специя, но сейчас он понимает, что эти продуктовые магазины фактически продают эти виды специй.
Затем, когда он показывает мне результаты, он не только упорядочивает их в лучшем соответствии для меня, но также выделяет конкретные отрывки отзывов потребителей. Это действительно мощно, это действительно, очень личное.
В прошлом, скажем, если вы искали тачос, мы бы показывали вам рестораны с тачос, ничего особенного. Теперь мы можем посмотреть все фото, которые потребители предоставили для каждого ресторана, выделить тачос из этих конкретных ресторанов и показывать их прямо в поиске.
Думаю, что наиболее восторженными я являюсь о том, что мы переносят [эти возможности] из Yelp также. Так что мы недавно объявили то, что мы называем нашим Yelp Fusion API. [Этот разговор был проведен до недавнего скандала в связи с решением Yelp взимать плату у независимых разработчиков за доступ к API.]
Теперь кто-то на стороннем ресурсе, скажем, туристическом сайте, в сущности может задать вопрос: 'Где я могу найти воскресный бранч, который открыт после 11 и подходит для детей?' И через наш API мы можем вернуть тот же уровень персонализации из Yelp. Я думаю, что это просто увеличивает количество потребителей, которых мы можем помочь одновременно.
Чтобы Yelp отличался в ИИ, вам не нужно иметь самую невероятную команду ИИ или создавать прорывные ядерные технологии, это больше о уникальном наборе данных. Это правильно?
Думаю, что это и то, и другое. Наша основная ценность - контент. Наши потребители просто потрясающие, они пишут такие глубокие отзывы, настолько нюансированные. И это то, что заставляет людей возвращаться.
Для нахождения отрывков и тому подобного, мы можем использовать множество готовых моделей, потому что основная проблема, которую мы пытаемся решить, просто в обработке естественного языка.
Думаю, что место, где наша технология сияет, это области, например, Yelp Assistant. В 2016 году Yelp представил 'запросить предложение', и это позволило потребителям быстрее получить различные предложения от различных поставщиков услуг. Мы расширили это со временем, добавили Yelp Guaranteed, все это помогло снизить трения и ускорить и углубить связи.
Затем в прошлом году мы обновили всю нашу модель ИИ на заднем фоне, используя нейронные сети; это действительно помогло добиться точных совпадений. И вот следующая проблема, которую надо решить, это что, если вы не знаете, какой [тип профессионала] вам нужен? Если вы видите мокрое пятно на стене и не знаете, протекает ли крыша, протекают ли водосточные желоба или у вас сломанная труба.
Мы считали, что следующий этап этого заключается в том, что просто скажите нам, в чем ваша проблема, мы поможем вам сузить, мы поможем вам найти профессионала.
И я думаю, что в этом именно то, куда мы действительно довели технологию, потому что общие модели дадут вам общие ответы. А то, что у нас есть и что мы накопили за это время, это очень глубокое понимание того, что делают профессионалы, и какие типы работ они на самом деле не делают тоже.
Вы также упомянули важность защиты подлинности отзывов пользователей. Представляя себе различные виды ИИ, включая генеративный контент АИ, становясь более центральной частью опыта Yelp, как вы защищаете эту подлинность?
Во-первых, просто заранее сказать, что использование Gen AI для написания отзывов является нарушением наших политик. Мы работаем очень усердно, чтобы не допустить подобных отзывов. Мы инвестировали в довольно сложные решения на протяжении длительного времени, чтобы подтвердить подлинность отзывов, и будь то боты или заказные отзывы, это то, о чем мы думали с первого дня. Так что мы к этому готовы, мы развернули множество решений, все виды технологий. Это постоянная игра в том, чтобы опережать то, что могли бы использовать плохие деятели; мы продолжим проводить жесткую линию.
Думаю, что одним из мотивов для написания вдумчивого отзыва является то, что я надеюсь, что его кто-нибудь действительно прочтет, а не то, что он просто будет подан в ИИ-модель, которая выдает сводку. Как вы гарантируете, что у пользователей все еще есть стимул писать хорошие отзывы?
В целом, я думаю, что Gen AI будет очень полезным как для количества, так и для качества отзывов. Чем больше связей вы получаете между потребителями и предприятиями, тем больше у вас шансов написать отзывы.
На части написания отзыва есть пара вещей, которые очень помогают. Первое - теперь мы используем ИИ - и специально Gen AI - чтобы давать вам мягкие подсказки и подсказки, чтобы помочь вам вспомнить, что сделало ваш опыт специальным. Так что, когда вы пишете, если вы говорите об обстановке, она даст вам маленькую метку, которая говорит: 'Вы отметили обстановку, теперь можете говорить о сервисе, о пище и т. д.' Мы внедрили это для ресторанов, мы расширяем это для других категорий. Это действительно помогает с глубиной и качеством отзывов.
Второй кусок - это фотографии. Теперь ваша фотография появляется в новых местах. У нас есть совершенно новая лента новостей, которая очень визуальна, она очень фото- и видео-насыщенная. И мы говорили [о фотографиях в поиске].
Затем, чтобы ответить
