編輯導(dǎo)語：電商搜索從狹義來看，是電商平臺(tái)的商品搜索。在上篇文章里，作者從三個(gè)角度講述了什么是電商搜索，闡述了提升搜索UV占比的策略和提升點(diǎn)擊率的前端產(chǎn)品策略。本篇文章里，作者從召回和排序兩個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)提升點(diǎn)擊的后端產(chǎn)品策略作了介紹，一起來看一下。

在《提升電商搜索GMV產(chǎn)品策略之淺見（之一）》中，我們從三個(gè)角度看電商搜索，然后將搜索GMV從交易路徑的角度進(jìn)行了分解為=網(wǎng)站UV*搜索UV占比*點(diǎn)擊UV占比*購買UV占比*客單價(jià)，然后重點(diǎn)闡明提升搜索UV占比的策略和提升點(diǎn)擊率的前端產(chǎn)品策略。

本文講提升點(diǎn)擊的后端產(chǎn)品策略，主要從召回和排序兩個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行闡述。

要提升搜索點(diǎn)擊率，不僅要供應(yīng)鏈提供豐富的好商品，系統(tǒng)能將商品搜出來（召回策略），還要將好商品排在前面。否則用戶可能不愿意繼續(xù)往下看而放棄，也會(huì)影響點(diǎn)擊率。

搜出來是召回問題，將好商品排在前面，是排序問題。

一、電商搜索召回策略

搜索的召回主要有字符表層匹配的召回和深度理解的召回。前者根據(jù)用戶的搜索詞和商品進(jìn)行匹配，根據(jù)命中程度召回。在電商領(lǐng)域，參與召回的字段主要有商品標(biāo)題、賣點(diǎn)、亮點(diǎn)、核心屬性，在發(fā)生無少結(jié)果的時(shí)候，商品的品類也會(huì)參與召回。同時(shí)針對(duì)上述字段的同義詞、近義詞、上下位詞、俗稱、別名等也需要事前建立知識(shí)詞典，參與召回。

在上述召回及改寫之后，如果召回結(jié)果依然比較少，甚至沒有的情況下，進(jìn)行改寫和丟詞召回。

與基于表層字符完全匹配的召回不同，基于深度理解基于語義的深層理解，而不需要在字符表層匹配的約束下，進(jìn)行召回語義匹配的商品。這種方法是通過構(gòu)建Query和商品向量，計(jì)算兩個(gè)向量之間相似度得分進(jìn)而確定二者相關(guān)性，其原理可以參見：https://www.jianshu.com/p/7d4c65a66cac。

在實(shí)踐上，我們可以參見京東電商搜索中的語義檢索與商品排序：https://www.6aiq.com/article/1591222526206

這樣，query=‘2-3 周歲寶寶玩具’可以召回 ‘托馬斯小火車’這樣的商品。

另外，對(duì)于多渠道融合的電商而言，在商品來源設(shè)計(jì)基于商品分級(jí)的多路召回：每一路召回給予一定的配額。

• 優(yōu)質(zhì)好貨（XX%份額）；
• 拼購好貨（XX%份額）；
• O2O貨（XX%份額）；
• 通貨打底（XX%份額）。

同時(shí)在召回之前，還要進(jìn)行可售性校驗(yàn)：校驗(yàn)商品的可售屬性，如果商品沒有達(dá)到可售或者流量分配前置條件，將不被召回。

• 有價(jià)校驗(yàn)：召回的商品必須包含價(jià)格，沒有維護(hù)價(jià)格的商品不可能產(chǎn)生銷售，不被召回；
• 類目校驗(yàn)：召回的商品必須包含類目，流量分配都會(huì)用到商品的類目，沒有類目的商品不被召回；
• 銷售范圍校驗(yàn)：召回的商品必須維護(hù)銷售范圍，沒有設(shè)置銷售范圍的商品尋源上無法定位，不被召回；
• 上下架校驗(yàn)：召回的商品必須是上架商品，下架的商品不被召回。

商品信息更新

• 實(shí)時(shí)更新：上下架、庫存、價(jià)格、銷量、訂單量、類目、屬性、標(biāo)題、賣點(diǎn)、圖片進(jìn)行實(shí)時(shí)更新；
• 增量更新：新發(fā)布商品按照增量更新機(jī)制，根據(jù)各個(gè)公司的系統(tǒng)能力，有秒級(jí)更新和分鐘級(jí)更新；
• 全量更新：凌晨跑平臺(tái)全量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。

二、搜索排序策略

我們先看排序的金字塔式的結(jié)構(gòu)：

• 類目模型：搜索詞意圖與商品類型一致性強(qiáng)弱，比如搜索詞“手機(jī)”，與搜索意圖相關(guān)的商品是手機(jī)，而不是手機(jī)配件，不如手機(jī)殼，手機(jī)電池等即使每天搜索量、成交GMV都比手機(jī)多的品類商品。
• 文本模型：從文本角度計(jì)算Query與Item之間精準(zhǔn)度（相關(guān)性）得分；
• 傳統(tǒng)方法：命中關(guān)鍵詞個(gè)數(shù)、命中字段類型、命中的順序、關(guān)鍵詞重要性等有關(guān)，精準(zhǔn)度優(yōu)先級(jí)；
• 精準(zhǔn)匹配：優(yōu)先詞序一致的商品（優(yōu)先無顛倒、無拆詞、無空格）；
• 擴(kuò)展匹配：擴(kuò)展到同義詞、近義詞、相關(guān)詞；
• 中心匹配（無少結(jié)果丟詞召回）：所有關(guān)鍵詞精準(zhǔn)匹配無法滿足時(shí)，根據(jù)主關(guān)鍵詞匹配；
• 補(bǔ)全匹配：經(jīng)過中心匹配還無法召回商品，根據(jù)三級(jí)類目召回商品；
• 深度學(xué)習(xí)方法：計(jì)算語義相似度得分；
• 供應(yīng)商模型：通過店鋪的流量、轉(zhuǎn)化、服務(wù)、售后四維度表現(xiàn)來決定店鋪等級(jí)；考核項(xiàng)目主要包括：日均流量規(guī)模、沉淀的粉絲規(guī)模、上新率、售罄率、滯銷商品數(shù)、滯銷占比、詢單轉(zhuǎn)化率、物流時(shí)效和糾紛自解決能力；
• 服務(wù)模型：評(píng)價(jià)店鋪的服務(wù)能力，考核項(xiàng)目包括；
• 客服服務(wù)能力：在線客服時(shí)長、客服響應(yīng)時(shí)長（45S響應(yīng)率）、客服接通率、客服滿意度；
• 物流：24小時(shí)及時(shí)發(fā)貨率、延遲發(fā)貨率；服務(wù)專業(yè)水平：詢單轉(zhuǎn)化率；
• 售后服務(wù)能力：退貨率、退貨及時(shí)率、退款率、退款及時(shí)率；
• 投訴處理能力：投訴率、投訴及時(shí)完結(jié)率、退款糾紛率；
• 公平性水平：糾紛介入率；
• 評(píng)價(jià)模型：衡量商品的評(píng)價(jià)質(zhì)量；
• 評(píng)價(jià)數(shù)、評(píng)價(jià)率、好評(píng)率、差評(píng)數(shù)、差評(píng)及時(shí)回復(fù)率、視頻評(píng)價(jià)數(shù)、圖片評(píng)價(jià)數(shù)、中差評(píng)治理率；
• 人氣模型：衡量商品受用戶歡迎程度；
• 銷售量、銷售額、加購量、關(guān)注/收藏量、曝光點(diǎn)擊率、訂單轉(zhuǎn)化率；
• 個(gè)性化模型：單純?nèi)藲饽Ｐ筒蛔悖骺游槐疃?、客單價(jià)低、搜索結(jié)果豐富性差；采用個(gè)性化，人貨場互動(dòng)+商品標(biāo)簽+用戶標(biāo)簽，匹配更精準(zhǔn)變現(xiàn)更強(qiáng)。

1）搜索個(gè)性化

在策略上根據(jù)行為的強(qiáng)弱使用三種方式的個(gè)性化，分別是：

① 強(qiáng)互動(dòng)的個(gè)性化

搜索核心人群（人貨發(fā)生過直接交互）：系統(tǒng)對(duì)N天內(nèi)瀏覽/點(diǎn)擊/收藏/關(guān)注/成交的店鋪/商品的粉絲搜索時(shí)，提升該店商品排名。

提升幅度視商品質(zhì)量、商品與粉絲畫像及搜索意圖的匹配程度而定，搜索曝光量優(yōu)先傾向店鋪優(yōu)質(zhì)粉絲，店鋪優(yōu)質(zhì)粉絲越多，店鋪額外獲得的流量越大。

② 弱互動(dòng)的個(gè)性化

搜索潛在人群（人貨無直接交互）：系統(tǒng)向同類店鋪的粉絲擴(kuò)散，或者向類商品（類目相同、品牌定位相同、價(jià)位相同）的粉絲擴(kuò)散，擴(kuò)散人群稱為本店鋪/商品的潛在人群，擴(kuò)散程度根據(jù)曝光產(chǎn)值來伸縮。

③ 無互動(dòng)的人貨畫像匹配的個(gè)性化

品牌、品類、性別、年齡、區(qū)域（市場）、購買力偏好、功能屬性等人貨匹配程度。

2）個(gè)性化的交互設(shè)計(jì)

個(gè)性化不僅體現(xiàn)在流量分配策略上，也可以體現(xiàn)在交互設(shè)計(jì)上，這些措施包括：

① 貨品記憶：拼單過的品、拼過的店。

② 現(xiàn)場記憶：比如系統(tǒng)記住了上次搜索詞。

3）個(gè)性化維度

行為密集的個(gè)性化比較好做，比如高頻業(yè)務(wù)的個(gè)性化主要以用戶行為作為線索理解用戶的潛在意圖，進(jìn)行基于意圖的直接推薦和新穎性發(fā)散推薦。

對(duì)于行為稀疏（業(yè)務(wù)特性）主要采用群體差異化（旅游業(yè)務(wù)、租房業(yè)務(wù)、家電3C電商業(yè)務(wù)、二手車業(yè)務(wù)），這些個(gè)性化維度包括基于人群、地域、渠道、城市分層、場景進(jìn)行用戶聚類，按照聚類出的群體設(shè)計(jì)差異化的策略。

• 基于地域的差異化：地域范圍的消費(fèi)偏好、品牌偏好等；比如東北地區(qū)搜索：羽絨服，應(yīng)該出比較厚的羽絨服排在前面，深圳的用戶搜索：羽絨服，應(yīng)該出比較輕薄的羽絨服。
• 基于人群：城市白領(lǐng)、高校學(xué)生、高端人群、小鎮(zhèn)青年、Z世代。
• 基于城市：一線城市（核心區(qū)域）、新一線城市、二線城市。
• 基于渠道：主站APP、快手渠道、微信渠道、頭條渠道。
• 基于場景：促銷場景、營銷產(chǎn)品、新人場景。

三、搜索B端支撐工具（給供應(yīng)商使用）

給供應(yīng)商開放的搜索數(shù)據(jù)包括：搜索數(shù)據(jù)、搜不出來原因，排名情況和排名不佳原因診斷，以及提升方法。

排名診斷和排名提升方法開放都比較晦澀，猜想主要是基于系統(tǒng)規(guī)則不方便直接告訴商家，所以存在淘寶運(yùn)營大學(xué)和京東培訓(xùn)第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)（京東書生公眾號(hào)可以查這方面信息）存在的價(jià)值。

下一篇講電商搜索的場景和動(dòng)線。場景和動(dòng)線對(duì)用戶完成消費(fèi)引導(dǎo)，提供身臨其境的消費(fèi)環(huán)境，這方面在線上闡述的比較少，我主要談?wù)剛€(gè)人的一點(diǎn)思考和行業(yè)的一些案例。

大家對(duì)文中策略和觀點(diǎn)有什么看法和意見，歡迎評(píng)論區(qū)留言討論。

#專欄作家#

毛新年，公眾號(hào)：資深電商專家毛新年，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。起點(diǎn)學(xué)院講師，2021年B端產(chǎn)品經(jīng)理大會(huì)演講嘉賓。主導(dǎo)搭建主流電商平臺(tái)搜索推薦商品三大體系，熟悉電商平臺(tái)策略-產(chǎn)品-運(yùn)營-數(shù)據(jù)及研發(fā)各環(huán)節(jié)。

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