电商搜索"提高输入效率,更快找到想要的商品"最佳实践-阿里云开发者社区

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电商搜索"提高输入效率,更快找到想要的商品"最佳实践

简介: 很多时候,搜索不仅仅只是“搜索”,不是单纯的在搜索框中输入Query这么简单,有时搜索还赋予了其他的价值和意义,今天和大家聊一聊如何通过搜索引导功能---“下拉提示”,优化业务的价值~

相信大家都遇到过搜索某信息,某商品,某内容时候Query字段比较长,如果完整的输入需要耗费很大的时间,如果再遇到大小写、中英文切换、数字结合,那就更让人抓狂头痛了,举几个常见的电商搜索场景案例相信大家都有所经历:

  1. 化妆品—字段多,品类多(品牌名字有中文版有英文版,字段较长;同一品牌下类目众多)
  2. 搜有货号的产品—中文+数字(输入正确性的要求较高,如果字段中一个输入错则直接导致搜索结果的的不同)

如何提高输入效率那?又如何帮用户推荐他真正想获取的内容或商品那?接下来我将结合化妆品的案例和大家分享阿里云开放搜索系统提供的搜索引导功能–下拉提示的优化方案

案例背景

某测评APP,通过对化妆品成分和肤质的分析,由于涵盖全球各国化妆品,有300万+化妆品SKU,所以用户在搜索框输入查询词的过程时,经常遇到中英文切换、名称过长等导致的效率低的问题。

问题反馈

希望提高用户搜索输入效率,更快速找到所需要的商品或内容,从而提高业务转化

问题分析

  1. 通过搜索框输入查询词的过程中,智能推荐高质量候选Query,可以帮助用户更快速找到搜索内容;
  2. 优化下拉提示的内容排序,让用户搜索意图商品排序更前

阿里云开放搜索解决方案

扩展功能:
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1.开放搜索下拉提示功能:
起到减少用户输入的作用,自动补全搜索关键字,提升用户使用搜索引擎的体验,同时减少用户的查询次数,减小我们服务端的压力。

2.支持智能抽取候选词,电商行业模板

l 文档字段原值保留(内容较短含义明确适用于不需要分词的字段,例如:店铺名,应用名等);
l 文档字段智能抽取 (阿里海量自热语言训练的分词器,进行分词,抽取有意义的term进行组合);
l 历史查询词(引用用户近期的历史查询词);

3. 支持多种干预项
l 对于一些突增热词,例如当“iphone Xs”发布时,它的query 频次肯定不及发布了一年的“iphone X”,这种case 下,客户肯定希望当他的用户敲入“iphone”时,“iphone Xs”排在下拉提示的最前面,这时我们提供的推荐名单功能就可以派上用场了,客户可以手动输入“iphone Xs”词条,这样它就可以排在最前面了。相反,有些query客户是不希望被展示的,例如一些法律敏感的词汇,或 query 返回的结果集较少的词汇,此时客户可以使用我们提供的黑名单功能,运用该功能后,用户输入的 query 如果部分匹配或全部匹配黑名单词条时,相关的下拉提示结果会被屏蔽

4. 下拉提示请求与搜索请求关联
基于关联请求数据,得到下拉提示点击结果等数据,可以优化下拉提示排序模型,进而提升下拉提示搜索的效果

实现效果

1.搜索框输入“elix",下拉提示结果

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2.“保湿霜大瓶 “这个query,可以通过如下方式查询得到:
· 中文前缀:保,保湿,…
· 全拼前缀:B, Ba, Bao, Baoshi, Baoshishaung, …
· 简拼前缀:B, Bs,Bss,…
· 汉字加拼音:保shi, 保湿shuang;
· 分词后前缀:大瓶,大瓶保湿,保湿大,…
· 中文同音别字: 保湿双,宝石霜,…


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