A. 如何讓百度快速收錄
1、使用多個詞語搜索：
輸入多個詞語搜索（不同字詞之間用一個空格隔開），可以獲得更精確的搜索結果。
例如：想了解上海人民公園的相關信息，在搜索框中輸入 [上海 人民公園] 獲得的搜索效果會比輸入 [人民公園] 得到的結果更好。
2、網路快照：
如果無法打開某個搜索結果，或者打開速度特別慢，該怎麼辦？「悔滾網路快照」能幫您解決問題。每個被收錄的網頁，在網路上都存有一個純文本的備份，稱為「網路快照」。網路速度較快，您可以通過「快照」快速瀏覽頁面內容。 不過，網路只保留文本內容，所以，那些圖片、音樂等非文本信息，快照頁面還是直接從原網頁調用。如果您無法連接原網頁，那麼快照上的圖片等非文本內容，會無法顯示。
下面是搜索「金庸」的一個結果摘要，請點擊右下角的「網路快照」鏈接，感受一下網路快照帶來的便利！
其他的搜索引擎也有類似的功能，非常有幫助。
3、選擇適當的查詢詞：
搜索技巧，最基本同時也是最有效的，就是選擇合適的查詢詞。選擇查詢詞是一種經驗積累，在一定程度上也有章可循：
表述准確 網路會嚴格按照您提交的查詢詞去搜索，因此，查詢詞表述准確是獲得良好搜索結果的必要前提。
一類常見的表述不準確情況是，腦袋裡想著一回事，搜索框里輸入的是另一回事。
例如，要查找2004年國內十大新聞，查詢詞可以是「2004年國內十大新聞」；但如果把查詢詞換成「2004年國內十大事件」，搜索結果就沒有能滿足需求的了。
4、另一類典型的表述不準確，是查詢詞中包含錯別字。
例如，要查找林心如的寫真圖片，用「林心如寫真」，當然是沒什麼問題；但如果寫錯了字，變成「林心茹寫真」，搜索結果質量就差得遠了。
不過好在，網路對於用戶常見的錯別字輸入，有糾錯提示。您若輸入「林心茹寫真」，在搜索結果上方，會提示「您要找的是不是: 林心如寫真」。
查詢詞的主題關聯與簡練 目前的搜索引擎並不能很好的處理自然語言。因此，在提交搜索請求時，您最好把自己的想法，提煉成簡單的，而且與希望找到的信息內容主題正唯關聯的查詢詞。
還是用實際例子說明。某三年級小學生，想查一些關於時間的名人名言，他的查詢詞是「小學三年級關於時間的名人名言」。
這個查詢詞很完整的體現了搜索者的搜索意圖，但效果並不好。
絕大多數名人名言，並不規定是針對幾年級的，因此，「小學三年級舉前培」事實上和主題無關，會使得搜索引擎丟掉大量不含「小學三年級」，但非常有價值的信息；「關於」也是一個與名人名言本身沒有關系的詞，多一個這樣的詞，又會減少很多有價值信息；「時間的名人名言」，其中的「的」也不是一個必要的詞，會對搜索結果產生干擾；「名人名言」，名言通常就是名人留下來的，在名言前加上名人，是一種不必要的重復。
因此，最好的查詢詞，應該是「時間名言」。
5、試著找出下述查詢詞的問題，並想出更好的能滿足搜索需求的查詢詞：
所得稅會計處理問題探討
周星馳個人檔案和所拍的電影
根據網頁特徵選擇查詢詞 很多類型的網頁都有某種相似的特徵。例如，小說網頁，通常都有一個目錄頁，小說名稱一般出現在網頁標題中，而頁面上通常有「目錄」兩個字，點擊頁面上的鏈接，就進入具體的章節頁，章節頁的標題是小說章節名稱；軟體下載頁，通常軟體名稱在網頁標題中，網頁正文有下載鏈接，並且會出現「下載」這個詞。等等。
經常的搜索，並且總結各類網頁的特徵現象，並應用查詢詞的選擇中，就會使得搜索變得准確而高效。
例如，找明星的個人資料頁。一般來說，明星資料頁的標題，通常是明星的名字，而在頁面上，會有「姓名」、「身高」等詞語出現。比如找林青霞的個人資料，就可以用「林青霞 姓名 身高」來查詢。而由於明星的名字一般在網頁標題中出現，因此，更精確的查詢方式，可以是「姓名 身高 intitle:林青霞」。Intitle，表示後接的詞限制在網頁標題范圍內。
這類主題詞加上特徵詞的查詢構造方法，適用於搜索具有某種共性的網頁。前提是，您必須了解這種共性（或者通過試驗性搜索預先發現共性）。
6、找軟體下載：
日常工作和娛樂需要用到大量的軟體，很多軟體屬於共享或者自由性質，可以在網上免費下載到。
直接找下載頁面 這是最直接的方式。軟體名稱，加上「下載」這個特徵詞，通常可以很快找到下載點。
例：flashget 下載
在著名的軟體下載站找軟體 由於網站質量參差不齊，下載速度也快慢不一。如果我們積累了一些好用的下載站（如天空網，華軍網，電腦之家等），就可以用site語法把搜索范圍局限在這些網站內，以提高搜索效率。
小提示：一旦搜索范圍局限在專業下載站中，「下載」這個特徵詞就不必在查詢詞中出現了。
7、找問題解決辦法：
我們在工作和生活中，會遇到各種各樣的疑難問題，比如電腦中毒了，被開水燙傷了等等。很多問題其實都可以在網上找到解決辦法。因為某類問題發生的幾率是穩定的，而網路用戶有好幾千萬，於是幾千萬人中遇到同樣問題的人就會很多，其中一部分人會把問題貼在網路上求助，而另一部分人，可能就會把問題解決辦法發布在網路上。有了搜索引擎，我們就可以把這些信息找出來。
找這類信息，核心問題是如何構建查詢關鍵詞。一個基本原則是，在構建關鍵詞時，我們盡量不要用自然語言（所謂自然語言，就是我們平時說話的語言和口氣），而要從自然語言中提煉關鍵詞。這個提煉過程並不容易，但是我們可以用一種將心比心的方式思考：如果我知道問題的解決辦法，我會怎樣對此作出回答。也就是說，猜測信息的表達方式，然後根據這種表達方式，取其中的特徵關鍵詞，從而達到搜索目的。
例如，我們上網時經常會遇到陷阱，瀏覽器默認主頁被修改並鎖定。這樣一個問題的解決辦法，我們應該怎樣搜索呢？首先要確定的是，不要用自然語言。比如，有的人可能會這樣搜索「我的瀏覽器主頁被修改了，誰能幫幫我呀」。這是典型的自然語言，但網上和這樣的話完全匹配的網頁，幾乎就是不存在的。因此這樣的搜索常常得不到想要的結果。我們來看這個問題中的核心詞彙。對象：瀏覽器（或者IE）的主頁。事件：被修改（鎖定）。「瀏覽器」、「主頁」和「被修改」，在這類信息中出現的概率會最大，IE可能會出現，至於鎖定，用詞比較專業化，不見得能出現。於是關鍵詞中，至少應該出現「瀏覽器」、「主頁」和「被修改」，這是問題現象描述。
一般情況下，只要對問題作出適當的描述，在網上基本上就可以找到解決對策。
8、找產品使用教程：
我們裝了一個新軟體，或者家裡買了新的產品（如數碼相機），往往會需要一個細致的教程。類似的教程在書店裡常可以買到，但在網上一樣也可以搜索到。教程的搜索，有兩個要點，第一個要點是，這個教程是針對什麼產品做的。這點比較好確定。比如說，我們想找office2000的教程，這第一個要點就是「office2000」了。第二個要點是，這類教程，通常會有一些什麼樣的特徵關鍵詞。也就是說，如果某個網頁是某類產品的教程，這個頁面上，會有一些什麼樣的詞彙，來表明這個網頁是個教程。
對這些特徵關鍵詞的把握是搜索老手和新手的差別所在。其實只要平時做個有心人，對類似問題多總結，多記憶，搜索技能就會慢慢熟練。對教程類網頁而言，常出現的特徵關鍵詞有：教程、指南、使用指南、使用手冊、從入門到精通等等，而在URL鏈接中，通常會有漢語拼音的「jiqiao」來標注這個頁面是技巧幫助性頁面。通過一次搜索就達到目的通常會有些困難，但多次試驗，總會構建出一個非常好的搜索關鍵詞。
B. 關於網站內容如何快速被百度搜索收錄的經驗和技巧
首先，需要保持每天都文章更新，5-7篇原創最好，如果沒有這么多可以用高度偽原創，內容以企業新聞孫源雀，行業動態，行業新聞等為主
文章的關鍵詞以5％最高，文章字數以300-800字為宜，關鍵詞可做內鏈，鏈接到站內相應的板塊
其次，外裂含鏈部分，雖然現在支持做外鏈的平台在減少，但依然可以找到相應行業的平台，每天做一則早點就好
重點是能夠堅持每天更新，讓搜索引擎形成抓取的習慣，這樣你的網站就可以有權重了
還有一點，增加收錄量，你可以去申請一個網路站長工具賬號，綁定你的網站並驗證，天天提交你新發布的文章鏈接，網路的熊掌號也可以考慮做
C. 如何快速提升自然搜索流量
老花一直在強調，想提升哪個入口的流量，我們首先就要了解該流量是如何產生的，然後逆向思考，如何去做提升。
自然搜索流量的產生：是因為用戶在淘寶搜索框搜索某關鍵詞。
而你的寶貝標題中，正好含有該關鍵詞。
並且該關鍵詞的權重較高，所以搜索排名較高，排在靠前的位置。
然後，用戶被你的主圖所吸引，產生點擊，進入你的寶貝頁面（店鋪），這就產生了自然搜索流量。
了解了自然搜索流量的產生，我們就知道從哪幾個方面來提升自己的流量。
首先就是標題的設計：
標題只有三十個字，我們要使其盡可能多的包含買家會搜索的關鍵詞，這樣你的寶貝被搜索到的可能性才更大。
那我們就要考慮，買家想找到這款寶貝的時候，會搜索一些什麼詞，該詞搜索量大不大，以此為憑借，來進行選詞旁模頃，製作標題。
老花就不多_嗦，有需要的可以看看老花的專欄文章，有介紹最簡單的選詞方法與組合技巧。
接著，標題設計好了，買家搜索某關鍵詞時，淘寶能檢索到你的寶貝了，可是搜索排名（展現位置）也不一定會靠前，因為你的關鍵詞權重不夠，只能靠後排。
當然，影響搜索排名的因素不僅僅是關鍵詞權重，是由多方面因素構成，（老花這里也無法細說，鋪開來，鍵盤可能都要磨壞！）但是關鍵詞權重可以說是最直接的影響因素。
那我們就必須先積累一定的關鍵詞權重，才能運陸在搜索頁面的前幾頁，甚至第一頁就看到我們的寶貝，讓寶貝有足夠的曝光/展現。
影響關鍵詞權重的因素：該關鍵詞的人氣、轉化已及確認收貨（好評），就是用戶搜索該關鍵詞，並看到點擊你的寶貝，到促成碼罩訂單，確認收貨（好評），的整個過程，就會為該關鍵詞積累不錯的人氣。
當積累到一定的人氣之後，再搜索該關鍵詞，你就能在前幾頁找到你的寶貝了。
最後，看到了你的寶貝還不夠，如果沒有形成點擊，那麼也不會有流量產生。
影響點擊的一個最重要的決定性因素就是產品的主圖，這因該不用多說。
那麼如何製作一張高點擊率的主圖，也是我們需要仔細考慮的。
篇幅有限，介紹到這里，如果哪位朋友對本文，還有哪裡不明白，歡迎評論或私信咨詢我，我會第一時間幫助你傳道解惑。
D. 電腦如何快速查找文件
問題一：如何快速查找電腦中的文件 怎麼搜索電腦里的文件，方法一
如果你記得文件名 直接用win+F調出windows搜索管理器
例如：我們要找一首歌曲 像風一樣自由
直接在想要搜索的文件和文件名輸入
像風一樣自由，搜索范圍不確定可以選全盤，立即搜索。
方法二：如果你忘了文件名，但是知道文件的類型，
例如：我們要找一首mp3
我們就可以這樣搜索輸入：*.mp3
這樣我們就可以找到硬碟上所有的mp3類型的文件了。
方法三：我們還可以用組合的方法來搜索電腦里的文件
可以用*和？來組合來查找文件
例如，我們知道這個文件名字中有「風」的mp3，我們可尺亮以輸入*風*.mp3來搜索。
步驟閱讀
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網上還有一些硬碟搜索工具，原理也和這些方法類似，有些工具先對硬碟進行了檢索，在搜索內容的時候速度稍快一點。
無論哪種查找電腦里的文件的方法，只要能記住文件類型（doc、txt、jpg、gif），如果文件名能記住那就用方法一，很快就能找到電腦里的文件。
問題二：電腦里的文件不知道在哪位置，如何快速查找 文件名還記得不？用電腦自帶的搜索功能就能找到。記不到名字就安文件類型搜索吧？
問題三：在使用電腦時怎麼才能在眾多文件中快速找到我想要的文件 很多人電腦越用越久了，文件、軟體慢慢的也越來越多。如果我們直接要一個個文件找過來找到我們所需要的文件個人感覺是非常難的。這時候我們就要秒用我們電腦的搜搜功能。
1、xp系統一般通過右鍵我的電腦，然後點擊搜搜進行查找文件。
2、win7系統大粗困敗部分人比較相關用開始菜單裡面的搜搜功能。
在搜搜裡面輸入我們想要的文件名字，很多時候都會有一堆文件，我們不知道那個才是我們想要的。這時候我們可以點擊文檔，打開資源管理器窗口，單擊文件夾窗口右上角的更改您的視圖按鈕，從下拉菜單中選擇內容視圖。這時候看起來就清洗很多了，比較方便找到我們想要的。
3、有些搜搜詞的搜搜是我們很經常要用到的。如我由於工作需要經常要修改hosts文件，但是這個文件是系統文件我不好移動位置。所以我只能把搜搜記錄保存下來。下次要使用的時候快很多。
使用方法：在搜搜結果裡面右鍵，在彈出的窗口中點擊保存搜搜。這時候這個搜搜就會被保存為虛擬文件夾。以後我們再次搜搜這個內容，相當於打開這個文件夾。速度快了很多。
問題四：如何快速搜索電腦里的文件和文件夾 1.打開『我的電腦』點擊『搜索』
2.在點擊後，我的電腦的左邊會出現相關的搜索內容，在相應的查找框中輸入*.txt，點擊『立即搜索』
3.稍微等一下，在我的電腦的右邊將會列出所有的文本文檔搜索結果，在頁面中就能快速找到所需要的文件了
4.在搜索結果中打開需要的內容，就能快速找到和定位需要的文檔了。
問題五：電腦里文件夾太多，怎麼快速找到自己想要找的文件夾？ 1．打開計算機。
2．C撫rl＋F
3．在搜索框輸入需要搜索的文件或者文件夾回車即可
問題六：在電腦怎麼快速查找文件存放路徑 ? 直接把那串地址復制粘貼到我的電腦里的地址那行~回車就行~！
問題七：怎樣可以快速找到電腦硬碟里的文件夾？ 有啊！！開始-搜索-文件或文件夾-所有文件或文件夾
問題八：如何快速找到電腦中的文件 只要知道叮件名，打開「我的電腦」，點擊「搜索」按鈕，會出現一個搜索對話框，在對話框中輸入文件名，再點擊下方的「搜索」按鈕，電腦就會自動幫你找到你要找的文件。岩顫
問題九：電腦文件查找快捷鍵？ 同時按下鍵盤上的WIN和F鍵就可以調出「搜索」欄
問題十：如何查找電腦中快捷方式文件 5分 在圖標上單擊右鍵，在彈出的菜單中選擇屬性，在快捷方式選項中看目標位置，就能知道文件的位置了。
然後你就可以按照文件的位置，打開我的電腦，一直找到文件所在的文件夾。有一個更方便的方法，就是在屬性的快捷方式選項中，有一個「打開文件位置」的按鈕，直接點擊它，就能打開文件所在的文件夾。
E. 掌握10個常用搜索技巧，讓你快人一步
你在網路搜索框里如何搜，會不會這樣問網路：「我急需要知道喜馬拉雅山為什麼不是8848的數據，你能不能在下午五點之前告訴我？」搜索是和機器對話，不是和人講話。你需要輸入的是關鍵詞，而不是禮貌的求助問話！所以搜索的基本功就是把你的問題變成關鍵詞，讓搜索更高效。下面十條搜索技巧，讓你的搜索開車技能從只會掛一檔提升到可以換二檔。
001 選對了關鍵詞，讓機器人更懂你
當我們搜索時，首先，搜索引擎演算法會在索引中查詢我們的搜索關鍵詞以找到適當的網頁。這些演算法會 分析相關關灶族鍵字在某個網頁上（不論是在標題中還是在正文中）的出現頻率和顯示位置 。
一般你有明確的搜索需求，就直接把需求作為關鍵詞就ok，但我們也會經常遇到腦海中記不清或認不得的事物時，沒有養成篩選特徵信息並整合的習慣，還有就是以圖搜圖不得結果，就忙不迭地跑到群里或者網路發帖求助，正確的做法是養成良好的 特徵提取，關鍵詞整合 的習慣來自行解決問題的能力的必要性。對於記憶模糊的事物，我們可以通過零碎的記憶信息來找尋事物；對於想找的圖片用以圖搜圖未果，可以通過描述圖片特徵的關鍵詞來搜索。
002. 學點邏輯表達式，讓你搜索更省力
and表示數學裡面『與』的邏輯關系。搜索「關鍵詞A and 關鍵詞B」，則返回同時包含前後兩個關鍵詞的結果。
AND 和 OR [北京 上海 平均工資] [北京 OR 上海 平均工資]
3 雙引號讓你搜索更精準
查詢詞加上雙引號「」則表示查詢詞不能被拆分，在搜索結果中必需完整出現，可以對查詢詞精確匹配。如果不加雙引號「」經過網路分析後可能會拆分。查詢詞加上書名號《》有兩層特殊功能，一是書名號會出現在搜索結果中；二是被書名號擴起來的內畢謹容，不會被拆分隱數弊。 書名號在某些情況下特別有效果，比如查詢詞為手機，如果不加書名號在很多情況下出來的是通訊工具手機，而加上書名號後，《手機》結果就都是關於電影方面的了。
4. 搜索不僅可以做加法，還可以做減法
查詢詞用減號-語法可以幫您在搜索結果中排除包含特定的關鍵詞所有網頁。例子：電影 -qvod。查詢詞「電影」在搜索結果中，「qvod」被排除在搜索結果中。
例如：搜索「注冊會計師考試」，你一定會發現一堆討厭的廣告！！試試這么做：搜索「注冊會計師考試 -推廣 -推廣鏈接」，對比一下就會發現，多年前的互聯網體驗，又回來了！這樣其實是從結果中去除「推廣」和「推廣鏈接」字樣，就可以獲得相對的自然的搜索結果了。
5 「+」包含特定查詢詞
查詢詞用加號+語法可以幫您在搜索結果中必需包含特定的關鍵詞所有網頁。例子：電影 +qvod。查詢詞「電影」在搜索結果中，「qvod」被必需被包含在搜索結果中。
6. 規避網路全家桶，記得帶上site
您如果知道某個站點中有自己需要找的東西，就可以把搜索范圍限定在這個站點中，提高查詢效率。例如：網路影音 site:。「site:」後面跟的站點域名，不要帶「http://」。site:和站點名之間，不要帶空格。
7 特殊文件搜索，filetype更好用
查詢詞用Filetype語法可以限定查詢詞出現在指定的文檔中，支持文檔格式有pdf，doc，xls，ppt，rtf,all(所有上面的文檔格式)。對於找文檔資料相當有幫助。例子：photoshop實用技巧 filetype:doc
8 在標題中搜索 intitle
網頁標題通常是對網頁內容提綱挈領式的歸納。把查詢內容範圍限定在網頁標題中，有時能獲得良好的效果。例如:出國留學 intitle:美國。intitle:和後面的關鍵詞之間不要有空格。
9 巧用豎線，查得更全
搜索 小蜘蛛不僅會聚焦，也會幫我們放大范圍，豎線就會讓我們查得更全
關鍵詞A|關鍵詞B』命令返回的結果是包含關鍵詞A或者關鍵詞B的網頁。
和or命令的區別是，『|』命令相當於分別搜索兩個關鍵詞，然後把結果整合在一起，按照相關性進行排列。
10.在網址中搜索inurl
網頁url中的某些信息，常常有某種有價值的含義。您如果對搜索結果的url做某種限定，可以獲得良好的效果。例如：auto視頻教程 inurl:video。查詢詞「auto視頻教程」是可以出現在網頁的任何位置，而「video」則必須出現在網頁url中。
F. 電商搜索如何讓你買得又快又好「整流程」(五)
其它相關文章整理: https://zhuanlan.hu.com/p/51015148
本文介紹用戶感知較弱的召回和排序模塊，主要以技術方案和實現為主進行介紹(主要為下圖中，搜索服務的一些工作)。這一過程和推薦非常類似，區別主要為召回源更多地考慮了當前搜索詞，排序特徵也加入搜索詞特徵及其影響到的交叉特徵，排序依據建立在相關性基礎上。
往簡單來講，用戶輸入了搜索詞，系統通過搜索詞找到與搜索詞相關的商品集合，系統通過用戶及商品的情況進行排序，最終展現給用戶。
0.找不到
但是在構建搜索系統的初期總是無法精準地幫助用戶找到想要的商品主要原因有以下幾點:
不同的用戶對同一種訴求的表達往往是有差別的，往往會存在一種比較常見的現象，用戶輸入的query並不能清晰准確的表達需求。這一塊是可以通過較好的產品設計及實時反饋來做精確需求表達捕捉，產品設計主要是前面介紹的引導類產品(下拉推薦、篩選、錦囊等)，實時反饋是指快速捕捉用戶在當前query下的正負反饋，系統捕捉其中的query意圖。
搜索系統對用戶query的理解能力較弱，無法挖掘出用戶的真實需求。這仔差一塊則更多是演算法發力的點，通過文本、行為、session等數據挖掘query本身的內涵，這一塊更多是QU(query understanding)的工作。
用戶輸入了長尾詞，過多條件無法匹配到商品。這一塊也可以通過QU和QR(query rewrite)來逐步解決。
召回結果集的排序不合理，可能用戶需求的內容被排在後面而未曝光。這一塊則是排序的問題了，建立一個良性的評分排序公式，並且利用演算法合理建模用戶決策過程。
從流程上來說，如下圖
接下來我們分別通過講解QP、召回、排序來對上述流程解構。首先來看以下QP裡面的各個模塊。
1.QP模塊
1.1 QU/query understanding
1.1.1 概述
1.1.1.1 目的
拆解用戶搜索詞的意圖
比如新品，年齡，尺碼，屬性，類目等搜索意圖識別及歸一
1.1.1.2 任務
Query詞性及主體結構，主要詞/描述詞等: 2018最新款適合胖胖的女生穿的連衣裙
預測用戶搜索商品類目(category)性別(gender): 手提電腦、t恤 女
屬性&標簽識別: 品牌，顏色，尺寸: 裙子紅色，43碼nike球鞋
搜&逛:強意圖/轉化&弱意圖/逛: 連衣裙 & Iphone XR 256G
1.1.1.3 方法
方顫缺法詞表窮舉法，規則解析法，機器學習方法
1.1.1.4 意圖識別的難點
輸入不規范，不同的用戶對同一訴求的表達存在差異。
多意圖，「蘋果」 可以是產品詞，也可以是品牌詞；可以是手機，也可以是水果。
數據冷啟動。當用戶行為數據較少時，很難獲取准確的意圖。
1.1.2 詞性&主體識別&屬性/標簽識別
詞性的識別有助於整個搜索系統快速地找到和定位相關商品，也可以幫助快速定位核心詞、屬性詞等。
搜索過程中，不同term對於檢索有不同的意義，不能本末倒置。不同重要程度的詞，應該在召回茄戚辯排序階段給予相應不同的影響，核心詞具有更高的分值。當用戶搜」children toys「召回商品時，核心詞是toys，children為修飾詞，根據term weight來進行排序降權的。細粒度地還可以做進一步區分產品詞、品牌詞、型號詞、停用詞。query被完整匹配和部分匹配的權重是不同的、單詞命中和多詞命中同一商品也需要考慮權重情況。
其它還包括了中心詞邏輯、熱詞邏輯、糾錯系統、丟棄詞邏輯、詞性標注等工作。常見方法詞性識別有,基於規則和基於統計的詞性標注(HMM)。
1.1.3 詞畫像
詞屬性
基礎屬性:pv、uv、gmv、ctr、cvr等
業務屬性:品牌詞、大促屬性
詞質量分
詞關系
同義詞、形近詞、同音詞、子母品牌、類目、文本相似性
詞維度的用戶畫像
1.1.4 強弱意圖
用戶強弱意圖/轉化意圖識別，可以快速幫助搜索系統定位召回及排序策略，不同的意圖可以帶來不同的排序和展現效果。如強意圖下相關性因子應該加強，弱意圖下應該更加註重點擊/轉化等反饋行為量。
強意圖/轉化型: 需要快速幫助用戶定位所需的商品 (因素:價格、品牌、品質、商家等)，推送引導的目的是讓用戶作出購買，收藏等決策，追求轉化的數量+速度+質量。
弱意圖/閑逛型: 需要幫助用戶發掘新的興趣、新的話題，但同時不能讓用戶 感覺無聊，目的是滿足用戶需求，把用戶喜歡的推薦給他，追求 pv/點擊率。
根據用戶行為和query的靜態信息，分析query是搜索型（偏向買）還是瀏覽型（偏向逛）。後續利用模型對query分類，用以分析排序策略對不同類型query的影響，方便對不同類型query作不同排序。
分析用戶個性化標簽的瀏覽行，轉化型趨勢。
若干特徵舉例:
session+query內商品的點擊率
Session內不同query的個數
空格數量
相關一級類目個數
停留時長再逛和搜query中表現差異大
行業分布:服裝鞋包/3c、美容護理、食品保健、話費充值差異大
1.1.5 類目預測
Query的類目預測主要是，分析Query和哪些類目的意圖更相關(當然這里用戶維度的信息也會被考慮進來)。query通過搜索引擎召回後，一般將類目相關性作為重要的海選排序因子，保留一部分商品，一方面保證了效率，另一方面也從源頭保證類目的相關性，保證用戶體驗。從實際工作來看，fasttext是一個非常不錯，實踐也較快的演算法。
類目舉例
常見模型
1.2 QR/query rewrite
1.2.1 概述
1.2.1.1 問題
query和商品描述之間存在gap，特別是中長尾query。多種描述，信息冗餘，屬性檢索，寬泛意圖。
1.2.1.2 目標
文本和意圖，通過對原始Query進行改寫，生成一系列相關Query，把相關Query作為原始Query的補充，與原始Query一起參與搜索，從而得到更加豐富和准確的匹配結果
1.2.1.3 方法
query embedding和multi-method
1.2.2 query embedding
query embedding(query映射到query)，可以針對「多種描述」和信息冗餘問題意圖改寫:query映射到意圖，主要針對屬性檢索和寬泛意圖類型；也可以進行相似query挖掘。
向量改寫流程: query向量化->向量相似查找->相關性判斷;借鑒skip-throught-vector，使用seq2seq重建句子周圍的句子,假設某個session序列是（s1，s2，…,sn）,那麼一條訓練數據為(si-1,si,si+1),encoder是si的詞序列的lstm，decoder是分別si-1和si+1，這樣訓練下來decoder的上下文向量就學到了這個句子在session中的上下文表示。
1.2.3 multi-method
通過語義、行為、session log等挖掘出相似的query。
多維度相似融合再排序: 按照點擊相似度、文本相似度、Session相似度衡量Query之間的相似度，得到候選的Pair（可選）交給重排序模塊，對Query pair的優先順序做優化，生成Top K的改寫結果。
基於行為Item cf/swing、Simrank++
基於session Word2vec、seq2seq
基於內容 Word2vec
融合 LR/GBDT
2.召回&檢索模塊: ltm/learn to match
2.1 檢索依據
電商商品: 圖片+標題+屬性+交互，檢索項包括但不限於:商品名稱，商品標題、副標題，商品描述，商品參數、規格，商品品牌，商品品類，別名關聯商品，促銷類型
相關性(query&tittle/content，行為，session): 融合點擊相似度、文本相似度、Session相似度衡量Query之間的相似度,除了前面介紹的通過query session來做query embedding，用query來重建其點擊過的寶貝標題/描述序列同樣適用，只不過decoder階段換成query點擊過的標題。
2.2 語義搜索
語義搜索是指不單單考慮詞維度的精確匹配，而是語義層面來做。增加搜索結果的相關性，提升用戶體驗外，也可以一定程度上遏制商家商品標題堆砌熱門關鍵詞的問題。
2.2.1 常見doc&query匹配方法
BM25通常計算query和Doc文本term的匹配程度。由於query和doc之間的語義gap，可能存在很多語義相關，但文本並不匹配的情況。
通過商品內容理解和語義標簽: 通過商品圖片，詳情頁，評價和同義詞，上下位詞等給商品打標簽和擴充商品索引內容
語義匹配: Dssm模型將query和文本變成向量，用向量內積表達語義相似度
匹配深度與高度: 詞->短語->語義->主題->句法
詞->短語->語義->主題->句法
embedding-similar
2.3 無結果優化
二次/三次召回:放棄權重低term，擴大檢索欄位和檢索范圍
Query 糾錯 & 同義詞改寫:同時用原詞和同義詞去檢索，最後對兩者返回的結果取並集。
分類意圖識別的優化，首先根據 Query 分布定義了 8 類意圖:可以通過識別 Query 中 Term 的意圖來判定整個 Query 的意圖
3.ltr/learn to rank
精排系統主要服務於個性化排序，召回粗排由搜索引擎負責完成，精排側重更細粒度特徵，更復雜模型，實時性。精排所需特徵，模型基本復用搜索引擎的技術，可以支持高密度的數據存儲和高並發讀取。
3.1 評分體系: 靜態分 * 動態分
靜態分體現商品的轉化，商品品質，背後供應商品質
動態分體現商品與query的相關性，個性化分，用二元分類(Binary Classification)來優化點擊/購買概率。
3.1.1 評分系統-靜態分
• 穩定性，連續性，區分度
3.1.2 評分系統-動態分
預測出每一條商品在給定以上條件組合（q,u,o）下發生交易行為的概率。
p(q,i,u)預估
gmv最大化模型-洪亮頡老師
相關特徵-洪亮頡老師
3.2 其它加權因子主要分為幾個維度：
相關度、商業化因素、個性化因素、人為因素、數據模型統計。
4.總結
搜索技術服務模塊必然與產品設計迭代並行，並且通過數據分析來支持整個流程優化，抓住重點和系統最大短板進行迭代。
下一篇文章以搜索相關的數據分析為導向，介紹搜索產品與功能需要關注的一些指標，以及對整個平台的作用。
G. OPPO A55如何快速搜索照片
需要快速尋找一張照片,但是一個一個往上滑喊森模動查找太慢了？那就快來試試OPPO A55快速搜索照片這個好用的功能吧！
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