Yelps Chief Produkt Officer spricht über KI und Authentizität

Yelp ist vielleicht nicht das erste Unternehmen, das einem in den Sinn kommt, wenn jemand Künstliche Intelligenz erwähnt, aber Chief Produkt Officer Craig Saldanha sagte, dass KI bereits die Yelp-Erfahrung transformiert.

Tatsächlich drehen sich die meisten der jüngsten Ankündigungen des Unternehmens um KI, egal ob es darum geht, neue KI-gestützte Zusammenfassungen hinzuzufügen oder einen KI-Assistenten einzuführen, um Verbraucher mit Dienstleistern zu verbinden. Daher sprach ich mit Saldanha (der Yelp nach fast einem Jahrzehnt bei Amazon beigetreten ist), um mehr über die KI-Strategie von Yelp zu erfahren.

Wir haben auch darüber gesprochen, welche Vorteile Yelp im Wettbewerb um KI hat, wie Yelp KI hinzufügen kann, ohne die Authentizität der Nutzerbewertungen auf der Plattform zu gefährden, und wie es mit neuen Möglichkeiten für lokale Entdeckungen wie TikTok konkurriert.

Dieses Interview wurde hinsichtlich Länge und Klarheit bearbeitet.

Wenn wir uns alle aktuellen Neuigkeiten von Yelp ansehen, dreht sich alles um KI, KI, KI. Können Sie mehr darüber sagen, wie Sie KI sehen und welche Rolle sie bei Yelp spielt?

Um das klarzustellen, unsere erklärte Mission hat sich nicht geändert. Unser Ziel ist es, Verbraucher mit großartigen lokalen Unternehmen zu verbinden, und das hat sich im Laufe der Zeit nicht geändert.

Wir investieren seit mehr als 10 Jahren in KI. Aber in den letzten paar Jahren haben die Fortschritte in der generativen KI und anderen LLMs uns wirklich ermöglicht, von ein paar Dingen zu profitieren. Der erste Unterschied zu Yelp sind im Grunde die Hunderte Millionen von Bewertungen, die wir haben. LLMs erlauben uns im Grunde genommen, all diese Daten auf eine Weise und Geschwindigkeit zu analysieren, die wir zuvor nicht hatten. Es ermöglicht uns, Informationen den Verbrauchern auf eine Weise zu präsentieren, die sich sowohl präzise als auch persönlich anfühlt - Sie können jetzt die berühmte Nadel im Heuhaufen finden.

Wir erkennen an, dass Nutzer zu Yelp kommen, um sich entweder mit anderen Nutzern oder Profis zu verbinden, und sie kommen wegen der Authentizität unseres Inhalts, weil sie wissen, dass er von echten Menschen stammt. Das werden wir nie ändern. Also verwenden wir KI im Grunde genommen, um alle Hindernisse zu entfernen und diese Arten von Verbindungen zu erleichtern.

Wir denken darüber nach, dass der Verbraucher drei Phasen hat, wenn er zu Yelp kommt. Die erste ist, dass er mit einer sehr starken Suchabsicht kommt, er weiß, dass er einen Klempner finden will, er weiß, dass er einen guten Ort zum Mittagessen finden will, usw. Also der erste Schritt ist im Grunde, diese Absicht zu definieren. Der zweite Schritt besteht darin, nachdem wir ihm geholfen haben, diese Absicht zu definieren, und er genau weiß, wonach er sucht. Wir präsentieren ihm viele verschiedene Ergebnisse, und er muss entweder ein Unternehmen auswählen oder ein paar Unternehmen auswählen, mit denen er Kontakt aufnehmen möchte. Dann ist der dritte Schritt, diese Verbindung tatsächlich herzustellen. Wir haben in jeden dieser Typen schwer in KI investiert.

Der erste Schritt besteht darin, die Suchabsicht des Verbrauchers zu präzisieren, wenn er zu Yelp kommt. [Wenn Sie eine einfache Suche durchführen, wie] 'Ich suche ein mediterranes Restaurant', haben wir ein recht ausgeklügeltes Modell, das zunächst versteht, wonach Sie suchen, und dann im Grunde genommen entscheidet, welche Restaurants Ihnen angezeigt werden sollen und in welcher Reihenfolge diese Restaurants Ihnen angezeigt werden sollen.

Was jetzt wirklich cool ist, ist das Aufkommen von LLMs bedeutet, dass Sie nach noch spezifischeren Dingen suchen können, und es wird verstehen, wonach Sie suchen. Als Beispiel, wir leben im Vorort von Seattle, und meine Frau ist immer auf der Suche nach diesen sehr spezialisierten Gewürzen für verschiedene Arten von Küchen. In der Vergangenheit, sagen wir, sie macht indisches Essen, ich würde nach 'indischem Lebensmittelgeschäft' suchen, und wir machen im Grunde genommen einen Abgleich für diese Wörter und geben die Ergebnisse zurück. Jetzt kann ich nach einem sehr spezifischen indischen Gewürz suchen, und das LLM wird verstehen, dass es sich um ein Gewürz handelt, dass es in einem indischen Geschäft zu finden ist. Noch besser ist, dass es alle Bewertungen, die wir haben, durchsuchen kann, verstehen, wenn andere Verbraucher über diese Gewürze sprechen - es könnte ein anderes Gewürz sein, aber es versteht jetzt, dass diese Lebensmittelgeschäfte tatsächlich diese Arten von Gewürzen führen.

Wenn es mir dann die Ergebnisse zeigt, ordnet es sie nicht nur so an, dass sie besser zu mir passen, sondern hebt auch die spezifischen Ausschnitte aus den Bewertungen von Verbrauchern hervor. Das ist äußerst leistungsstark, es fühlt sich wirklich sehr persönlich an.

In der Vergangenheit, wenn Sie zum Beispiel nach Tacos gesucht haben, haben wir Ihnen Restaurants gezeigt, die Tacos hatten, kein großes Ding. Jetzt sind wir in der Lage, jedes Foto, das Verbraucher für jedes einzelne Restaurant eingereicht haben, anzusehen, Tacos aus diesen speziellen Restaurants herauszusuchen und sie direkt in der Suche anzuzeigen.

Ich denke, der Teil, der mich am meisten begeistert, ist, dass wir all das auch von Yelp wegnehmen. Also haben wir kürzlich angekündigt, was wir unser Yelp Fusion-API nennen. [Dieses Interview wurde vor einer kürzlichen Kontroverse über Yelps Entscheidung geführt, ausgewählten unabhängigen Entwicklern für den API-Zugriff zu berechnen.]

Jetzt kann jemand auf einer Drittanbieter-Website, sagen wir einer Reisewebsite, im Grunde genommen eine Frage stellen: 'Wo finde ich einen Sonntagsbrunch, der nach 11 Uhr geöffnet ist und kinderfreundlich ist?' Und über unsere API können wir mit derselben Personalisierung wie von Yelp antworten. Ich denke, das erweitert einfach die Anzahl der Verbraucher, denen wir gleichzeitig helfen können.

Um sich in der KI zu differenzieren, muss Yelp nicht das unglaublichste KI-Team haben oder bahnbrechende Kerntechnologien entwickeln, es geht mehr um diesen einzigartigen Datensatz. Ist das richtig?

Ich denke beides. Unser Kernwertversprechen ist der Inhalt. Unsere Verbraucher sind einfach großartig, sie schreiben so tiefe Bewertungen, die so nuanciert sind. Und das ist es, was die Leute immer wieder zurückkommen lässt.

Für das Finden von Auszügen und so etwas Ähnlichem können wir viele Modelle von der Stange verwenden, denn das Kernproblem, das wir lösen wollen, ist einfach die natürliche Sprachverarbeitung.

Ich denke, der Ort, an dem unsere Technologie glänzt, sind Bereiche wie der Yelp Assistant. 2016 hat Yelp 'einen Kostenvoranschlag anfordern' eingeführt, was es Verbrauchern ermöglichte, schnell eine Vielzahl von Angeboten von verschiedenen Dienstleistern zu erhalten. Im Laufe der Zeit haben wir das erweitert, wir haben Yelp Guaranteed hinzugefügt, all das hat dazu beigetragen, die Reibung zu reduzieren und schnellere und tiefere Verbindungen zu schaffen.

Letztes Jahr haben wir dann unser gesamtes Backend-KI-Modell aktualisiert, um neuronale Netze zu verwenden; das hat uns wirklich geholfen, präzise Treffer zu erzielen. Also war das nächste Problem zu lösen, was ist, wenn Sie nicht wissen, nach welchem [Typ von Profi] Sie suchen? Wenn Sie einen nassen Fleck an Ihrer Wand sehen und nicht wissen, ob Ihr Dach undicht ist, Ihre Rinne undicht ist oder Sie einen Rohrbruch haben.

Wir dachten, der nächste Schritt davon war: Sagen Sie uns einfach, was Ihr Problem ist, wir helfen Ihnen, es einzugrenzen, wir helfen Ihnen, den Profi zu finden.

Und ich denke, das ist der Punkt, an dem wir die Technologie wirklich vorantreiben, weil allgemeine Modelle Ihnen allgemeine Antworten geben werden. Was wir haben und was wir im Laufe der Zeit aufgebaut haben, ist ein sehr tiefes Verständnis dafür, was Profis tun und welche Arten von Aufgaben sie tatsächlich nicht ausführen.

Sie haben auch die Bedeutung betont, die Authentizität von Nutzerbewertungen zu schützen. Wenn Sie sich vorstellen, dass KI, einschließlich generativer KI-Inhalte, zu einem zentraleren Bestandteil der Yelp-Erfahrung wird, wie schützen Sie diese Authentizität?

Zunächst einmal ist es wichtig zu betonen, dass das Schreiben von Bewertungen mit Gen AI gegen unsere Richtlinien verstößt. Wir arbeiten sehr hart daran, diese Art von Bewertungen fernzuhalten. Wir haben seit langem in ziemlich anspruchsvolle Lösungen investiert, um die Authentizität von Bewertungen zu validieren, und ob es sich um Bots handelt oder um eingeforderte Bewertungen, dies war etwas, über das wir von Anfang an nachgedacht haben. Also sind wir darauf vorbereitet, wir haben eine Vielzahl von Lösungen eingesetzt, alle Arten von Technologie. Es ist ein ständiges Spiel, um den Schritten, die schlechte Akteure unternehmen könnten, vorauszusehen; wir werden weiterhin eine klare Linie ziehen.

Ich stelle mir vor, dass eine der Anreize für das Schreiben einer durchdachten Bewertung darin besteht, dass ich hoffe, jemand wird sie tatsächlich lesen, und nicht, dass sie einfach in ein KI-Modell eingespeist wird, das eine Zusammenfassung ausspuckt. Wie stellen Sie sicher, dass Nutzer immer noch Anreize haben, gute Bewertungen zu schreiben?

Insgesamt denke ich, dass Gen AI sowohl hinsichtlich der Quantität als auch der Qualität der Bewertungen sehr hilfreich sein wird. Je mehr Verbindungen es zwischen Verbrauchern und Unternehmen gibt, desto mehr Chancen haben Sie, Bewertungen zu schreiben.

Beim Schreiben von Bewertungen gibt es ein paar Dinge, die sehr hilfreich sind. Erstens verwenden wir jetzt KI - und speziell Gen AI -, um Ihnen sanfte Anstöße und Hinweise zu geben, damit Sie sich daran erinnern, was Ihr Erlebnis besonders gemacht hat. Während Sie also tippen, wenn Sie über das Ambiente sprechen, wird es Ihnen ein kleines Etikett geben, das sagt 'Sie haben das Ambiente abgehakt, jetzt können Sie über die Umfragen sprechen, über das Essen sprechen, usw.' Wir haben dies für Restaurants eingeführt, wir führen dies für andere Kategorien ein. Das hilft wirklich bei Tiefe und Qualität der Bewertungen.

Das zweite Stück sind Fotos. Jetzt taucht Ihr Foto an neuen Stellen auf. Wir haben einen brandneuen Home-Feed, der sehr visuell ist, er ist sehr foto- und videozentriert. Und wir haben [Fotos in der Suche] erwähnt.

Um Ihre spezifische Frage zu beantworten: Wir setzen unsere Bewertungen in den Vordergrund. Anstatt Ihnen zu sagen, was die Antwort ist, sind wir schneller an der Quelle. Wir bringen Sie zum Bewerter und zur Bewertung. Wir machen es Ihnen leichter, den genauen Benutzer zu finden, der dieselbe Erfahrung gemacht hat.

Meine Hypothese ist also, dass es tatsächlich ein noch größerer Anreiz ist [jetzt]. Denn in der Vergangenheit, wenn Sie in einem Restaurant sind, das 200 Bewertungen hat, und Sie die 200. sind, ['könnten Sie denken,'] 'Kann ich wirklich einen Mehrwert bringen?' Aber jetzt, da ich sagen kann 'Sie haben meiner 18-monatigen Tochter einen Hochstuhl gebracht und ihr etwas zum Malen gegeben,' das ist eine neue Information. Wenn jemand mit einem 18 Monate alten Kind danach sucht, wird er meine spezifische Bewertung finden.

Und jetzt schließen wir tatsächlich den Kreis. Also, wenn Sie eine Bewertung schreiben, senden wir Ihnen tatsächlich ein Feedback und sagen 'Seit Sie diese Bewertung geschrieben haben, hat dieses Geschäft 200 weitere Ansichten erhalten' oder 'sieben Personen fanden sie hilfreich', usw.

Also, wir haben darüber gesprochen, wie KI bereits die Yelp-Erfahrung verändert hat. Gibt es etwas, was Sie über das sagen möchten, was Sie sich in Zukunft mit KI und Yelp wünschen?

Wir haben Bilder und Videos und Beschreibungen, und wir verwend throughs KI, um all das zusammenzufügen und Ihnen dieses 360-Erlebnis zu geben, wie es dort tatsächlich ist. Darauf bin ich sehr gespannt, weil das kein einzelner Standpunkt ist, sondern es handelt sich um nutzergenerierten Inhalt. Wir generieren nichts künstlich, daher fühlt es sich authentisch an.

Auf der Business-Seite geht es nicht um Gen AI, aber wir haben eine Menge KI und ein sehr großes Team, das sich auf das Matchmaking konzentriert. Profis und Unternehmen haben uns gesagt, dass wir Verbraucher mit hoher Absicht haben, und sie wollen diese hochwertigen Leads. Also verbringen wir viel Zeit damit, uns darauf zu konzentrieren, wie wir ein besseres Match bekommen. Wie bringen wir den richtigen Profi zum richtigen Verbraucher zur richtigen Zeit zusammen?

Das zweite Stück [für Unternehmen] ist: Wir haben intelligente Budgets angekündigt. Wir haben festgestellt, dass viele neue Unternehmen zwar sehr fähig sind, was sie tun, aber nicht wissen, wie sie ein Geschäft führen sollen, es ist für sie der erste Tag. Also haben wir dieses KI-Tool, das eine Vielzahl von Informationen darüber sammelt, wo sie sich befinden, was Wettbewerber ausgeben, wie groß ihr Geschäft ist, wie viele Leads wir denken, dass sie brauchen, um zu wachsen, und jedes Unternehmen erhält seine eigene Empfehlung dafür, wie viel Geld wir denken, dass sie ausgeben sollten.

[Zurück auf der Verbraucherseite,] wird KI gut genug, dass Sie mir einfach ein Bild zeigen oder ein Video machen können [und wir können Sie mit dem richtigen Profi oder Unternehmen zusammenbringen]. Wir sind noch nicht soweit, aber es ist ziemlich logisch zu sehen, dass das der Weg ist. Und dann auf der Profiseite gibt es viel, was wir tun können, um ihnen zu helfen, Leads zu qualifizieren, sei es, im Namen von ihnen Fragen zu stellen, sicherzustellen, dass sie nie einen Anruf verpassen, indem wir ihnen einen Assistenten zur Verfügung stellen, sie darüber zu beraten, wie die Benutzer ihre Antwort bevorzugen, ob strukturiert oder unstrukturiert.

Wenn man von der KI zurücktritt, hat sich die Landschaft der lokalen Entdeckung in den letzten Jahren dramatisch verändert. Ich habe Freunde, die jetzt sagen: 'Lasst uns dieses Gericht probieren, lasst uns in dieses Restaurant gehen, weil ich davon auf TikTok gehört habe.' Und offensichtlich verändert sich auch die Suche. Inmitten all dessen, was geschieht, wie sehen Sie die Rolle und den Unterscheid von Yelp?

Zunächst haben wir bereits über die Breite und Tiefe und das Volumen unserer Bewertungen gesprochen. Bei Yelp erhalten Sie die Weisheit der Menge, Sie bekommen ein kollektives Gefühl dafür, was ein Restaurant ist, und Sie können sehr schnell verschiedene Standpunkte kombinieren und wählen, welcher am nächsten zu Ihrem eigenen ist. Im Gegensatz zum Influencer-Modell könnten Sie einem Einzelnen vertrauen, deshalb folgen Sie ihm, aber es ist ein einziger Einzelner.

Ich denke, die zwei weniger offensicht