吳星搜尋點選模型簡釋

先來段華師大MBA校教育中心的對原文作者的介紹。

陳運文是盛大文學首席資料官(CDO)，在加入盛大集團之前，他曾在百度公司搜尋技術部任職，負責百度的語義分析算法、搜尋資料分析、相關性排序等核心技術研發工作。陳運文博士畢業于複旦大學計算機系。

看過他2篇文章，其中有和我分析百度F1-6的方法之一相似。是以仔細注解了陳博使用搜尋點選模型的内容。

以下雙下劃線後的内容均為鄙人的注解。

ClickModel的使用

使用搜尋點選模型

使用者的搜尋點選模型(ClickModel)其實是一個非常大的話題，涉及到使用者查詢滿意度的模組化和分析。

百度真實網頁權重裡有一個satisfyScore(滿意度打分)，是以搜尋點選行為不僅是提升點選權重，連帶提高滿意度權重。

在今天的搜尋引擎技術中，通過ClickModel衍生出了衆多的功能，包括搜尋滿意度的自動監控、搜尋結果的自動調權調序等。

這裡提到了搜尋點選模型會自動改變排名。

而這些技術的出發點都是UserBehavior(使用者行為)資料。

在Session資訊(asearchsession一次搜尋周期資訊)裡，使用者的點選行為往往能提供豐富的資訊：

百度網頁搜尋一次完整的搜尋周期包含大量資訊，有查詢詞，搜尋結果的标簽，标題，連結，高度、寬度，模版，排名，資料政策ID，點選校驗參數，時間戳，官網認證辨別，何種搜尋結果，随機樣本ID，查詢ID，付費名，是否百度首頁，是否登入百度賬号，搜尋形式，搜尋框位置，字元編碼，輸入耗時等幾十項資訊。

在搜尋結果從上至下被使用者浏覽的過程中，當被點選的結果中間出現了跳躍，例如Query1(第1次搜尋)對應的自然排序結果是Result1(第1個結果),Result2(第2個結果),Result3(第3個結果)…,但是如果大量使用者的點選是Result1,Result3,則Result2的相關性可能存在問題；

意思是點選第1、3個結果，不但可以提升第1、3個結果的權重，還可以降低第2個結果的權重。是以對付競争對手快速點選一個辦法是大量點選其他結果。

另外一種情況是，如果同一個Query産生了一次點選後，間隔一段時間後再次出現了對後面結果的點選，則也許說明了之前結果的滿足度不夠高。

一種在搜尋結果頁降低競争對手滿意度權重的方式，先點選對方的結果，隔段時間再點自己網站的結果。

在同一個Session裡，使用者發生主動Query變換(或稱為QueryRe-write)也往往能說明問題，前面的Query如果搜尋結果品質不高，則很多使用者會選擇修改查詢詞，此時前面被點選的Title(搜尋結果标題)重要程度往往不如後續的Title，等等各類場景很豐富。

另一種一石二鳥的辦法是先搜尋一個競争對手排名好的關鍵詞，點了之後，更換另一個自己網站的相關詞點選，亦可降低對方網站的滿意度。

以上各類的ClickModel思想雖然在實際線上系統中被廣泛運用，但競賽中沒有提供更詳細的資訊，包括點選結果在搜尋中的排序(對于分析點選模型至關重要)、點選發生的時間、點選停留間隔、使用者的Cookieid/Userid(暫存使用者資訊ID/使用者ID)等，限制了發揮，真實應用裡，通過ClickModel來對使用者查詢意圖的把握，應該可以更深入的進行挖掘。

很久沒寫SEO技術的文章了，這次看到陳運文博士獲得CIKMCompetition2014(2014年國際資料挖掘競賽)冠軍，覺得在NLP(自然語言處理)成熟以前，傳統的算法仍然比較重要。