好的~ 接續昨天還沒說完的題目，現在要分享 G社在課程中所提到的例子：客服中心(Call Center)的運作方式。

一般最簡單的客服流程就是接到客戶來電，客服接受問題，然後找尋解決方案並回饋給客戶。
但客服不可能包山包海萬事通(能的話早就被挖到工程/研發...部門了XD)，也不可能讓工程師去做客服。
所以可以針對客戶的問題們進行洞見分析，把主要會被問的問題歸類，再針對各種類常見問題整理出解決方案，透過訓練方式讓客服人員能夠更有效率的回答問題，解決顧客的狀況。
以上為G社提供的 Feedback Loop 的案例。

最後在我以前接觸過到關於G社如何呈現用戶搜尋的結果的資訊。
每個網站，G社引擎會對網站的內容，網頁被引用數等進行評分，然後當搜尋到網頁的結果時，再根據分數高低進行呈現。
但這還不夠，G社還會紀錄使用搜尋引擎的使用者是如何使用搜尋結果，再按照這些資訊再給網頁評分。
如果使用者不點選第一頁的結果而是第二頁的第一個網頁結果，給最後被點到的網頁加點權重？別的使用者搜尋相同關鍵字，被加分的網頁可能就在前面一些。
如果使用者點進去第一頁第一個網頁，但進去沒幾秒就關掉了，會不會這個網頁內容很糞，給他降低一些權重？

這個機制就是機器學習，根據使用者後續的使用當作回饋，再調整內容呈現的模型。