eBay網站有 1.8 億個活躍用戶。在任何一個給定的時刻，都會有 3.5 億左右的商品被銷售。eBay 的拍賣搜索引擎上，每天會產生 2.5 億次搜索。Hugh Williams 說，公司在 Hadoop 集群和 Teradata 服務器上擁有的原始數據是 10 PB。通過對這些數據的利用，公司可以提高在線的交易量，引導用戶購買更多商品。

Hugh Williams主要談到了搜索引擎的優化。通過對數據的分析，公司可以把握用戶的行為模式，從而優化搜索結果。“如果將時間倒退幾年，你使用 eBay 的搜索引擎時，會發現它只理解字面意思”,Williams說，“你可以在搜索引擎輸入文字，它將按照字面含義尋找，但是并不能真正理解你想法的深層含義”。

現在，eBay要使搜索引擎更加“直覺化”。例入，eBay 發現，那些想要購買 Pilzlampe 的用戶，如果他們輸入了“Pilz lampe“的話，更有可能購買商品，因為搜索引擎會給出更多結果，因此，搜索引擎通過在單詞中增加一個空格，就可以增加在線交易量。

eBay會根據自己掌握的信息，改變或重寫用戶的搜索請求，增加同義詞或者替換語句，從而給出更具相關性的結果。另外，eBay還通過大數據來預測商品是否銷售出去，銷量會是多少，然后調整商品在搜索引擎上的排名。

Williams說，增加因素來改變搜索結果是有風險的。公司通常需要幾個月來增加一項因素，而且他們不知道是否真的對用戶有用。為此，eBay會在一小部分用戶那里進行測試，然后觀察他們的反應。

改善搜索引擎的過程中，對用戶搜索請求的情景判斷是一個挑戰。比如用戶在搜索“吉朗貓球隊（Geelong Cats）”的時候，搜索引擎可能會把“貓”做為關鍵詞，然后搜索寵物這一類別，這對于用戶來說是無用信息。“在我們這樣的大規模下，會發生很多微小的問題，因此需要數據專家之類的人員來調查這些事情。”Williams 說。

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