Google VPメイヤーが完全な検索エンジンを説明

先月、Googleのエリック・シュミットCEOは、同社の業績見通しの中で、Googleが第3四半期に約120件の検索品質改善を実施したと究極の目標に向かって次のように語った。「完璧な検索エンジンIDG News ServiceがGoogleのSearch Product&User Experience担当副社長であるMarissa Mayerにインタビューする機会を得たとき、すぐに彼女にシュミットの意味を説明するように要請した。彼女はまた、Googleが検索に先立って何を保有しているか、セマンティック技術をどのように見ているか、ユニバーサルサーチの取り組みの中で、さまざまな種類のファイル（ニュース記事、画像、ビデオ、書籍、地図）

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IDG News Service：完璧な検索エンジンとは何ですか？あなたが魔法の杖を持っていて、それを作ることができるなら、それはどのように見えるでしょうか？それは何をするのだろうか？

Marissa Mayer：それは本当にその質問に答えることができるマシンだろう。それは、スピーチ、質問、フレーズ、あなたが話しているエンティティ、概念を理解することができます。それは、世界のすべての情報を検索し、さまざまなアイデアやコンセプトを見つけ出し、本当に有益かつ一貫性のあるプレゼンテーションで戻すことができるでしょう。

必要な研究の側面はたくさんありますその検索エンジンを構築する。あなたはスピーチを理解する必要があります。イメージを理解する必要があります。翻訳が必要なので、どの言語で書かれているかにかかわらず答えを見つけることができます。関連する情報を分析して合成するには、多くの人工知能が必要です。コンテキストに入れるには、優れたユーザーインターフェイスとユーザーエクスペリエンスが必要です。そして、あなたはおそらく特定の量のパーソナライゼーションを必要とするので、検索エンジンはその人物、彼らの背景、彼らがすでに知っているもの、彼らが先週見たものに関係します。IDGNS：ユーザーインターフェイスレベルで、Googleは批判を受けますGoogleの「10の青いリンク」の結果ページとして軽蔑的なものを競合他社から絶えず奪っている。彼らは、Googleの検索パラダイムが非効率で不便であるという、古い学校だと言います。あなたはそのような批判にどのように反応しますか？

Mayer：私は、Universal Searchが本当にこの流域の瞬間だったということを指摘したいと思います。ダイアグラム、写真、ブログ、地域情報、書籍、ニュースなどをすべて検索エンジンに収めています。競合他社の多くは、まだ小型の垂直検索エンジンを構築するのに忙しい一方で、それらがあることを覚えておく必要があります。私たちは非常に困難なコンピュータサイエンスの問題を抱えています：どのようにこれらの異種メディアをまとめて、答え、そしてそのすべてをどのように合成するのですか？私たちはそれがユーザーの方にとっては優れているからです：ツールがあり、どのようなフォーマットになっていても、私が望むものを提供します。

毎週2,3,5回の変更があります。エンドユーザーがユーザーインターフェイスに表示されます。ランク付けの変更は公表しません。ランキングアルゴリズムを1日2回の割合で変更しています。興味深いことに、競合他社の中には、しばらくの間ランキング機能を変更していないものがあります。検索は進化する必要があります：ユーザーインターフェイス、ランキング機能。

IDGNS：Googleのセマンティック検索のステータスはどうですか？過去には膨大な量のクエリやWebコンテンツを分析する "総当たり"を通じて、Googleのエンジンは結果的に物事を意味的に理解しているように見せることができたと言いました。これは依然として好ましいアプローチですか？

Mayer：私たちは、自動化された方法でデータを学習し、それらをチューニングし、改良するインテリジェントなシステムを構築することを信じています。セマンティック検索とセマンティックWebについて人々が話すとき、それらは通常、単語とそのようなものとの間の様々な関連性のマップを用いて、非常に手動のものを意味する。パターンマッチングデータや大規模システムの構築を通じて、より良い理解を得ることができると思います。それが脳の働きです。 IDGNS：数年前には、セマンティック技術が検索に革命をもたらし、Googleを盲目にすると予測していた専門家もいました。しかし、それは起こっていない。セマンティック検索の努力は、特にセマンティックエンジンのスケーリングが難しいため、壁を打ったようです。

Mayer：問題は言語が変わることです。 Webページが変わります。人々が自分自身をどのように表現するか。セマンティック検索がどのくらいうまく適用されるかという点で、これらすべてのことが重要です。そのため、機械学習に基づいて、データを変更、反復、および応答するアプローチを取る方が良い理由です。これはより堅牢なアプローチです。セマンティック検索が検索に関与していないとは限りません。私たちのために、スケールできるものに焦点を当てることが本当に好きです。スケール可能なセマンティック検索ソリューションを考え出すことができれば、非常に興奮しています。今のところ、多くの方法がセマンティック検索のインテリジェンスに近似していますが、他の方法でそれを行います。IDGNS：Universal Searchは2007年5月に発表されました。それは常に進歩していることでしょうか？

メイヤー：それはまだ非常に生き生きとした呼吸です。今、私たちは複数のチームを持っています。私たちはローカルの[ユニバーサル]チーム、イメージ[ユニバーサルチーム]、製品[ユニバーサルチーム]を持っています。彼らはすべて、どのようにしてより良い仕事をして、このコンテンツをトリガーすることができるかを見ています。私たちがそれを打ち上げたとき、それは約25問のクエリに表示されていました。今日では、クエリの約25％を示しています。これらの補助ファイル形式が実際に役立つ可能性があると思われており、結果ページでは表示されません。それは私たちが努力し続けなければならないものです。