來交代下近況：來了**煮工作一年多了範圍和領域，在經(jīng)歷了半年app迭代功能規(guī)劃工作之后我終于迎來了第一個高級功能——搜索優(yōu)化有所增加。

（不是說其他功能不高級，只是搜索是對我來說全新的領域更高要求，跟以往負責的工作大不相同越來越重要的位置，所以稱之為高級）

01背景

我所負責的是APP的內容線的工作，核心工作圍繞留存率展開共同學習。

在進行數(shù)據(jù)分析后發(fā)現(xiàn)留存率與用戶收藏次數(shù)有關順滑地配合，收藏越多，留存率越高效高。因此提高留存前沿技術，就要提高收藏。

明確了留存的關鍵行為后性能，就該去探索用戶發(fā)生關鍵行為的核心漏斗多種方式。

通過app的流量分析可以知道，大部分流量進入食譜詳情頁的路徑是通過搜索，所以優(yōu)化“搜索→瀏覽→收藏”這個路徑深入交流研討，猜測會得到很大的轉化率探索創新。（實際上也是的）

02過程

首先需要確定搜索的流程，大致確定為三步：

搜索前：熱搜詞積極拓展新的領域、歷史搜索等

搜索時：關鍵詞聯(lián)想配套設備、自動糾錯等

搜索后：無結果的推薦、有結果時的排序等

這次挑搜索后的搜索結果排序來具體說說相對開放。

第一步：制定排序策略

排序其實就是比大小推進高水平，所以方法是給排序結果計算分值，根據(jù)不同的關鍵詞拓展應用，搜出來的結果都有自己的分值生產創效，只要比較大小就可以算出排序列表。

接下來就是如何計算的問題管理，也就是哪些因素會影響排序分值優化上下，請往下看：

第二步：找參數(shù)

搜索結果排序這個東西，我在做的時候查閱了很多資料模樣，但大多數(shù)資料都比較偏向底層的技術細節(jié)生產體系，比如說關鍵詞匹配規(guī)則。

好在市面上有比較成熟的解決方案來解決底層的搜索邏輯很重要，我們產(chǎn)品只需要決定關鍵詞匹配哪些內容能力和水平，以及賦多少權重即可。

更為重要的是除了相關度這個因素之外異常狀況，搜索結果的排序還受到哪些因素的影響研究，以及他們是如何影響排序的。

前文有說到應用創新，收藏行為是用戶留存的關鍵行為提高，所以食譜的優(yōu)質標準中很重要的指標也是收藏率（收藏次數(shù)/瀏覽次數(shù)），因此收藏率會是搜索結果排序公式中的一項參數(shù)的特性。

但是交流，假如只看收藏率也會有問題，比如當分子分母都非常小的時候提供堅實支撐，假如瀏覽次數(shù)是2推進一步，收藏次數(shù)是1，那收藏率就會有50%簡單化，這種極端情況出現(xiàn)力度。

為了減少這種極端，會加入另外一個參數(shù)系統性，就是收藏次數(shù)業務指導。

于是到現(xiàn)在已經(jīng)找好了三個參數(shù)：相關度改進措施、收藏次數(shù)、收藏率長足發展。

第三步：歸一化

定好了參數(shù)后今年，由于這些參數(shù)幾乎不在一個數(shù)量級，無法直接放進公式計算結構不合理，因此需要先明確他們的范圍：相關度數(shù)量級大約在100以內動手能力；收藏次數(shù)非常大，約為好幾萬意見征詢，且不可控提升；收藏率范圍在0～1之間。

因此我們需要把三個參數(shù)歸一的必然要求，便于計算研究成果。

由于數(shù)學一般，當時能想到的方法有兩個：一種是對數(shù)完善好，一種是分數(shù)大面積。

我來說下我的理解：拿“收藏次數(shù)”這個參數(shù)來看，假如用對數(shù)的話問題分析，可以有一個變量培養，log2^A，A是收藏次數(shù)更加完善，假如用這個公式來計算的話形式，2個收藏跟2000個收藏差別不大，但還是無法避免前文所說“收藏和瀏覽次數(shù)都很小資源配置，但收藏率極高”的問題信息，且范圍只是在一定范圍內可控相關，仍然不知道如何跟“收藏率”放在一起計算大力發展。

于是模擬了“收藏率”公式：收藏次數(shù)/瀏覽次數(shù)，收藏次數(shù)也按照這樣歸一：分子是當前食譜的收藏次數(shù)生產效率，分母是當前搜索結果中的很大收藏次數(shù)產能提升。

這樣這個參數(shù)就有兩個變量，當收藏次數(shù)極低時節點，這個參數(shù)很小通過活化，收藏率對整個公式的影響不會是致命的。

于是仿照這個公式得出“相關度”的歸一成就，得出很終計算排序分值的公式：A*當前相關度/很大相關度+B*當前收藏次數(shù)/很大收藏次數(shù)+C*當前收藏次數(shù)/當前瀏覽次數(shù)重要方式。

這樣保證三個參數(shù)的取值范圍都是0～1，后續(xù)只要根據(jù)不同關鍵詞系統，調整A非常重要、B、C三個值，使收藏率高的食譜排在考前的位置即可營造一處。

03結果和復盤

結果可想而知啦改革創新，通過搜索路徑產(chǎn)生的收藏轉化，提高了30%+取得顯著成效。

當然這并不是高枕無憂的解決方案新模式，由于我們的排序公式對所有詞的搜索結果計算是一視同仁的，但是分析了關鍵詞搜索趨勢后發(fā)現(xiàn)不容忽視，搜索詞是可以聚類的組織了，并不是沒有規(guī)律，尤其是像食譜搜索這樣的垂直領域不要畏懼，用戶對每個（或者說每類）關鍵詞搜出的結果有不同的預期服務為一體。

比如說：用戶會搜索食譜類目名稱，如“下午茶”逐漸顯現、“家常菜”全會精神、“創(chuàng)意菜”等，或者按照食材來搜索拓展基地，如“雞胸肉”集中展示、“三文魚”等。

單看這兩種類型的搜索詞可以猜測出用戶的搜索場景：搜索類目詞的用戶手上還沒買食材體系流動性，純粹是來找靈感的探索創新，所以對新鮮感的要求比較高，兩天來看到同樣的東西就會失去熱情實現了超越，所以優(yōu)化的方向應該是加入一個時間參數(shù)新產品，越新的食譜排在越前面。

搜索食材詞的用戶大多已經(jīng)拿買好了食材橋梁作用，這個時候找到食譜就行長遠所需，對新鮮感的需求不如類目詞，而是需要發(fā)掘長尾的食譜讓人糾結。所以此時優(yōu)化的方向不會加入時間參數(shù)規模，而是在原來的公式上調整權重，讓“相關度”的權重更大至關重要。

當然這還只是短期的策略提供深度撮合服務，再往后假如資源答應的情況下，會加入?yún)f(xié)同過濾的算法的發生，是將相似喜好的用戶分組對待組成部分，更場景化。

比如與“我”喜好相似的用戶搜索“家常菜”后點擊或收藏的食譜新的動力，會排在“我”的搜索結果里更靠前的位置的過程中。

另外指導，由于食譜有時令性，用戶在夏天搜索“家常菜”和在冬天搜索“家常菜”的訴求也會是不一樣的國際要求，比如在夏天搜索“家常菜”我可能更想吃“涼菜”流動性，此時假如搜出了很多羊肉湯也是很不合時宜的，因此在排序公式中競爭激烈，參數(shù)前面加上“近期該搜索詞的**量”作為權重公式持續創新，我覺得會更有效率。

但是空白區，在優(yōu)化了搜索帶來了一大波轉化后也還是馬上達到瓶頸協調機製，原因是用戶在進入詳情頁后，流量就死了形勢，所以下一步我們緊接著就上了“食譜相關推薦”以增加詳情頁流量實踐者，這是另一個有趣的話題，有時間再來寫～

（以上）

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