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　　我在日常的工作中涌現(xiàn)了很多想法，這些想法也是基于搜索工作萌發(fā)的，關于這些想法并不是特別細化的東西，總結起來屬于一個小而全的運營和產品邏輯，所以這里再額外的補充在此篇，希望對各位從事搜索同學小白有所幫助。

　　廢話就不多說!總共三點：

　　(1)搜索結果頁穿插展示文本篩選信息主要點

　　展示關鍵詞類目預測核心主要屬性參數(shù)信息;

　　展示該關鍵詞下拉聯(lián)想詞去除關鍵詞信息之后的的文本信息，點擊即為搜索關鍵詞+文本信息搜索結果;

　　展示該關鍵詞相關的搜索詞，即相關關鍵詞;

　　展示協(xié)同過濾相關的關鍵詞，即搜索了這個關鍵詞的人群還可能對哪些類目感興趣的關鍵詞信息;

　　展示類目相關關鍵詞信息，與相關關鍵詞類似，但是有類目限制。

　　制約因素：商品豐富度&搜索準確度

　　數(shù)據(jù)評估方式：使用率，轉化率，gmv占比或者間接增量，搜索深度

　　(2)搜索框默認詞的一些注意要點

　　如果要將默認詞進行千人千面個性化，需要注意如下幾點：

　　所有的展示關鍵詞需要高質量高轉化。

　　展示的關鍵詞不要以用戶輸入的歷史關鍵詞直接作為默認關鍵詞，可以使用關聯(lián)性高質量關鍵詞，類目相關或者基于商品/用戶的協(xié)同過濾算法。

　　人工干預最優(yōu)先，可以取部分流量予以展示，后臺可以配置。

　　(3)基于個性化的推薦關鍵詞必須要考慮如下幾點

　　關鍵詞需要為高轉化或者高gmv的搜索詞，且沒有錯別字和時政屏蔽詞

　　基于用戶行為的個性化推薦，可以使用基于用戶的協(xié)同過濾，以及基于商品或者類目的協(xié)同過濾

　　必須建立詞與詞之間的聯(lián)系或者說叫相關度，點擊瀏覽行為與類目關鍵詞之間的關聯(lián)

　　以上三個注意點我感覺可以自創(chuàng)一套理論，起個好聽的名字吧：搜索推薦控制理論。

　　核心觀點：

　　所有的推薦的關鍵詞都需要控制范圍以保證其產出與轉化率(先前驗證過);

　　所有推薦關鍵詞都必須建立詞與詞關聯(lián)性，或者詞與類目關聯(lián)性，詞與用戶的關聯(lián)性;

　　所有推薦關鍵詞都必須保證其搜索結果的準確性;

　　不能直接引用用戶直接搜索的關鍵詞，需要進行數(shù)據(jù)過濾或者人為過濾后方能使用(即優(yōu)化后)。

　　作用：將優(yōu)質的關鍵詞得到更多的曝光，能間接提升搜索轉化率和成交 且能提升搜索dau。

　　對優(yōu)化長尾關鍵詞沒有太多作用，需要不斷地發(fā)現(xiàn)和過濾新詞，補充推薦詞庫。

　　詞與詞之間的相關性計算顯得很有必要，作為后期千人千面拓展搜索用戶有著重要的作用。

　　當然年紀輕輕就想有自己的一套理論體系，那是很難實現(xiàn)的，這僅僅是我個人的假設看法，并沒有經過時間的檢驗，但是從邏輯和運營方法來講是比較靠譜的。

　　最后分享一下我從接手搜索工作以來的一些所謂的大道理、大方法論，以前我是對這塊比較嗤之以鼻的，但是如今我發(fā)現(xiàn)確實很重要，就和人的世界觀一樣，一旦形成很難改變，即便是辯論你再有道理也不會改，只有其經歷挫折后才會反思(金政委的話)。

　　因此我也在此強調，工作的方法論不應該視為絕對的標準答案，而應該區(qū)分環(huán)境或者不斷試錯找到自己的最優(yōu)解。本篇分享的方法論并不一定適合你，請謹慎采納。

　　數(shù)據(jù)考量不要僅僅局限單一維度，要全面評估對象涉及到的數(shù)據(jù)指標的影響。不要自以為是，不要總是“我覺得應該是這樣”學會分層的看問題，用數(shù)據(jù)來試錯或驗證你的觀點。

　　做產品不要錙銖必較，對于你的需求和原型要求的實現(xiàn)率可以計較，但是對于功能的細枝末節(jié)不要指望一次性解決問題。

　　職場上切勿以主人翁的意識挑戰(zhàn)老板的權威

　　大膽假設，小心求證。關鍵在于小心二字，你別再求證上太大膽。除非你是不差錢的老板

　　多總結，樹立終身學習的觀念，趁著時間尚早，如果想立志從事搜索 趕緊趕緊學學NLP以及相關軟件。

　　這個世界上最不缺的就是才華橫溢的窮光蛋。

　　以上就是蔡文姬小編分享的全部內容了，想了解其他內容的小伙伴記得關注開淘網哦。

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