11月7日讯：世界上最大、最著名的拍卖网站eBay有 1.8 亿个活跃用户，平均同一时间内会有 3.5 亿件商品被销售。eBay 的拍卖搜索引擎上，每天会产生 2.5 亿次搜索。大量的搜索和购买记录需要大量的数据支持，也将产生更多的数据。
eBay搜索及平台副总裁Hugh Williams 说，公司在 Hadoop 集群和 Teradata 服务器上拥有10 PB的原始数据，通过对这些数据的利用，公司可以提高在线的交易量，引导用户购买更多商品。
Hugh Williams主要谈到了搜索引擎的优化。通过对数据的分析，公司可以寻求用户行为规律，从而优化搜索结果。“几年前 eBay 的搜索引擎只理解字面意思”,Williams说，“你可以在搜索引擎输入文字，它将按照字面含义寻找，但是并不能真正理解你想法的深层含义”。
如今，eBay要使搜索引擎更加“直觉化”。例入，eBay 发现，在那些想要购买 Pilzlampe 的用户中，输入的是“Pilz lampe”的用户则更可能购买商品，因为搜索引擎会给出更多结果。因此，搜索引擎通过在单词中增加一个空格，就可以增加在线交易量。
eBay会根据自己掌握的信息，改变或重写用户的搜索请求，增加同义词或者替换语句，从而给出更具相关性的结果。另外，eBay还通过大数据来预测商品是否销售出去，销量会是多少，然后调整商品在搜索引擎上的排名。
Williams说，增加因素来改变搜索结果是有风险的。公司通常需要几个月来增加一项因素，而且他们不知道是否真的对用户有用。为此，eBay会在一小部分用户那里先进行测试并观察他们的反应。
改善搜索引擎的过程中，对用户搜索请求的情景判断是一个挑战。毕竟搜索引擎优化得再智能，也不能完全契合用户的意思，在大数据下只能通过数据分析人员，对其做微小调整，引导用户到正确的信息上去。
