案例背景
某O2O電商平台，線下覆寫上百家連鎖超市，專注于零售事業，線上應用程式主要為APP端和微信小程式端。為更好更快的推動移動端的使用者覆寫量和活躍量，培養使用者線上消費習慣，希望在現有搜尋方案的基礎上上尋求更多擴充功能提升使用者線上下單轉化率。
需求回報
• 最終使用者：随便逛逛，想知道大家都在搜什麼？現在什麼最熱門？
• 業務營運：需要不斷的用熱門款和促銷産品去沖擊消費者，産生更多消費；
需求分析
從最終使用者的角度：
1. 對榜單、熱門、新品、促銷活動比較敏感；
2. 使用者隻是随便逛逛，沒有明确的搜尋意圖，搜尋框可以推薦優質的查詢詞，引導其搜尋點選，進而實作轉化；
3. 大家都在搜些什麼？大家都喜歡的内容，使用者也可能會感興趣；
4. 不想輸入查詢詞，或輸入不便，可以減少使用者輸入，優化體驗；
5. 多樣化推薦查詢詞，既兼顧熱門結果，又可以探索興趣之外的其它内容；
從業務營運的角度:
1. 在使用者沒有任何輸入的時候，也可以推薦優質查詢詞，對使用者意圖進行引導；
2. 推薦查詢詞既要關注熱門程度，又要兼顧多樣化，給部分次熱門查詢詞一些曝光機會;
3. 可以結合使用者興趣來推薦查詢詞，既兼顧使用者體驗，又可以有效的提升業務目标；
阿裡雲開放搜尋解決方案
擴充功能:
熱詞和底紋處于搜尋引擎整個工作流程的最上遊，通過推薦熱門、優質、多樣化的查詢詞，對使用者搜尋意圖起到重要的引導作用，既可以減少使用者輸入，優化體驗，又可以優化查詢詞品質，大大降低後續查詢意圖了解、相關性、排序、營運幹預等環節的調優難度，對提升整體業務目标可以起到非常好的鋪墊作用；
接入流程
1. 建立及訓練模型
1.1 建立方法：
• 調用API/SDK建立模型 （api文檔連結， SDK Demo請參考下文）
• 通過工單送出給阿裡雲開放搜尋團隊。
• OpenSearch控制台界面操作： 9月釋出，敬請期待~
注：上述三種建立方法，任一方法均可。
1.2 溫馨提示：
• 一旦建立模型成功，系統會每天自動重新訓練模型，不再需要人為幹預。
2. 擷取熱詞/底紋結果
在産品中內建熱詞和底紋功能，可以通過API/SDK來調用熱詞底紋的推薦結果。
熱詞功能預設傳回10個query，底紋功能預設傳回3個query，用于在搜尋框中輪播。
2.1溫馨提示：
• 一旦調用建立模型成功後，後續每日系統内部會自動執行算法訓練任務，使用者每日通過API/SDK擷取更新的熱詞即可。
效果優化
1. 行為資料
基于統計搜尋日志的熱詞/底紋結果可以滿足冷啟動階段的需求，在這個功能開始發揮作用後，我們建議關聯熱詞/底紋的使用者點選事件，系統内部通過采集行為資料（from_request_id和user_id）來進一步優化效果，采集了行為資料有如下幾個收益：
• 可以統計得到各項名額，諸如引導搜尋的pv、uv、無結果率等，用來衡量這個功能的使用效果，為後續的改進提供依據。
• 可以分析使用者群的興趣走向，為制定營運政策提供依據。
• 可以采用智能化的手段來推薦query，通過使用者的點選行為對資料進行标注，可能根據不同的優化目标來訓練模型（預設按點選率優化），通過模型來推薦query，具備較強的泛化能力。
• 可以做個性化的熱詞推薦，我們知道了使用者點過哪些query，就可以結合使用者的偏好做出有針對性的推薦。
2.熱詞/底紋引導搜尋流量
API/SDK擷取到的熱詞/底紋結果中會傳回一個request_id， 用于唯一辨別這一次請求。通常，如果産品中內建了熱詞/底紋結果，當終端使用者點選了熱詞或底紋詞後，便會以該熱詞或底紋詞作為搜尋詞觸發一次搜尋請求，通過在搜尋請求中将from_request_id參數設定為熱詞/底紋結果傳回的request_id，就可以關聯這一次使用者點選行為，背景通過搜尋日志分析和統計了這些點選行為，就可以在業務營運報表中看到由熱詞/底紋引導的搜尋流量名額。如果在搜尋請求中設定了user_id參數，業務營運報表中還可以看到熱詞/底紋引導的搜尋UV名額。
功能價值
• 最終使用者：
多樣化推薦優質查詢詞，簡化了輸入，體驗更佳，通過熱詞和底紋可以探索興趣之外更多更新更熱門的商品；
• 業務營運：
1.提高了搜尋UV轉化率和點選率；
2.通過分析熱門查詢詞可以把握使用者興趣走向，制定相應的營運政策，還可以給部分次熱門查詢詞增加曝光機會，即兼顧了使用者體驗，又可以有效提升業務目标；
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