搜索引擎主题模型优化(2.用户行为与用户心理预期分析与搜索前台设计总结)

　　搜索引擎主题模型优化(2.用户行为与用户心理预期分析与搜索前台设计总结)

　　内容

　　一、 今日热门搜索产品体验

　　1、 产品选择

　　2、 模糊匹配比较

　　3、 搜索结果对比

　　二、 搜索用户行为分析及心理预期

　　三、 搜索前台设计总结

　　四、 搜索后端设计总结

　　五、 搜索产品所需的技术

　　1、多通道召回

　　2、数据标注

　　3、 排序算法

　　一、今日热门搜索产品体验

　　产品选择

　　2. 模糊匹配比较

　　在三个搜索框中输入“火”、“天”和“海”

　　

　　3.搜索结果对比

　　在三个浏览器中搜索“胃痛”

　　

　　

　　

　　二、搜索用户行为及心理预期分析

　　前端页面和系统*敏*感*词*

　　

　　用户在前端页面的搜索框中输入关键词，传递给后端代码，识别关键词，采用多渠道召回策略（下面技术方面介绍） ) 使用相关算法对结果进行排序。最后，将用户满意的结果呈现在前端页面上。

　　2.用户行为与用户心理期望

　　

　　情况一：用户知道自己要搜索什么（找东西的人）

　　用户可以准确输入自己想搜索的内容，也可以搜索错别字、搜索普通人、同义词等。输入搜索时，系统需要立即响应，推送符合用户的心理预期。

　　系统根据用户输入主动推荐模糊匹配内容；用户搜索时，基于用户搜索，优先反馈符合用户期望的结果

　　情况二：用户不知道自己要搜索什么（找人）

　　这时候系统需要主动推荐当前热门内容或者反馈其他用户的搜索内容来猜测用户的想法。

　　通常将两者结合使用以实现“搜索即服务”。搜索订购内容与业务挂钩，前期要做好足够的用户调研和用户画像。

　　三、搜索前台设计总结

　　将用户行为分解为：搜索前、搜索中、搜索后

　　

　　示例：网易云搜索

　　

　　搜索前：

　　①顶部搜索框，风格简洁明了；密文主动推送相关热搜词，或根据用户喜好推送歌曲/歌手

　　搜索：

　　②点击搜索框进入搜索界面：显示历史记录，或主动向用户推荐热搜榜，满足二类用户需求

　　③模糊匹配，可识别拼音和英文，命中词颜色变化

　　搜索后：

　　④如果你是歌手，会使用动态盒子应用显示歌手信息；命中信息颜色高亮，结果支持排序

　　四、搜索后端设计总结

　　搜索后台用于数据管理和运营分析。经理负责维护一些核心列表数据或管理搜索词；运营商需要通过一些数据来分析自己的搜索系统是否做得好，哪些不足，并对产品、算法优化等提出意见。

　　

　　搜索引擎面对大量的C端用户，及时采集

用户反馈是重中之重。

　　用户访问量高、访问量大、跳出率低、采集

多的页*敏*感*词*有很大的排名优势。

　　点击率高、翻页率高、平均点击位置高的列表页面表示需要优化

　　需要采集

用户搜索的新词和未搜索的词汇，必要时可以扩展搜索库数据

　　五、搜索产品所需的技术

　　1、多通道召回

　　通常我们的搜索系统的数据量达到百万以上，所以我们需要采用多通道召回的方法。所谓“多通道召回策略”是指使用不同的策略、特征或简单的模型来召回部分候选数据，然后将这些数据混合在一起，供后续在排序模型中使用的策略。

　　2、数据标注

　　对于数以百万计的数据，我们通常会使用人工智能技术对数据进行分类，以协助改造和优化业务管理流程，降低处理时效，提高工作效率。数据标注对于当前的大数据行业非常重要。

　　数据标注的过程大致是：首先建立一套标注标准，然后利用大数据、机器学习等NLP分析技术对数据进行标注，然后通过模型的训练和管理，最终完成数据的分类。

　　3、排序算法

　　随着互联网信息的爆炸式增长，搜索引擎需要不断调整和升级算法，以不断提高用户查询效率和反馈信息质量。

　　排序算法有很多种，比如：TrustRank算法、BadRank算法、谷歌熊猫算法、谷歌企鹅算法、百度绿萝算法、百度石榴算法等。虽然我对技术不太了解，但是一个好的排名结果可以从以下维度 考虑：

　　...

　　智能搜索系统与业务息息相关。最重要的是洞察用户需求，了解用户心理，优化召回策略、排序算法策略，以及这个词汇权重值，从而满足用户的心理预期。前期需要项目经理和产品经理对用户进行深入研究，了解用户需求，准确描绘用户画像。中后期还要及时采集

用户反馈，不断优化系统，学会分析数据。

　　最后：我还是一个刚入行的产品经理，对搜索系统的理解比较简单。内容可能不够严谨，不完善。请大家多多指教~