php网站好处,厦门网站建设建网站,网站如何排版,怎么删除安装的wordpress一、如何评估搜索质量、体验与业务价值
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1.搜索-无处不在 生活中多种不同场景需要进行搜索在企业内部产品中也需要使用多种搜索功能方便用户快捷地获取企业相关商品、服务、内容等信息。搜索在不同的企业业务中的角色可能有所不同。如下图所示搜索在电商行业是十分重要的业务流量转化入口在其他领域也必不可少。 搜索是用户获取信息的基础手段与能力如果搜索不好用用户信任度必会降低。如果搜索在某业务场景中使用不多建议衡量业务的全站流量结构。2. 评估搜索质量、体验与业务价值 六成左右客户不清楚如何评估搜索质量、体验与业务价值那么引出以下问题。
搜索的业务价值驱动力是什么搜索在企业内部的业务价值驱动一般依靠被动的Bad case、KPI或业务需求。依靠Bad case驱动搜索结果具有随机性不固定时间地点场合搜索体验差。KPI指标判断容易片面和不知所以然。依靠业务需求指业务方或运营指明将某些搜索结果置于前排意味着结果排序相关性势必会完全依赖于业务方经验而无法客观的保障用户的体验与业务转化不具备可控性。以上三种业务价值驱动方式都存在较大问题。 目前许多企业的做法是根据上述所谓的内部搜索业务价值驱动力做召回、排序、业务需求以及扩展搜索历史等功能。如何衡量主观客观如果明确了搜索的业务价值驱动力如何衡量驱动效果即业务价值具有客观的体系化衡量手段才有可能实现客观的判断。 下图所列举为一套以淘宝内部为典型的搜索上线流程。首先需要有监控/评估搜索用户体验的方法周期性评测用户体验。通过监控/评估明确迭代/专项。在上线前做一些A/B Test或灰度测试如果没有问题可全量上线并监控线上效果。例如翻页率下降说明用户以往搜索10页才能找到的内容现在1、2页就可以找到搜索体验提升。
该链路是主动监控、评估搜索业务价值的好的驱动力应该是高效的体系化的持续化的实现交付价值。 那么如何衡量搜索业务价值该链路源头是监控/评估能力需要有体系化、专业的报表与评估服务。报表是客观性数据只能反映果而不能体现因评估服务是人工主观评估服务。监控/评估取代了所谓Bad case、KPI、业务需求更加体系化地衡量搜索体验。 如下图所示OpenSearch报表评估提供5大维度的30指标。报表只能体现整体结果而局部效果的评估可以根据大量指标从不同视角得出不同结论。五大维度分为流量指标、点击类指标、用户分析类指标、Query分析类指标、成交指标核心指标由其提炼而来。 以往每天上班第一件事是查看关键指标如发现可能存在问题需要检查连带影响确保报表各项核心指标正常后才会展开其他工作。因此该体系化、专业的报表与评估服务不仅带给客户一种技术能力更使客户能够在平台上完整落地、驱动搜索业务。 如何高效、可持续、体系化地交付搜索价值搜索的相关市场、场景、用户、文化一直处于变化中明确搜索业务价值驱动力、衡量方式后如何高效、可持续、体系化地交付搜索价值 与一般开源不同OpenSearch提供的不是需要客户自行拼搭开发的零散工具而是一套完整服务一切皆为提升业务价值、体现大家的专业能力。OpenSearch服务主要有以下四个特点。第一免运维客户只需要提供数据并配置满足自身业务诉求的策略。第二开箱即用只需提供数据与配置策略操作便捷。第三一站式提供搜索核心功能、扩展功能。第四高搜索质量。
下图所示为搜索上线流程创建应用、上传数据并进行简单调试后即可发布上线。若过程顺利半天即可完成。
二、OpenSearch背景与核心能力介绍
OpenSearch是阿里巴巴自研的搜索引擎过去一直支持并服务阿里内部应用经过千锤百炼才沉淀到可以赋能市场上其他企业。 搜索的核心是做召回、排序、业务需求以及功能扩展投入重、依赖多、周期长一般企业难以投入大规模人力与资源。因此开发性能与体验优秀的搜索引擎并非易事。召回核心模块为分析器与查询分析。中文博大精深易生歧义分词效果至关重要。召回内置多种分析器分析语言意图。查询分析提供同义词、纠错、词权重、实体识别、停用词分析等必备功能。 排序方面支持二次排序是大数据量召回的有效解决方式。还支持类目预测、人气模型支持表达式以及Cava排序定制。 根据业务需求需要支持混排、打散、词典管理等功能实现。混排指在搜索召回结果中根据业务需求相应展示视频、文字、图片等不同媒体类型结果。例如在淘宝搜索结果中打散指品牌、价格等打散展示。 扩展即功能性扩展如A/B Test、搜索框下拉提示、热搜底纹默认搜索词、飘红、Debug工具等。 召回、排序、业务、扩展都是为了服务客户使客户能以最小成本、最短时间交付高质量业务价值而提供的能力。1.分析器 分析器是影响搜索效果的基础模块不同业务场景需要使用不同分析器需要用户结合自身业务场景自行选择。目前OpenSearch集成了12种分析器供用户选择用户也可上传自己的分词词条个性化定制分析器。
下图所示为阿里OpenSearch电商分析器与开源IK分析器对比数据可见OpenSearch分析器的分词效果相对优于IK开源分析器。该对比随机抽取100个电商类Query下图列举部分结果。例如925银耳饰开源IK分析器分词有“银耳”一项OpenSearch电商分词理解显然更优。2.类目预测 用户搜索意图可分为精搜、泛搜类目预测即预测用户搜索某一Query时目标类目的结果。类目预测并非依靠个人体感而需要符合市场需求根据行为数据尽可能快速满足用户需求。 如下图所示使用类目预测前在淘宝搜索光明可能出现米、面、奶等多种相关商品。而根据用户点击行为数据100个用户搜索光明绝大多数点击的商品是光明牛奶意味着用户搜索光明通常是搜索光明牛奶因此使用类目预测后前排推荐商品变化为光明牛奶。类目预测也可使用纯文本方式。
案例——双面胶多数时候搜索双面胶指办公用品然而一段时间内电视剧《双面胶》很热出现了许多相关周边产品。那么用户在该阶段搜索双面胶想要的商品或许会发生变化可通过用户行为数据进行类目预测。案例——播、海贼王、柯南“播”是一个服装品牌多数时候需要召回的内容为该品牌服装。海贼王、柯南等Query需要根据市场需求通过类目预测提供更合适的结果。3.人气模型 淘宝早期搜索结果排序方式非常简单宝贝发布后上架试7天剩余下架时间越短排序越靠前所有卖家都有相同的机会获得流量对卖家、买家都相对公平。然而该模式无法将价值最大化并不经济。 因此淘宝很早发布了人气模型尽可能与市场趋势匹配使用户更加满意从而转化为最大价值。用户体验好对优质卖家、商品也更公平是当前默认模型。4.热搜底纹
三、典型案例
1.召回 下图所示站点是以UGC内容为主的论坛。由于站内搜索用户地域表达与文化习惯差异大易生歧义导致搜索体验差。因此该类搜索场景要求搜索引擎具备较强的语义理解能力根据搜索和文档的真实语义进行智能匹配。词权重分析如下图所示搜索问题为“胎停有什么症状”基于优秀的召回质量通过词权重分析能够给出较好的结果排序。拼写纠错、同义词扩大召回如下图所示由于用户方言习惯等问题搜索关键词时将“剖腹产”误输入为“抛妇产”通过拼写纠错等功能仍然可以正确识别用户意图提供相关内容。 **客户评价-1简单无门槛连不懂技术的产品经理都可以使用OpenSearch对业务进行迭代大大缩短了项目的迭代周期。 客户评价-2提高效率目前技术团队没有专职优化搜索的技术人员只是根据项目需求做临时优化即可省力省心。**2.技术类内容社区 某国内最大的中文IT内容社区涉及众多业务场景由于是技术类内容社区需要提供强大、优秀的搜索服务。 该社区花一年时间基于开源自建搜索服务效果不佳。因此该社区试行OpenSearch。 下图所示为基于开源自建搜索服务与基于OpenSearch服务的搜索效果对比。搜索同一关键词Win10重装可见基于OpenSearch服务的搜索语义理解更优提供的搜索结果相关性更高。 由于该社区搜索词专业垂直度高通用分词不足以支持需要自定义词典并结合了阿里NLP通用Query智能分析人气模型。效果对比基于开源自建的搜索服务CTR提升80%对比友商CTR提升3%。 原文链接 本文为阿里云原创内容未经允许不得转载。
