- Search, Airbnb'de Guest ile Host'u birbirine bağlayan temel mekanizma
- Airbnb'nin arama sonuçları iki biçimde sunuluyor
- Liste biçimi (list-results, konaklama görseli, fiyatı, puanı vb. gösteren kart yapısı)
- Harita biçimi (map-results, harita üzerinde fiyat gösteren pin yapısı)
- Mevcut arama sıralama algoritması, her iki biçimde de sonuçları rezervasyon olasılığına göre sıralayarak liste oluşturuyordu
- Ancak haritada sonuçlar liste değil tek tek pinler olarak gösterildiği için, yeni bir sıralama yaklaşımına ihtiyaç duyuldu
Haritada ne farklı?
- Liste biçiminde, kullanıcı dikkatinin yukarıdan aşağıya doğru giderek azaldığı varsayılır
- Nitekim listede üst sıralarda yer alan sonuçların daha yüksek CTR (Click-Through Rate) gösterdiği görülüyor
- Harita biçiminde ise konaklamalar harita üzerinde pinler halinde dağılmış olduğundan, sıralamaya bağlı dikkat azalması geçerli olmuyor ve dikkat daha eşit dağılır
- Bu yüzden haritada gösterilecek konaklamaları yalnızca rezervasyon olasılığı sırasına göre sınırlayan basit yaklaşımın etkisi düşüyor
Eşit kullanıcı dikkati (Uniform User Attention) modellemesi
- Haritada kullanıcı dikkatinin tüm pinlere eşit dağıldığını varsayan bir yaklaşım
- Ancak gerçekte Guest yalnızca birkaç pini tıkladığı için, çok fazla pin göstermek iyi konaklamaların gözden kaçmasına yol açabilir; çok az pin göstermek ise kullanıcının istediği konaklamaları dışarıda bırakma riski yaratır
- Çözüm:
- Haritada gösterilecek pin sayısını sınırlamak ve yalnızca en yüksek rezervasyon olasılığına sahip öğeleri seçerek göstermek
- A/B test sonucu:
- Arama yapan kullanıcılar istedikleri konaklamayı daha az tıklamayla bulabildi
- Rezervasyon dönüşüm oranı arttı, özellikle de 5 yıldızlı yorum oranı yükseldi
Katmanlı kullanıcı dikkati (Tiered User Attention)
- Harita pinlerini iki katmana ayırma yaklaşımı:
- Normal pin: rezervasyon olasılığı yüksek konaklamaları fiyatla birlikte gösterir
- Mini pin: rezervasyon olasılığı görece düşük konaklamaları küçük ikon olarak gösterir (fiyat yok)
- Etkisi:
- Normal pinler, mini pinlere göre 8 kat daha yüksek tıklama oranı sağladı; böylece kullanıcı dikkatini rezervasyon olasılığı yüksek üst düzey konaklamalara daha fazla yoğunlaştırmak mümkün oldu
- Özellikle masaüstü aramalarda daha uygun sonuçlar sunulabildi
- A/B testlerinde bu yaklaşımla da rezervasyon performansı iyileşti
İskontolu kullanıcı dikkati (Discounted User Attention) modellemesi
- Kullanıcılar haritada merkezde bulunan pinleri daha fazla tıklama eğilimi gösteriyor
- Bunun için en uygun merkez koordinatını bulan bir algoritma geliştirildi ve rezervasyon olasılığı yüksek konaklamalar haritanın merkezine yerleştirildi
- Çeşitli koordinat adayları değerlendirilerek, rezervasyon olasılığı en yüksek konaklamalara en yakın konum yeni merkez olarak seçiliyor
- A/B test sonucu:
- Rezervasyon dönüşüm oranı %0,27 arttı
- Haritayı kaydırma sıklığı %1,5 azaldı; yani kullanıcılar istedikleri konaklamayı daha kolay bulabildi
Sonuç ve gelecek çalışmalar
- Kullanıcılar listeyi ve haritayı farklı şekilde algılıyor ve onlarla farklı biçimde etkileşime giriyor
- Harita araması ile liste aramasında kullanıcı davranışları farklıdır gerçeği dikkate alınarak sıralama yöntemi iyileştirildi
- Kademeli deneyler sayesinde arama deneyimi iyileştirildi ve rezervasyon dönüşüm oranı artırıldı
- Ancak haritada tüm konaklamaları uygun biçimde gösterme yöntemi hâlâ çözülmemiş bir sorun
- Konuya dair daha ayrıntılı tartışma ve teknik detaylar, KDD ’24'te sunulan "Learning to Rank for Maps at Airbnb" araştırma makalesinde bulunabilir
- Gelecekte daha iyi yöntemler araştırılmaya devam edilecek
1 yorum
Harita üzerindeki sıralama, gerçekten de hâlâ denemeye değer pek çok zorluk barındıran bir alan gibi görünüyor. Açıkçası biraz şaşırtıcı bile. Kısa süre önce yurt dışında Google Maps kullandım ama restoran arama koşullarını benim istediğim hassasiyet düzeyinde daraltmak zordu. Benim aradığım hissiyata ya da tona sahip yorumları gösterebilmesi ise hayli uzak bir hayal gibi geldi. Harita yapan tüm sektör emekçilerine başarılar!!