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Airbnb在搜索上需要比谷歌做的更好!

时间:2015-07-07 编辑:佚名 来源:创业邦

我们知道,这周是美国的国庆节小长假!数千万美国人来到海边,走到湖畔,爬上高山,吃着烤肉,喝着啤酒。对于这些假日旅行者来说,Airbnb是一个不能再好的网站啦,因为他们在上面可以找到最合适的海滨住所,而在那些住宿房间里,除了可以放松睡觉,还有各种服务,比如洗衣机,吹风机,无线Wi-Fi,免费停车,等等。

但是,绝大多数人并没有意识到,当他们在同一时间登陆上Airbnb,并且发起房屋搜索,其实是非常复杂的,而且对于Airbnb来说,压力也会很大。

当然,Airbn并不是搜索行业领域里的巨头,当我们谈到搜索,谷歌和亚马逊说不定可以分分钟“灭掉”Airbnb。但是和这些公司不同(值得一提的是,最近几年Facebook、Instagram、以及Twitter都开始把重点放到搜索上面了),Airbnb正在面临这一个非常独特的挑战,因为它的搜索结果并不只是单纯地寻找一个网站,一张照片,或是一款产品,Airbnb的用户希望搜索到的结果远不止这些,比如,有些人希望在上面寻找一些合适的房屋,并以此做比较来重新设计装修自己的房子;有些人只是不希望在仲夏时节为了放松两天而在酒店上花一大笔钱,还有些人根本不想被电子邮件打扰,而想在自己的湖边小屋里享受下假日周末。然而这一切……都得靠Airbnb。

没错,Airbnb还得干搜索的活儿!他们需要对数据库内的房屋进行预测,确保客户每次都能找到自己心仪的房屋。这意味着,Airbnb不能简单地把所有房源局限在某一个特定区域,单从这一点来看,就比谷歌搜素的难度要大得多。我们知道,如果你在谷歌搜索一个词,它只需把所有相关网页按随机顺序排列显示出来就可以了,但Airbnb不行,他们不能把所有房源像搜索结果一样随机罗列出来。

“你总是需要匹配供应和需求,而在我们Airbnb所提供的房屋租赁服务状况下,所谓的供给是非常独特的。因为我们的搜索源,是实实在在的房屋和房主人,”Airbnb首席技术官Mike Curtis在纽约接受采访时说道,“为正确的客人,匹配上正确的房主,这真的可以说是最复杂的一件事儿了!”

机器学习

为了解决这一问题,Airbnb越来越多的开始尝试使用机器学习来理解房东和房客的习惯与喜好,这样的话,就能让彼此之间匹配的更加精准。每次,当一个用户在Airbnb搜索住宿信息,该公司便会使用一个模型来运行搜索,找到哪些房东最有可能接受这位用户。在这款模型里面,有很多变量参数,比如客人居住时间,最近的潜在预订时间和房主最近的预订时间之间间隔了多久,等等。

通过对该模型进行试验,Airbnb公司的研究人员发现,基于房主的习惯喜好进行搜索,排出来的搜索结果能够提升4%的实际预订率。因此,Airbnb决定采用这款模型。

与此同时,Curtis表示Airbnb公司还在收集户主的其他行为参数,以便能在他们的机器学习模型上使用。举个例子,对于那些时间非常有限的找房用户来说,了解户主是否能够接受最后一分钟预定会非常有帮助,而且,也能和提供类似服务的公司(比如HotelTonight)竞争。“我们开始向即时预订服务转型,这非常重要,因为我们了解了房主们的喜好,”Curtis说道。

搜索能够拉近用户

对于Airbnb来说,最后一块拼图就是要利用技术来理解用户喜好,而不是简单地过滤用户的选择。事实上,Airbnb可以从很多方面来获取用户喜好信息,比如根据他们的点击模式,系统可以学习某个用户特别偏好选择哪一类房间;还有些用户喜欢将Airbnb和Concur一起使用,后者是一个专门为企业提供旅行和费用支出管理的系统,这也就是说,通过Concur访问Airbnb的用户,基本上可以判断出他们属于商务旅行人士,因此他们可能会需要一些专属的设施,比如室内洗衣机和无线Wi-Fi网络,等等。

当然,Curtis也承认,目前Airbnb预测模型在用户行为测试方面的作用还比较有限,但他表示,明年公司依然会把工作重点放在搜索这一块,这是他们必须要做的工作。对于如今的科技公司来说,能够越快实现客户满意,效果自然就越好,比如谷歌在他们的搜索页面顶部会选出最有利的搜索结果;亚马逊也有自己的推荐引擎,向消费者推送一些商品推荐。搜索功能越先进,就越能帮助公司获得客户,至少,能比竞争对手更快、更多地获得客户。因此提升优化搜索功能,不仅是对Airbnb,对于其他线上公司来说,都是非常重要的。

“对于那些想在纽约过周末的人来说,你不能只为用户提供一个地方,或是一种地方,这样他们会无从选择,你必须要找到很多地方,然后让他们从中找到一个最喜欢、最适合的房子,”Curtis说道,“所以,我们必须变得更加智能!”

via wired, 快鲤鱼翻译,转载标明出处

(编辑:Zoey)

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