Fox Sports tiene una larga historia de impulsar la cambio de la tecnología de transmisión, desde su cobertura de ingreso definición hasta experimentos con ingenuidad posible. Finalmente, a medida que Internet se ha vuelto más difícil y sobrecargado de información, queríamos modificar mucho en nuestra experiencia de búsqueda en la web y móviles para respaldar que la información fuera manejable de encontrar.
A medida que la búsqueda impulsada por la IA ha evolucionado en los últimos abriles, las marcas y las empresas han prohijado nuevos enfoques para mejorar la billete del afortunado y sujetar las tasas de rechazo de búsqueda. Cada vez más, estos esfuerzos aprovechan los datos y la IA para crear experiencias de búsqueda más inteligentes e intuitivas en el sitio.
En el corazón de este cambio hay un enfoque en la búsqueda semántica, que rebusca usar IA para comprender la intención detrás de una consulta. Esto permite que las experiencias de búsqueda entreguen resultados intuitivos que se alineen con las expectativas del afortunado, que más allá de la simple coincidencia de palabras esencia y contabilizando los sinónimos, los errores ortográficos y las relaciones complejas entre los conceptos. La incorporación de datos casi en tiempo efectivo sobre temas de tendencia progreso aún más estos sistemas, asegurando que los resultados se mantengan relevantes al adaptarse dinámicamente a los patrones de búsqueda e intereses de los usuarios en cambio rápidamente.
Para Fox Sports, la implementación de estas tecnologías fue fundamental para ofrecer resultados de búsqueda rápidos y conscientes del contexto que mantienen el ritmo de las expectativas de nuestro disertador.
Elevando la experiencia de los fanáticos del deporte
Nuestra labor en Fox Sports siempre ha sido ofrecer experiencias centradas en los fanáticos que mantienen a los entusiastas del deporte comprometidos e informados. Exacto cuando lideramos en el entretenimiento deportivo, nuestro objetivo es redefinir cómo los fanáticos interactúan con el contenido digital. A medida que AI evoluciona, vemos una gran oportunidad para alterar la búsqueda en una aparejo intuitiva y dinámica para nuestra audiencia. Tres objetivos esencia orientador esta visión:
- Habilitar búsquedas naturales y contextuales para los fanáticos – Los fanáticos de los deportes merecen una experiencia de búsqueda que se adapte a ellos, no al revés. Escribir palabras esencia exactas o clasificar a través de resultados irrelevantes ha sido la norma durante demasiado tiempo, pero ahora, la búsqueda puede comprender el contexto y conectar a los usuarios a las respuestas de guisa más rápida y valioso.
- Integre la búsqueda semántica de un descubrimiento más rico en todo el contenido – Los fanáticos no deberían tener que cavar a través de múltiples plataformas para encontrar sus aspectos deportivos favoritos. Al integrar la búsqueda semántica en nuestra mostrador de búsqueda, habilitamos el descubrimiento de contenido sin problemas en el ecosistema de Fox Sports, ya sean artículos de primera parte, contenido sindicado o videos.
- Entregar una experiencia de búsqueda en tiempo efectivo y de víctima latencia- El tiempo lo es todo en los deportes. Los fanáticos recurren a nosotros para una experiencia informativa que mantiene el ritmo del mundo de los deportes que se mueven rápidamente. Nuestro objetivo es proporcionar una experiencia de búsqueda en tiempo efectivo que brinde resultados relevantes como tipo de usuarios.
Al tejer estas prioridades en nuestro enfoque, estamos estableciendo un nuevo standard para cómo la búsqueda puede exprimir la IA para elevar la experiencia de los fanáticos. Para nosotros, la búsqueda es más que funcionalidad: es una puerta de entrada para entregar la emoción y la conexión que definen los deportes.
Arreglar una experiencia de búsqueda rota y desarticulada
Ayer de asociarse con Databricks, sabíamos que nuestra función de búsqueda necesitaba mejoras para empoderar a nuestros fanáticos con una búsqueda moderna con datos e IA.
Imagine averiguar «Lionel» y ver a docenas de otros atletas llamados Lionel antaño de la superestrella del fútbol Lionel Messi. O escribir una consulta incompleta como «Christian Pulis» devolvería previamente personas no relacionadas con un primer nombre «cristiano» o patronímico «Pulis» en circunstancia del componente de fútbol estadounidense Christian Pulisic. Los fanáticos, que buscaban resultados rápidos y precisos, a menudo tenían que crear cuidadosamente sus búsquedas para obtener los resultados correctos.
Por final, no pudimos homogeneizar la búsqueda entre entidades y nuestra rica biblioteca de contenido. Digamos que un fanático quería explorar un tema como los movimientos de temporada víctima de los Dallas Cowboys. El sistema previo no se configuró para acomodar la superficie de los videos, artículos y entidades relevantes, todo en un solo circunstancia. En cambio, los usuarios tuvieron que saltar entre secciones de la navegación del sitio para reedificar la información que estaban buscando, y esto llevó a la experiencia del afortunado a sentirse desarticulada y gradual.
Todos estos problemas se redujeron a una cosa: la experiencia de búsqueda no fue manteniendo el ritmo de lo que los fanáticos modernos necesitaban. La multitud viene a Fox Sports esperando resultados rápidos, relevantes y fáciles de navegar, y cuando eso no sucede, se convierte en una oportunidad perdida para mantenerlos comprometidos y retornar a Fox como su fuente de telediario deportivas.
Fue entonces cuando nuestros equipos de liderazgo sabían que era hora de hacer un cambio. Necesitábamos una decisión de búsqueda más inteligente e intuitiva que pudiera entender el contexto y dar a los buscadores los resultados que querían, y ahí es donde entraron Databricks.
Ayudar a los fanáticos a descubrir contenido más rápido con AI
Con Databricks, Fox Sports realizó mejoras esencia en su experiencia de búsqueda, con el objetivo de entregar resultados conscientes de contexto a sus lectores.
El primer paso de esta transformación fue la implementación de las tuberías de ingestión de datos en tiempo efectivo en Databricks aprovechando los flujos de trabajo de transmisión estructurada y databricks. Estas tuberías ingieren y procesan continuamente los datos de la entidad (por ejemplo, atletas, equipos y ligas), así como artículos deportivos de Fox, videos y contenido de terceros tal como se publica. Cambio deportivo rápidamente: los jugadores se intercambian, cambian las listas, se rompen nuevas historias y el interés de los fanáticos cambia con cada coyuntura. Nuestras tuberías de ingestión de datos aseguran que estas actualizaciones se reflejen casi instantáneamente.
Para crear puntajes de relevancia dinámica para las entidades, creamos tuberías de ingestión y procesamiento adicionales para los datos de interacción del afortunado, como consultas de búsqueda y clics. Utilizamos estas ideas para proporcionar inteligencia de datos en tiempo efectivo sobre lo que es popular o tendencias. Por ejemplo, una búsqueda de «Washington» podría priorizar a los Nacionales de Washington durante la temporada de béisbol y a los comandantes de Washington durante la temporada de fútbol. Sin confiscación, si los comandantes de Washington firman a un componente suerte durante la temporada de béisbol, el motor de puntuación surgirá esto más detención. Al ingerir y procesar continuamente los datos de billete, Databricks nos permite respaldar que los resultados de búsqueda sigan siendo relevantes, sin importar la época del año o los intereses de los usuarios cambiantes.
Maniquí Mosaic AI Servicio y búsqueda de vectores Forma la columna vertebral de nuestro sistema de búsqueda. Todos los datos se sincronizan continuamente a los índices de sincronización delta y se vectorizan automáticamente utilizando modelos de incrustación atendidos con servicio de maniquí. Las entidades y el contenido se almacenan por separado para apoyar diferentes patrones de recuperación.
Un maniquí adicional que atiende el punto final sirve a todas las solicitudes de búsqueda provenientes del cliente al orquestar varias llamadas a la búsqueda vectorial. La recuperación de las entidades prioriza las coincidencias exactas, mientras que la recuperación de contenido realiza una búsqueda semántica ponderada en el tiempo basada en la época de publicación del contenido. El resultado final de la búsqueda se construye uniendo los resultados de contenido y entidad y extrayendo entidades esencia adicionales etiquetadas por los editores de FOX en el contenido recuperado. Este punto final logra víctima latencia bajo ingreso carga, asegurando que los resultados respondan.
Con esta experiencia de búsqueda mejorada, los usuarios pueden explorar conceptos abstractos como «actualizaciones de la temporada víctima de los blue jeans» y admitir un rico conjunto de resultados relevantes que incluye a Dak Prescott, su mariscal de campo suerte que lucha contra una agravio y clips de la NFL en Fox con el descomposición de la valor del equipo a Contrata a un nuevo monitor en patriarca.
Para obtener más búsquedas granulares, guardamos un clic de los usuarios enviándolos directamente a la subpágina solicitada. Por ejemplo, una consulta de «MLB SHECT» lo dirigirá a la página de programación de MLB en circunstancia de la página de inicio predeterminada.
Finalmente, nuestra función de búsqueda popular destaca dinámicamente las entidades principales según los puntajes calculados a partir de los datos de interacción del afortunado antaño de que un afortunado escriba poco en la mostrador de búsqueda. Esto ayuda a los fanáticos a descubrir fácilmente lo que captura la atención en todo el mundo del deporte.
Databricks permite que Fox Sports unifique la ingestión de datos, el procesamiento y la entrega del maniquí. Esta combinación de actualizaciones en tiempo efectivo, relevancia de búsqueda dinámica e IA crea una experiencia adaptada a los entusiastas modernos de los deportes.
Creando una nueva era ágil de telediario deportivas
Los resultados de nuestra transformación de búsqueda en Fox Sports han sido impresionantes. El nuevo punto final del maniquí que sirve ahora maneja cientos de miles de solicitudes por día con significativos picos en el tráfico durante los fines de semana y eventos en vivo.
Gracias a una capa de almacenamiento en gusto que optimiza el rendimiento, el número total de solicitudes de afortunado cumplidas a través de las plataformas web y móviles de Fox Sports es significativamente veterano. La característica de las búsquedas populares por sí sola representa más del 25% de todas las solicitudes de búsqueda, destacando la importancia de incorporar la inteligencia de datos en tiempo efectivo en la experiencia. Con esta capacidad mejorada, podemos asegurarnos de que nuestros fanáticos puedan encontrar rápidamente el contenido que necesitan, incluso durante los tiempos más ocupados.
Para apoyar este despliegue, además implementamos una aplicación Databricks Lakehouse que demostró el impacto de nuestros cambios al proporcionar comparaciones de banda a banda entre los sistemas de búsqueda antiguos y nuevos. Al mostrar visualmente la relevancia, la velocidad y la precisión mejoradas de la nueva implementación, la aplicación continúa asegurando la confianza de las partes interesadas y la recibimiento para esta aggiornamento de búsqueda transformadora.
En común, esta revisión de nuestra búsqueda no solo ha mejorado la experiencia para los fanáticos, sino que ha reforzado el compromiso de Fox Sports para ayudar el ritmo de las demandas siempre cambiantes de los entusiastas del deporte. A través de Databricks, hemos creado datos sólidos y una pulvínulo de IA que combina el rendimiento en tiempo efectivo, la tecnología destacamento y la adaptabilidad de la búsqueda dinámica, asegurando que nuestra búsqueda esté un paso por delante de nuestros competidores.