Airbnbの検索テクノロジー

3週間前に、ユーザーや住宅所有者がサイトで検索をより効果的に使用する方法について書きました。 今日は、検索エンジンのベースとなるアルゴリズムについてお話したいと思います。



この投稿は、マキシム・チャルコフの演説に基づいて作成されました。





検索はマッチングの力です。 基本的に、ここでは、ユーザーの要求を市場で入手可能なものと一致させようとしています。



最初に、自分自身と同僚について少し言葉を述べたいと思います。 私は検索チームで働いています。 私は2年前に会社で働き始めました。 それ以前は、Googleの従業員でした。そこで、検索機能からWebブラウザーまで、何年もかけてすべてを続けて行いました。 もちろん、ここで紹介するすべてのことは、チームの人々がいなければ不可能でした。 検索Airbnbは継続的なチームです。 当社のエンジニアは、インフラストラクチャ、ユーザーインターフェイスなどを含む検索および予約フローの問題に取り組んでいます。 当社の活動分野には、機器開発、設計、ユーザー調査、データ処理、分析も含まれます。



まず、Airbnbでの検索の問題と、ゲストが最適なポジションを見つけるのに役立つ方法を紹介します。 次に、予約の変換の問題について説明します。 Airbnbには、すべてのユーザーニーズを満たすのに十分なポジションがあるとは限らないことがわかります。 そして、これは興味深い仕事です。 また、変更の評価についても少し説明します。 新しい検索製品で作業する場合、行われたすべての変更がユーザーにプラスの効果をもたらすことを保証する評価ツールと要因を確立することが非常に重要です。



Airbnbはグローバルな広告プラットフォームです。 今日、私たちのデータベースには、世界192か国の3万4千都市、60万以上の役職があります。 当サイトでは、普通のアパートからツリーハウス、さらにはプライベートアイランドまで、あらゆる好みの宿泊施設を見つけることができます。







ここでは、サンフランシスコ地域での私たちのポジションの密度を見ることができます。 各ポイントは対応する文です。



北米：







ヨーロッパも密集した市場です。







アジア太平洋地域は急速に勢いを増しています。







このように非常に多様な場所と種類のオファーがあるため、世界規模で作業するための新しいソリューションが必要です。



Airbnbでの予約に成功した人の検索行動を見てみましょう。 旅行者は検索に多くの時間を費やします。 平均して、彼らはそれぞれ、最初の検索リクエストの時点から少なくとも3日間をかけて予約を完了します。 この間、彼らは約20のポジションを考慮します。 住む場所を見つけるプロセス自体は、多くの理由で簡単ではありません。 場所を選択することは重大な決定です。 多くの場合、最終的な選択を行う前に、家族や友人と相談したいことがあります。



ウェブ検索とは異なり（ユーザーが操作する前）、ユーザーがクエリを入力し、結果リストの最初のクエリを選択して予約するだけでは、検索の全体像はほとんど表示されません。 最初の結果が客観的にユーザーにとって最良のオプションであっても、人々は選択を行う前に他のいくつかを検討したいと考えています。



次に、ユーザーがどのように検索エンジンと対話するかを見てみましょう。 彼らは通常、検索パラメーターを入力するページから開始します：場所、旅行日、観光客の数。 その後、彼らは最も適切な位置が表示されます。







これはユーザーが見るものですが、舞台裏では、これらの提案されたオプションがゲストが望んでいるものであることを明確にする数千の信号を組み合わせた洗練されたランキングシステムがあります。



検索チームとしての私たちの仕事は、ユーザーが目標を達成できるよう支援することです。 つまり、住む場所を見つけるプロセスをできる限り単純にする必要があります。 [検索]セクションから始めましょう。 発行の結果がユーザーのニーズをどの程度正確に満たしているかを常に測定しています。 最も効果的なのは、検索クエリを作成したユーザーとAirbnbで予約を完了したユーザーの合計数を計算することです。 特定のユーザーの検索結果の品質、関連性、およびパーソナライズを高めることによってのみ、最後のインジケーターを増やすことができます。



したがって、品質の概念を最初に理解する必要があります。これは、本質的に、要求の観点からの位置の魅力です。 各検索結果の品質を計算するモデルがあり、企業をランク付けするときにこのインジケーターを使用します。 広い意味では、モデルは2つの信号グループのように見えます。 1つのグループは、位置属性です。写真、レビューの数、評価、場所の魅力、推定コストなどです。 もう1つは行動シグナルです。ユーザーとサイト上の位置の相互作用です。

行動要因

これらは検索結果の暗黙のユーザーレビューであるため、非常に役立ちます。 このサンプル検索ページを見てみましょう。







一般的なユーザーは結果を上から下に表示すると仮定できます。黒い矢印はユーザーが検索結果を考慮する順序を示します。 ポジションに注意を払う価値があると考えている場合は、そのポジションをクリックして詳細情報を受け取るか、すぐに次の手順に進みます。 したがって、各結果がクリックされた回数をカウントすることで、ランキングファクターを構築することは既に可能ですが、ここでは少し修正する価値があります。 結果、つまり7番を見てみましょう。







ユーザーが最後の位置を見て、それが最も適切であると考えたと言うのは本当ですか？ また、ゲストが上記の7つの中で最高の結果をすでに見つけている可能性もあります。 または、彼はリクエストを拒否するか、変更することを決めたかもしれません。 結果からの不当な除外を防ぐために、個々のページごとにラストクリックの位置を決定します。 この場合、これは結果番号7です。 したがって、ランキングファクターを作成する場合、最後に考慮された結果と、ユーザーが開いたすべての上位リンクが考慮されます。



もちろん、クリックするだけでは十分ではありません。 検索時にすべての行動信号を制限するべきではありません。 たとえば、ページを見て、検索結果のあるページを少し見てから、ゲストがアクションを起こすのにかかった時間を評価しようとします。

品質に対する行動的アプローチは非常に効果的です。 非常に低い評価を受けた提案がいくつかありますが、上記の行動信号によると、それらのスコアは非常に高かったです。 最初に、ベルリンのこの洞窟のような低品質の結果を見つけることができます。











これはおそらく本当の位置ではありません。 位置のタイプが予期しない場合があります。典型的なAirbnbユーザーは、駐車場を見つけることを期待していませんでした。 別の例を次に示します。ガレージがあります。











そして車！







それでは、反対側から見てみましょう。 原則として、利用可能なポジションの違いは何であるかを見ることができます。写真の魅力、競争力のある価格、高い評価です。 もちろん、ユーザーの行動のみに頼って正しい評価を行うことができない場合があるため、行動信号とフィードバックなどのより明示的な要因を組み合わせて、最終的な品質スコアを計算します。



奇妙なことに、配信の結果よりも品質に注意を払っています。 ビジネス旅行者にとって、場所は非常に重要です。 サービスの使用が完了したら、ユーザーに常に小さなアンケートフォームに記入するようお願いします。 そして、ポイントの1つで、ユーザーにロケーション（ロケーション）を評価するように依頼します。 したがって、これらの回答を使用してアルゴリズムを確認し、必要に応じて、任意の位置のロケーションの品質を評価し、近くの位置の推定値を表示できます。











ここでは、左側に、knnに基づくサンフランシスコの品質スコアが表示されます。 そして右側には、別のカードからサンフランシスコでの位置の推定値があります。



場所を考慮する場合、品質だけでなく、リクエストにも関連する必要があります。 ここでは、「カリフォルニア州サンタクルーズ」の役職を確認します。







明らかに、提供される宿泊施設はすべてサンタクルスにありますが、ユーザーがサンタクルス郡に滞在したい場合はどうでしょうか？ ここの2番目の位置はAirbnbからのもので、500のビューがあります。 しかし、その場所は近くにあるアプトスですが、それでもサンタクルスではなく、この特定の場所を探すことを推測した人はほとんどいませんでした。 もちろん、「リクエストがサンタクルスの場合、Aptosも適しています。」などと言うことができます。 しかし、私たちが世界中で働いているという理由だけで、この問題は未解決のままです。 さらに、ユーザーの選択を本当に望んでいません。 それどころか、私たちは彼らの行動に基づいて、各リクエストに関する推論を学びたいと思っています。 また、クエリは単なる都市名よりもはるかに複雑になる可能性があります。 ユーザーは、村、郊外、住所、国または州の近隣を検索できます。 時には別の魅力でさえあります。



私たちはユーザーから関連性について学びたいので、私たちは人々が具体的に彼らにとって適切であると考えるものを正確に理解しなければなりません。 ユーザーアクションログをグループ化すると、別の問題が発生します。 個々のユーザーは、さまざまな問題を解決するために何度かサイトにアクセスできます。 たとえば、ゲストがサイトにアクセスして「Pacific」というリクエストを入力し、予約を決定します。 翌日、彼はロサンゼルスに戻り、宿泊先を探し、サンタモニカで予約します。 そして、私たちはそのような行動を共有しようとしています。











もう1つの重要なステップは、正規化です。 特にエラーやスペルの違いを修正するには、データをクリアする必要があります。 たとえば、「SF」はサンフランシスコですが、リクエストには「カリフォルニア州サンフランシスコ」と正しく入力する必要があります。 ドイツのスペルミスを修正し、データベースにクエリ「ブエノスアイレス」の日本語のスペルを入力しました。







セッションデータを取得すると、コンピューターは信号の生成を開始します。 それらの1つは、特定の要求の詳細を考慮した、特定の期間における注文の条件付き確率です。 これは、特定の地域ですでに予約されているものを探している人の数を効果的に反映しています。







たとえば、アプトス市の予約を分析すると、「サンタクルーズ」のリクエストで人々がこの位置を見つけたことがわかります。 これは、2つの場所の間の強いつながりを示しています。 データ信号、この場所のポジション数、およびリクエストの予約場所と決済間の距離。







これは、カリフォルニア州パシフィックの実際のデータです。 いくつかの興味深い機能を見ることができます。 たとえば、パシフィカで宿泊施設を探しているほとんどの人はサンフランシスコで予約をします。 これは奇妙に思えるかもしれませんが、これは太平洋のAirbnbではまだあまり人気がないという事実によるものです。 要求に応じて、約20個のアイテムのみが表示されます。 しかし、サンフランシスコはあなたに巨大な選択を提供します。 ユーザーがパシフィカに滞在したい場合でも、しばしば最終的にはサンフランシスコの宿泊施設を予約します。 都市の大きさを考慮することで、最終的に疑問を払拭できます。



2番目のテーブルを見てください。 エルグラナダに滞在することに決めた多数のユーザーは、その前に太平洋を選択したいと考えていました。 最後のチャートでは、組み合わせたスコアを見ることができます。 パシフィカがパシフィカの検索に関連していることがわかるだけでなく、エルグラナダなどの代替場所もたくさんあります。







それらはすべてマップ上で見ることができます。 ここで宿泊施設を探している人は、他の多くの場所でオプションを検討することもできます。 太平洋近くに位置するすべての都市を表示します。これは、リクエストと非常に一致しています。

さらに、特定のゲストのすべての結果をパーソナライズしようとしています。 このために、ソーシャルグラフを使用します。 友人が検索結果を見てから特定の位置を選択したという事実は、あなたにとってより関連性の高いものになります。 また、実際の生活でゲストとホストに会う可能性が最も高い結果を見つけようとします。 たとえば、あなたは所有者と共通の友人を持っているか、彼はあなたと同じ大学に行きました。

予約の変換

私たちの仕事は、ユーザーの住宅の検索と予約を可能な限り促進することです。 最適な場所を見つけるのにどのように役立つかについて話し合っています。 しかし、彼らが実際に注文を完了することをどのように確認できますか？ Airbnbは他の旅行サイトに似ています。







予約フローの図を以下に示します。 まず、魅力的なポジションを見つける必要があります。 次に、所有者に連絡します。 彼があなたを受け入れることに同意するなら、あなたは予約します。 このサイトは、個々の機能にすばやくアクセスするためのホットキーをサポートしています。 たとえば、所有者が有効にできるインスタント予約オプションがありますが、ほとんどの場合、プロパティの所有者からの確認が必要です。 所有者はあなたを受け入れることを拒否するか、単にあなたを無視するかもしれません。 これは、3日間の適切なポジションを探すときに本当に不快であり、それから単に無視されます。







自宅の所有者と連絡を取り合った瞬間から、ゲストの立候補を確認するまでの行動を追跡します。 基本的に、承諾する連絡先は、所有者によって居住が確認されたユーザーと所有者に連絡しようとしたユーザーとの関係です。



私たちはここ数年でかなり遠くまで来ました。

一部のゲストが拒否された理由を特定するために調査を行いました。 繰り返しますが、2つの信号セットがあります。1つは「物質的および技術的」、もう1つは「感情的」です。 最も一般的な技術的理由はアクセシビリティです。 たとえば、所有者はカレンダーの時間を更新しなかったか、単にカレンダーの特定の日に住宅の空き状況をマークしませんでした。 または彼はゲストの希望を満たすことができません：滞在期間、チェックインの前後に必要な時間。 一部の所有者は、たとえば3泊以上の滞在を設定するか、週末のみに入場します。 もちろん、常に感情的な要素があります。 各所有者には、あなたを受け入れるかどうかを決める好みがあります。



パフォーマンスを改善するために多くのことを行います。 例えば、私たちは、彼が提供することに同意する可能性が最も高いゲストにオーナーを接続しようとしています。 最適化にも多くの努力が費やされます。魅力と予約可能性のバランス（鎧、鎧）-あまり魅力的ではない位置が実際には良いため、予約が行われる頻度です。 そして、もちろん、ユーザーインターフェイスは、サイトとの対話を促進するものでなければなりません。

ホストの互換性

これは、所有者のために製品を大幅にパーソナライズするための試みです。 これにはいくつかの重要なポイントがあります。 まず、ホストが申請者の平均50％を受け入れたからといって、リクエストが等しく受け入れられたり拒否されたりするわけではありません。 実際、所有者は自分の好みを持っているため、ゲストは個人的な理由に適さず、説明なしに拒否される場合があります。 異なるホストには異なる設定があります。 一例は、マイアミの住宅所有者です。 彼は長い間ゲストを迎えることを好み、数日間の宿泊のリクエストをすべて拒否します。 長期にわたって他の観光客を受け入れることができない場合、彼は2泊の人の受け入れに同意しません。



決定を下すためのもう1つの重要な要素は、特定のゲストリクエストがホストのカレンダーに収まるかどうかです。









これが私のカレンダーだとします。 21日から24日まで予約しています。 別の予約があります。 それらの間には、2月25日から2月27日までの3日間の空き日があります。 2月26日に1日の滞在リクエストがあるとします。 私がそれを受け入れた場合、これはスケジュールにギャップがあり、2つの無料の昼と夜でさらに2人のテナントを探す必要があることを意味します。 この理由だけでも、このリクエストを拒否することをお勧めします。 他の所有者は、予約と予約の間で自由時間をとり、このオファーを受け入れることを好むかもしれませんが。

Airbnbでは、過去のホストの行動、失敗、受け入れられたリクエストに関する情報を使用して、アクションに対するサイトの応答モデルをパーソナライズします。 各ホストの設定を考慮してから、検索、決済要求を受け入れる確率を計算するためにこのモデルを適用し、旅行、ゲスト、所有者の現在のステータスに関するすべての利用可能な情報を考慮します。 それらのいくつかは明確な設定がありません。







また、AUIの変更がパフォーマンスにかなり大きな影響を与える別の例を次に示します。 数年前にこの関数を使用していたため、距離、価格などの特定の属性で検索できました。 このオプションは非常に人気がありました。 実際、リクエストの約10％はレンタル価格で行われました。 問題は、価格が唯一の属性であるということでした。 奇妙なことに、最も安いポジションはゲストにとって非常に魅力的に見えるかもしれませんが、彼は、所有者が彼を拒否することに気付いていませんでした。 したがって、この機能を放棄し、対照実験からの変換を追加しました。

格付け

Airbnbでは、検索インターフェイス、予約ストリーム、またはアルゴリズムに加えた小さな変更をすべてテストおよび評価しています。 実験機能の仕事、生産性についてのアイデアをすばやく得ることができるツールのセットを持つことが重要です。 そのため、たとえばオフラインテスト用の多くのツールを作成し、新しいアルゴリズムを導入する前に使用しています。 オンライン評価のための施設もあります。 市場レベルで実験を行うこともあります。

S x S

並んで、最も重要なツールの1つ。 エンジニアは、「リクエストの何パーセントがこれに影響するか」、「ランキングの変更がこのページの価格分布をどのように変えるか」、「この実験で異なる結果をもたらすサンプルリクエストをください」などの質問にすばやく回答できます。ランキング。」 エンジニアは、交通に関する質問に対する回答も得ることができます。 たとえば、「私の変更は、トップまたはあまり人気のないリクエストにどのように影響しますか」。 夜になると、開発者からのそのようなリクエストの処理を開始し、実際のリクエストの例を分析します。 結果は、さまざまな確率分布を持つクエリのリストです。 この後、比較を行うことができます。比較したい内容、実験のランク付け、評価オプション、サンプルリクエスト、必要なサンプルの数を示すだけです。



Kendalのタウランク相関法に基づく特別な関数を使用して、異なる結果セットを比較します。 これは、位置を変更する結果のペアの数をカウントする非常に簡単な方法です。 アルゴリズムにいくつかの変更を加えました。 たとえば、ユーザーにはサイトの上位の位置のみが表示されるため、上位のクエリで動作するように変更しました。 すでにいくつかの統計を受け取っています。 たとえば、ランキングの変更はクエリの30％以上に影響します。



エンジニアは、データマイニングと分析を掘り下げることもできます。 コントロールグループで結果が特定の方法でランク付けされる理由を知りたい場合は、すべての信号の値、ランク付けの結果として取得されたすべての推定値などを表示できます。 機密のユーザー情報が含まれている可能性があるため、すべてのデータを表示できるわけではありませんが、この情報は迅速な変更を行うために非常に重要です。

ここでの基本的なルールは、常に実際のユーザーで実験を行うことです。 したがって、ユーザーインターフェイスに変更を実装したり、ランキングアルゴリズムを変更したりして、さまざまなユーザーグループのコンバージョンを比較できます。



また、サイトでのやり取りを非常に困難にする1つの問題について話したいと思います。



1つの都市に2つのポジションがある場合の例を見てみましょう。 どちらのオプションもほぼ同じ価格で多くのレビューがあります。 最初の位置は、ゲストの割合が高いので90％、2番目の位置は50％であるため、高くなります。 ホストの選択に関する実験を行っていると仮定しましょう。 どうやら、2番目の所有者はカップルを好みます。 これがカップルでない場合、彼は単に立候補を拒否します。 次の実験を開発しています：グループには通常の位置の評価が表示されると言いますが、リクエストのゲストの数が2に等しい場合、2番目の結果は最上位になり、ゲストの確認評価は100％になります。 ポジションは注文を受け始め、ホストカレンダーは満杯になり始め、結果はコントロールグループの人々に対してあまり頻繁に表示されません。 したがって、トラップに陥り、住宅所有者に連絡するコントロールグループの人の数は少なくなります。



完全に正反対の例があります。 これが実験であるという事実は、状況に対するコントロールを弱める可能性があります。 特定の側面が過小評価される場合があります。 問題は、ゲストを互いに分離できることですが、それでもゲストは市場で相互作用します。 さらに重要なことは、それらが開発の要求に影響を与えることです。 たとえば、ゲストが特定の日に宿泊を予約した場合、これは別のユーザーが宿泊を予約できないことを意味します。



これは私たちにとって大きな問題です。 もちろん、これはGoogle検索のような製品では問題になりません。人々がそれらをクリックしてもウェブの結果が消えないからです。 ただし、場所を扱う場合はすべてがはるかに複雑です。 1つの解決策は、可能な限り市場から分離することです。 たとえば、ボストンで実験を行う場合、これはシカゴの市場に影響を与えません。 これらの部門内にコントロールグループを作成できます。現在、これらのユーザーはローカル市場レベルではなく、地理的領域全体にいます。また、特定のエリアのすべてのユーザーに対して実験を実行し、その結果を制御領域のデータと比較できます。



ここでの問題は、Airbnbが互いに比較できる市場を見つけることが非常に難しいことです。まず、観光事業には顕著な季節性があります。また、異なる市場では、ハイシーズンは1年の異なる時期に落ちます。したがって、各地域の生産性と収益性は、考慮するのが難しい要因によって異なります。さらに、Airbnbは非常に急速に成長を続けており、一部の市場はまだ安定しておらず、規模が大きくなると完全に状況が変わります。



ゲストが魅力的なポジションを見つけるのに役立つ方法、ポジションの空き状況を表示する方法、行った変更を評価する方法について話しました。最後に、最近遭遇した問題のいくつかについて少しお話します。当社のウェブサイトにアクセスすると、かなり明確なメッセージが表示されます。「旅行の日付と場所を教えていただければ、宿泊先が得られます。」 Airbnbに行くときは、どこに行きたいかを明確に知る必要があります。しかし、そうではないはずです。多くのクエリに適した結果を生成する方法を学びたいです。たとえば、「どこに行きたいのかさえわからないが、何をしたいのかは確かにわかっているとしたらどうでしょう。あなたが私について知っていることを考慮に入れて、私のために素晴らしい旅行を選ぶことができますか？」







たとえば、左側には非常に具体的なリクエストがあります。ロケーションロケーション-ヴェネツィア、これは運河の眺めです。または、「私はサンフランシスコに住んでいて、道路で2時間以内に過ごしたいです。私は家の中に一人で住んでいたので、私は週末にクールな場所を探す。 "



あなたは、あなたがそれらを見つけるためにしようとしていない場合でも、旅行に驚くほど多くの機会を発見するでしょう。アプリを開いて、ヒントやカスタマイズされたクーポンをご覧ください。



Airbnbでは、各ポジションは一意です。ゲストがポータルのすべての機能を操作できるようにすることは、優先度の高いタスクの1つです。したがって、利用可能な何千ものオファーであなたを驚かせたくありません。その見返りに、私たちはあなたにぴったりのいくつかだけを見せたいです。そして、もちろん、予約が労力を必要としないように、サービスの使いやすさを確保しようとします。



ご清聴ありがとうございました！