广度详解（两栖作战TRAP：我是怎么做搜寻强化的？）TRAP强化,归纳，

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对文本型的商品而言，这款好的搜寻机能，能最小某种程度弱化文本经济效益——招揽使用者耶尔圣，并使得步入网络流量到下新一波的转化成。而本栏也以他们的搜寻强化课堂教学为例，说明了一连串的操作方法，期望对你略有启迪。

译者：Claire

宋军兵源自 Unsplash，如前所述 CC0 协定

概要共 2335 字，写作须要 5 两分钟

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来交待下Jaunpur：来子公司两年多了，在历经了两年app插值机能总体规划组织工作后我总算迎了第二个高阶机能——搜寻强化。

（并非说其它机能不高阶，而已搜寻是对我而言崭新的应用领域，跟过往负责管理的组织工作大相径庭，因而称作高阶）

01 大背景

我所负责管理的是APP的文本线的组织工作，核心理念组织工作紧紧围绕存留率展开。

在展开数据挖掘后辨认出存留率与使用者珍藏单次相关，珍藏越多，存留率越高——因而提升存留，要是提升珍藏。

明确了存留的关键行为后，就该去抖音直播间强化探索使用者发生关键行为的核心理念漏斗。

通过app的网络流量分析能知道，大部分网络流量步入食谱详情页的路径是通过搜寻，因而强化“搜寻 → 浏览 → 珍藏”这个路径，预测会得到最小的转化成率（实际上也是的）。

02 过程

首先须要确定搜寻的流程，大致确定为三步：

搜寻前：热搜词、历史搜寻等

搜寻时：关键词联想、自动纠错等

搜寻后：无结果的推荐、有结果时的排序等

这次挑搜寻后的搜寻结果排序来详细说说。

第一步：制定排序策略

排序其实抖音直播间强化就是比大小，因而方法是给排序结果计算分值，根据不同的关键词，搜出来的结果都有他们的分值，只要比较大小就能算出排序列表。

接下来就是如何计算的问题，也就是哪些因素会影响排序分值，请往下看：

第二步：找参数

搜寻结果排序这个东西，我在做的时候查阅了很多资料，但大多数资料都比较偏向底层的技术细节，比如说关键词匹配规则。

好在市面上有比较成熟的解决方案来解决底层的搜寻逻辑，我们商品只须要决定关键词匹配哪些文本，抖音直播间强化以及赋多少权重即可。

更为重要的是：除了相关度这个因素之外，搜寻结果的排序还受到哪些因素的影响，以及他们是如何影响排序的。

前文有说到，珍藏行为是使用者存留的关键行为，因而食谱的优质标准中最重要的指标也是珍藏率（珍藏单次/浏览单次），因而珍藏率会是搜寻结果排序公式中的一项参数。

但是，如果只看珍藏率也会有问题，比如当分子分母都非常小的时候，假如浏览单次是2，珍藏单次是1，那珍藏率就会有50%，这种极端情况抖音直播间强化出现。

为了减少这种极端，会加入另外一个参数，就是珍藏单次。

于是到现在已经找好了三个参数：相关度、珍藏单次、珍藏率。

第三步：归一化

定好了参数后，由于这些参数几乎不在一个数量级，无法直接放进公式计算。

因而，须要先明确他们的范围：相关度数量级大约在100以内；珍藏单次非常大，约为好几万，且不可控；珍藏率范围在0～1之间。

我们须要把三个参数归一，便于计算。

由于数学一般，当时能想到的方法有两个：一种是对数，抖音直播间强化一种是分数。

我而言下我的理解：

拿“珍藏单次”这个参数来看，如果用对数的话，能有一个变量，log2^A，A是珍藏单次；如果用这个公式来计算的话，2个珍藏跟2000个珍藏差别不大，但还是无法避免前文所说“珍藏和浏览单次都很小，但珍藏率极高”的问题，且范围而已在一定范围内可控，仍然不知道如何跟“珍藏率”放在一起计算。

于是模仿了“珍藏率”公式：珍藏单次/浏览单次，珍藏单次也按照这样归一：分子是当前食谱的抖音直播间强化珍藏单次，分母是当前搜寻结果中的最小珍藏单次。

这样这个参数就有两个变量，当珍藏单次极低时，这个参数很小，珍藏率对整个公式的影响不会是致命的。

于是仿照这个公式得出“相关度”的归一，得出最终计算排序分值的公式：A*当前相关度/最小相关度+B*当前珍藏单次/最小珍藏单次+C*当前珍藏单次/当前浏览单次。

这样保证三个参数的取值范围都是0～1，后续只要根据不同关键词，调整A、B、C三个值，使珍藏率高的食谱排抖音直播间强化在考前的位置即可。

03 结果和TRAP

结果可想而知：通过搜寻路径产生的珍藏转化成，提升了30%+。

当然，这并并非高枕无忧的解决方案。

由于我们的排序公式对所有词的搜寻结果计算是一视同仁的，但是分析了关键词搜寻趋势后辨认出，搜寻词是能聚类的，并并非没有规律，尤其是像食谱搜寻这样的垂直应用领域，使用者对每个（或者说每类）关键词搜出的结果有不同的预期。

比如说：

单看这两种类型的搜寻词能猜测出使用者的搜寻场景：搜寻类目词的使用者手上还没买食材，纯粹是来找灵感的，因而对新鲜感的要求比较高，两天来看到同样的东西就会失去热情，因而强化的方向应该是加入一个时间参数，越新的食谱排在越前面。

搜寻食材词的使用者大多已经拿买好了食材，这个时候找到食谱就行，对新鲜感的需求不如类目词，而是须要发掘长尾的食谱。因而此时强化的方向抖音直播间强化不会加入时间参数，而是在原来的公式上调整权重，让“相关度”的权重更大。

当然这还而已短期的策略，再往后如果资源允许的情况下，会加入协同过滤的算法，是将相似喜好的使用者分组对待，更场景化。

比如与“我”喜好相似的使用者搜寻“家常菜”后点击或珍藏的食谱，会排在“我”的搜寻结果里更靠前的位置。

另外，由于食谱有时令性，使用者在夏天搜寻“家常菜”和在冬天搜寻“家常菜”的诉求也会是不一样的，比如在夏天搜寻“家常菜”我可抖音直播间强化能更想吃“凉菜”，此时如果搜出了很多羊肉汤也是很不合时宜的，因而在排序公式中，参数前面加上“近期该搜寻词的**量”作为权重公式，我觉得会更有效率。

但是，在强化了搜寻带来了一大波转化成后也还是立刻达到瓶颈；原因是使用者在步入详情页后，网络流量就死了。因而下一步我们紧接着就上了“食谱相关推荐”以增加详情页网络流量，这是另一个有趣的话题，有时间再来写～

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