Yelp n’est peut-être pas la première entreprise qui vient à l’esprit lorsque quelqu’un mentionne l’intelligence artificielle, mais le directeur des produits, Craig Saldanha, a déclaré que l’IA transformait déjà l’expérience Yelp.

En fait, la plupart des annonces récentes de l’entreprise se concentrent sur l’IA, qu’il s’agisse de l’ajout de nouveaux résumés alimentés par l’IA ou du lancement d’un assistant d’IA pour connecter les consommateurs aux fournisseurs de services. J’ai donc parlé à Saldanha (qui a rejoint Yelp après près d’une décennie chez Amazon) pour en savoir plus sur la stratégie d’IA de Yelp.

Nous avons également discuté des avantages que Yelp apporte à la course à l’IA, de la façon dont Yelp peut ajouter l’IA sans menacer l’authenticité des avis des utilisateurs sur la plate-forme, et de la façon dont elle est en concurrence avec de nouvelles voies de découverte locale comme TikTok.

Cette interview a été modifiée pour des raisons de longueur et de clarté.

Si l’on revient sur toutes les nouvelles récentes de Yelp, tout est AI, AI, AI. Pouvez-vous nous en dire plus sur votre regard sur l’IA et le rôle qu’elle joue chez Yelp ?

Juste pour mettre la table, notre mission déclarée n’a pas changé. Notre objectif est de mettre les consommateurs en contact avec d’excellentes entreprises locales, et cela n’a pas changé au fil du temps.

Nous investissons dans l’IA depuis plus de 10 ans maintenant. Mais au cours des deux dernières années, les progrès de l’IA générative et d’autres LLM nous ont vraiment permis de tirer parti de plusieurs choses. La première est que le véritable différenciateur de Yelp réside dans les centaines de millions d’avis que nous avons. Les LLM nous permettent essentiellement d’analyser toutes ces données d’une manière et à une vitesse que nous n’avons jamais eues auparavant. Cela nous permet de présenter l’information aux consommateurs d’une manière à la fois précise et personnelle – vous pouvez maintenant trouver cette aiguille dans la botte de foin.

Nous reconnaissons que les utilisateurs viennent sur Yelp pour se connecter avec d’autres utilisateurs ou des professionnels, et ils viennent en raison de l’authenticité de notre contenu, parce qu’ils savent qu’il provient d’êtres humains réels. Nous ne l’enlèverons jamais. Nous utilisons donc l’IA, essentiellement, pour éliminer toutes les frictions afin de faciliter ces types de connexions.

Nous pensons que le consommateur a trois phases lorsqu’il vient sur Yelp. La première est qu’ils viennent avec une très forte intention de recherche, ils savent qu’ils veulent trouver un plombier, ils savent qu’ils veulent trouver un bon endroit pour déjeuner, etc. La première étape consiste donc essentiellement à définir cette intention. La deuxième étape est la suivante : une fois que nous les avons aidés à définir cette intention, et qu’ils savent exactement ce qu’ils recherchent, nous leur présentons de nombreux résultats différents, et ils doivent choisir soit une seule entreprise, soit quelques entreprises avec lesquelles ils veulent entrer en contact. Ensuite, la troisième étape consiste à établir ce lien. Nous avons beaucoup investi dans l’IA dans chacun de ces types.

La première étape, c’est d’affiner l’intention de recherche lorsqu’un consommateur vient sur Yelp. [If you’re doing a simple search like] « Je cherche un restaurant méditerranéen », nous avons un modèle assez sophistiqué qui comprend d’abord ce que vous recherchez, puis décide essentiellement non seulement des restaurants à vous montrer, mais aussi de l’ordre dans lequel vous montrer ces restaurants.

Ce qui est vraiment cool maintenant, c’est que l’avènement des LLM signifie que vous pouvez rechercher des choses encore plus spécifiques, et il comprendra ce que vous recherchez. À titre d’exemple, nous vivons dans la banlieue de Seattle, et ma femme est toujours à la recherche de ces épices très spécialisées pour différents types de cuisines. Dans le passé, disons qu’elle préparait de la cuisine indienne, je cherchais « épicerie indienne », et nous faisions essentiellement une correspondance pour ces mots et rentrions les résultats. Maintenant, je peux chercher une épice indienne très spécifique, et le LLM comprendra que c’est une épice, qu’elle se trouve dans un magasin indien. Mieux encore, il est capable de passer en revue toutes les critiques que nous avons, de comprendre quand d’autres consommateurs font référence à ces épices – il pourrait donc s’agir d’une épice différente, mais il comprend maintenant que ces épiceries vendent en fait ces types d’épices.

Ensuite, lorsqu’il me montrera les résultats, il les ordonnera non seulement d’une manière qui me convient mieux, mais il mettra en évidence les extraits spécifiques des avis des consommateurs. C’est super puissant, c’est vraiment très, très personnel.

Dans le passé, par exemple, si vous cherchiez des tacos, nous vous montrions des restaurants qui avaient des tacos, ce n’était pas grave. Désormais, nous sommes en mesure de regarder toutes les photos que les consommateurs ont soumises pour chaque restaurant, de sortir des tacos de ces restaurants spécifiques et de les montrer directement dans la recherche.

Je pense que ce qui me passionne le plus, c’est que nous prenons [these capabilities] sur Yelp également. C’est pourquoi nous avons récemment annoncé ce que nous appelons notre Yelp Fusion API. [This interview was conducted prior to a recent controversy over Yelp’s decision to charge select indie developers for API access.]

Maintenant, quelqu’un d’un tiers,par exemple, un site Web de voyage, peut essentiellement poser une question : « Où puis-je trouver un brunch du dimanche ouvert après 11 heures et adapté aux enfants ? » Et grâce à notre API, nous pouvons revenir avec le même niveau de personnalisation que Yelp. Je pense que cela ne fait qu’augmenter le nombre de consommateurs que nous pouvons aider simultanément.

Pour que Yelp se différencie dans l’IA, vous n’avez pas besoin d’avoir l’équipe d’IA la plus incroyable ou de créer des technologies de base révolutionnaires, il s’agit plutôt de cet ensemble de données unique. C’est vrai?

Je pense que c’est les deux. Notre proposition de valeur fondamentale est le contenu. Nos consommateurs sont tout simplement géniaux, ils écrivent des critiques si profondes et si nuancées. Et c’est ce qui fait revenir les gens.

Pour trouver des extraits et des choses comme ça, nous pouvons utiliser beaucoup de modèles prêts à l’emploi, car le problème central que nous essayons de résoudre est simplement le traitement du langage naturel.

Je pense que là où notre technologie brille, c’est dans des domaines comme Yelp Assistant. En 2016, Yelp a introduit la « demande de devis », ce qui a permis aux consommateurs d’obtenir rapidement une variété de devis auprès de divers fournisseurs de services. Nous l’avons élargi au fil du temps, nous avons ajouté Yelp Guaranteed, tout cela a permis de réduire les frictions et de générer des connexions plus rapides et plus profondes.

Puis, l’année dernière, nous avons mis à jour l’ensemble de notre modèle d’IA back-end pour utiliser des réseaux neuronaux ; Cela a vraiment aidé à générer des correspondances précises. Alors, le prochain problème à résoudre était, et si vous ne saviez pas lequel [type of pro] Vous cherchez ? Si vous voyez un point humide dans votre mur et que vous ne savez pas si votre toit fuit, si votre gouttière fuit ou si vous avez un tuyau cassé.

Nous avons pensé que la prochaine étape était la suivante : dites-nous simplement quel est votre problème, nous vous aiderons à vous réduire, nous vous aiderons à trouver le pro.

Et je pense que c’est là que nous poussons vraiment la technologie, parce que les modèles généraux vous donneront des réponses générales. Ce que nous avons, et ce que nous avons construit au fil du temps, c’est une compréhension très profonde de ce que font les pros, et des types de travaux qu’ils ne font pas réellement.

Vous avez également mentionné l’importance de protéger l’authenticité des avis des utilisateurs. Alors que vous imaginez que l’IA, y compris le contenu généré par l’IA, devienne un élément plus central de l’expérience Yelp, comment protégez-vous cette authenticité ?

Tout d’abord, l’utilisation de Gen AI pour rédiger des avis constitue une violation de nos politiques. Nous travaillons très dur pour empêcher ce genre d’avis d’entrer. Nous investissons depuis longtemps dans des solutions assez sophistiquées pour valider l’authenticité des avis, et qu’il s’agisse de bots ou d’avis sollicités, c’est quelque chose auquel nous avons pensé dès le premier jour. Et donc nous sommes prêts pour cela, nous avons déployé un tas de solutions, tous les types de technologies. C’est un jeu constant de garder une longueur d’avance sur ce que les mauvais acteurs pourraient utiliser ; Nous continuerons à tracer une ligne dure.

J’imagine que l’une des motivations pour écrire une critique réfléchie est que j’espère que quelqu’un la lira réellement, et non qu’elle sera simplement introduite dans un modèle d’IA qui crache un résumé. Comment vous assurez-vous qu’il y a toujours une incitation pour les utilisateurs à écrire de bons avis ?

Dans l’ensemble, je pense que la génération IA sera très utile à la fois pour la quantité et la qualité des avis. Plus vous établissez de liens entre les consommateurs et les entreprises, plus vous avez de chances de rédiger des avis.

En ce qui concerne la rédaction d’une critique, il y a quelques choses qui sont très utiles. Tout d’abord, nous utilisons maintenant l’IA – et plus particulièrement l’IA de la génération – pour vous donner des coups de pouce et des invites pour vous aider à vous rappeler ce qui a rendu votre expérience spéciale. Ainsi, au fur et à mesure que vous tapez, si vous parlez de l’ambiance, cela vous donnera une petite étiquette qui dit : « Vous avez coché l’ambiance, maintenant vous pouvez parler des sondages, vous pouvez parler de la nourriture, etc. » Nous l’avons déployé pour les restaurants, nous le déployons pour d’autres catégories. Cela aide vraiment à la profondeur et à la qualité des critiques.

Le deuxième élément est les photos. Maintenant, votre photo fait surface dans de nouveaux endroits. Nous avons un tout nouveau flux d’accueil, qui est très visuel, très photo et très vidéo. Et nous avons parlé de [photos in search].

Ensuite, pour répondre à votre question spécifique : Nous mettons nos avis au premier plan. Donc, au lieu de vous dire quelle est la réponse, nous sommes arrivés à la source plus rapidement. Nous vous emmenons à l’examinateur et à l’examinateur. Nous vous permettons de trouver plus facilement l’utilisateur exact qui a eu la même expérience.

Mon hypothèse est donc qu’il s’agit en fait d’une motivation encore plus grande 1722791313. Parce que dans le passé, si vous étiez dans un restaurant qui a 200 avis, et que vous êtes le 200e, [you might think,] « Puis-je vraiment apporter une valeur ajoutée ? » Mais maintenant, sachant que je peux dire : « Ils ont apporté une chaise haute à ma fille de 18 mois et ils lui ont donné quelque chose pour colorier », c’est une nouvelle information. Si quelqu’un avec un bébé de 18 mois le cherche, Ils trouveront mon avis spécifique.

Et maintenant, nous bouclons la boucle. Ainsi, si vous écrivez un avis, nous vous enverrons des commentaires et vous dirons : « Depuis que vous avez écrit cet avis, cette entreprise a obtenu 200 vues de plus » ou « sept personnes l’ont trouvée utile », etc.

Nous avons donc parlé de la façon dont l’IA a déjà changé l’expérience Yelp. Y a-t-il quelque chose que vous pouvez dire sur ce que vous aimeriez voir se passer avec l’IA et Yelp à l’avenir ?

Nous avons des images, des vidéos et des descriptions, et nous utilisons l’IA pour assembler tous ces éléments et vous donner cette expérience à 360 degrés de ce que c’est que d’être là. Je suis très, très enthousiaste à ce sujet parce que ce n’est pas le point de vue d’une seule personne, mais tout le contenu généré par les utilisateurs. Nous ne générons rien artificiellement, donc c’est authentique.

Du côté des affaires, il ne s’agit pas de la génération IA, mais nous avons une tonne d’IA et une très grande équipe axée sur l’appariement. Les professionnels et les entreprises nous ont dit que nous avons des consommateurs à forte intention et qu’ils veulent ces prospects à forte intention. Nous passons donc beaucoup de temps à nous concentrer sur la façon d’obtenir un meilleur match. Comment mettre en relation le bon professionnel avec le bon consommateur au bon moment ?

Le deuxième élément [for businesses] IS : Nous avons annoncé des budgets intelligents. Nous avons constaté que beaucoup de nouvelles entreprises sont vraiment bonnes dans ce qu’elles font, mais elles ne savent pas comment gérer une entreprise, c’est le premier jour pour elles. Nous avons donc cet outil d’IA qui prend un tas d’informations sur l’endroit où ils se trouvent, ce que les concurrents dépensent, quelle est la taille de leur entreprise, quel est le nombre de prospects dont nous pensons qu’ils auraient besoin pour se développer, et chaque entreprise reçoit sa propre recommandation sur le montant d’argent que nous pensons qu’elle devrait dépenser.

[Back on the consumer side,] L’IA devient suffisamment bonne pour que vous puissiez simplement me montrer une photo ou prendre une vidéo [and we can match you with the right pro or business]. Nous n’en sommes pas encore là, mais c’est assez logique de voir que c’est le chemin. Et puis du côté des avantages, il y a beaucoup de choses que nous pouvons faire pour les aider à qualifier les prospects, qu’il s’agisse de poser des questions en leur nom, de s’assurer qu’ils ne manquent jamais un appel en ayant un assistant pour eux, en les guidant sur la façon dont les utilisateurs pourraient préférer leur réponse, qu’elle soit structurée ou non.

Si l’on prend du recul par rapport à l’IA, le paysage de la découverte locale a radicalement changé au cours des dernières années. J’ai des amis qui me disent maintenant : « Allons essayer ce plat, allons dans ce restaurant parce que j’en ai entendu parler sur TikTok. » Et évidemment, La recherche change. Alors que tout cela se passe, quel est selon vous le rôle et le différenciateur de Yelp ?

Tout d’abord, nous avons déjà parlé de l’ampleur, de la profondeur et du volume de nos critiques. Chez Yelp, vous obtenez la sagesse de la foule, vous avez une idée collective de ce qu’est un restaurant, et vous êtes en mesure de combiner très rapidement différents points de vue et de choisir celui qui est le plus proche du vôtre. Par rapport au modèle d’influenceur, vous pouvez faire confiance à un individu, c’est pourquoi vous le suivez, mais il s’agit d’un seul individu.

Je pense que les deux moins évidents [differences] L’une d’entre elles n’est que l’étendue des catégories que nous avons sur Yelp. Il est assez facile de suivre des influenceurs pour des restaurants et peut-être de la décoration intérieure et des choses comme ça. Mais quand vous pensez à la plomberie et à la toiture, aux comptables, aux avocats et aux médecins, l’étendue de la couverture que nous avons est très, très utile.

Ensuite, le dernier est vraiment l’équilibre des points de vue. La plupart du temps, sur les réseaux sociaux, les gens disent s’ils ont eu une expérience phénoménalement bonne ou une expérience phénoménalement mauvaise. Il y avait Une étude Sur la distribution des avis de diverses plateformes, Yelp a la répartition la plus uniforme entre une, deux, trois, quatre et cinq étoiles. Si vous voulez vraiment cette vue équilibrée, par opposition à la polarisation d’une étoile ou de cinq étoiles, c’est là que Yelp peut faire la différence.