Ko posodobitev algoritma naleti na pomanjkanje znanja: Moja obdukcija dvojne armaturne plošče

Uvod

Zjutraj, ko se je naš vodnik s prve strani pogreznil v neznano, sem imel na zaslonu odprti dve nadzorni plošči. Ena tabela je prikazovala vidnost orodja Ranktracker, druga pa razpoložljivost ljudi. Skupaj sta bila videti kot dve polovici zlomljene ključnice in za trenutek sem se vprašal, ali me je sreča končno zapustila.

Vendar je radovednost prevladala nad paniko. Ali se lahko algoritemski pretres res tako tesno drži kadrovske štorije? Odločil sem se to ugotoviti in preiskava, ki je sledila, je spremenila moj pogled na podatke o iskanju in notranje talente. V nadaljevanju je opisan potek obdukcije - od prvega prostega padca za 37 mest do trenutka, ko se je položaj po skromnem sprintu z navzkrižnim usposabljanjem vrnil nazaj.

Nenaden padec: Branje med vrsticami zdrsa SERP

Ob 9:02 na vlažen četrtek je Ranktracker pokazal nazobčan rdeč kanjon, kjer je bila moja pokrajina ključnih besed nekoč zelena. Če ste že kdaj opazovali, kako se v realnem času spreminja stanje na borzi, poznate ta občutek; zdi se, kot da številke na zaslonu črpajo optimizem neposredno iz vaših prsi. Najbolj strma razpoka se je pojavila pri poizvedbi z dolgim repom, ki je več mesecev udobno živela na osmem mestu. Čez noč je padla na 45.

Uprl sem se refleksu, da bi za to krivil "posodobitev jedra". Namesto tega sem pregledal koledar posodobitev in našel le manjši popravek strukturiranih podatkov, ki je bil objavljen dva dni prej. Sprememba je bila usmerjena v to, kako Google razlaga specifikacije izdelka v oznaki pogostih vprašanj in odgovorov - točno takšno shemo smo uporabili na padajoči strani. Čisto naključje, vendar samo naključja ne povzročijo vrzeli za 37 točk. Podobno kot pri pretresih, ki jih je sprožila nedavna Googlova prenova iskanja z umetno inteligenco, lahko tudi en sam popravek čez noč zmanjša promet, ko pregledovalnik na novo napiše pravila sodelovanja.

Zato sem preklopil primerjalni pogled programa Ranktracker in dnevne delte razporedil čez dva tedna. Vzorec, ki se je pojavil, je bil podoben seizmografu: en močan skok navzdol in nato ravna črta. Moja slutnja je govorila, da se je pokvaril označevalnik strani, vendar so skladišča kode govorila drugo zgodbo: v desetih dneh se te predloge ni dotaknila nobena namestitev. V igri je bilo nekaj drugega in potreboval sem nov objektiv, da bi to videl.

Povezovanje delt SERP s človeškimi deltami: Konstruiranje dvojne nadzorne plošče

Korelacijsko razmišljanje se pogosto začne z malo verjetnim parjenjem. V mojem primeru sta bila to "uspešnost iskanja" in "prisotnost osebja", dva podatkovna niza, ki se le redko prepletata, razen ob koncu četrtletja. Izvozni program Ranktracker je zagotavljal časovno označene številke vidljivosti, naš kadrovski paket pa časovno označene dnevnike odsotnosti in ocene usposobljenosti. Zložil sem jih kot prosojne liste na starem projektorju in čakal na prekrivanje.

Po kratkem prehodnem požirku kave je prišlo prekrivanje. Vsak dan, ko je napaka v strukturiranih podatkih vztrajala, se je ujemal z dnem, ko je bil naš strokovnjak za mikrosheme - eden od le dveh zaposlenih - označen kot "PTO". To je korelacija, ki vas prisili, da se naslonite nazaj na stol. Za potrditev sem uvedel še eno plast: datirane oddaje v sistemu Git, povezane s shemo. Na površju ni bilo nobene spremembe, kar je potrdilo, da težava ni bila v novi kodi, temveč v zanemarjeni kodi.

Izvoz iskalnih podatkov brez izgube zgodbe

Najprej sem iz podjetja Ranktracker izvozil dnevne delte SERP v CSV. Namesto da bi se utapljal v stolpcih, sem sestavil preprost pivot: datum, sprememba položaja, URL strani. Nato sem vsako vrstico označil z mikrousposobljenostjo, ki je potrebna za vzdrževanje tega dela označevanja. Kratka opomba ob vsakem vnosu je zagotovila, da se bodo poznejše faze brale kot pripovedne drobtinice in ne kot surova telemetrija.

Prilagajanje matrik kompetenc realnim koledarjem

Šele po kratkem odstavku za uvod sem odprl našo matriko kompetenc. Vsak zaposleni je imel percentilni rezultat pri približno štiridesetih mikrospretnostih. Izbral sem samo tri, povezane s shemo, in jih primerjal z zapisi o odsotnosti. Vzorec je bil takoj viden: višji kot je bil rezultat pri shemi, bolj izrazita je bila vrzel v pokritosti v določenem tednu. Raziskave o strategijah hitrega preusposabljanja kažejo, da lahko premagovanje primanjkljajev mikrospretnosti prepolovi izpade po tehničnih spremembah, in naše številke so to začele dokazovati iz prve roke.

Nastala je dvojna armaturna plošča: razdeljeni zaslon, na katerem si rdeče črte vidljivosti podajajo roko z oranžnimi vrsticami razpoložljivosti. Stisk roke je bil bolj podoben zastavi na pol droga, vendar je krivec vsaj pozdravil pri dnevni svetlobi.

Iskanje ključnega strokovnjaka: Odkrivanje ozkih grl v spretnostih na prvi pogled: odkrivanje ozkih grl v spretnostih na prvi pogled

Zdaj, ko so bile nadzorne plošče usklajene, se je naloga preusmerila od diagnoze k osnovnemu vzroku. Zakaj smo dovolili, da je imel ključe do skladnih strukturiranih podatkov v rokah en sam posameznik? V inženirskem jeziku smo ustvarili "napako na eni točki", vendar je ta izraz sterilen v primerjavi z vozlom, ki nastane v črevesju, ko se izkaže, da so uvrstitve izhlapele.

Matriko kompetenc sem filtriral za zaposlene, ki so pri vzdrževanju sheme dosegli več kot 70 % točk; ostalo je samo eno ime. To je bil isti strokovnjak, ki je bil do vratu potopljen v PTO fotografije. Razkritje je bilo manj podobno detektivskemu delu in bolj naletavanju na manjkajoči košček sestavljanke pod kavčem. Kljub temu pa poznavanje "kdo" ni rešilo vprašanja "kaj zdaj".

Spoznanja o vrzelih v usposabljanju na prvi stopnji so odraz našega spoznanja - en odsoten strokovnjak lahko ustavi celoten delovni proces. Zato sem v glavi narisal hitro simulacijo Monte Carlo - figurativno rečeno -. Na voljo so bile tri poti obnove:

• Strokovnjaka ponovno razporeite z dopusta, utrpite moralno škodo in popravite pribitek v urah.
• Sklenite pogodbo z agencijo, plačajte premijo, popravite v nekaj dneh.
• Usposabljanje sosednjega razvijalca, počakajte teden dni in upajte, da se bodo uvrstitve vrnile.

Moralo, proračun in časovni razporedi so se gibali v različnih smereh. Na koncu smo izbrali tretja vrata in stavili, da bo Google po popravku označevanja hitro ponovno brskal po spletu. Pred izvedbo smo potrebovali lepilo: program usposabljanja. Ta je bil posredovan prek povezave do enega spletnega tečaja in ročno napisanega kontrolnega seznama. Brez junaštva, le metodično opravljanje nalog.

Na polovici prvega usposabljanja je inženir opazil, da je v Googlovi novi dokumentaciji označen isti manjkajoči atribut FAQ. Popravila je predlogo, jo premaknila v fazo pripravljanja, izvedla test bogatih rezultatov in dobila popolno zeleno tablo. Sledila je produkcijska namestitev in zahteva za indeksiranje. Za odgovor na tabelo vidljivosti bi potrebovala še dva dni.

Od vpogleda do ukrepanja: Izgradnja hitrega okrevanja Sprint

Sama korelacija ne premakne igle, temveč ukrepanje. Oblikovali smo štiridnevni sprint z dvema ciljema: popraviti označevanje in cepiti ekipo proti prihodnjim odsotnostim strokovnjakov. Prvi dan je bil namenjen tehničnemu popravku, drugi dan dokumentaciji, tretji in četrti dan pa navzkrižnemu usposabljanju. Da bi ohranil viden zagon, sem tablo za sprint prišepnil neposredno pod dvojno nadzorno ploščo na našem stenskem monitorju. Z enim samim pogledom je bilo mogoče videti stanje "pred" in "v teku", kot bi se vremenska fronta pomikala proti vzhodu.

Ko je bil popravek strukturiranih podatkov poslan, je naslednja posodobitev orodja Ranktracker pokazala skromen vzpon za šest mest. Spodbudno, vendar ne zmagovito. Do jutra četrtega dne se je stran vrnila na deveto mesto. To je bil naš potrditveni signal: popravek sheme je deloval in izognili smo se stroškom agencije.

Spodaj je zgoščen načrt sprinta, ki smo ga upoštevali. Lahko ga ukradete, predelate in razširite.

• 1. dan: Odkrivanje popravkov sheme, potrditev v testu bogatih rezultatov, namestitev v fazo pripravljanja.
• 2. dan: Uvajanje v produkcijo, sprožitev zahteve za ponovno indeksiranje, pisanje internega dokumenta o atributih pogostih vprašanj.
• 3. dan: Pregled dokumentacije v živo z dvema sosednjima razvijalcema.
• 4. dan: Pregledovanje v senci, na katerem udeleženci preverijo celovitost sheme na drugi strani z majhnim prometom.

Poročilo o vplivu umetne inteligence na globalna delovna mesta poziva voditelje, naj popravke kombinirajo s proaktivnim učenjem - točno takšno pot smo izbrali mi. Do konca prvega tedna so se uvrstitve ustalile natanko tam, kjer so bile pred padcem. Iskalni algoritem nas ni uvrstil na črno listo, temveč je le postavil vprašanje, na katerega nismo uspeli odgovoriti, dokler se ni vrnil pravi nabor oči.

Poleg tega primera: spreminjanje podatkov o delovni sili v sistem za zgodnje opozarjanje, ki je vedno aktiven

Če se je celotna eskapada zdela kot opazovanje nevihte, medtem ko je vremenska vetrnica razbita, je bil njen rezultat nov preventivni oder. Vgradili smo tri zaščitne ukrepe. Prvič, vsaka ključna tehnična spretnost je dobila prag redundance vsaj dveh usposobljenih zaposlenih. Drugič, podatki o razpoložljivosti se zdaj uporabljajo za opozorilo v realnem času, ki se oglasi, ko prag pokritosti pade pod 1,5 polnega delovnega časa. Tretjič, ta opozorila smo povezali s programom Ranktracker, tako da ista nadzorna plošča, ki prikazuje tresljaje algoritmov, prikazuje tudi tresljaje ljudi.

Tu se pojavi enotna povezovalna točka: sistem za upravljanje spretnosti deluje kot povezovalno tkivo. API platforme za upravljanje znanj in spretnosti prenaša ocene kompetenc in podatke o odsotnosti neposredno v nadzorno ploščo za vidljivost, s čimer se ustvari živa prekrivna plast, ki se posodablja tako hitro, kot se spreminja vir. Predstavljajte si to, kot da bi svojo analitiko SEO opremili z merilnikom srčnega utripa in termometrom: ko ena od metrik naraste, se lahko takoj vprašate, ali je vzrok za to telo ali okolje.

Uspešna zgodba o uvedbi umetne inteligence v podjetju potrjuje, kako lahko meritve v realnem času spremenijo preusposabljanje iz reaktivnega boja v običajno kulturo. Drugi trenutek se je zgodil, ko smo opozorilo preizkusili na rutinskem bolniškem dnevu. Sistem je utripnil rumeno in nas opomnil, da je na spletu ostal le še en certificiran analitik dnevniških datotek. Ker se je opozorilo sprožilo zgodaj, smo mlajšega analitika prenesli z označevanja vsebine na pregled dnevniških datotek, še preden smo opazili kakršne koli nepravilnosti pri iskanju. Metaforična požarna vaja je dokazala, da bi lahko prekrivanje delovalo tudi za druge tehnične specialnosti - hitrost strani, hreflang in celo analitično sledenje.

Pomembnejši je kulturni vidik. Nestanovitnost iskanja je pogosto predstavljena kot zunanja grožnja, ki jo ogrožajo posodobitve, ki jo povzročajo tekmeci. Vendar del nestanovitnosti živi znotraj vaše organizacijske sheme. Če pustite, da podatki o delovni sili ležijo v ločenem sistemu, ste slepi za to polovico turbulence. Če jih združite s telemetrijo SERP, se nevidne vrzeli v znanju spremenijo v vidne čakalne vrste za vzdrževanje. Algoritem ni več nepredvidljiva nevihta, temveč vreme, za katerega se lahko oblečete.

Zaključek

Dve nadzorni plošči sta prekinili pat pozicijo med ugibanjem in jasnostjo. Ena je govorila v lestvicah, druga v človeških zmogljivostih, skupaj pa sta povedali zgodbo, ki je ne bi mogla povedati nobena sama. Resda ne morete popraviti vsake posodobitve algoritma z enim samim navzkrižnim usposabljanjem, vendar lahko vidljivost delovne sile obravnavate enako resno kot vidljivost iskanja. Zjutraj, ko so se naše uvrstitve vrnile, nisem nazdravil strokovnjaku ali algoritmu; nazdravil sem povezavi med njima.

Poskusite uskladiti svoje podatke o iskanju s podatki svoje ekipe. Morda boste ugotovili, da naslednji potres algoritmov ni toliko katastrofa, kot obvestilo, ki vas bo spomnilo, da je tako kot pri kodi tudi pri veščinah potreben nadzor nad različicami.