eBay的翻译功能加入了机器学习 ， 这减轻了非英语国家的国际消费者在消费时的困扰 。 无论商品在何地出售 ， 包装上以何种语言书就 ， 让消费者看懂商品简介 ， 了解其应有的价值是非常重要的 。
【eBay用机器学习加持购物体验】Fain称 ， eBay的搜索引擎加入了“最佳匹配”算法 ， 系统可以分析消费者的已知信息、消费者搜索物品中最火热的是哪款以及消费者可能会购买什么商品 。 Fain说：“这便是eBay大规模应用机器学习的最好证明 ， 这是一款促成交易的强有力武器” 。
拿上文的“缝纫机”搜索举例 ， 最佳匹配应按缝纫机价格排列 。 如果消费者使用的是台式机 ， eBay还能在屏幕空白处显示不同程度的“最佳匹配” ， 并附有消费者可能会搜索的物品种类（古董或收藏） 。
在智能手机或其他移动设备上 ， 屏幕尺寸使得呈现信息大大受限 。 那么问题来了 ， 因为据Fain所说 ， eBay有50% 的交易都由移动设备端完成 。 如果消费者想要选择其他相关种类 ， 只能点击链接打开新的页面 。
为了保证搜索结果的匹配程度 ， eBay一直努力使其结果能准确反应商品市场价值 ， 其搜索结果按价格从高到低排列 。
交易可信度一直是eBay的重点课题 。 而机器学习可以识别出哪些是能反映可信度的指标（如 ， 卖家的交易量） ， 哪些不能 。 同理 ， 如果卖家的差评或其他问题较多 ， 其店铺在搜索结果中的排位会被系统自动拉低 。
eBay在其网站加入机器学习旨在让卖家顺心、买家放心 。 Fain说 ， 每完成一笔交易时 ， 他都会问：
“这笔交易是否满足我们的标准？这些搜索结果虽然都源于客户的相关信息 ， 但也是由机器学习所决定的 。 ”
点击背后的海量信息
Fain想起了他在Yahoo工作的那五年 ， 当时他的主要工作是处理网页点击量 ， 而恰是这些网页能为eBay用户提供丰富的信息 。
他表示 ， 对系统来说 ， 当年的一个点击仅仅意味着消费者对其感兴趣 ， 没有更多深层次的信息 。 而现在eBay的系统可以分析消费者的点击流 ， 从而促使消费者进行消费 。
对机器学习系统来说 ， “下订单是一个非常强有力的信息证据” ， 而eBay也在一直收集消费者的购买订单 ， 使其发挥出应有的效能 。
目前 ， eBay工程部亦尝试用机器学习系统识别商户上传的图片质量 ， 并告诉商户哪种图片才有可能引导消费者消费 。 它通过强大的图形图片处理单元并行处理来分析消费者对图片的感受情况 。 Fain说：“基于eBay从现实生活中挖掘出的庞大数据库 ， 在图形图片处理单元的加持下 ， 系统可以推测出更多的可能性 。 ”
尽管Fain没有透露用于机器学习的服务器数量 ， 但他表示那相当于一个服务器群 。 eBay发现机器学习系统是一个非常有价值的工具 ， 所以其加大了对机器学习硬件的投入 ， 雇佣了更多专业技术人员 ， 开展了更多机器学习项目 。 “机器学习是我们的一笔大投资” ， Fain说 。
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