一、引入

早在PC互联网时期，搜索引擎便是流量的紧张入口。
由于网站数量的快速增长，传统人工浏览的办法已经不能知足用户获取信息的需求，为此1995年出身了很多早期的搜索引擎公司，如Yahoo、Excite、InfoSeek等。

移动互联网时期，虽然一些内容类App上推举系统主导了流量的整体分发，但在一些综合类电商App上（如淘宝、京东），搜索仍是最大的流量入口。

1.搜索引擎的5个时期

①分类目录时期。

1990年，Archie by加拿大麦吉尔大学，用于FTP（file transfer protocol）软件上的文件搜索，Archie可以根据文件名称查询文件所在FTP地址，然而它并非当代意义上的搜索引擎（不能搜网页、没有机器人程序爬取，故只是雏形）。
1994你那，卡内基梅隆大学创办的Lycos被公认是第一代互联网搜索引擎的代表，可以按分类目录进行搜索，然后这些信息被统一归类到一个网站上。

第一代搜索引擎的核心技能：网页爬虫能力、网页分类能力。

第一代搜索引擎的核心问题：如何通过机器自动爬取这些网页，并将这些网页归类到对应目录下。

②文本检索时期

1996年，产生了支持用户输入检索词并返复书息的检索办法，系统打算干系性，返回网页并排序，代表引擎是Excite、Alta Vista。

③链接剖析时期

为了打消垃圾网站，斯坦福大学学生（Google创始人）推出了全新的排序算法：PageRank，核心思想是通过网页之间的相互链接来侧面反响网页的盛行性和威信性，该算法紧张用于网页排序。
02年天下门户网站基本都在利用Google搜索引擎，Google整合成了一个门户网站的状态。

第三代搜索引擎的核心技能：高效匹配用户的检索词和网页内容，返回高关联度的干系内容并过滤低质内容，结合盛行性和威信性进行科学排序，缺陷在于未考虑个体的差异性，返回结果所有人都一样。

④多功能+个性化+弱人工智能系统

第四代搜索引擎除了在功能上支持文本搜索以外，还须要支持图片搜索、识曲搜索、***搜索、语音搜索等多种功能，召回和排序须要重点考虑个性化，对付不同用户，同一检索词返回的内容不同但更得当，得益于AI的不断进步。

⑤强人工智能时期

第五代搜索引擎须要以办理用户实际问题为出发点，当网络上没有现成答案时可以自行为用户解答，具备知识问答的功能，Bing在第五代搜索引擎中已经拔得头筹。
（搜索引擎是一个须要强积累的技能产品，不太可能溘然出身一个强有力的新秀）

2. 搜索引擎的分类

搜索引擎紧张分为两大类：

综合类搜索引擎：以Google、Baidu为代表，支持用户对各种不同领域的内容进行搜索。
垂直类搜索引擎：以淘宝、小红书为代表，嵌套在某个产品里或者某个场景下，针对某些特定属性的内容进行搜索。

对付垂直类搜索引擎，比如电商App搜索引擎，仍因此电商App第一大流量入口，搜索引擎贡献GMV差不多占电商App整体GMV的70%，在其上进行眇小策略优化终极产生的绝对收益是非常大的。

二、搜索引擎概述1.搜索引擎简介

1.1.搜索引擎的定义：

实质上是一种信息检索系统，从海量的信息中检索出和用户查询干系的信息，现阶段不仅有搜索的功能，也有推举系统（信息过滤系统）的逻辑。
由于筛选之后推举感兴趣的也是搜索引擎须要办理的问题。

1.2.搜索引擎须要实现的目标

精准：理解用户意图，返回高干系的匹配内容。
这是搜索引擎最主要的目标，其他目标都须要以该目标为条件。
此处的“精准”不仅是指物料和检索词之间的干系性匹配，还包括物料与用户个性化偏好、差异化需求的精准匹配。
全面：一方面是内容的全面，搜索引擎能够知足所有需求；另一方面是功能的全面，支持不同场景下的需求。
可运营：除平台整体以算法为导向的策略调控，还须要具有完善的以强业务干预为导向的人工运营功能。
可反哺：对付电商，用户检索行为信息可以作为业务职员采取商品的参考；对付内容搜索引擎，可以辅导平台的内容生产。

1.3.搜索引擎须要办理的关键问题：

准确识别用户的查询意图：处理大量不规范检索词时如何更好地识别繁芜检索词背后的真实意图。
实现查询和物料的匹配：如何从平台上海量的物估中召回干系的物料，物料丰富时择优，物料匮乏时找替代，降落搜索到空结果率。
科学地对返回的物料进行排序：基于用户个性化偏好和物料本身的干系性、威信性、盛行性等成分进行科学的排序，此世搜索引擎有了推举系统的逻辑。
做到有问必答，办理用户大部分查询需求：第五代搜索引擎须要办理的关键问题。

2. 搜索引擎整体架构

以上是一个完全的搜索引擎该当有的功能模块，常见的流程包括建立物料索引、查询语义理解、召回、粗排、过滤、精排、重排，终极在前端为用户返回搜索结果。
（比推举策略多了两个功能模块：查询语音理解与词库），但是单个模块的子功能相对推举系统更多，且处理逻辑有差异；

2.1 搜索前和搜索中的模块

按照用户搜索的流程可以将用户行为分为搜索前、搜索中、搜索后三个部分。
在搜索前、中两个模块，一样平常设置搜索底纹、搜索排行榜以及搜索遐想词等功能，起到降落繁芜度、勾引的功能，同时也会针对缺点检索词自动纠错。

2.2.查询语义理解

该模块紧张浸染是充分理解用户的检索词，构建查询语法树，输入召回模块中。
查询语法树的构建一样平常须要经历以下几个环节：

将缺点的输入内容纠正为精确的检索词。
基于词库对原始检索词进行分词，针对每个词打上详细的实体类型，为每种实体种别设置相应的权重分。
基于切词后的实体构建查询语法树。

查询语法树决定了检索词中哪些实体词参与召回、哪些实体词仅参与排序等。

2.3.词库和实系统统

该体系可以理解为查询语义理解模块的赞助功能模块，分词的根本便是词库。
在实际利用中用户须要有针对地构建自己的词库，词库的构建没有捷径。

2.4.召回

查询语法树构建好后的环节便是物料召回，搜索引擎召回和检索词干系的物料，采取多路召回架构（召回路数远小于推举系统）。
目前常见的召回办法有：文本召回、语义干系性召回、个性化召回。

在综合类搜索引擎，召回不会翻页刷新，但是在垂直类搜索引擎内搜索引擎下翻时会进行翻页刷新。

2.5.物料索引

搜索引擎进行召回时还要用到一个赞助模块，即物料索引。
由于须要召回和检索词干系度高的物料，以是须要针对物料提前构建倒排索引。
搜索引擎中的物料须要基于物料的标题等对物料的信息进行切词处理，针对每一个词构建对应的倒排索引，当用户查询时，可以快速检索到对应的结果。

2.6.过滤

过滤环节在粗排和精排环节前，一方面是避免无效物料进入后续环节，影响后续效果，另一方面是提前过滤无效物料，减少无效环节的打算量。
对付垂直类搜索引擎，紧张按照SKU的库存、高下架、是否涉及黄赌毒进行过滤；对付综合类搜索引擎，紧张针对是否包含黄赌毒或者政治敏感信息等进行过滤。
一样平常来说，对付同一个APP，搜索引擎和推举系统的过滤逻辑基本同等。

2.7.粗排

粗排的目的是对搜索结果进行初筛，基于召回点击率or召回转化率的逻辑，搜索引擎会有更多的排序因子。

2.8.精排

精排模型的目的是实现单点最优（point wise），紧张用于预估单个搜索引擎的CTR和CVR。
电商领域以预测CVR为主，综合搜索引擎以预测CTR为主。

2.9.重排

三大重排策略：全局最优、用户体验和流量调控，实际落地哀求不一样，须要以“序列最优”为核心目标对搜索结果进行重排。
用户体验的关键在于搜索结果的精准性和全面性。
搜索结果页的流量调控紧张包括对商家、新创作者和新品的一些扶持。
重排模块里的物料排序便是终极展示在前真个物料排序。

2.10.搜索后模块

配上搜索结果的样式和创意。

2.11.特色做事

特色做事作为一种公共做事，可以供搜索引擎各个环节进行调用，推举系统和搜索系统常常共用一个大的特色做事模块。

3. 常见效果指标评估

搜索引擎包括召回和排序两大模块，模型也分为CTR预估模型和CVR预估模型两种。
对这两种模型进行离线效果评估时和推举系统一样利用AUC指标。
在实际评估时会拆分得更细，分为离线和在线两个方面。

3.1.离线评估指标

数据标注：搜索引擎初期须要对数据进行人工标注，明确物料库里哪些物料该当召回，哪些物料不应该召回，完善人工标注的数据集才能进行离线效果评估。
召回完全性：核心评估指标是召回率排序合理性：搜索引擎不仅要将所有商品召回，还应确保排序合理，理论上该当将评分最高的结果排在最前面。
评估搜索结果排序的合理性时，一样平常利用DCG（discounted cumulative gain，折损累计收益）和NDCG指标（normalized discounted cumulative gain，归一化折损累计收益）。

3.2.在线评估指标

离线效果评估紧张评估搜索结果的召回完全性和排序合理性，在线效果评估可以通过多方面的指标来评估搜索引擎的结果。

查询无结果率 = 无结果返回的PV数/总搜索PV数，指标越高，搜索引擎召回模块效果越差。
均匀点击结果位数 = 总点击结果位数/总搜索PV数，指标越小，排序模块效果越好跳失落率 = 跳失落PV数/总搜索PV数，指标越高，搜索引擎效果越差CTR = 点击结果数/曝光结果数，统计口径可以分为UV、PV和曝光件次口径CVR = 订单数/点击数，评估搜索引擎的综合效果，统计口径可以分为UV、PV和曝光件次口径；订单数可以分订单行和订单量两种口径。

对付综合搜索类引擎来说，核心考察指标是CTR；对付电商类搜索引擎来说，核心考察指标是CVR，电商业务以GMV为首页目标，搜索引擎须要尽可能将用户的每一次搜索转化为订单。

4. 搜索策略产品经历画像

搜索策略产品经理是最早的策略产品经理，由于搜索引擎在工业领域最早得到广泛运用。
最早一批搜索策略产品经理大多来自Google、Yahoo等有名的搜索引擎平台。

搜索引擎可以分为综合类搜索引擎和垂直类搜索引擎。
垂直类搜索引擎可以细分为电商搜索引擎、短***搜索引擎、内容社区搜索引擎等，虽然搜索引擎的细分方向很多，但搜索策略产品经理的事情紧张包括以下3项。

1）召回。
和召回有关的策略包括查询语义理解模块策略、召回模块策略。
这两个模块细分的功能有检索词解析、纠错、检索词改写、查询语法树构建等，均由此部分的策略产品经理卖力。
在日常生活中，策略产品经理须要剖析大量案例，做大量的案例评估，剖析检索词和搜索结果之间的干系性，基于案例评估结果与优化查询语义理解模块和召回模块的策略。
部分互联网公司把查询语义理解模块单独剥离出来，由专人卖力。

2）排序。
策略涉及事情包括整体流量分发策略制订、排序公司的设定、精排模型和重排模型的样本选择、特色工程等。

3）平台生态。
合营平台生态干系策略的制订。

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