简介： 搭建搜寻性能不难，难的是如何进步搜寻品质，帮忙用户疾速找到心中所想的内容或商品，那么搜寻后果的相关性排序则是影响用户体验最要害的一环，本文通过阿里云凋谢搜寻电商行业解决方案和大家聊一聊如何优化排序后果

案例背景

某导购类电商 APP，与淘宝天猫等一线商家单干, 亿级商品索引量，类目和子类目多层嵌套，商品有不同子样式和尺码，搜寻和筛选需要简单。通过采纳分销 + 券模式，优惠券帮忙一般 C 用户升高了单品价格，分销模式帮忙推广者 B 减少了用户数量，平台取得分成，用户下单后还能够返现金和优惠券，从而晋升复购率, 其中搜寻的流量占比站内流量 60% 以上，所以对于搜寻后果的召回和排序有极高的要求，掂量搜寻成果的间接指标就是成单转化率。

需要反馈

业务方心愿迅速扩充市场进步用户体验，需要开发团队针对产品性能疾速优化，进一步晋升 CTR、CVR 的业务指标

需要剖析

• 电商行业中，“搜寻”是帮忙用户定位本人想要的商品晋升转化的重要渠道；搜索引擎的成果优化是一个很大的话题，在查问用意了解阶段能够有语义了解、命名实体辨认、词权重剖析、拼写纠错等优化伎俩，在排序阶段可有文本相关度、人气模型、类目预测等优化伎俩，通过配置查问剖析策略和调整排序公式，咱们对于成果优化能够有很大的施展空间，再通过 AB 测试来比照不同优化策略的成果体现，咱们能够做到成果优化成竹在胸。
• 业务指标数据中“点击率和转化率”则直观反映了搜寻后果页的商品后果是否满足用户的需要;
• 优化召回和排序后果能够帮忙用户疾速找到心中所想的内容，是改善用户体验，升高跳出率，促成用户转化率的最好办法。

阿里云凋谢搜寻解决方案

Query 在凋谢搜寻的执行流程：

凋谢搜寻的优化计划:
1. 查问用意了解优化计划能够参考上一篇文章:https://developer.aliyun.com/article/770543?spm=a2c6h.12873581.0.dArticle770543.12b01cc67mFsIp&groupCode=aios

2. 凋谢搜寻 - 类目预测性能
类目预测是凋谢搜寻里基于物品的类目信息改善搜寻成果的算法性能, 类目预测依据用户的查问词来预测用户想要查问哪个类目标后果，联合排序表达式，能够使得更合乎搜寻用意的后果排序更靠前。
例如：用户搜寻“华为”
• 大部分人用意其实是想取得“华为手机”，但因为销量大小、价格高下、店铺等级等各种起因，存在“华为手表”等配件商品排在“华为手机 ” 更后面。
• 当咱们训练“类目预测模型”，模型就会表白出一个信息，依据行为数据统计发现 点击“手机”类目要比点击“配件”类目标人多很多 ，那么模型会给出这样的预测后果，对于“华为”这个 query 来说，“手机”类目与“华为”的相关度，比“配件”类目与“华为”的相关度高, 所以在计算每个物品的排序分的过程中，“手机”类目下的物品所取得的得分要比“配件”类目下的物品得分高，从而“手机”类目下的物品会排在更后面。
• 这样的排序后果才是一个比拟合乎用户预期的后果，用户才更有可能点进去理解详情，从而晋升搜寻的业务价值, 晋升 CVR 的业务指标；

3. 排序算法优化
• 反对两轮相关性排序定制 ，搜寻后果相关性排序是影响用户体验最要害的一环，凋谢搜寻反对开发者定制两轮相关性排序规定来精确管制搜寻后果的排序。第一轮为 粗排 ，从命中的文档汇合里海选出相干文档。第二轮为 精排 ，对粗排的后果做更精密筛选，反对任意简单的表达式和语法。不便开发者能更精确管制排序成果，优化零碎性能，进步搜寻响应速度。


• 援用智能排序人气模型：离线计算的模型，淘宝搜寻最根底的排序算法模型。人气模型会计算量化出每个商品的动态品质及受欢迎的水平的值，一直训练统计造成人气分，构建更精细化的排序模型，精准命中搜寻需要，将人气模型 involve 成为排序的一个因子，搜寻后果的转化率还会有质的飞跃。

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