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一文解读垂直搜索引擎和个性化推荐的应用逻辑

文章来源:小象慢跑 发布时期:2018-04-13
  笔直查找引擎和特性化引荐都有哪些特色?在实践运用中二者又有何相关?文章为您解读。
  
  既谈笔直查找引擎和特性化引荐,就绕不开AI。AI已是众人皆知,虽源于AlphaGo大声在围棋界一战成名,但人工智能的热门商业运用则是无人驾驶、百度和Google这样的查找引擎、让今天头条发家致富的特性化引荐等。
  
  而上述这三者,无人驾驶声名远扬憾在未正式商用普及群众,而其他两个则浸透在咱们日子的方方面面。
  
  查找自不用多说,不理解就问是咱们对查找最基本的了解和诉求。而特性化引荐则不因个人毅力为搬运,因为产品被引荐与否,哪些产品被引荐,咱们没有决定权。
  
  今天就来说一说“搜你所想”的笔直查找引擎和“想你所想”的特性化引荐引擎的运用逻辑。
  
  笔直查找引擎的运用三阶段
  
  大多数人关于查找引擎的榜首反应可能都是Google或百度,因为咱们习惯了在百度主动查询一些内容,而对方也简直达到了有求必应的才能。而这不是咱们今天所要讲述的笔直查找引擎。
  
  笔直查找引擎是网站/APP里提供的查找窗口,让用户通过查找关键词就直达方针内容。比方淘宝里查找“书包 男士 双肩”,查找成果的展示简直与查找词无异。在资讯类APP里查找“香港”会呈现与之相关的很多新闻。
  
  假如稍加留心和考虑的人,可能会想查找“香港”出来的成果会是怎样?这便是查找引擎的微妙地点。你的只字片语所能取得的成果满意度,是查找引擎能优异与否的一个规范。在我看来,查找包括三阶段:查找词输入阶段、查找成果展示阶段、查找成果自定义调整阶段。
  
  就以查找“香港”为例阐明笔直查找引擎的三阶段。
  
  阶段一:查找词输入阶段是用户表达志愿需求的阶段
  

  用户在查找框中输入香港的进程中可能会过错地输入为“xiang gang”、“xiagngang”等,此刻查找引擎需求做的就是对查找词进行语义分析辨认用户查找目的进行主动纠错,也就是理解用户想要的是什么,力求做到“用户能够写错,不能答错”。而与此同时,查找框下方会呈现一系列与“xianggang”相关的提示词,例如“香港 20 周年晚会”、“香港 20 周年阅兵”等与“香港”相关的内容,削减用户输入时刻,提高用户的输入功率。
  
  阶段二:查找成果展示阶段
  
  此处有必要引出两个概念:召回率和查找精度。
  

  召回率(recall)就是是否把用户想要的东西都搜出来,网站分明有此产品却没有呈现在查找成果中,就是召回率缺乏的表现。
  
  而查找精度(precision)就是查找出来的东西是否是用户想要的。用户在查找提示中点击“香港 20 周年晚会”,那么呈现的查找成果应该与之相关,且悉数查找出来。
  
  “智能排序”又是一个不得不提的概念,给用户回来的查找成果中,与香港 20 周年晚会相关的最优质的查找成果是否排在最前。
  
  阶段三:查找成果自定义调整阶段
  

  此刻就是用户依据自己的志愿进行查找成果排序和挑选。比方只想看近 11 小时内的”香港 20 周年晚会”发布视频,这就是一个用户对查找成果挑选的进程,能够更快更好地找到方针查找成果。
  
  前面已说过笔直查找引擎的三个运用阶段,下面来说一说怎样特性化引荐的运用。
  
  特性化引荐应该只管特性仍是多样化引荐?
  
  今天头条仅凭一个十分简略的移动产品就能够敏捷攀升到资讯类榜首的地位,得益于其抢先的特性化引荐技能,其定位“你关心的,才是头条”足以反映特性化引荐战略对今天头条的含义。淘宝网更是将特性化引荐发挥到极致,主页的每一个模块都是特性化的影子,简直是想把每位用户沉溺在里面。
  
  即使今天头条和淘宝这两款产品已经有了关于我比较完善的用户画像,能够依据我的喜爱进行引荐,可是我的运用率却越来越低。究其原因,如下两点:
  
  不具有多样性,拿今天头条来说,我只是在这一刻喜爱看军事新闻罢了,但记下来的引荐内容一直是军事新闻,存心安在?
  
  不能带给我惊喜。那淘宝来说,我现在想买条裤子,但并不代表我对好看的上衣没兴趣,所以引荐中假如有让我眼前一亮的上衣,我会挑选多逛一会。
  
  因为优异的特性化引荐并非用户看过什么就接下来引荐什么。而需具有多样性和新颖性,让用户有惊喜感,而这远比简略的同类引荐要杂乱。无论是资讯仍是电商产品,有些用户在“闲逛”时会带有一些盲目性和消遣性,此刻赋有惊喜感的产品被引荐能够大大提高用户的好感度。
  
  所以优异的引荐引擎有必要建立在多样性、新颖性的基础上,用数据来调整战略,而不是单纯着眼于当下进行单一类型引荐。
  
  尤其需求留意的一点,关于资讯类产品而言,所引荐产品的时效性也是个不行忽视的要素。
  
  资讯类产品假如想要依托特性化引荐提高用户粘性,添加付费转化,有必要清晰在哪个场景运用特性化引荐是适当的,是主页的信息流引荐、详情页的相关引荐仍是其他运用场景,依托数据来调整特性化引荐的运用战略。别的,多样性引荐是能够依据占比由企业自行决定的,当然这也需求数据比照支撑不断调整占比,而时效性的资讯也能够依据计算的数据进行合理排布。
  
  笔直查找引擎和特性化引荐二者相得益彰
  

  查找和引荐虽然有很多差异,但两者存在着很多的交融。越来越多的查找引擎会结合引荐体系的成果,而“相关查找词”就是引荐体系的产品。比方在一些渠道型电商网站中,因为成果数量巨大,且相关性并没有显着差异,因而对查找成果的特性化排序有必定的运作空间,这儿交融运用的特性化引荐技能也对促进成交有杰出的帮助。
  
  引荐体系也很多运用用了查找引擎的技能,查找引擎处理运算功能的一个重要的数据结构是倒排索引技能(Inverted Index),而在引荐体系中,一类重要算法是根据内容的引荐(Content-based Recommendation),这其间很多运用了倒排索引、查询、成果归并等办法。别的点击反应(Click Feedback)算法等也都在两者中很多运用以提高作用。






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