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京东下拉框怎么来的搜索词怎么打造

我的博客 2年前 ( 2020-09-01 ) 537

京东下拉框怎么来的搜索词怎么打造

 

淘宝、天猫、百度公司甚至可以包括搜搜,他们系统的下拉词和相关搜索词seo原理几乎都是一样,到目前为止,谁也没有拿出个确切的参数,到底需要达到一个什么样的条件,多少量才会不断出现对于这些效果。

今天,我只讨论搜索引擎的一个小模块,所以在第一部分,我将讨论搜索引擎的基本模块。目前,web搜索、电子商务平台搜索,或者各种垂直搜索都可以简单地描述为这样一种结构。

抽象地说,本文重点研究了用户搜索产品的四个部分:

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1协助用户输入,提高用户表达效率;

2理解用户意图和用户输入涉及到自然语言、数据挖掘等知识。目前,一般的用户输入方式仍是关键字,语音、图片等交互方式尚未兴起。他们都在努力理解用户交互,尤其是app和TV,它们受到关键词交互方式的限制,都在积累对用户交互的理解。但最终,我们需要了解用户输入了什么。比如,搜索“红豆”是淘宝网上所有的红豆男装和京东粮油调味品,这是对不同平台大多数用户需求的理解;

3.返回的内容根据模块带来的理解用户意图的信息进行检索和排序;

4呈现、页面结构、可视化和交互式设计来承载返回的内容。

今天的内容只是第1点中的一种产品:

在阿里巴巴/淘宝网,叫做智能建议,京东叫下拉框推荐,雅虎叫自动完成,起到输入法的作用,提高了搜索效率。由于推荐和搜索产品都是策略产品,它们基本上都与数据挖掘相关。目前,下拉框推荐词的数据源主要由三部分组成。

一开始,淘宝和京东只采用最流行的数据策略。这样,虽然一个词的搜索量大,需求分散(基于目前消费者表达意思或短词多的现状),但能最大限度地满足大多数人的需求。因此,已输入搜索框的单词列表可以按PV从大到小排序,并添加一些反作弊策略。

当我建立目前京东海外站搜索产品,特别是英文站的下拉框推荐数据源时,可以直接抓取亚马逊的,然后查询下载京东的产品,这也是最受欢迎的策略。

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一开始,它最受欢迎。在平台马太效应形成后,流量不准确的问题不可避免地导致了个性化趋势。例如,在京东搜索框中输入“ry”,下拉框中的推荐词都很光荣,但淘宝网上却有“R语言”的推荐词。有时,战略产品的差异并不是因为双方技术的差异,而是平台和消费者行为数据的差异。个性化趋势是上述三种数据策略中的最后两种。

如果用户搜索“Nike wallet”,下一次搜索中搜索“Adidas wallet”的概率为704/4648=15.1%;如果用户在下一次查询中输入了其他,则应提示“Adidas wallet”,并观察同一会话下的用户数据。需求是有趋同的意图。因此,我们挖掘多个词对形成一个数据源,并根据用户上一步的关键词来表达实时相关词。

这是挖掘出来的词对数据源。有了它,当用户在一个会话前有一个“十三香”字,当用户在搜索框中输入“五”字时,他可以向它推荐“五香粉”。如果没有实时个性化推荐,所有京东用户在搜索框中输入“5”时,都会看到相同的下拉框推荐,产品假设和数据挖掘是对用户历史行为的推测。


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