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排序就是金錢!智遊網Expedia演算法解密

日常生活中的選擇架構設計,也會影響我們的決定。圖/freepik
日常生活中的選擇架構設計,也會影響我們的決定。圖/freepik

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論文排序的影響,對引用次數和學術自我觀念都有實際後果。但從經濟角度來說,在網際網路上的排序就意味著更多的金錢。

全球最大的線上旅行社智遊網(Expedia)想知道在網站上安排搜尋結果的最佳方式。它認為重新設計可能對獲利有幫助。它全球收入的七○%來自假日酒店或萬豪酒店等連鎖旅館以及獨立旅館提供的客房住宿銷售。這是一個比預訂出租汽車和機票大得多的收入來源。大多數的時候,收入來自飯店支付的佣金,而不是廣告收入。如果某種搜尋結果的排序,能比其他的排序方式,更能幫助某人找到和預訂旅館房間,那智遊網就能賺到更多錢。如果消費者沒有預訂旅館房間就離開網站,就表示沒有佣金可以賺。

當網站訪客輸入旅遊的地點和日期時,智遊網會回報可預訂旅館房間的清單(平均每次查詢有二十七個可預訂的房間)。為了增加房間預訂量,智遊網開始使用一種演算法,根據與搜尋的相關性,對清單進行排序。這個排名是根據旅館從其他旅客那裡獲得的關注程度,以及與消費者過去購買的物品在價格和品質等方面的匹配程度而決定的。然後智遊網在這個演算法和隨機訂購旅館產生的結果之間進行A/B對照實驗,以檢視排序對銷售的影響。

由於智遊網現在是以隨機方式給旅館排序,紐約大學行銷學教授拉魯卡.烏爾蘇(Raluca Ursu)就可以判斷,當旅館出現在推薦清單中的不同位置時,其銷售額發生了多大變化。假設許多客戶輸入了「巴爾的摩」,並指定了將在某個週末造訪。這樣做的所有客戶都會看到相同的飯店,但是它們在清單中的位置不同。對於某個客戶來說,熱門一號旅館可能排在第一個,不過對另一名客戶來說則可能排在第二十個,以此類推。這讓烏爾蘇得以研究排序位置本身對銷售是否有影響。因此,對客戶來說,最好的旅館可能在列表中的任何地方。旅館在清單上的位置,和它對客戶的適配程度是完全獨立的事項。

由於這份清單已經包含每家旅館相當多的資訊,比如它的名字、價格、位置和品質星級評等,因此合乎邏輯的做法就是掃視清單,然後點擊瀏覽看起來最有希望的旅館。消費者需要的大部分資訊就在他們眼前。他們應該點擊最適合自己需求的連結。因為掃視清單似乎很容易,所以你可能認為排序的影響幾乎不存在。

但在隨機清單中的旅館排序卻造成了很大的差異,排第一的旅館被選中的機率,比排第二的高出五○%,而且幾乎是排在第五間旅館的二倍。人們很少進行搜尋,有九三%的人只點擊了一家旅館。而這還算是一筆相當昂貴的交易,因為平均每間旅館每晚的租房費用約為一百六十美元。

烏爾蘇分析了四百五十萬次智遊網搜尋中的資料。她使用統計模型來檢視排序造成的影響如何轉化為成本。這些模型可以控制旅館之間的差異(例如:與市中心的距離、有沒有游泳池、房間品質、連鎖店品牌名稱,以及其他方面),這讓她得以了解人們是否應該多進行網路搜尋,以及如果搜尋次數太少時,會造成多少成本。她認為即使只點擊一次滑鼠,人們也表現得好像搜尋成本很高似的。只要搜尋更多選項,客戶就可以節省更多金錢。平均而言,根據烏爾蘇的計算,消費者如果不用滑鼠點擊另一家旅館,每一次就等於放棄了大約二美元,但這個動作只需要幾秒鐘。讓我們以經濟學家的角度來看這件事:如果我多做一分鐘的工作就能賺二美元,那麼因為不去搜尋,我就等於拒絕了一個每分鐘可以賺二美元的機會,也就是每小時少賺了一百二十美元。

烏爾蘇還可以使用該模型來檢視,如果智遊網將目前使用的演算法,更換為根據他們對客戶的預測適配度來排序選項的演算法,選擇者會怎麼做。結果證明,智遊網目前使用的演算法相當糟糕。根據烏爾蘇的推算,智遊網的排序方式,每晚會讓選擇者多花費超過三十美元。與改進後的演算法相較,不依照預測適配度來推薦房間,結果讓消費者支付的價格增加了一九%。如果採用烏爾蘇提出的演算法,智遊網其實也會得到更好的結果,因為這會使預訂的房間數量增加二.四%。你可能認為排在第一個永遠是最好的,事實上,對政治競選的候選人、學術論文和旅館訂房飯店來說似乎都是這樣,但這並不能代表全部情況。這些例子有兩個共同點,它們都是大部分內容是文字的清單,而且選擇者可以完全控制他們的注意力要放在哪裡。

( 本文摘自艾瑞克・J・強森著《選擇,不只是選擇:全美決策領域最知名教授,告訴你選項背後的隱藏力量》,先覺出版提供)

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