Yelp no es la primera empresa que viene a la mente cuando se habla de inteligencia artificial (IA), pero el Director de Producto, Craig Saldanha, afirma que la IA ya está transformando la experiencia en Yelp. De hecho, la mayoría de los anuncios recientes de la compañía se centran en la IA, ya sea añadiendo resúmenes impulsados por IA o lanzando un asistente de IA para conectar a los consumidores con proveedores de servicios. Hablé con Saldanha, quien se unió a Yelp después de casi una década en Amazon, para conocer más sobre la estrategia de IA de Yelp. También discutimos las ventajas que Yelp aporta a la carrera de la IA, cómo puede integrar la IA sin amenazar la autenticidad de las reseñas de los usuarios en la plataforma y cómo compite con nuevas vías de descubrimiento local como TikTok.
Repasando todas las noticias recientes de Yelp, todo gira en torno a la IA. ¿Puedes explicar más sobre cómo ves la IA y el papel que juega en Yelp?
Nuestra misión declarada no ha cambiado. Nuestro objetivo es conectar a los consumidores con excelentes negocios locales, y eso no ha cambiado con el tiempo. Hemos estado invirtiendo en IA durante más de 10 años. Pero en los últimos años, los avances en la IA generativa y otros modelos de lenguaje grande (LLM) realmente nos han permitido aprovechar algunas cosas. La primera es que el verdadero diferenciador de Yelp son los cientos de millones de reseñas que tenemos. Los LLM nos permiten analizar todos esos datos de una manera y a una velocidad que nunca habíamos tenido antes. Nos permite presentar información a los consumidores de una manera que se siente tanto precisa como personal. Ahora puedes encontrar esa aguja en el pajar.
Reconocemos que los usuarios vienen a Yelp para conectarse con otros usuarios o profesionales, y vienen por la autenticidad de nuestro contenido, porque saben que proviene de seres humanos reales. Nunca quitaremos eso. Usamos la IA, esencialmente, para eliminar toda la fricción y facilitar esos tipos de conexiones.
Pensamos en el consumidor como teniendo tres fases cuando vienen a Yelp. La primera es que vienen con una intención de búsqueda muy fuerte, saben que quieren encontrar un plomero, un buen lugar para almorzar, etc. El primer paso es definir esa intención. El segundo paso es, una vez que les hemos ayudado a definir esa intención y saben exactamente lo que están buscando, les presentamos muchos resultados diferentes, y necesitan elegir un negocio o un par de negocios con los que quieren conectarse. Luego, el tercer paso es hacer esa conexión. Hemos invertido mucho en IA en cada uno de esos tipos.
El primer paso, refinar la intención de búsqueda cuando un consumidor viene a Yelp. Si estás haciendo una búsqueda simple como “Estoy buscando un restaurante mediterráneo”, tenemos un modelo bastante sofisticado que primero entiende lo que estás buscando, y luego decide no solo qué restaurantes mostrarte, sino el orden en que mostrarte esos restaurantes. Lo realmente genial ahora es que con la llegada de los LLM puedes buscar cosas aún más específicas, y entenderá lo que estás buscando.
Por ejemplo, vivimos en los suburbios de Seattle, y mi esposa siempre está buscando especias muy especializadas para diferentes tipos de cocinas. En el pasado, si ella estaba haciendo comida india, yo buscaría “tienda de comestibles india”, y esencialmente haríamos una coincidencia de esas palabras y devolveríamos los resultados. Ahora, puedo buscar una especia india muy específica, y el LLM entenderá que es una especia, que se encuentra en una tienda india. Aún mejor, puede revisar todas las reseñas que tenemos, entender cuándo otros consumidores se refieren a esas especias, y mostrarme los resultados de una manera que sea una mejor coincidencia para mí, destacando fragmentos específicos de las reseñas de los consumidores. Eso es muy poderoso, se siente muy personal.
En el pasado, si buscabas tacos, te mostraríamos restaurantes que tenían tacos, no era gran cosa. Ahora, podemos revisar cada foto que los consumidores han enviado para cada restaurante, extraer tacos de esos restaurantes específicos y mostrarlos directamente en la búsqueda. Lo que más me emociona es que estamos llevando estas capacidades fuera de Yelp también. Recientemente anunciamos lo que llamamos nuestra API de Yelp Fusion. Ahora, alguien en un sitio web de terceros, digamos un sitio de viajes, puede hacer una pregunta como “¿Dónde puedo encontrar un brunch dominical que esté abierto después de las 11 y sea apto para niños?” Y a través de nuestra API, podemos devolver el mismo nivel de personalización fuera de Yelp. Eso expande el número de consumidores que podemos ayudar simultáneamente.
Para que Yelp se diferencie en IA, no necesitas tener el equipo de IA más increíble o crear tecnologías innovadoras, se trata más de este conjunto de datos único. ¿Es correcto?
Creo que es ambos. Nuestra propuesta de valor principal es el contenido. Nuestros consumidores son increíbles, escriben reseñas tan profundas y matizadas. Y eso es lo que hace que la gente vuelva. Para encontrar fragmentos y cosas así, podemos usar muchos modelos disponibles, porque el problema principal que estamos tratando de resolver es simplemente el procesamiento del lenguaje natural. Creo que el lugar donde nuestra tecnología brilla es en áreas como Yelp Assistant.
En 2016, Yelp introdujo “solicitar una cotización”, lo que permitió a los consumidores obtener rápidamente una variedad de cotizaciones de diferentes proveedores de servicios. Hemos expandido eso con el tiempo, añadimos Yelp Guaranteed, todo eso ha ayudado a reducir la fricción y a impulsar conexiones más rápidas y profundas. Luego, el año pasado, actualizamos todo nuestro modelo de IA de back-end para usar redes neuronales; eso realmente ayudó a impulsar coincidencias precisas. Entonces, el siguiente problema a resolver fue, ¿qué pasa si no sabes qué tipo de profesional estás buscando? Si ves una mancha húmeda en tu pared y no sabes si tu techo tiene una fuga, tu canalón tiene una fuga, o si tienes una tubería rota. Sentimos que el siguiente paso era: Solo dinos cuál es tu problema, te ayudaremos a reducirlo, te ayudaremos a encontrar al profesional adecuado. Y creo que es ahí donde realmente empujamos la tecnología, porque los modelos generales te darán respuestas generales. Lo que tenemos, y lo que hemos construido con el tiempo, es una comprensión muy profunda de lo que hacen los profesionales, y qué tipos de trabajos no hacen realmente.
También mencionaste la importancia de proteger la autenticidad de las reseñas de los usuarios. A medida que imaginas que la IA, incluido el contenido generado por IA, se convierte en una parte más central de la experiencia de Yelp, ¿cómo proteges esa autenticidad?
Primero, solo para decirlo claramente, usar IA generativa para escribir reseñas es una violación de nuestras políticas. Trabajamos muy duro para mantener fuera ese tipo de reseñas. Hemos estado invirtiendo en soluciones bastante sofisticadas durante mucho tiempo para validar la autenticidad de las reseñas, y ya sea bots o reseñas solicitadas, esto era algo en lo que estábamos pensando desde el primer día. Y estamos preparados para ello, hemos desplegado un montón de soluciones, todo tipo de tecnología. Es un juego constante de mantenerse por delante de lo que los malos actores podrían usar; continuaremos trazando una línea dura.
Imagino que uno de los incentivos para escribir una reseña reflexiva es que espero que alguien realmente la lea, no que solo se alimente a un modelo de IA que escupe un resumen. ¿Cómo te aseguras de que todavía haya un incentivo para que los usuarios escriban buenas reseñas?
En general, creo que la IA generativa será muy útil tanto para la cantidad como para la calidad de las reseñas. Cuantas más conexiones obtengas entre consumidores y negocios, más oportunidades tendrás de escribir reseñas. En la parte de escribir reseñas, hay un par de cosas que son muy útiles. Primero, ahora estamos usando IA, y específicamente IA generativa, para darte suaves empujones y recordatorios para ayudarte a recordar qué hizo que tu experiencia fuera especial. Entonces, mientras escribes, si hablas sobre el ambiente, te dará una pequeña etiqueta que dice: “Has marcado el ambiente, ahora puedes hablar sobre el servicio, puedes hablar sobre la comida, etc.” Hemos implementado esto para restaurantes, y lo estamos implementando para otras categorías. Eso realmente ayuda con la profundidad y la calidad de las reseñas.
La segunda parte son las fotos. Ahora tus fotos aparecen en lugares nuevos. Tenemos un nuevo feed de inicio, que es muy visual, está muy centrado en fotos y videos. Y hablamos sobre [fotos en la búsqueda]. Luego, para responder a tu pregunta específica: Ponemos nuestras reseñas en primer plano. Entonces, en lugar de decirte cuál es la respuesta, hemos llegado a la fuente más rápido. Te llevamos al revisor y a la reseña. Te facilitamos encontrar al usuario exacto que tuvo la misma experiencia. Entonces, mi hipótesis es que en realidad es una motivación aún mayor [ahora]. Porque en el pasado, si estás en un restaurante que tiene 200 reseñas, y eres la número 200, [podrías pensar,] “¿Realmente puedo agregar valor?” Pero ahora, sabiendo que puedo decir, “Le trajeron a mi hija de 18 meses una silla alta y le dieron algo para colorear”, eso es información nueva. Si alguien con un niño de 18 meses está buscando eso, encontrará mi reseña específica. Y ahora realmente cerramos el círculo. Entonces, si escribes una reseña, te enviaremos comentarios y te diremos: “Desde que escribiste esa reseña, este negocio ha recibido 200 visitas más” o “siete personas la encontraron útil”, etc.
Hemos estado hablando sobre cómo la IA ya ha cambiado la experiencia de Yelp. ¿Hay algo que puedas decir sobre lo que te gustaría ver en el futuro con la IA y Yelp?
Tenemos fotos y videos y descripciones, y estamos usando IA para unir todo eso y darte esa experiencia completa de 360 grados de cómo es realmente estar allí. Estoy muy emocionado por eso porque no es el punto de vista de una sola persona, sino que es todo contenido generado por los usuarios. No estamos generando nada artificialmente, por lo que se siente auténtico.
En el lado empresarial, no es IA generativa, pero tenemos un montón de IA y un equipo realmente grande enfocado en la coincidencia. Los profesionales y negocios nos han dicho que tenemos consumidores con alta intención, y quieren esos clientes potenciales de alta intención. Entonces, pasamos mucho tiempo enfocándonos en cómo conseguimos una mejor coincidencia. ¿Cómo emparejamos al profesional adecuado con el consumidor adecuado en el momento adecuado?
El segundo aspecto [para los negocios] es: anunciamos presupuestos inteligentes. Descubrimos que muchos negocios nuevos, son realmente buenos en lo que hacen, pero no saben cómo administrar un negocio, es su primer día. Entonces, tenemos esta herramienta de IA que toma un montón de información sobre dónde están ubicados, cuánto gastan los competidores, cuál es el tamaño de su negocio, cuál es el número de clientes potenciales que creemos que necesitarían para crecer, y cada negocio recibe su propia recomendación sobre cuánto dinero creemos que deberían gastar.
[De vuelta al lado del consumidor,] la IA está mejorando tanto que puedes simplemente mostrarme una foto o tomar un video [y podemos emparejarte con el profesional o negocio adecuado]. Aún no estamos allí, pero es bastante lógico ver que ese es el camino. Y luego, en el lado del profesional, hay mucho que podemos hacer para ayudarles a calificar clientes potenciales, ya sea haciendo preguntas en su nombre, asegurándonos de que nunca pierdan una llamada teniendo un asistente para ellos, guiándolos sobre cómo los usuarios podrían preferir su respuesta, ya sea estructurada o no estructurada.
Apartándonos de la IA, el panorama del descubrimiento local ha cambiado drásticamente en los últimos años. Tengo amigos que ahora dicen: “Vamos a probar este plato, vamos a este restaurante porque lo escuché en TikTok”. Y obviamente, la búsqueda está cambiando. Entonces, mientras todo esto está sucediendo, ¿cuál ves como el papel y diferenciador de Yelp?
Primero, ya hablamos sobre la amplitud, profundidad y volumen de nuestras reseñas. En Yelp, obtienes la sabiduría de la multitud, obtienes una sensación colectiva de lo que es un restaurante, y puedes combinar rápidamente diferentes puntos de vista y elegir cuál es el más cercano al tuyo. En comparación con el modelo de influencer, podrías confiar en un individuo, por eso lo sigues, pero es un solo individuo.
Creo que las dos diferencias menos obvias son, una es simplemente la amplitud de categorías que tenemos en Yelp. Es bastante fácil seguir a influencers para restaurantes y tal vez decoración del hogar y cosas así. Pero cuando piensas en plomería, techado, contadores, abogados y médicos, la amplitud de cobertura que tenemos es muy, muy útil.
Luego, la última es realmente el equilibrio de las opiniones. La mayoría de las veces en las redes sociales, las personas compartirán si tuvieron una experiencia fenomenalmente buena o una experiencia fenomenalmente mala. Hubo un estudio sobre la distribución de reseñas en varias plataformas, y Yelp tiene la distribución más equitativa entre una, dos, tres, cuatro y cinco estrellas. Si realmente quieres esa vista equilibrada, en lugar de la polarizante de una estrella o cinco estrellas, ahí es donde Yelp puede marcar la diferencia.
