之前在寫站內(nèi)搜索一系列的文章時,很多情況下我都是講解的比較細分的部分。也有讀者對我提出了質(zhì)疑,你寫的這些玩意可都是電商機密,會不會被公司給發(fā)現(xiàn)? 嗯……其實我沒發(fā)現(xiàn)有什么機密的,我只是發(fā)表自己對于本職工作的一些概念的看法和科普,對于一些算法的講解其實在網(wǎng)絡(luò)上多的是,并不是什么晦澀難懂隱藏至深的知識。 在上一章匆匆終結(jié)之后,我在日常的工作中又涌現(xiàn)了很多想法,這些想法也是基于搜索工作萌發(fā)的,關(guān)于這些想法并不是特別細化的東西,總結(jié)起來屬于一個小而全的運營和產(chǎn)品邏輯,所以這里再額外的補充在此篇,希望對各位從事搜索同學(xué)小白有所幫助。 廢話就不多說!總共三點: (1)搜索結(jié)果頁穿插展示文本篩選信息主要點
制約因素:商品豐富度&搜索準(zhǔn)確度 數(shù)據(jù)評估方式:使用率,轉(zhuǎn)化率,gmv占比或者間接增量,搜索深度 (2)搜索框默認詞的一些注意要點 如果要將默認詞進行千人千面?zhèn)€性化,需要注意如下幾點:
(3)基于個性化的推薦關(guān)鍵詞必須要考慮如下幾點
以上三個注意點我感覺可以自創(chuàng)一套理論,起個好聽的名字吧:搜索推薦控制理論。 核心觀點:
作用:將優(yōu)質(zhì)的關(guān)鍵詞得到更多的曝光,能間接提升搜索轉(zhuǎn)化率和成交 且能提升搜索dau。 對優(yōu)化長尾關(guān)鍵詞沒有太多作用,需要不斷地發(fā)現(xiàn)和過濾新詞,補充推薦詞庫。 詞與詞之間的相關(guān)性計算顯得很有必要,作為后期千人千面拓展搜索用戶有著重要的作用。 以上是我在自己的OneNote筆記中的原文,我不想過多的編輯,盡可能將自己的原生想法分享給大家,如果看不懂請自動略過,或者可以再文章后面提問,抑或是瀏覽我前面關(guān)于站內(nèi)搜索的8篇文章。 當(dāng)然年紀(jì)輕輕就想有自己的一套理論體系,那是很難實現(xiàn)的,這僅僅是我個人的假設(shè)看法,并沒有經(jīng)過時間的檢驗,但是從邏輯和運營方法來講是比較靠譜的。 最后分享一下我從接手搜索工作以來的一些所謂的大道理、大方法論,以前我是對這塊比較嗤之以鼻的,但是如今我發(fā)現(xiàn)確實很重要,就和人的世界觀一樣,一旦形成很難改變,即便是辯論你再有道理也不會改,只有其經(jīng)歷挫折后才會反思(金政委的話)。 因此我也在此強調(diào),工作的方法論不應(yīng)該視為絕對的標(biāo)準(zhǔn)答案,而應(yīng)該區(qū)分環(huán)境或者不斷試錯找到自己的最優(yōu)解。本篇分享的方法論并不一定適合你,請謹(jǐn)慎采納。 數(shù)據(jù)考量不要僅僅局限單一維度,要全面評估對象涉及到的數(shù)據(jù)指標(biāo)的影響。不要自以為是,不要總是“我覺得應(yīng)該是這樣”學(xué)會分層的看問題,用數(shù)據(jù)來試錯或驗證你的觀點。
與大家共勉~ #專欄作家#作者:王歡,微信:wanghuan314400,運營小灰一枚。 本文由 @王歡 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理 題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議 |
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