Airbnb需要比google还强大的搜索引擎

本文来源： WIRED 译文创见首发 由 TECH2IPO/创见 阿九zhao 编译 转载请注明出处

创见干货：Airbnb在搜索上面临着独特的挑战，它的搜索结果不是网站、照片、产品，而是人的需求。如何为一个房客迅速地匹配一个适合他的房东，是一件相当复杂的事。因此Airbnb不仅在提升系统的学习能力，还试图利用技术分析用户，从而实现对用户行为的预测，Airbnb认为要实现这些需要掌握更强大的搜索引擎，这是Airbnb在未来一年会持续关注的领域。

上个周末，数千万美国人奔向海边湖边山间，或其他能吃烧烤喝啤酒的地方度假。对于很多度假的人来说，这样的假期使得他们需要通过Airbnb找到一个完美的海滨小屋，带多人卧室、洗衣机、干衣机、wifi，还有免费停车的地方。

但是大多数人不会意识到，为了让他们在7月4日能躺在临时住处中自己的床上，Airbnb的搜索系统完成了多么复杂的事。

当然，搜索不是Airbnb的强项，Google和亚马逊可以在各方面完爆它。但是，Airbnb与近年来那些强调搜索的公司，比如facebook、Instagram、Twitter并不一样，它在搜索上面临着一项独特的挑战，它的搜索结果不只是网站、照片、产品，而是人的需求。那些可能正在翻修房子的人、那些不愿在夏天最热时候提供短租的人、那些不查收邮件的人，或者那些想在自己湖边小屋度假的人会非常感谢Airbnb。

然而，Airbnb不仅要为房东们的怪癖做好准备，还要确保房客们每次都能找到一个可以过夜的地方。这意味着Airbnb不只是在一个限定区域内简单地列出清单，而是需要和google一样可以接受随机的任意要求，然后依靠用户快速找到正确答案。

最近，Airbnb公司主管技术的副总裁MikeCurtis在WIRED纽约办公室做客时说：“人们总是因此需要匹配的供应和需求,在我们的系统中,每一个选项都是独一无二的，因此你得和房东谈话，并了解他的房子。所以，为一个房东匹配一个适合他的房客是一件相当复杂的事。”

系统要自学

为了解决这个问题，Airbnb正在越来越多地提升系统的自学能力，让系统了解房东和房客的习惯喜好，从而实现最确切的匹配。当房客使用Airbnb寻找住宿时，系统会搜索出最可能接受的房东。各种因素都会考虑到，比如住宿时间、潜在预订与房东上次接受的预订之间的差距等。

在之前的一次测试中，Airbnb的研究人员发现，基于房东接受可能性的排列清单，可以让预订下单率提高4%。从那时到现在，Airbnb一直在用这种模式。

MikeCurtis表示，公司还致力于开发一种能自行收集房东喜好并对其分类的系统。例如，了解房东是否能接纳最后时刻的预定，对于留住那些时间有限的用户至关重要，否则他们就会转去预订酒店。Curtis说：“我们向即时预订倾斜得越多，了解那些房东们的喜好就越重要。”

搜索需确切

利用技术分析用户的表现，了解用户的喜好，是这个难题的最后一部分。系统可以通过用户的点击进行分析，比如，某个特定用户总是喜欢明亮的空间，又或者某用户来自企业差旅和费用管理系统，那么该用户应该正在出差，很可能需要洗衣房和wifi这些基础设施。

Curtis承认，Airbnb关于用户行为的预测仍有很大局限，但他表示这是公司在未来一年会持续关注的领域。事实也应该是这样，对于现在的科技公司来说，解决用户即时需求，提高用户满意度的压力相当大，比以往都大。所以google会突然地在页面顶部列出可供挑选的相关搜索词，所以亚马逊会使用其推荐引擎展示产品，而你甚至还没意识到你需要。

复杂的搜索可以帮助这些公司抢在竞争对手之前迅速拿下用户，对于Airbnb和其他网络公司来说，这是至关重要的能力，必须要精通掌握。

Curtis举例说：“如果你要在纽约过周末，需要找一个没有其他人的住处，那么你必须从成千上万的搜索结果找到你需要的那一个，这就促使我们需要更聪明。”

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