FOXスポーツがDatabricksを使ってファン体験を革新します

FOX Sportsは、高精細放送からバーチャルリアリティの実験に至るまで、放送技術の進化を長年にわたって推進してきた歴史があります。最終的に、インターネットがより複雑になり、情報が過剰になるにつれて、情報が簡単に見つけられるように、私たちはウェブとモバイルの検索体験に大いに投資することを望んでいました。

AI（人工知能）による検索が過去数年間で進化してきたことに伴い、ブランドやビジネスは、ユーザーエンゲージメントを向上させ、検索のバウンス率を減らすための新しいアプローチを採用してきました。これらの取り組みは、ますます、データとAIを活用して、よりスマートで直感的なサイト内検索体験を作り出しています。

このシフトの中心には、セマンティック検索という焦点があり、これはAIを使用してクエリの背後にある意図を理解しようとするものです。これにより、検索体験は単純なキーワードマッチングを超えて、同義語、誤字、概念間の複雑な関係を考慮に入れ、ユーザーの期待に合った直感的な結果を提供することができます。トレンドトピックに関するほぼリアルタイムのデータを組み込むことで、これらのシステムはさらに強化され、急速に進化する検索パターンとユーザーの興味に動的に適応することで結果が常に関連性を保つことを保証します。

FOX Sportsにとって、これらの技術を実装することは、読者の期待に追いつくための迅速でコンテキストに応じた検索結果を提供するために重要でした。

スポーツファン体験の向上

FOXスポーツでの私たちの使命は、スポーツ愛好家が関与し、情報を得られるようなファン中心の体験を提供することです。スポーツエンターテイメントでリードするように、私たちはファンがデジタルコンテンツとどのように交流するかを再定義することを目指しています。AIが進化するにつれて、我々の視聴者にとって直感的でダイナミックなツールに検索を変革する絶大な機会があると考えています。このビジョンを導く3つの主要な目標があります：

• ファンのための自然で文脈に基づいた検索を可能にする - スポーツファンは、自分たちに適応する検索体験を求めています - 逆ではありません。正確なキーワードを入力したり、関連性のない結果をソートしたりするのが長い間一般的でしたが、今では検索は文脈を理解し、ユーザーをより迅速かつ効率的に答えにつなげることができます。
• すべてのコンテンツを横断した豊かな発見のためのセマンティック検索の統合 - ファンはお気に入りのスポーツハイライトを見つけるために複数のプラットフォームを探し回る必要はありません。私たちの検索バーにセマンティック検索を組み込むことで、FOXスポーツのエコシステム全体でのシームレスなコンテンツ発見を可能にします。これには、自社の記事、配信コンテンツ、ビデオなどが含まれます。
• リアルタイムで低遅延の検索体験を提供する - スポーツではタイミングがすべてです。ファンは、スポーツの速い世界に追いつく情報体験を求めて私たちに頼ります。私たちの目標は、ユーザーがタイプするときに関連する結果を提供するリアルタイムの検索体験を提供することです。

これらの優先事項を私たちのアプローチに組み込むことで、検索がAIを活用してファン体験を高める新しい基準を設定しています。私たちにとって、検索は単なる機能以上のものであり、それはスポーツを定義するスリルとつながりを提供するためのゲートウェイです。

不連続な検索体験の修正

Databricksと提携する前に、私たちはデータとAIによって推進される現代的な検索機能をファンに提供するために、検索機能の改善が必要であることを認識していました。

例えば、「Lionel」と検索すると、サッカースーパースターのリオネル・メッシよりも先に、他の多くのリオネルという名前のアスリートが表示されることを想像してみてください。また、「christian pulis」という不完全なクエリを入力すると、以前は「Christian」が名前である人や「Pulis」が姓である関係のない人が表示されてしまい、アメリカのサッカー選手クリスチャン・プリシッチではなかった。素早く正確な結果を求めていたファンは、しばしば慎重に検索を行う必要がありました。

最後に、エンティティと豊富なコンテンツライブラリを横断的に検索することができませんでした。例えば、ファンがダラス・カウボーイズのオフシーズンの動きなどのトピックを探索したいと思ったとしましょう。以前のシステムは、関連するビデオ、記事、エンティティを一箇所で表示することを可能にするように設定されていませんでした。しかし、ユーザーはサイトのナビゲーションのセクション間を飛び回って情報を探し出す必要があり、これがユーザー体験を不連続で時間のかかるものにしていました。

これらの問題はすべて一つのことに集約されます：検索体験が現代のファンが必要とするものに追いついていなかった。人々はFOXスポーツに来て、迅速で関連性のある、そして簡単にナビゲートできる結果を期待していますが、それが実現しないとき、それは彼らを引きつけてFOXをスポーツニュースの主要な情報源として戻ってくる機会を逃すことになります。

それがリーダーシップチームが変化を求める時だと知ったときです。私たちは、コンテキストを理解し、検索者が求める結果を提供できる、よりスマートで直感的な検索ソリューションが必要でした - それがDatabricksの出番でした。

AIを使ってファンがコンテンツをより早く発見する手助け

Databricksを使用して、FOX Sportsは検索体験を大幅に改善し、読者にコンテキストに応じた結果を提供することを目指しました。

この変革の最初のステップは、Spark Structured StreamingとDatabricks Workflowsを活用したDatabricksでのリアルタイムデータ取り込みパイプラインの実装でした。これらのパイプラインは、エンティティデータ（例えば、アスリート、チーム、リーグ）やFOXスポーツの記事、ビデオ、そしてそれが公開されると同時に第三者のコンテンツを継続的に取り込み、処理します。スポーツは急速に変化します - 選手がトレードされ、ロスターが変わり、新しいストーリーが生まれ、ファンの関心は試合ごとに変わります。私たちのデータ取り込みパイプラインは、これらの更新がほぼ即座に反映されることを保証します。

エンティティの動的な関連性スコアを作成するために、検索クエリやクリックなどのユーザーインタラクションデータの追加の取り込みと処理パイプラインを構築しました。これらの洞察を使用して、何が人気があるか、またはトレンドになっているかについてのリアルタイムのデータインテリジェンスを提供します。例えば、「ワシントン」の検索では、野球シーズン中はワシントン・ナショナルズを、フットボールシーズン中はワシントン・コマンダーズを優先するかもしれません。しかし、野球シーズン中にワシントン・コマンダーズがスタープレイヤーを獲得した場合、スコアリングエンジンはこれをより高く表示します。Databricksを使用してエンゲージメントデータを継続的に取り込み、処理することで、検索結果が年間を通じて、またはユーザーの興味が変わっても関連性を保つことができます。

モザイクAIモデルサービングとベクトル検索は、私たちの検索システムのバックボーンを形成しています。すべてのデータはDelta Sync Indexesに連続的に同期され、Model Servingで提供される埋め込みモデルを使用して自動的にベクトル化されます。エンティティとコンテンツは、異なる取得パターンをサポートするために別々に保存されます。

追加のモデルサービングエンドポイントは、クライアントからのすべての検索リクエストをベクトル検索へのさまざまな呼び出しを調整して処理します。エンティティの取得は、正確なマッチを優先し、コンテンツの取得はコンテンツの公開日に基づいた時間加重のセマンティック検索を実行します。最終的な検索結果は、コンテンツとエンティティの結果を結合し、取得したコンテンツにFOX編集者がタグ付けした追加のキーエンティティを引き込むことで構築されます。このエンドポイントは高負荷下で低レイテンシを実現し、結果がレスポンシブであることを保証します。

この強化された検索体験により、ユーザーは「カウボーイズのオフシーズンの更新」のような抽象的な概念を探索し、怪我で戦っている彼らのスタークォーターバック、ダック・プレスコットや、新しいヘッドコーチの採用についてのチームの決定を分析したNFL on FOXのクリップなど、関連性の高い結果の豊富なセットを受け取ることができます。

より詳細な検索のために、私たちはユーザーがクリックする手間を省くために、直接要求されたサブページに送ります。例えば、「MLBのスケジュール」のクエリは、デフォルトのホームページではなく、MLBのスケジュールページに直接あなたを導きます。

最後に、人気の検索機能は、ユーザーが検索バーに何かを入力する前に、ユーザーのインタラクションデータから計算されたスコアに基づいてトップエンティティを動的にハイライトします。これにより、ファンはスポーツ界で注目を集めているものを簡単に発見することができます。

DatabricksはFOXスポーツがデータの取り込み、処理、モデルの提供を統一することを可能にします。リアルタイムの更新、ダイナミックな検索の関連性、AIの組み合わせは、現代のスポーツ愛好家に合わせた体験を作り出します。

スポーツニュースの新しい、アジャイルな時代の創造

FOXスポーツでの検索変革の結果は印象的でした。新しいエンドポイントは、Model Servingからのもので、週末やライブイベント中には大幅なトラフィックの増加を伴いながら、1日に数十万回のリクエストを処理するようになりました。

パフォーマンスを最適化するキャッシングレイヤーのおかげで、FOXスポーツのウェブとモバイルプラットフォームを通じて満たされるユーザーリクエストの総数は大幅に増加しています。人気の検索機能だけでも、すべての検索リクエストの25％以上を占めており、リアルタイムのデータインテリジェンスを経験に組み込む重要性を強調しています。この強化された容量により、私たちはファンが必要なコンテンツをすばやく見つけることができることを保証できます、特に最も忙しい時期でも。

このロールアウトをサポートするために、私たちはDatabricks Lakehouse Appを実装し、旧システムと新システムの間で並列比較を提供することで、私たちの変更の影響を示しました。新しい実装の関連性、速度、精度の改善を視覚的に示すことで、アプリはこの変革的な検索アップグレードに対するステークホルダーの信頼と買い入りを維持し続けています。

全体として、この検索の大幅な改善はファンの体験を向上させただけでなく、FOX Sportsがスポーツ愛好家の絶えず変化する要求に対応し続けるというコミットメントを強化しました。Databricksを通じて、リアルタイムのパフォーマンス、先進的な技術、そしてダイナミックな検索の適応性を組み合わせた堅固なデータとAIの基盤を構築し、私たちの検索が競争相手より一歩先んじることを確保しています。