微博APP「搜索」功能分析

一、项目背景

选择query调研微博搜索功能对用户需求满足情况，从以下两个维度对所选择query进行分类，

内容类型维度：社会、影视娱乐、时尚美妆、体育运动、旅游、美食、互联网、文娱、科普教育、生活记录；

需求理解维度：需求明确-结构简单清晰的query、需求明确-口语化的query、需求明确有额外条件、需求不明确。

因此进行case调研的query如下图所示：

在微博手机客户端搜索这些query，记录得到的结果与相应的问题，汇总case如下图所示。

由于是手机截图，粘贴到文章里会比较占地方，所以本文就没有粘贴本次调研的实际情况截图，大家感兴趣的话可以用微博自己搜一下试试看。

对以上case中，存在问题的case进行分析，如下图所示。

汇总这些case的问题原因，即需要针对性解决的问题，如下图所示。

二、项目目标 1. 产品目标

用户以最低成本获得需要的信息。

2. 核心指标定义

用户搜索成功率，即用户在搜索query后，没有后续行为（包括更改query，切换tab等），直接获得需要的结果的概率。

3. 重要指标定义

query解析准确率，即query解析准确的概率；

匹配准确率，即第一结果匹配准确的概率；

前10排序准确率，即前10结果排序准确的概率；

Query前10结果相关性，即一个query前10条结果与该query相关的概率。

case以上5个指标的满足情况如下图所示：

用户搜索成功率：27.50%；

query解析准确率：50.00%；

匹配准确率：40.00%；

前10排序准确率：35.00%；

Query前10结果相关性：52.50%。

4. 项目目标

用户搜索成功率提升至40.00%；

Query解析准确率提升至60.00%；

匹配准确率提升至60.00%；

前10排序准确率提升至50.00%；

Query前10结果相关性提升至70.00%。

三、需求概述

针对本次项目需要解决的问题，设计相应改进方案，并根据问题影响面&预期可解决影响面与成本，排列解决方案优先级，如下图所示。

四、需求详述 1. query解析

（1）改进方案一

方案：query解析增强常用口语词库与口语转义词库，提高对query的口语识别能力。

逻辑说明：对口语化query，利用常用口语词库找出query中的口语，再利用口语转义词库进行转义，获得需求明确的简要query后再进行切词工作。

Case举例：

（2）改进方案二

方案：query解析提高切词正确性，对长query允许以多种query处理结果进行搜索。

逻辑说明：当用户输入较长query时，不仅能够针对query整体对微博结果进行召回，同时能够在切词后，对query进行处理，转换为多种可能的query，去除query中一些无关紧要的词，并再次对微博结果进行召回。通过多次召回，在所有结果中，命中匹配相关性最好的微博。

Case举例：

（3）改进方案三

方案：query解析增强转义词库，提高对query额外条件的识别能力

逻辑说明：用户输入的query，在切词后，能够通过转义词库，提取出query中的额外条件，在匹配与排序的逻辑中为该标签增加权重

Case举例：

（4）改进方案四

方案：query解析增强专有名词库，提高对query需求主体识别能力。

逻辑说明：对query切词后，根据专有名词库找出query主体。

Case举例：

2. 结果匹配

（1）改进方案五

方案：匹配逻辑中，根据搜索query，提高匹配阈值，增加权威性、热度、时效性、原创性、内容相关性标签权重

逻辑说明：当用户搜索query较为复杂或长度较长，同时具有额外条件时，需要提高对召回结果的匹配阈值，过滤相关性较低的微博。

除此之外根据搜索query本身的特性与提取出的额外条件，增加与额外条件对应的权威性、热度、时效性、原创性等标签的权重。

Case举例：

（2）改进方案六