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批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路

批批網CEO 叢錫興

本次分享包含4個部分,第一個是批批網的介紹,第二個是曲折的搜尋之路,第三搜尋之路柳暗花明,也就是我們使用了OpenSearch之後,我們得到了哪些好處。第四,搜尋之路未來可期。

批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路
首先介紹一下批批網。批批網APP是一個基于傳統服裝批發市場的、移動端的電商平台,我們是首家将視訊直播和服裝B2B進行結合的電商平台。從15年至今,我們已經成為服裝批發領域的直播代言人,我們的使命是用科技來推動産業,讓批發變得簡單,我們的願景是成為國内卓越的線上批發平台。
批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路

簡單介紹一下我們的業務模式,我們是一個雙邊的網絡平台,上遊是來自于廣東、浙江的批發商工廠,下遊是來自于全國各地的零售店、小的批發商、微商還有一些消費者。批批網在中間提供了一個交易的平台,我們核心的交易模式是直播。我們給買家提供了交易擔保的服務,這樣買家可以用手機,足不出戶就可以拿到來自于廣東、浙江的優質的貨源。

對于商家來講,批批網是一個新的銷售管道。

批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路

講一下我們曲折的搜尋之路,因為搜尋對于任何一個電商來講都是非常核心的功能。在過去我們使用的是市面上開源的搜尋架構進行二次開發。但是我們遇到了很多問題,首先是通過編寫簡易的規則,希望提升搜尋的體驗,這個效果并不明顯。

第二個是搭建複雜的搜尋算法,帶來的開發成本很高,實際上如果想找到非常專業的搜尋算法方面的人才是比較困難的。

第三,資料缺乏時效性,舊資料“獨占鳌頭”,新資料“情深似海”,也就是我們比較難去平衡優質的商品和新釋出商品之間的一些權重關系,總是處理不好。第四個是資料展示的邏輯不合理,被“聰明的”商家刷屏,這個聰明是加了引号的,也就是部分商家找到了我們搜尋的一些算法的漏洞,比如說堆砌關鍵詞等等,是以他們的商品往往可以排名很靠前,非常影響買家的搜尋體驗。

批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路
我之前也是在阿裡工作過,之前最早工作的部門就是雅虎的搜尋部門,是以我對整個阿裡的搜尋産品是非常喜歡,也很有情懷。我看到了阿裡雲的OpenSearch的産品介紹之後,就毅然決定去使用阿裡OpenSearch來代替掉我們過去的搜尋的算法。
批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路

首先跟大家講一下我們OpenSearch上線之後帶來的效果,通過點選率的曲線可以看到效果是非常的明顯,整體OpenSearch上線之後,搜尋的點選率比過去的算法提高了整整一倍。

下面再分享一下我們在使用OpenSearch中感受到的一些好處和便利的地方。首先整個OpenSearch接入的時間是非常短的,我們隻用了一個工程師,大概開發了不到一個星期的時間,加上測試和聯調,兩三個星期就實作了産品的上線,是以其實是非常的節省資源。然後我們發現OpenSearch裡面有很多很細緻的、細節的邏輯也是非常不錯的。

批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路
比如說他在搜尋算法的排序設定上是不需要工程師用代碼來實作的,直接在背景通過這些參數的配置就可以,也就是說我們的産品經理,我們的測試都可以去嘗試優化和調整算法,同時這個算法也幫我們很好地解決了剛才提到的到底是把銷量高的商品排在前面,還是把新的商品排在前面這個問題。因為這個算法經過粗排和精排,可以綜合考慮到很多種權重因素,是以排序的結果就會變得非常的理想。
批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路
第二個我們特别喜歡的是搜尋的打散的邏輯。剛才講到一些優質的商家或者優質的貨品,他會比較集中,在搜尋某一個詞的時候,會看到很多都是來自同一個商家的商品,這樣對于搜尋的豐富度是不夠的。Opensearch有一個distinct打散的邏輯,可以讓搜尋的結果豐富度足夠的好,是以這個功能我們也是非常喜歡。
批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路
批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路
另外OpenSearch它的排序的算法,它在每一步的計算結果都是有一個很明晰的展現。是以我們可以根據每一步的公式,每一步的計算結果,去分析我們設定的權重,我們設定的排序規則是否合理,是否需要調整,這個也是非常的直覺。

搜尋之路未來可期

批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路

剛剛就是我們在短短的大概一個月左右的時間,使用OpenSearch的一些體會和感受。下一步我們發現OpenSearch還有很多進階的功能還沒有用過,這也是下一步我們想重點去體驗的。第一個是人氣模型,也就是過去我們的排序的權重還是通過經驗值來去調整,我想肯定不是最科學的。如果通過人氣模型,通過機器學習的算法來告訴我們,什麼樣的權重排序才是最優化的,這個是我們想去嘗試的。第二個是類目預測的模型,因為很多使用者在搜尋的時候,它是有很強的類目預測性的,類目的傾向性,是以這個功能也是我們非常喜歡、嘗試去用的。最後一個是ab測試的功能,可以很好的幫我們梳理現在的算法和過去的相比到底是好還是不好,有哪些可以改進的地方。

謝謝大家!

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