TED2004
Sergey Brin + Larry Page: The genesis of Google
סרגיי ברין ולארי פייג' על גוגל
Filmed:
Readability: 3.1
1,819,827 views
מייסדי גוגל לארי פייג' וסרגיי ברין נותנים הצצה לתוך מכונת הגוגל, ומשתפים מידע על דפוסי חיפוש בינלאומיים, קרן גוגל הפילנטרופית, ורצון החברה לחדש ולרצות את עובדיה.
Double-click the English transcript below to play the video.
00:26
Sergey Brin: I want to discuss a question
0
1000
2000
סרגיי ברין: אני רוצה לדבר על שאלה
00:28
I know that's been pressing on many of your minds.
1
3000
2000
שאני יודע שמטרידה רבים מכם.
00:30
We spoke to you last several years ago.
2
5000
3000
פעם אחרונה שדיברנו הייתה לפני כמה שנים.
00:33
And before I get started today,
3
8000
2000
ולפני שאני מתחיל היום,
00:35
since many of you are wondering,
4
10000
3000
מכיוון שרבים מכם תוהים,
00:38
I just wanted to get it out of the way.
5
13000
2000
אני רוצה לסיים עם זה קודם.
00:40
The answer is boxers.
6
15000
3000
התשובה היא תחתוני בוקסר.
00:52
Now I hope all of you feel better.
7
27000
2000
אני מקווה שעכשיו כולכם מרגישים טוב יותר.
00:54
Do you know what this might be? Does anyone know what that is?
8
29000
3000
אתם יודעים מה זה הדבר הזה? מישהו יודע מה זה?
00:57
Audience: Yes.
9
32000
1000
קהל: כן.
00:58
SB: What is it?
10
33000
2000
סרגיי: מה זה?
01:00
Audience: It's people logging on to Google around the world.
11
35000
2000
קהל: אלו אנשים שמתחברים לגוגל מסביב לעולם.
01:02
SB: Wow, OK. I didn't really realize what it was when I first saw it.
12
37000
3000
סרגיי: וואו, אוקיי. אני לא ממש הבנתי מה זה בפעם הראשונה שראיתי את זה.
01:05
But this is what helped me see it.
13
40000
3000
אבל זה מה שעזר לי לראות את זה.
01:08
This is what we run at the office, that actually runs real time.
14
43000
3000
זה מה שאנחנו מריצים במשרד, וזה רץ בזמן אמת.
01:11
Here it's slightly logged.
15
46000
2000
כאן זה טיפה איטי.
01:13
But here you can see around the world
16
48000
2000
אבל פה אתם יכולים לראות איך אנשים
01:15
how people are using Google.
17
50000
3000
משתמשים בגוגל מסביב לעולם.
01:18
And every one of those rising dots
18
53000
2000
וכל אחת מהנקודות המוארות האלו
01:20
represents probably about 20, 30 searches,
19
55000
3000
מייצגות בערך 20, 30 חיפושים,
01:23
or something like that.
20
58000
2000
או משהו כזה.
01:25
And they're labeled by color right now, by language.
21
60000
4000
והם מסומנות לפי צבע, לפי שפה.
01:29
So you can see: here we are in the U.S.,
22
64000
2000
אז אפשר לראות: הנה אנחנו בארה"ב,
01:31
and they're all coming up red.
23
66000
2000
והן כולן מופיעות באדום.
01:33
There we are in Monterey -- hopefully I can get it right.
24
68000
2000
ועכשיו אנחנו במונטריי - אני מקווה שאני צודק.
01:35
You can see that Japan is busy at night,
25
70000
3000
אתם יכולים לראות שיפן מאד עסוקה בלילה,
01:38
right there.
26
73000
2000
בדיוק שם.
01:40
We have Tokyo coming in in Japanese.
27
75000
3000
טוקיו מופיעה ביפנית.
01:43
There's a lot of activity in China.
28
78000
2000
יש הרבה פעילות בסין.
01:45
There's a lot of activity in India.
29
80000
3000
יש הרבה פעילות בהודו.
01:48
There's some in the Middle East, the little pockets.
30
83000
4000
יש קצת במזרח התיכון, מקומות מבודדים.
01:52
And Europe, which is right now in the middle of the day,
31
87000
3000
ובאירופה, שכרגע נמצאת באמצע היום,
01:55
is going really strong with a whole wide variety of languages.
32
90000
4000
יש הרבה פעילות עם שפע גדול של שפות.
02:06
Now you can also see, if I turn this around here --
33
101000
6000
אתם יכולים גם לראות , אם אני אסובב את זה -
02:14
hopefully I won't shake the world too much.
34
109000
3000
אני מקווה שאני לא ארעיד את העולם יותר מדי.
02:17
But you can also see, there are places where there's not so much.
35
112000
3000
אבל אפשר גם לראות שיש מקומות שאין בהם הרבה פעילות.
02:20
Australia, because there just aren't very many people there.
36
115000
3000
אוסטרליה, מכיוון שפשוט אין שם הרבה אנשים.
02:23
And this is something that we should really work on,
37
118000
3000
וזה משהו שאנחנו ממש צריכים לעבוד עליו -
02:26
which is Africa, which is just a few trickles,
38
121000
4000
אפריקה, שיש בה רק מעט נקודות קטנות,
02:30
basically in South Africa and a few other urban cities.
39
125000
3000
בעיקרון בדרום אפריקה ומעט ערים אחרות.
02:33
But basically, what we've noticed is these queries,
40
128000
4000
אבל בעיקרון, מה שהבחנו הוא שהחיפושים האלו,
02:37
which come in at thousands per second,
41
132000
2000
שנקלטים באלפים לשנייה,
02:39
are available everywhere there is power.
42
134000
3000
ניתנים לגישה בכל מקום שיש בו חשמל.
02:42
And pretty much everywhere there is power, there is the Internet.
43
137000
3000
ובערך בכל מקום שיש בו חשמל, יש בו אינטרנט.
02:46
And even in Antarctica -- well, at least this time of year --
44
141000
5000
ואפילו באנטרטיקה - לפחות בזמן הזה בשנה -
02:51
we from time to time will see a query rising up.
45
146000
2000
נראה חיפוש מפעם לפעם.
02:53
And if we had it plotted correctly,
46
148000
2000
ואם היה לנו את האפשרות לראות זאת,
02:55
I think the International Space Station would have it, too.
47
150000
3000
גם תחנת החלל הבינלאומית הייתה מראה פעילות.
03:06
So this is
48
161000
2000
אז זהו
03:09
some of the challenge that we have here,
49
164000
4000
חלק מהאתגר שעומד בפנינו,
03:13
is you can see that it's actually kind of hard to get the --
50
168000
4000
כמו שאתם רואים די קשה להשיג -
03:22
there we go.
51
177000
2000
הנה.
03:24
This is how we have to move the bits around
52
179000
1000
ככה אנחנו צריכים להזיז מידע ממקום למקום
03:25
to actually get the people the answers to their questions.
53
180000
2000
כדי לספק לאנשים את התשובות לשאלות שלהם.
03:27
You can see that there's a lot of data running around.
54
182000
4000
אתם יכולים לראות שיש הרבה מידע שזז ממקום למקום.
03:31
It has to go all over the world: through fibers,
55
186000
3000
המידע צריך להגיע לכל העולם: דרך סיבים,
03:34
through satellites, through all kinds of connections.
56
189000
2000
דרך לוויינים, וכל מיני חיבורים.
03:36
And it's pretty tricky for us to maintain the latencies
57
191000
5000
וזה די מסובך בשבילנו לטפל במהירות החיפוש
03:41
as low as we try to. Hopefully your experience is good.
58
196000
4000
למרות ניסיונותינו. אני מקווה שהשימוש שלכם מוצלח.
03:45
But you can see also, once again -- so some places are much more wired
59
200000
2000
אבל אתם יכולים לראות שוב - שיש מקומות הרבה יותר מחוברים מאחרים,
03:47
than others, and you can see all the bandwidth across the U.S.,
60
202000
4000
ואתם יכולים לראות את השימוש בכל ארה"ב,
03:51
going up over to Asia, Europe in the other direction, and so forth.
61
206000
5000
מגיע לאסיה, אירופה בכיוון השני, וכך הלאה.
03:56
Now what I would like to do is just to show you
62
211000
3000
עכשיו מה שאני רוצה לעשות הוא להראות לכם
03:59
what one second of this activity would look like.
63
214000
4000
איך שנייה אחת של פעילות נראית.
04:03
And if we can switch to slides --
64
218000
3000
ואם נוכל להחליף את השקופית -
04:09
all right, here we go.
65
224000
2000
הנה.
04:11
So this is slowed down.
66
226000
3000
אז פה זה איטי יותר.
04:17
This is what one second looks like.
67
232000
3000
ככה נראית שנייה אחת.
04:20
And this is what we spend a lot of our time doing,
68
235000
2000
ועל זה אנחנו מבלים הרבה זמן,
04:22
is just making sure that we can keep up
69
237000
2000
לוודא שאנחנו יכולים לעמוד בקצב
04:24
with this kind of traffic load.
70
239000
2000
עם עוצמת התנועה הזאת.
04:30
Now, each one of those queries
71
245000
2000
עכשיו, לכל אחת משאלות החיפוש האלו
04:32
has an interesting life and tale of its own.
72
247000
2000
יש חיים מעניינים משל עצמה.
04:34
I mean, it could be somebody's health,
73
249000
2000
היא יכולה להיות קשורה לבריאות של מישהו,
04:36
it could be somebody's career, something important to them.
74
251000
3000
או לקריירה של מישהו, משהו מאד חשוב למישהו.
04:39
And it could potentially be something
75
254000
4000
ואולי היא גם יכולה להיות משהו
04:43
as important as tomato sauce,
76
258000
5000
כמו רוטב עגבניות,
04:48
or in this case, ketchup.
77
263000
3000
או במקרה הזה, קטשופ.
04:51
So this is a query that we had --
78
266000
2000
זה חיפוש שהיה לנו -
04:54
I guess it's a popular band that was more popular in some parts of the world than others.
79
269000
3000
אני מניח שזו להקה פופולרית שהייתה יותר פופולרית בחלקים מסוימים של העולם מאחרים.
04:57
You can see that it got started right here.
80
272000
3000
אתם יכולים לראות שהיא התחילה כאן.
05:00
In the U.S. and Spain, it was popular at the same time.
81
275000
3000
בארה"ב ובספרד היא הייתה פופולרית באותו הזמן.
05:03
But it didn't have quite the same pickup in the U.S.
82
278000
2000
אבל לא הייתה לה את אותה ההצלחה בארה"ב
05:05
as it did in Spain.
83
280000
2000
כמו שהייתה לה בספרד.
05:07
And then from Spain, it went to Italy,
84
282000
2000
ואז מספרד, היא עברה לאיטליה,
05:09
and then Germany got excited, and maybe right now the U.K. is enjoying it.
85
284000
4000
ואז גרמניה נדלקה, ואולי כרגע אנגליה נהנית ממנה.
05:13
And so I guess the U.S. finally,
86
288000
2000
ואז כנראה ארה"ב סוף סוף
05:15
finally started to like it, too.
87
290000
3000
גם התחילה להינות ממנה.
05:18
And I just wanted to play it for you.
88
293000
3000
אז רציתי רק להשמיע אותה לכם.
05:26
Anyway, you can all enjoy it for yourselves --
89
301000
2000
בכל מקרה, אתם יכולים להינות ממנה בעצמכם -
05:28
hopefully that search will work.
90
303000
3000
בתקווה שהחיפוש יעבוד.
05:31
As a part of --
91
306000
4000
חלק ממה -
05:35
you know, part of what we want to do to grow our company
92
310000
2000
אתם יודעים, חלק ממה שאנחנו רוצים לעשות כדי להגדיל את החברה שלנו
05:37
is to have more searches.
93
312000
2000
הוא שיהיו יותר חיפושים.
05:39
And what that means is we want to have
94
314000
2000
וזה אומר שאנחנו רוצים
05:41
more people who are healthy and educated.
95
316000
5000
יותר אנשים בריאים ומשכילים.
05:46
More animals, if they start doing searches as well.
96
321000
4000
יותר חיות, אם גם הם יתחילו לחפש.
05:50
But partly, we want to make the world a better place,
97
325000
5000
אבל אנחנו גם רוצים להפוך את העולם למקום טוב יותר,
05:55
and so one thing that we're embarking upon is the Google Foundation,
98
330000
5000
אז פרויקט אחד שאנחנו מתחילים הוא קרן גוגל,
06:00
and we're in the process of setting that up.
99
335000
2000
ואנחנו בתהליך של הקמת הקרן.
06:02
We also have a program already called Google Grants
100
337000
3000
כבר יש לנו תוכנית שנקראית מענקי גוגל,
06:05
that now serves over 150 different charities around the world,
101
340000
3000
שכרגע משרתת ביותר מ-150 צדקות בכל העולם,
06:08
and these are some of the charities that are on there.
102
343000
2000
ואלו חלק מהצדקות ההן.
06:10
And it's something I'm very excited to be a part of.
103
345000
5000
וזה משהו שאני מאד אוהב להיות חלק ממנו.
06:15
In fact, many of the organizations that are here --
104
350000
2000
למעשה, הרבה מהארגונים המופיעים כאן -
06:17
the Acumen Fund, I think ApproTEC we have running, I'm not sure if that one's up yet --
105
352000
4000
האקיומן פאנד, אני חושב שאפרוטק גם רצה אבל אני לא בטוח -
06:23
and many of the people who have presented here are running through Google Grants.
106
358000
3000
והרבה מהאנשים שהרצו כאן פועלים דרך מענקי גוגל.
06:26
They run Google ads, and we just give them the ad credit
107
361000
3000
הם מריצים פירסומים של גוגל, ואנחנו נותנים להם את הקרדיט,
06:29
so they can let organizations know.
108
364000
4000
כדי שהם יצרו מודעות לאיגונים.
06:33
One of the earlier results that we got --
109
368000
2000
אחד מהתוצאות הראשונות שקיבלנו -
06:35
we have a Singaporean businessman who is now sponsoring a village
110
370000
3000
איש עסקים סינגפורי שעכשיו נותן חסות לכפר
06:38
of 25 Vietnamese girls for their education,
111
373000
4000
של 25 ילדות וייאטנמיות בשביל ההשכלה שלהן,
06:42
and that was one of the earliest results. And as I said, now there have been
112
377000
3000
וזאת הייתה אחת מהתוצאות המוקדמות. וכמו שאמרתי, עד עכשיו היו
06:45
many, many stories that have come in,
113
380000
2000
הרבה סיפורים שהגיעו,
06:47
because we do have hundreds of charities in there,
114
382000
2000
כי יש לנו מאות צדקות שם,
06:49
and the Google Foundation will be an even broader endeavor.
115
384000
4000
וקרן גוגל תהיה אפילו רחבה יותר בהיקפה.
06:54
Now does anybody know who this is?
116
389000
2000
מישהו יודע מי זה?
07:00
A-ha!
117
395000
1000
א-הא!
07:01
Audience: Orkut.
118
396000
1000
קהל: אורקוט.
07:02
SB: Yes! Somebody got it.
119
397000
2000
סרגיי: כן! מישהו יודע.
07:04
This is Orkut. Is anybody here on Orkut?
120
399000
3000
זה אורקוט. מישהו כאן נמצא באורקוט?
07:07
Do we have any?
121
402000
2000
יש מישהו?
07:09
Okay, not very many people know about it.
122
404000
1000
אוקיי, לא הרבה אנשים יודעים על זה.
07:10
I'll explain it in a second.
123
405000
2000
אני אסביר עוד רגע.
07:12
This is one of our engineers.
124
407000
2000
זה אחד מהמהנדסים שלנו.
07:14
We find that they work better when they're submerged and covered with leaves.
125
409000
4000
גילינו שהם עובדים הרבה יותר טוב כשהם טובעים ומכוסים בעלים.
07:19
That's how we churn those products out.
126
414000
3000
ככה אנחנו מוציאים את המוצרים שלנו.
07:22
Orkut had a vision to create a social network.
127
417000
5000
לאורקוט היה חזון ליצור רשת חברתית.
07:27
I know all of you are thinking, "Yet another social network."
128
422000
2000
אני יודע מה אתם חושבים "עוד רשת חברתית..."
07:29
But it was a dream of his, and we, basically,
129
424000
3000
אבל זה היה החלום שלו, ואנחנו,
07:32
when people really want to do something, well, we generally let them.
130
427000
3000
כשאנשים ממש רוצים לעשות משהו, אנחנו בדרך כלל נותנים להם.
07:35
So this is what he built.
131
430000
3000
אז זה מה שהוא בנה.
07:38
We just released it in a test phase last month,
132
433000
4000
הוצאנו את זה לשלב המבחן חודש שעבר,
07:42
and it's been taking off.
133
437000
2000
וזה די תופס.
07:44
This is our VP of Engineering.
134
439000
2000
זהו סגן נשיא הנדסת התוכנה.
07:46
You can see the red hair, and I don't know if you can see the nose ring there.
135
441000
5000
אתם יכולים לראות את השיער האדום, ואני לא יודע אם אפשר לראות את העגיל באף.
07:51
And these are all of his friends.
136
446000
3000
ואלו שאר החברים שלו.
07:54
So this is how -- we just deployed it --
137
449000
7000
וככה - רק שחררנו את זה -
08:01
we just decided that people would send each other invitations to get into the service,
138
456000
3000
החלטנו שאנשים ישלחו הזמנות אחד לשני כדי לקבל את השרות,
08:04
and so we just had the people in our company initially send them out.
139
459000
5000
אז רק האנשים אצלנו בחברה שלחו בהתחלה את ההזמנות.
08:09
And now we've grown to over 100,000 members.
140
464000
4000
ועכשיו גדלנו ליותר מ-100,000 משתמשים.
08:13
And they spread, actually, very quickly, even outside the U.S.
141
468000
3000
והם התפשטו, למעשה, במהירות רבה, אפילו מחוץ לארה"ב.
08:16
You can see, even though the U.S. is still the majority here --
142
471000
3000
אתם יכולים לראות, למרות שארה"ב עדיין הרוב כאן -
08:19
though, by the way, search-wise, it's only about 30 percent of our traffic --
143
474000
4000
מבחינת חיפוש, היא רק 30% מהחיפוש.
08:23
but it's already going to Japan, and the U.K., and Europe,
144
478000
3000
אבל זה כבר הגיע ליפן, אנגליה, ואירופה,
08:26
and all the rest of the countries.
145
481000
2000
ושאר המדינות.
08:28
So it's a fun little project.
146
483000
2000
אז זה פרוייקט כיפי קטן.
08:30
There are a variety of demographics. I won't bore you with these.
147
485000
3000
יש מבחר של סוגי אנשים. אני לא אשעמם אותכם עם הנתונים.
08:33
But it's just the kind of thing that we just try out for fun
148
488000
3000
אבל בדיוק כזה דבר אנחנו מנסים בשביל הכיף
08:36
and see where it goes.
149
491000
2000
ואנחנו בודקים לאן הוא הולך.
08:38
And --
150
493000
2000
ו-
08:40
well, I'll leave you in suspense.
151
495000
2000
אני אשאיר אותכם במתח.
08:42
Larry, you can explain this one.
152
497000
2000
לארי, אתה יכול להסביר את זה.
08:44
Larry Page: Thank you, Sergey.
153
499000
3000
לארי פייג': תודה, סרגיי.
08:47
So one of the things -- both Sergey and I
154
502000
2000
אז אחד מהדברים - גם אני וגם סרגיי
08:49
went to a Montessori school,
155
504000
2000
למדנו בבית ספר מונטסורי,
08:51
and I think, for some reason,
156
506000
3000
ואני חושב שמסיבה מסוימת,
08:54
this has been incorporated in Google.
157
509000
3000
השיטה שולבה בגוגל.
08:57
And Sergey mentioned Orkut, which is something that,
158
512000
3000
וסרגיי הזכיר את אורקוט, שהוא משהו
09:00
you know, Orkut wanted to do in his time,
159
515000
3000
שאורקוט רצה לעשות בזמנו החופשי,
09:04
and we call this -- at Google, we've embodied this as "the 20 percent time,"
160
519000
3000
ואנחנו קוראים לזה בגוגל "זמן 20 אחוז,"
09:07
and the idea is, for 20 percent of your time,
161
522000
3000
והרעיון הוא, שב-20 אחוז מהזמן שלך,
09:10
if you're working at Google, you can do what you think is the best thing to do.
162
525000
3000
אם אתה עובד בגוגל, אתה יכול לעשות את הדבר שהכי נכון לעשות.
09:13
And many, many things at Google have come out of that,
163
528000
3000
והרבה דברים בגוגל יצאו מזה,
09:17
such as Orkut and also Google News.
164
532000
3000
כמו אורקוט וחדשות גוגל.
09:20
And I think many other things in the world also have come out of this.
165
535000
4000
ואני חושב שהרבה דברים אחרים בעולם נבעו מזה.
09:24
Mendel, who was supposed to be teaching high-school students,
166
539000
3000
מנדל, שהיה אמור ללמד תלמידי תיכון,
09:27
actually, you know, discovered the laws of genetics --
167
542000
3000
גילה את חוקי הגנטיקה -
09:30
as a hobby, basically.
168
545000
2000
בעצם בתור תחביב.
09:32
So many, many useful things come out of this.
169
547000
4000
אז הרבה דברים שימושיים יצאו מזה.
09:36
And News, which I just mentioned,
170
551000
2000
וחדשות גוגל שהזכרתי,
09:39
was started by a researcher.
171
554000
3000
התחיל מתחקיראי.
09:42
And he just -- he -- after 9/11, he got really interested in the news.
172
557000
3000
ואחרי 11.9.2001 הוא התחיל להתעניין בחדשות.
09:45
And he said, "Why don't I look at the news better?"
173
560000
5000
והוא אמר "למה שאני לא אתחיל להסתכל על חדשות בצורה טובה יותר?"
09:50
And so he started clustering it by category,
174
565000
3000
והוא התחיל לסווג את החדשות לפי קטגוריות,
09:53
and then he started using it, and then his friends started using it.
175
568000
3000
ואז הוא התחיל להשתמש בזה, ואז החברים שלו התחילו גם להשתמש בזה.
09:56
And then, besides just looking cute on a baby's bottom,
176
571000
5000
אז, חוץ מזה שזה נראה חמוד על טוסיק של תינוק,
10:01
we made it a Googlette,
177
576000
2000
הפכנו את זה לגוגלט,
10:03
which is basically a small project at Google.
178
578000
3000
שהוא בעצם פרוייקט קטן של גוגל.
10:06
So it'd be like three people, or something like that,
179
581000
3000
אז זה כמו ששלושה אנשים, או משהו כזה,
10:09
and they would try to make a product.
180
584000
2000
יתחילו לעבוד על מוצר.
10:11
And we wouldn't really be sure if it's going to work or not.
181
586000
2000
ואחנו לא בדיוק נהיה בטוחים אם הוא יעבוד או לא.
10:13
And in News' case, you know, they had a couple of people
182
588000
4000
ובמקרה של חדשות גוגל, היו כמה אנשים
10:17
working on it for a while, and then more and more people
183
592000
2000
שעבדו על זה כמה זמן, ואז עוד אנשים
10:19
started using it, and then we put it out on the Internet,
184
594000
2000
התחילו להשתמש בזה, ואז העלנו את זה לאינטרנט,
10:21
and more and more people started using it.
185
596000
2000
ויותר ויותר אנשים התחילו להשתמש בזה.
10:23
And now it's a real, full-blown project with more people on it.
186
598000
3000
ועכשיו זה אמיתי, פרוייקט גדול עם הרבה אנשים.
10:26
And this is how we keep our innovation running.
187
601000
3000
וככה אנחנו מקפידים על חידושים בחברה.
10:29
I think usually, as companies get bigger,
188
604000
3000
אני חושב שככל שחברות גדלות,
10:32
they find it really hard to have small, innovative projects.
189
607000
3000
הן מתקשות לבצע פרוייקטים קטנים ומקוריים.
10:35
And we had this problem, too, for a while, and we said,
190
610000
3000
והייתה לנו את הבעייה הזאת לכמה זמן, אז אמרנו,
10:38
"Oh, we really need a new concept."
191
613000
2000
"אנחנו צריכים שיטה חדשה".
10:40
You know, the Googlettes -- that's a small project that we're not quite sure if it's going to work or not,
192
615000
4000
הגוגלטס הוא פרוייקט קטן שאנחנו לא ממש בטוחים אם הוא יעבוד או לא.
10:44
but we hope it will, and if we do enough of them,
193
619000
3000
אבל אנחנו מקווים שכן, ואם נבצע מספיק מהם,
10:47
some of them will really work and turn out, such as News.
194
622000
4000
חלקם יעבדו טוב ויצאו כמו חדשות גוגל.
10:51
But then we had a problem because then we had over 100 projects.
195
626000
4000
אבל אז הייתה לנו בעייה כי היו לנו יותר ממאה פרוייקטים.
10:55
And I don't know about all of you,
196
630000
2000
ואני לא יודע מה אתכם,
10:57
but I have trouble keeping 100 things in my head at once.
197
632000
3000
אבל אני לא מצליח לעקוב אחרי מאה דברים באותו זמן.
11:00
And we found that if we just wrote all of them down
198
635000
4000
אז הבנו שאם פשוט נרשום את כולם
11:04
and ordered them -- and these are kind of made up.
199
639000
3000
ונסדר אותם - את אלו סתם המצאנו.
11:07
Don't really pay attention to them.
200
642000
2000
אל תשימו לב אליהם.
11:09
For example, the "Buy Iceland" was from a media article.
201
644000
3000
למשל, "לקנות את איסלנד" היה ממאמר תקשורת.
11:12
We would never do such a crazy thing, but --
202
647000
2000
אנחנו אף פעם לא נעשה משהו כל כך מטורף. אבל -
11:17
in any case, we found if we just basically wrote them all down and ordered them,
203
652000
4000
בכל מקרה, הבנו שאם פשוט נרשום אותם ונסדר אותם,
11:21
that most people would actually agree what the ordering should be.
204
656000
4000
רוב האנשים יסכימו מה הסדר שלהם צריך להיות.
11:25
And this was kind of a surprise to me, but
205
660000
2000
וזה די הפתיע אותי, אבל
11:27
we found that as long as you keep the 100 things in your head,
206
662000
3000
הבנו שכל עוד שאתה שומר מאה דברים בראש,
11:30
which you did by writing them down,
207
665000
2000
על ידי זה שרושמים אותם,
11:32
that you could do a pretty good job deciding what to do
208
667000
2000
אפשר לדעת ולהחליט בצורה מוצלחת מה לעשות
11:34
and where to put your resources.
209
669000
3000
ואיפה לרכז את המשאבים שלך.
11:37
And so that's basically what we've done
210
672000
2000
אז זה בעצם מה שעשינו
11:39
since we instituted that a few years ago, and I think it has really allowed us to be innovative
211
674000
4000
מאז שהתחלנו את זה לפני כמה שנים, ואני חושב שזה הרשה לנו להיות מקוריים
11:43
and still stay reasonably well-organized.
212
678000
3000
ובאותו הזמן להיות די מאורגנים.
11:46
The other thing we discovered is that people like to work on things that are important,
213
681000
3000
הדבר הנוסף שגילינו הוא שאנשים אוהבים לעבוד על דברים חשובים,
11:49
and so naturally,
214
684000
2000
ובאופן טבעי,
11:51
people sort of migrate to the things that are high priorities.
215
686000
6000
אנשים יעברו לדברים עם עדיפות גבוהה.
11:57
I just wanted to highlight a couple of things
216
692000
2000
אני רק רוצה להדגיש כמה דברים חדשים
11:59
that are new, or you might not know about.
217
694000
3000
או שלא מוכרים לכם.
12:02
And the top thing, actually, is the Deskbar.
218
697000
3000
והדבר הראשון הוא ה-דסקבר.
12:05
So this is a new -- how many of you use the Google Toolbar?
219
700000
3000
אז זה חדש - כמה מכם משתמשים בסרגל הכלים של גוגל?
12:08
Raise your hands.
220
703000
2000
הרימו ידיים.
12:10
How many of you use the Deskbar?
221
705000
3000
כמה מכם משתמשים בדסקבר?
12:13
All right, see? You guys should try it out.
222
708000
2000
אוקיי, אתם רואים? אתם צריכים לנסות אותו.
12:15
But if you go to our site and search
223
710000
2000
אבל אם תגלשו לאתר שלנו ותחפשו
12:17
for "Deskbar," you'll get this.
224
712000
2000
"דסקבר", אתם תקבלו את זה.
12:19
And the idea is, instead of a toolbar, it's just present all the time
225
714000
2000
והרעיון הוא, שבמקום סרגל כלים, הוא פשוט פעיל כל הזמן
12:21
on your screen on the bottom,
226
716000
2000
בתחתית המסך שלכם,
12:23
and you can do searches really easily.
227
718000
3000
ואתם יכולים לבצע חיפושים ממש בקלות.
12:26
And it's sort of like a better version of the toolbar.
228
721000
2000
והוא בעצם גרסה טובה יותר של סרגל הכלים.
12:28
Thank you, Sergey.
229
723000
2000
תודה, סרגיי.
12:34
This is another example of a project that somebody at Google
230
729000
2000
זהו עוד פרוייקט שמישהו בגוגל
12:36
was really passionate about, and they just, they got going,
231
731000
3000
מאד רצה לעשות, אז הוא פשוט - התחיל,
12:39
and it's really, really a great product, and really taking off.
232
734000
3000
וזה מוצר ממש נהדר, והוא ממש מתחיל להצליח.
12:42
Google Answers is something we started, which is really cool,
233
737000
4000
תשובות גוגל הוא משהו שהתחלנו, והוא ממש מגניב,
12:46
which lets you -- for five to 100 dollars,
234
741000
3000
שנותן לכם - מחמש עד מאה דולר,
12:49
you can type a question in,
235
744000
2000
לשאול שאלה,
12:51
and then there's a pool of researchers
236
746000
2000
ומאגר שלם של תחקירנים
12:53
that go out and research it for you, and it's guaranteed and all that,
237
748000
4000
מבצעים את התחקיר בשבילך, והתחקיר מובטח,
12:57
and you can get actually very good answers to things
238
752000
2000
ואפשר לקבל תשובות ממש טובות
12:59
without spending all that time yourself.
239
754000
2000
מבלי לבזבז את הזמן בעצמך.
13:01
Froogle lets you search shopping information,
240
756000
3000
פרוגל נותן לכם לחפש מידע על קניות,
13:04
and Blogger lets you publish things.
241
759000
2000
ובלוגר נותן לכם לפרסם בלוגים.
13:06
But all of these -- well, these were all sort of innovative things that we did that --
242
761000
4000
אבל כל אלה - אלו כל מיני דברים חדשים שעשינו -
13:10
you know, we try many, many different things
243
765000
3000
אנחנו מנסים הרבה דברים שונים
13:13
in our company.
244
768000
1000
בחברה.
13:14
We also like to innovate in our physical space,
245
769000
2000
אנחנו גם אוהבים לחדש את החלל הפיזי שלנו,
13:16
and we noticed in meetings, you know, you have to wait a long time
246
771000
3000
ושמנו לב שבפגישות צריך לחכות הרבה זמן
13:19
for projectors to turn on and off,
247
774000
3000
כדי שהמקרנים ידלקו או יכבו,
13:22
and they're noisy, so people shut them off.
248
777000
2000
והם רועשים, אז אנשים מכבים אותם.
13:24
And we didn't like that, so we actually,
249
779000
2000
ולא אהבנו את זה, אז מה שעשינו,
13:26
in maybe a couple of weeks, we built these little enclosures
250
781000
5000
אולי בערך בשבועיים, בנינו מעין מעטפות
13:31
that enclosed the projectors, and so we can leave them on all the time
251
786000
2000
שמכסות את המקרנים, וככה אנחנו יכולים פשוט להשאיר אותם דלוקים
13:33
and they're completely silent.
252
788000
3000
והם שקטים לחלוטין.
13:36
And as a result, we were able to build some software
253
791000
2000
וכתוצאה מכך, אנחנו יכולים לבנות תוכנה
13:38
that also lets us manage a meeting,
254
793000
2000
שמאפשרת לנו לנהל ישיבה,
13:40
so when you walk into a meeting room now,
255
795000
2000
אז עכשיו כשאתם נכנסים לישיבה,
13:42
it lists all the meetings that are happening,
256
797000
2000
התוכנה רושמת את כל הישיבות שמתרחשות באותו הרגע,
13:44
you can very easily take notes, and they just get emailed automatically
257
799000
2000
ואתם יכולים לרשום הערות, והן פשוט נשלחות באימייל אוטומוטית
13:46
to all the people that were present in the meeting.
258
801000
3000
לכל האנשים שנכחו בישיבה.
13:49
And as we become more of a global company,
259
804000
3000
וככל שאנחנו מתרחבים בעולם,
13:52
we find these things really affect us --
260
807000
2000
אנחנו מגלים שהדברים האלו ממש משפיעים עלינו -
13:54
you know, can we work effectively with people who aren't in the room?
261
809000
3000
האם אפשר לעבוד בצורה יעילה עם אנשים שאינם אתכם בחדר?
13:57
And things like that. And simple things like this can really make a big difference.
262
812000
3000
ודברים כאלו. ודברים פשוטים כאלו יכולים ליצור הבדל גדול.
14:01
We also have a lot of engineers in those meetings,
263
816000
5000
יש גם הרבה מהנדסים בישיבות האלו,
14:06
and they don't always do their laundry as much as they should.
264
821000
4000
והם לא ממש עושים כביסה בתדירות הרצויה.
14:13
And so we found it was pretty helpful
265
828000
2000
אז גילינו שממש יעזור לנו
14:15
to have laundry machines, for our younger employees especially, and ...
266
830000
4000
אם יהיו לנו מכונות כביסה, במיוחד לעובדים הצעירים, ו...
14:22
we also allow dogs and things like that,
267
837000
3000
אנחנו גם מרשים להכניס כלבים וכל מיני דברים כאלו,
14:25
and we've had, I think, a really fun culture at our company,
268
840000
3000
ויש לנו, אני חושב, תרבות ממש כיפית בחברה,
14:28
which helps people work and enjoy what they're doing.
269
843000
3000
שעוזרת לאנשים לעבוד ולהנות ממה שהם עושים.
14:31
This is actually our "cult picture."
270
846000
2000
זוהי היא ה"תמונת כת" שלנו.
14:33
I just wanted to show quickly.
271
848000
2000
רציתי רק להראות אותה לרגע.
14:38
We had this on our website for a while,
272
853000
2000
היא הייתה באתר לכמה זמן,
14:40
but we found that after we put it on our website,
273
855000
3000
אבל שמנו לב שאחרי ששמנו אותה שם,
14:43
we didn't get any job applications anymore.
274
858000
3000
לא ממש קיבלנו הרבה פניות לעבוד אצלנו.
14:48
But anyway, every year we've taken
275
863000
2000
בכל מקרה, כל שנה אנחנו מצלמים
14:50
the whole company on a ski trip.
276
865000
2000
את כל החברה בטיול סקי.
14:52
A lot of work happens in companies from people knowing each other, and informally.
277
867000
4000
הרבה עבודה נוצרת בחברות שבהן אנשים מכירים אחד את השני חברתית,
14:56
And I think we've done a good job encouraging that.
278
871000
3000
ואני חושב שעשינו עבודה טובה בלעודד היכרות כזו.
15:00
It makes it a really fun place to work.
279
875000
2000
וזה הופך את המקום למקום שכיף לעבוד בו.
15:02
Along with our logos, too, which I think really embody
280
877000
3000
וזה נכון גם לגבי הלוגו שלנו, שבאמת מגלם
15:05
our culture when we change things.
281
880000
3000
את התרבות שלנו כשאנחנו משנים דברים.
15:08
In the early days, we were actually advised
282
883000
1000
כשהתחלנו, ייעצנו לנו
15:09
we should never change our logo because
283
884000
3000
שאסור לנו לשנות את הלוגו שלנו בגלל
15:13
we should establish our brand, you know,
284
888000
2000
שאנחנו צריכים לייסד את המותג שלנו,
15:15
because, you know, you'd never want to change your logo.
285
890000
2000
כי אתם אף פעם לא רוצים לשנות את הלוגו.
15:17
You want it to be consistent.
286
892000
2000
הוא צריך להיות קבוע.
15:19
And we said, "Well, that doesn't sound so much fun.
287
894000
2000
ואמרנו, "זה לא נשמע ממש כיף.
15:21
Why don't we try changing it every day?"
288
896000
2000
למה שלא נשנה אותו כל יום?"
15:26
One of the things that really excites me about what we're doing now
289
901000
3000
אחד הדברים שממש מרגשים אותי במה שאנחנו עושים כרגע
15:29
is we have this thing called AdSense,
290
904000
2000
הוא המוצר שנקרא אדסנס (תחושת פרסום),
15:31
and this is a little bit foreshadowing --
291
906000
4000
וזה קצת מנבא את העתיד -
15:35
this is from before Dean dropped out.
292
910000
3000
זה לפני שדין עזב.
15:38
But the idea is, like, on a newspaper, for example,
293
913000
2000
אבל הרעיון הוא, שכמו בעיתון למשל,
15:40
we show you relevant ads.
294
915000
2000
אנחנו מראים לכם פרסומות רלוונטיות.
15:42
And this is hard to read, but this says "Battle for New Hampshire:
295
917000
2000
וקשה לראות את זה, אבל כתוב שם "קרב על ניו המפשייר:
15:44
Howard Dean for President" -- articles on Howard Dean.
296
919000
4000
הווארד דין לנשיאות" - מאמרים על הווארד דין.
15:48
And these ads are generated automatically --
297
923000
2000
והפרסומות האלה מופיעות אוטומטית -
15:51
like in this case, on the Washington Post --
298
926000
1000
כמו כאן, בוושינגטון פוסט -
15:52
from the content on the site.
299
927000
2000
מהתוכן שבאתר.
15:54
And so we use our over 150,000 advertisers
300
929000
4000
וככה אנחנו משתמשים ביותר מ-150,000 המפרסים שלנו
15:58
and millions of advertisements, so we pick the one
301
933000
2000
ומיליוני פרסומות, ואנחנו בוחרים
16:00
that's most relevant to what you're actually looking at,
302
935000
2000
את הפרסומת הכי רלוונטי למה שאתם רואים על המסך
16:02
much as we do on search.
303
937000
2000
כמו שאנחנו עושים בחיפוש.
16:04
So the idea is we can make advertising useful,
304
939000
3000
אז הרעיון הוא שאנחנו יכולים לייעל את הפרסום,
16:07
not just annoying, right?
305
942000
2000
כדי שלא רק יפריע, נכון?
16:09
And the nice thing about this,
306
944000
2000
והדבר היפה פה,
16:11
we have a self-serve program,
307
946000
2000
הוא שהתוכנית פועלת בשרות עצמי,
16:13
and many thousands of websites have signed up,
308
948000
3000
ואלפי אתרים כבר נרשמו,
16:16
and this let's them really make money. And I --
309
951000
2000
וככה הם יכולים ממש לעשות כסף.
16:18
you know, there's a number of people I met --
310
953000
2000
ויש מספר אנשים שפגשתי -
16:20
I met this guy who runs a conservation site at a party,
311
955000
3000
פגשתי בחור במסיבה שמנהל אתר שימור,
16:23
and he said, "You know, I wasn't making any money.
312
958000
2000
והוא אמר לי "אני לא ממש הרווחתי כסף.
16:25
I just put this thing on my site and I'm making 10,000 dollars a month.
313
960000
4000
ושמתי את הדבר הזה באתר שלי ואני מרוויח עכשיו 10,000 דולר בחודש.
16:29
And, you know, thank you.
314
964000
2000
אז תודה.
16:31
I don't have to do my other job now."
315
966000
2000
אני לא צריך את העבודה השנייה שלי יותר."
16:33
And I think this is really important for us, because it makes the Internet work better.
316
968000
3000
ואני חושב שזה ממש חשוב לנו, כי זה גורם לאינטרנט לעבוד טוב יותר.
16:36
It makes content get better, it makes searching work better,
317
971000
3000
התוכן נהיה טוב יותר, והחיפוש נהיה טוב יותר,
16:39
when people can really make their livelihood
318
974000
2000
כשאנשים יכולים להרוויח כסף
16:41
from producing great content.
319
976000
3000
רק מלהפיק תוכן טוב.
16:46
So this session is supposed to be about the future,
320
981000
3000
השיחה הזאת אמורה להתמקד על העתיד,
16:49
so I'd thought I'd talk at least briefly about it.
321
984000
3000
אז רציתי קצת לדבר על זה.
16:52
And the idea behind this is to do the perfect job doing search,
322
987000
3000
והרעיון הוא לעשות את החיפוש המושלם,
16:55
you really have to be smart.
323
990000
2000
ולכך צריך להיות חכם.
16:57
Because you can type, you know, any kind of thing into Google,
324
992000
3000
כי אפשר להקליד כל דבר לגוגל,
17:00
and you expect an answer back, right?
325
995000
3000
ואז לצפות לתשובה, נכון?
17:03
But finding things is tricky, and so you really want intelligence.
326
998000
4000
אבל זה מאד קשה למצוא דברים, אז צריך אינטליגנציה.
17:07
And in fact, the ultimate search engine would be smart.
327
1002000
3000
ולמעשה, החיפוש המושלם יהיה חכם.
17:10
It would be artificial intelligence.
328
1005000
2000
הוא יהיה בנוי מאינטליגנציה מלאכותית.
17:12
And so that's something we work on,
329
1007000
2000
אז זה משהו שאחנו עובדים עליו,
17:14
and we even have some people who are excited enough
330
1009000
2000
ויש לנו אפילו אנשים שנרגשים מספיק
17:16
and crazy enough to work on it now,
331
1011000
2000
ומשוגעים מספיק כדי לעבוד על זה עכשיו,
17:18
and that's really their goal.
332
1013000
2000
וזוהי המטרה שלהם.
17:20
So we always hope that Google will be smart,
333
1015000
2000
אז אנחנו תמיד מקווים שגוגל יהיה חכם,
17:22
but we're always surprised when other people think that it is.
334
1017000
3000
אבל אנחנו תמיד מופתעים כשאנשים אחרים חושבים כך.
17:25
And so I just wanted to give a funny example of this.
335
1020000
3000
אז אני רוצה לתת דוגמא מצחיקה.
17:28
This is a blog from Iraq,
336
1023000
2000
זהו בלוג מעיראק,
17:30
and it's not really what
337
1025000
2000
אבל זוהי לא באמת
17:32
I'm going to talk about, but I just wanted to show you an example.
338
1027000
2000
הנקודה, אבל אני רק נותן דוגמא.
17:34
Maybe, Sergey, you can highlight this.
339
1029000
2000
אולי, סרגיי, אתה יכול להדגיש את זה.
17:36
So we decided --
340
1031000
2000
אז החלטנו -
17:42
actually, the highlight's right there. Oh, thank you.
341
1037000
3000
הדגש נמצא שם. תודה.
17:47
So, "related searches," right there. You can't see it that well,
342
1042000
5000
אז "חיפושים דומים", שם. אי אפשר לראות את זה כל כך טוב,
17:52
but we decided we should put in this feature
343
1047000
2000
אבל החלטנו לשים את היישום הזה
17:54
into our AdSense ads, called "related searches."
344
1049000
3000
לתוך פרסומות של האדסנס, שנקרא "חיפושים דומים".
17:57
And so we'd say, you know, "Did you mean 'search for'" -- what is this,
345
1052000
3000
אז אנחנו אומרים "התכוונת לחפש..." - זה מה שזה,
18:00
in this case, "Saddam Hussein," because this blog is about Iraq --
346
1055000
3000
וכאן, "סדאם חוסיין", כי הבלוג הזה הוא על עיראק -
18:03
and you know, in addition to the ads,
347
1058000
2000
והוא בנוסף לפרסומות,
18:05
and we thought this would be a great idea.
348
1060000
3000
וחשבנו שזה יהיה רעיון מצוין.
18:08
And so there is this blog
349
1063000
2000
אז הבלוג הזה
18:10
of a young person who was kind of depressed, and he said,
350
1065000
5000
שייך לבחור צעיר, קצת מדוכא, והוא אמר
18:15
"You know, I'm sleeping a lot."
351
1070000
2000
"אני ישן הרבה".
18:17
He was just kind of writing about his life.
352
1072000
2000
הוא רק כתב על החיים שלו.
18:19
And our algorithms -- not a person, of course,
353
1074000
3000
והאלגוריתם שלנו - לא בן אדם, כמובן,
18:22
but our algorithms, our computers --
354
1077000
2000
האלגוריתמים, המחשבים שלנו -
18:24
read his blog and decided that
355
1079000
2000
קראו את הבלוג והחליטו
18:26
the related search was, "I am bored."
356
1081000
2000
שחיפוש דומה הוא "אני משועמם".
18:28
And he read this, and he thought a person had decided
357
1083000
3000
והוא קרא את זה וחשב שמישהו החליט
18:31
that he was boring,
358
1086000
2000
שהוא משעמם,
18:33
and it was very unfortunate,
359
1088000
3000
וזה היה מאד מצער,
18:36
and he said, "You know, what are these, you know, bastards at Google doing?
360
1091000
4000
והוא אמר "מה הבני זונות האלו בגוגל עושים?
18:40
Why don't they like my blog?"
361
1095000
2000
למה הם לא אוהבים את הבלוג שלי?"
18:42
And so then we read his blog, which was getting -- you know,
362
1097000
2000
ואז קראנו את הבלוג, שבעצם נהיה,
18:45
sort of going from bad to worse,
363
1100000
3000
יותר ויותר גרוע
18:48
and we said the related search was, "Retards."
364
1103000
2000
אז החיפוש הדומה היה "מפגרים".
18:53
And then, you know, he got even more mad,
365
1108000
2000
ואז הוא התעצבן אפילו יותר,
18:55
and he wrote -- like, started swearing and so on.
366
1110000
2000
והוא כתב - הוא התחיל לקלל וכולי.
18:57
And then we produced "You suck."
367
1112000
3000
אז החיפוש נהיה "אתה דפוק".
19:00
And finally, it ended with "Kiss my ass."
368
1115000
3000
ובסוף, נחתם ב"לך תזדיין".
19:05
And so basically, he thought he was dealing with something smart,
369
1120000
2000
אז בעצם, הוא חשב שהוא מתעסק עם משהו חכם,
19:07
and of course, you know,
370
1122000
2000
וכמובן,
19:09
we just sort of wrote this program and we tried it out,
371
1124000
2000
רק כתבנו את התוכנה וניסינו אותה,
19:11
and it didn't quite work,
372
1126000
3000
והיא לא ממש עבדה,
19:14
and we don't have this feature anymore.
373
1129000
2000
אז אין לנו אותה יותר.
19:18
So with that, maybe I can switch back to the world.
374
1133000
3000
ובנימה זו, אני אחזור לעולם.
19:21
I wanted to end just by saying that
375
1136000
2000
רציתי לסיים בלומר
19:23
there's a couple things that really make me excited
376
1138000
2000
שיש כמה דברים שממש מרגשים אותי
19:25
to be involved with Google,
377
1140000
3000
בעבודה בגוגל,
19:28
and one of those is that we're able to make money
378
1143000
4000
ואחד מהם הוא שאנחנו מצליחים להרוויח כסף
19:32
largely through advertising, and one of the benefits that I didn't expect from that
379
1147000
3000
ברובו מפרסום, ואחד מהיתרונות שלא ציפיתי להם
19:35
was that we're able to serve everyone in the world
380
1150000
3000
הוא שאנחנו מצליחים לשרת את כל העולם
19:38
without worrying about, you know, places that don't have as much money.
381
1153000
5000
בלי לדאוג למקומות שאין להם מספיק כסף.
19:43
So we don't have to worry about our products being sold,
382
1158000
3000
אז אנחנו לא צריכים לדאוג שהמוצרים שלנו נמכרים,
19:46
for example, for less money in places that are poor,
383
1161000
3000
למשל, בפחות כסף במקומות עניים,
19:49
and then they get re-imported into the U.S. --
384
1164000
2000
ואז הם מיובאים מחדש לארה"ב -
19:51
for example, with the drug industry.
385
1166000
2000
למשל, עם תעשיית הסמים.
19:53
And I think we're really lucky to have that kind of business model
386
1168000
3000
ואני חושב שאנחנו ממש ברי מזל שיש לנו כזה מודל עסקי,
19:56
because everyone in the world has access to our search,
387
1171000
3000
כי לכל אחד בעולם יש גישה לחיפוש שלנו,
19:59
and I think that's a tremendous, tremendous benefit.
388
1174000
3000
ואני חושב שזהו יתרון נהדר.
20:02
The other thing I wanted to mention just briefly
389
1177000
3000
הדבר הנוסף שרציתי להזכיר בקצרה
20:05
is that we have a tremendous ability and responsibility
390
1180000
6000
הוא שיש לנו יכולת ואחריות גדולה
20:11
to provide people the right information,
391
1186000
3000
לספק לאנשים את המידע הנכון,
20:14
and we view ourselves like a newspaper or a magazine --
392
1189000
2000
ואנחנו חושבים על עצמנו כמו עיתון או מגזין -
20:16
that we should provide very objective information.
393
1191000
3000
שאנחנו צריכים לספק מידע אובייקטיבי.
20:19
And so in our search results, we never accept payment for our search results.
394
1194000
3000
ובתוצאות החיפוש שלנו, אנחנו אף פעם לא לוקחים תשלום לתוצאות.
20:22
We accept payment for advertising,
395
1197000
3000
אנחנו מקבלים תשלומים לפרסום,
20:25
and we mark it as such.
396
1200000
2000
ואנחנו משווקים אותו בהתאם.
20:27
And that's unlike many of our competitors.
397
1202000
2000
וזה לא נכון לגבי רוב המתחרים שלנו.
20:29
And I think decisions we're able to make like that
398
1204000
3000
ואנחנו חושבים שלהחלטות האלו
20:32
have a tremendous impact on the world,
399
1207000
2000
יש השפעה מאד גדולה בעולם,
20:34
and it makes me really proud to be involved with Google.
400
1209000
2000
ועושות אותי מאד גאה להיות חלק מגוגל.
20:36
So thank you.
401
1211000
2000
אז תודה.
ABOUT THE SPEAKERS
Sergey Brin - Computer scientist, entrepreneur and philanthropistSergey Brin is half of the team that founded Google.
Why you should listen
Sergey Brin and Larry Page met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based around a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. Despite being a late entrant to the search game, it now rules the web.
Brin and Page's innovation-friendly office culture has spun out lucrative new products including AdSense/AdWords, Google News, Google Maps, Google Earth, and Gmail, as well as the Android mobile operating system. Now, led by Brin, Google is pursuing problems beyond the page, like the driverless car and the digital eyewear known as Google Glass .
Sergey Brin | Speaker | TED.com
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web.
Why you should listen
Larry Page and Sergey Brin met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based on a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. In 1998, they opened Google in a garage-office in Menlo Park. In 1999 their software left beta and started its steady rise to web domination.
Beyond the company's ubiquitous search, including AdSense/AdWords, Google Maps, Google Earth and the mighty Gmail. In 2011, Page stepped back into his original role of chief executive officer. He now leads Google with high aims and big thinking, and finds time to devote to his projects like Google X, the idea lab for the out-there experiments that keep Google pushing the limits.
Larry Page | Speaker | TED.com