A Fox Sports activities tem uma longa história de impulsionar a evolução da tecnologia de transmissão, desde sua cobertura de alta definição até experimentos com realidade digital. Eventualmente, à medida que a Web se tornou mais complexa e sobrecarregada com informações, queríamos investir pesadamente em nossa experiência de pesquisa na net e móveis para garantir que as informações fossem fáceis de encontrar.
À medida que a pesquisa movida a IA evoluiu nos últimos anos, marcas e empresas adotaram novas abordagens para melhorar o envolvimento do usuário e reduzir as taxas de salto de pesquisa. Cada vez mais, esses esforços aproveitam os dados e a IA para criar experiências de pesquisa mais inteligentes e intuitivas no native.
No coração dessa mudança, há um foco na pesquisa semântica, que procura usar a IA para entender a intenção por trás de uma consulta. Isso permite que as experiências de pesquisa forneçam resultados intuitivos que se alinham às expectativas do usuário, indo além da correspondência simples de palavras -chave e contabilizando sinônimos, erros de ortografia e relações complexas entre conceitos. A incorporação de dados próximos em tempo actual sobre tópicos de tendências aprimora ainda mais esses sistemas, garantindo que os resultados permaneçam relevantes, adaptando-se dinamicamente aos padrões de pesquisa e interesses de pesquisa em rápida evolução.
Para a Fox Sports activities, a implementação dessas tecnologias foi basic para fornecer resultados de pesquisa rápidos e com reconhecimento de contexto que acompanham o ritmo das expectativas do nosso leitor.
Elevando a experiência dos fãs de esportes
Nossa missão na Fox Sports activities sempre foi oferecer experiências centradas nos fãs que mantêm os entusiastas do esporte engajados e informados. Assim como lideramos o entretenimento esportivo, pretendemos redefinir como os fãs interagem com o conteúdo digital. À medida que a IA evolui, vemos uma tremenda oportunidade de transformar a busca em uma ferramenta dinâmica e intuitiva para o nosso público. Três objetivos principais guiam esta visão:
- Ativar pesquisas naturais e contextuais para fãs – Os fãs de esportes merecem uma experiência de pesquisa que se adapta a eles – e não o contrário. Digitar palavras -chave exatas ou classificar através de resultados irrelevantes tem sido a norma há muito tempo, mas agora, a pesquisa pode entender o contexto e conectar os usuários a respostas mais rapidamente e com mais eficiência.
- Integre a pesquisa semântica por uma descoberta mais rica em todo o conteúdo – Os fãs não devem ter que cavar várias plataformas para encontrar seus destaques esportivos favoritos. Ao incorporar a pesquisa semântica em nossa barra de pesquisa, ativamos a descoberta de conteúdo perfeita em todo o ecossistema da Fox Sports activities, sejam artigos de primeira parte, conteúdo sindicado ou vídeos.
- Entregue uma experiência de pesquisa em tempo actual e de baixa latência- O tempo é tudo nos esportes. Os fãs se voltam para nós para uma experiência informativa que acompanha o ritmo do mundo rápido dos esportes. Nosso objetivo é fornecer uma experiência de pesquisa em tempo actual que forneça resultados relevantes como o tipo de usuários.
Tecendo essas prioridades em nossa abordagem, estamos definindo um novo padrão de como a pesquisa pode aproveitar a IA para elevar a experiência do ventilador. Para nós, a pesquisa é mais do que funcionalidade – é uma porta de entrada para entregar a emoção e a conexão que definem esportes.
Corrigindo uma experiência de pesquisa quebrada e desarticulada
Antes de fazer parceria com o Databricks, sabíamos que nossa função de pesquisa precisava de melhorias para capacitar nossos fãs com a pesquisa moderna alimentada por dados e IA.
Think about procurar por “Lionel” e vendo dezenas de outros atletas chamados Lionel diante da estrela do futebol Lionel Messi. Ou digitar uma consulta incompleta como “Christian Pulis” anteriormente devolveria pessoas não relacionadas com um primeiro nome “cristão” ou sobrenome “Pulis” em vez do jogador de futebol americano Christian Pulisic. Os fãs, que procuravam resultados rápidos e precisos, geralmente tiveram que criar cuidadosamente suas pesquisas para obter os resultados certos.
Por fim, não conseguimos unificar pesquisas entre entidades e nossa rica biblioteca de conteúdo. Digamos que um fã queria explorar um tópico como o Dallas Cowboys Offseason Strikes. O sistema anterior não foi configurado para acomodar vídeos, artigos e entidades relevantes em um só lugar. Em vez disso, os usuários tiveram que pular entre as seções da navegação do website para reunir as informações que procuravam, e isso levou a experiência do usuário a se sentir desconexa e demorada.
Todos esses problemas se resumiam a uma coisa: a experiência de pesquisa não estava acompanhando o que os fãs modernos precisavam. As pessoas vêm à Fox Sports activities esperando resultados rápidos, relevantes e fáceis de navegar, e quando isso não acontece, torna-se uma oportunidade perdida para mantê-las engajadas e voltar à Fox como sua fonte de notícias esportivas.
Foi quando nossas equipes de liderança sabiam que period hora de fazer uma mudança. Precisávamos de uma solução de pesquisa mais inteligente e intuitiva que pudesse entender o contexto e dar aos pesquisadores os resultados que eles queriam – e é aí que entrou o Databricks.
Ajudando os fãs a descobrir o conteúdo mais rápido com a IA
Com o Databricks, a Fox Sports activities fez as principais melhorias em sua experiência de pesquisa, com o objetivo de fornecer resultados com reconhecimento de contexto aos seus leitores.
A primeira etapa dessa transformação foi a implementação de pipelines de ingestão de dados em tempo actual em bancos de dados que aproveitam os fluxos de streaming estruturado de faísca e os fluxos de trabalho dos databricks. Esses oleodutos ingerem e processam continuamente dados da entidade (por exemplo, atletas, equipes e ligas), bem como artigos da Fox Sports activities, vídeos e conteúdo de terceiros, conforme é publicado. Mudança esportiva rapidamente – os jogadores são negociados, as listas mudam, as novas histórias quebram e as mudanças de interesse dos fãs a cada jogo. Nossos pipelines de ingestão de dados garantem que essas atualizações sejam refletidas quase instantaneamente.
Para criar pontuações de relevância dinâmica para entidades, criamos pipelines de ingestão e processamento adicionais para dados de interação do usuário, como consultas e cliques de pesquisa. Usamos essas idéias para fornecer inteligência de dados em tempo actual sobre o que é widespread ou tendências. Por exemplo, uma busca por “Washington” pode priorizar o Washington Nationals durante a temporada de beisebol e os comandantes de Washington durante a temporada de futebol. No entanto, se os comandantes de Washington assinarem um jogador de estrela durante a temporada de beisebol, o motor de pontuação será mais alto. Ao ingerir e processar continuamente os dados de engajamento, o Databricks nos permite garantir que os resultados da pesquisa permaneçam relevantes, independentemente da época do ano ou da mudança dos interesses do usuário.
Modelo de Mosaic AI Serviço e pesquisa vetorial formam a espinha dorsal do nosso sistema de pesquisa. Todos os dados são sincronizados continuamente com índices de sincronização delta e vetorizados automaticamente usando modelos de incorporação servidos com porção de modelo. Entidades e conteúdo são armazenados separadamente para suportar diferentes padrões de recuperação.
Um ponto de extremidade adicional de modelo atende a todas as solicitações de pesquisa provenientes do cliente, orquestrando várias chamadas para a pesquisa de vetores. A recuperação de entidades prioriza as correspondências exatas, enquanto a recuperação de conteúdo realiza uma pesquisa semântica ponderada no tempo com base na information de publicação do conteúdo. O resultado da pesquisa ultimate é construído juntando -se aos resultados do conteúdo e da entidade e atraindo entidades -chave adicionais marcadas pelos editores da Fox no conteúdo recuperado. Esse terminal atinge baixa latência sob alta carga, garantindo que os resultados sejam responsivos.
Com essa experiência aprimorada de pesquisa, os usuários podem explorar conceitos abstratos como “Atualizações da Offso da temporada de Cowboys” e receber um rico conjunto de resultados relevantes que incluem Dak Prescott, seu quarterback estrela lutando contra uma lesão e clipes da NFL na Fox com análise da decisão da equipe de Contrate um novo treinador.
Para pesquisas mais granulares, salvamos os usuários um clique enviando -os diretamente para a subpagem solicitada. Por exemplo, uma consulta para “Cronograma da MLB” o direcionará para a página de programação da MLB, em vez da página inicial padrão.
Por fim, nossas pesquisas populares apresentam dinamicamente as principais entidades de acordo com as pontuações calculadas a partir de dados de interação do usuário antes que um usuário digite qualquer coisa na barra de pesquisa. Isso auxilia os fãs a descobrir facilmente o que está capturando a atenção no mundo dos esportes.
O Databricks permite que a Fox Sports activities unifique a ingestão, processamento e porção de modelos de dados. Essa combinação de atualizações em tempo actual, relevância dinâmica da pesquisa e a IA cria uma experiência adaptada aos entusiastas dos esportes modernos.
Criando uma nova period ágil de notícias esportivas
Os resultados de nossa transformação de pesquisa na Fox Sports activities foram impressionantes. O novo endpoint do modelo que serve agora lida com centenas de milhares de solicitações por dia com picos significativos no trânsito durante os fins de semana e eventos ao vivo.
Graças a uma camada de armazenamento em cache que otimiza o desempenho, o número whole de solicitações de usuário atendido pelas plataformas Net e móvel da Fox Sports activities é significativamente maior. As pesquisas populares apresentam apenas mais de 25% de todas as solicitações de pesquisa, destacando a importância de incorporar a inteligência de dados em tempo actual na experiência. Com essa capacidade aprimorada, podemos garantir que nossos ventiladores possam encontrar rapidamente o conteúdo de que precisam, mesmo durante os momentos mais movimentados.
Para suportar esse lançamento, também implementamos um aplicativo de banco de dados em Lakehouse que demonstrou o impacto de nossas alterações, fornecendo comparações lado a lado entre os sistemas de pesquisa antigos e novos. Apresentando visualmente a melhor relevância, velocidade e precisão da nova implementação, o aplicativo continua a proteger a confiança e a adesão das partes interessadas para essa atualização de pesquisa transformadora.
No geral, essa revisão de nossa pesquisa não apenas melhorou a experiência dos fãs, mas também reforçou o compromisso da Fox Sports activities em acompanhar as demandas em constante mudança de entusiastas do esporte. Através de Databricks, construímos uma base sólida de dados e AI que combina desempenho em tempo actual, tecnologia avançada e adaptabilidade dinâmica de pesquisa, garantindo que nossa pesquisa permaneça um passo à frente de nossos concorrentes.