Vyvinuli jsme systém, který v reálném čase detekuje anomálie v datech webového vyhledávače. Díky tomu může zákazník pružněji reagovat na vzniklé problémy.
Zákazník (Seznam.cz) provozuje druhý největší webový vyhledávač v ČR, který produkuje obrovské množství dat o uživatelských dotazech. Tyto logy je možné využít nejen pro monitorování technického stavu vyhledávače. Problémem však bylo, že množství dat bylo natolik vysoké, že interní analytici byli zahlceni a chybovost při vyhodnocování byla příliš velká. To vedlo k horší detekci technických problémů, což mělo dopad na příjmy i uživatelský zážitek.
Vyvinuli jsme systém pro detekci anomálií a rozlišování uživatelských dotazů ve vyhledávači. Na základě analýzy datových logů jsme identifikovali klíčové proměnné a navrhli statistické metody, které zvýrazňují odchylky od běžného chování. Implementovali jsme algoritmy, které odstraňují šum a sezónní vlivy, a vytvořili detektory pro identifikaci technických problémů v reálném čase. Současně jsme doplnili algoritmus pro rozlišování vyhledávacích promptů, což umožňuje přesnější cílení reklam na základě skutečného významu dotazů.
Vznikl systém, který v reálném čase dokáže detekovat anomálie v datech vyhledávače a snížit chybovost při jejich zpracování. Zákazník tak získal stabilnější službu a spokojenější uživatele.
