SigOpt:帮助用户优化一切

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Y Combinator 孵化的创业公司 SigOpt 愿景很大,其联合创始人兼首席执行官斯科特·克拉克(Scott Clark)表示,SigOpt 的目标是“优化一切具有可调节参数的东西”。

克拉克表示,SigOpt 并不局限于 A/B 测试。简单点说,SigOpt 不仅仅让用户测试不同变量,还会检查数据并推荐“接下来进行什么试验”,这样用户就能持续改善某样东西。

举个例子,如果你为一家想要测试不同版本广告的公司工作,你也许会为每个版本的广告设置测试,然后在测试结束后选择最有效的变量。而通过 SigOpt,用户可以提供素材和要求,SigOpt 会生成不同版本并测试,然后在测试的基础上继续生成新版本来测试,以此类推,从而自动地最大化营收或点击。

更有趣的是,SigOpt 还可以帮助用户优化现实中的试验。比如,克拉克表示,SigOpt 的第一批客户中就有人用 SigOpt 来测试制作刮胡膏的不同化学组合。用户测试什么东西不重要,克拉克称 SigOpt 的技术只需要用户提供数据并“建立起事情应该如何发展的模型。…… SigOpt 是一个非常通用的系统”。

克拉克拥有康奈尔大学应用数学的博士学位。他表示,SigOpt 利用了他在 Yelp 精准广告团队工作时的成果,即 指标优化引擎(MetricOptimization Engine)。指标优化引擎是克拉克参与开发的开源优化工具,除了 Yelp 之外,Netflix 也使用这一工具。

尽管指标优化引擎是开源工具,克拉克和他的联合创始人们正围绕它开发产品和服务。他将 SigOpt 商业化指标优化引擎的目标与 Cloudera 对 Hadoop 所做的事情 等同起来。

他表示:“Netflix 拥有一支经验丰富的数据科学团队,但我们想向所有人提供与 Netflix 一样的优化服务。”

克拉克向我快速演示了 SigOpt 的界面,尽管用户需要懂一些技术才能用,但测试的过程却相当直接,只需要输入几行代码即可。

不管怎样,使用 SigOpt 还是有点难。不过克拉克表示,SigOpt 以后会变得“更简单”,并将加入更多“秘诀”。

我也很好奇克拉克认为 SigOpt 的应用范围有多广。考虑到量化自我运动的热潮,SigOpt 是否能用来对自己做实验呢?克拉克表示,可能不能对个人进行优化,但或许可以搜集一大群用户的信息,然后基于这一数据进行推荐。

翻译:1thinc0

YC-Backed SigOpt Helps Customers Optimize Everything From Online Ads To Shaving Cream