編輯導(dǎo)語：搭建搜索功能不難，難的是如何提高搜索質(zhì)量，幫助用戶快速找到心中所想的內(nèi)容或商品，那么搜索結(jié)果的相關(guān)性排序則是影響用戶體驗最關(guān)鍵的一環(huán)，本文通過電商行業(yè)的實際業(yè)務(wù)需求結(jié)合阿里云的開放搜索系統(tǒng)的解決方案，和大家聊一聊如何通過搜索的優(yōu)化，助力業(yè)務(wù)GMV的轉(zhuǎn)化。

一、案例背景

某導(dǎo)購類電商APP，與淘寶天貓等一線商家合作，億級商品索引量，類目和子類目多層嵌套，商品有不同子款式和尺碼，搜索和篩選需求復(fù)雜。

通過采用分銷+券模式，優(yōu)惠券幫助普通C用戶降低了單品價格，分銷模式幫助推廣者B增加了用戶數(shù)量，平臺獲得分成；用戶下單后還可以返現(xiàn)金和優(yōu)惠券，從而提升復(fù)購率。

其中搜索的流量占比站內(nèi)流量60%以上，所以對于搜索結(jié)果的召回和排序有極高的要求，衡量搜索效果的直接指標就是成單轉(zhuǎn)化率。

二、需求反饋

業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，用戶量激增，導(dǎo)致搜索延遲，數(shù)據(jù)更新延遲情況，用戶體驗不好；需求開發(fā)團隊針對提升CTR、CVR的業(yè)務(wù)指標10%的角度，優(yōu)化現(xiàn)有的核心功能。

三、需求分析

電商行業(yè)中，“搜索”是幫助用戶定位自己想要的商品提升轉(zhuǎn)化的重要渠道；搜索引擎的效果優(yōu)化是一個很大的話題，在查詢意圖理解階段可以有語義理解、命名實體識別、詞權(quán)重分析、拼寫糾錯等優(yōu)化手段。

在排序階段更是有很多優(yōu)化干預(yù)的空間，通過配置查詢分析策略和調(diào)整排序公式，我們對于效果優(yōu)化可以有很大的發(fā)揮空間，再通過AB測試來對比不同優(yōu)化策略的效果表現(xiàn)，我們可以做到效果優(yōu)化心中有數(shù)。

業(yè)務(wù)指標數(shù)據(jù)中“點擊率和轉(zhuǎn)化率”可以直觀反映了搜索結(jié)果頁的商品結(jié)果是否滿足用戶的需求。

優(yōu)化召回和排序結(jié)果可以幫助用戶快速找到心中所想的內(nèi)容，是改善用戶體驗，降低跳出率，促進用戶轉(zhuǎn)化率的最好方法。

四、自建Elasticsearch還是黑盒OpenSearch？

之前的幾篇文章都是以黑盒OpenSearch 為最佳實踐進行分析的，很多同學(xué)咨詢和ES的區(qū)別，今天簡單列了幾點，僅供參考。

1. 自建Elasticsearch分析

1）人力成本壓力

精準分詞、查詢Query的智能語義理解、搜索結(jié)果的排序算法，每個方向分別至少需要2個資深算法工程師做全人力投入。

2）數(shù)據(jù)不足

分詞和查詢Query的語義理解方面做到業(yè)務(wù)可用的效果，至少需要百萬級有標注的商品和電商搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)做訓(xùn)練。

3）投入大量精力不斷調(diào)試

解決查詢延遲問題，復(fù)雜的查詢請求（比如拼音搜索）和高并發(fā)場景下往往會遇到查詢耗時猛增的情況，想要做調(diào)優(yōu)不僅要優(yōu)化查詢語法，集群內(nèi)節(jié)點職責(zé)的分配、集群負載、索引的分片數(shù)和副本數(shù)等也需要花精力琢磨和嘗試做調(diào)優(yōu)。

4）運維工作占用時間比做業(yè)務(wù)還長

會面臨服務(wù)器宕機恢復(fù)、數(shù)據(jù)備份、機器容災(zāi)處理、安全防護、索引優(yōu)化等細碎繁瑣的工作；急需擴容的時候還得機器采購，服務(wù)重新部署，總的來說運維側(cè)至少需要1人全精力投入。

5）自建費用分析

經(jīng)調(diào)研，數(shù)據(jù)量大、存儲空間要求高的情況下肯定自建價格更低，但同理花費的精力也是很高的。

2. 黑盒-阿里云開放搜索分析

1）淘寶背書

阿里自主研發(fā)，淘寶天貓同款的搜索引擎，系統(tǒng)穩(wěn)定性較好。

2）數(shù)據(jù)接入不夠靈活

僅支持RDS、ODPS、POLARDB、API/SDK數(shù)據(jù)接入方式。

3）部署簡單，不需要運維

從測試到正式接入差不多10–15天左右，就可以實現(xiàn)黑盒功能（查詢語義理解、排序、搜索引導(dǎo)、行業(yè)模型，干預(yù)模型等)。

4）費用分析

按存儲容量和計算資源的大小進行收費，體量越大費用越高，同理對搜索要求不高，或者對數(shù)據(jù)量不大的情況，像20GB，1000LCU的完全可以考慮黑盒產(chǎn)品。

多場景不同索引需購買多個實例，針對實例較多的，費用相比較高。但從節(jié)省的人力成本上看，整體性價比還是較高的。

電商是一個針對搜索效果要求很高的場景，所以綜合考慮業(yè)務(wù)方還是選擇了阿里云的開放搜索系統(tǒng)。

五、阿里云開放搜索解決方案

Query在開放搜索的執(zhí)行流程：

開放搜搜的優(yōu)化方案：

1. 查詢意圖理解優(yōu)化方案

可以參考上一篇文章：《電商搜索“想用戶所想，提高搜索結(jié)果質(zhì)量”實踐方案》

預(yù)置好的搜索功能，即插即用，高效的解決開發(fā)團隊中缺少合適算法人才難以快速實現(xiàn)搜索效果的難題。

2. 開放搜索-類目預(yù)測功能

排序不僅僅是按銷量、按人氣、按價格去排，更應(yīng)該直達客戶心里，把搜索意圖匹配的產(chǎn)品排在更前的位置。

類目預(yù)測是基于物品的類目信息改善搜索效果的算法功能，類目預(yù)測根據(jù)用戶的查詢詞來預(yù)測用戶想要查詢哪個類目的結(jié)果，結(jié)合排序表達式，可以使得更符合搜索意圖的結(jié)果排序更靠前。

例如，用戶搜索“華為”：

大部分人意圖其實是想獲得“華為手機”，但因為銷量大小、價格高低、店鋪等級等各種原因，存在“華為手表”等配件商品排在“華為手機”更前面。

當我們訓(xùn)練“類目預(yù)測模型”，模型就會表達出一個信息，根據(jù)行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)點擊“手機”類目要比點擊“配件”類目的人多很多，那么模型會給出這樣的預(yù)測結(jié)果。

對于“華為”這個query來說，“手機”類目與“華為”的相關(guān)度，比“配件”類目與“華為”的相關(guān)度高，所以在計算每個物品的排序分的過程中，“手機”類目下的物品所獲得的得分要比“配件”類目下的物品得分高，從而“手機”類目下的物品會排在更前面。

這樣的排序結(jié)果才是一個比較符合用戶預(yù)期的結(jié)果，用戶才更有可能點進去了解詳情，從而提升搜索的業(yè)務(wù)價值,提升CVR的業(yè)務(wù)指標。

3. 排序算法優(yōu)化

可以使用表達式實時調(diào)整排序結(jié)果，緊跟業(yè)務(wù)需求。

1）粗排

從命中的文檔集合里海選出相關(guān)文檔，詳細機制看下圖：

2）精排

對粗排的結(jié)果做更精細篩選，支持任意復(fù)雜的表達式和語法，詳細機制看下圖：

3）相關(guān)性算分策略

取召回的rank_size（目前是100萬）個文檔按照粗排表達式的定義進行算分；取粗排分最高的N個結(jié)果(百級別)按照精排表達式進行算分，并排序；然后根據(jù)start與hit的設(shè)置取相應(yīng)結(jié)果返回給用戶。

如果用戶獲取的結(jié)果超過了精排結(jié)果數(shù)N，則后續(xù)按照粗排分數(shù)排序結(jié)果繼續(xù)展現(xiàn)。

4）引用智能排序人氣模型

離線計算的模型，淘寶搜索最基礎(chǔ)的排序算法模型。

人氣模型會計算量化出每個商品的靜態(tài)質(zhì)量及受歡迎的程度的值，不斷訓(xùn)練統(tǒng)計形成人氣分，構(gòu)建更精細化的排序模型，精準命中搜索需求，將人氣模型involve成為排序的一個因子，搜索結(jié)果的轉(zhuǎn)化率還會有質(zhì)的飛躍。

每個特征從以上4個維度中各取一到兩個進行組合，再從歷史數(shù)據(jù)中統(tǒng)計該組合特征最終的特征值。

比如，商品（實體）最近1天（時間）的曝光（行為）量（統(tǒng)計指標）、商品所在店鋪（實體）最近30天（時間）的銷量（行為類型+統(tǒng)計維度）等等。

由以上方法產(chǎn)生的特征數(shù)量級，相當于4個維度的笛卡爾積。

4. 聚合打散子句-distinct：

平衡“優(yōu)質(zhì)商品”和“新發(fā)布商品”的展示機會。

打散子句可以在一定程度上保證展示結(jié)果的多樣性，以提升用戶體驗。

如一次查詢可以查出很多的文檔，但是如果某個用戶的多個文檔分值都比較高，則都排在了前面，導(dǎo)致一頁中所展示的結(jié)果幾乎都屬于同一用戶，這樣既不利于結(jié)果展示也不利于用戶體驗。

對此，打散子句可以對每個用戶的文檔進行抽取，使得每個用戶都有展示文檔的機會。

以上就是今天我要和大家分享如何快速高效解決電商搜索相關(guān)問題的解決方案，希望對大家有所幫助~

預(yù)告：下一期，會針對【搜索引導(dǎo)】上下兩篇內(nèi)容和大家聊一聊搜索相關(guān)功能的解決方案。

作者：KKai，B端產(chǎn)品運營

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