搜索电商怎么运营「电商运营知识地图」

今天给大家普及一下搜索电商怎么运营「电商运营知识地图」相关知识，最近很多在问搜索电商怎么运营「电商运营知识地图」，希望能帮助到您。

本文的内容和想法依旧是基于搜索工作萌发的，关于这些想法并不是特别细化的东西，总结起来属于一个小而全的运营和产品逻辑，所以这里再额外的补充在此篇，希望对各位从事搜索同学小白有所帮助。

之前在写站内搜索一系列的文章时，很多情况下我都是讲解的比较细分的部分。也有读者对我提出了质疑，你写的这些玩意可都是电商机密，会不会被公司给发现？

嗯……其实我没发现有什么机密的，我只是发表自己对于本职工作的一些概念的看法和科普，对于一些算法的讲解其实在网络上多的是，并不是什么晦涩难懂隐藏至深的知识。

在上一章匆匆终结之后，我在日常的工作中又涌现了很多想法，这些想法也是基于搜索工作萌发的，关于这些想法并不是特别细化的东西，总结起来属于一个小而全的运营和产品逻辑，所以这里再额外的补充在此篇，希望对各位从事搜索同学小白有所帮助。

废话就不多说！总共三点：

（1）搜索结果页穿插展示文本筛选信息主要点

展示关键词类目预测核心主要属性参数信息；展示该关键词下拉联想词去除关键词信息之后的的文本信息，点击即为搜索关键词 文本信息搜索结果；展示该关键词相关的搜索词，即相关关键词；展示协同过滤相关的关键词，即搜索了这个关键词的人群还可能对哪些类目感兴趣的关键词信息；展示类目相关关键词信息，与相关关键词类似，但是有类目限制。

制约因素：商品丰富度&搜索准确度

数据评估方式：使用率，转化率，gmv占比或者间接增量，搜索深度

（2）搜索框默认词的一些注意要点

如果要将默认词进行千人千面个性化，需要注意如下几点：

所有的展示关键词需要高质量高转化。展示的关键词不要以用户输入的历史关键词直接作为默认关键词，可以使用关联性高质量关键词，类目相关或者基于商品/用户的协同过滤算法。人工干预最优先，可以取部分流量予以展示，后台可以配置。

（3）基于个性化的推荐关键词必须要考虑如下几点

关键词需要为高转化或者高gmv的搜索词，且没有错别字和时政屏蔽词基于用户行为的个性化推荐，可以使用基于用户的协同过滤，以及基于商品或者类目的协同过滤必须建立词与词之间的联系或者说叫相关度，点击浏览行为与类目关键词之间的关联

以上三个注意点我感觉可以自创一套理论，起个好听的名字吧：搜索推荐控制理论。

核心观点：

所有的推荐的关键词都需要控制范围以保证其产出与转化率（先前验证过）；所有推荐关键词都必须建立词与词关联性，或者词与类目关联性，词与用户的关联性；所有推荐关键词都必须保证其搜索结果的准确性；不能直接引用用户直接搜索的关键词，需要进行数据过滤或者人为过滤后方能使用（即优化后）。

作用：将优质的关键词得到更多的曝光，能间接提升搜索转化率和成交 且能提升搜索dau。

对优化长尾关键词没有太多作用，需要不断地发现和过滤新词，补充推荐词库。

词与词之间的相关性计算显得很有必要，作为后期千人千面拓展搜索用户有着重要的作用。

以上是我在自己的OneNote笔记中的原文，我不想过多的编辑，尽可能将自己的原生想法分享给大家，如果看不懂请自动略过，或者可以再文章后面提问，抑或是浏览我前面关于站内搜索的8篇文章。

当然年纪轻轻就想有自己的一套理论体系，那是很难实现的，这仅仅是我个人的假设看法，并没有经过时间的检验，但是从逻辑和运营方法来讲是比较靠谱的。

最后分享一下我从接手搜索工作以来的一些所谓的大道理、大方法论，以前我是对这块比较嗤之以鼻的，但是如今我发现确实很重要，就和人的世界观一样，一旦形成很难改变，即便是辩论你再有道理也不会改，只有其经历挫折后才会反思（金政委的话）。

因此我也在此强调，工作的方法论不应该视为绝对的标准答案，而应该区分环境或者不断试错找到自己的最优解。本篇分享的方法论并不一定适合你，请谨慎采纳。

数据考量不要仅仅局限单一维度，要全面评估对象涉及到的数据指标的影响。不要自以为是，不要总是“我觉得应该是这样”学会分层的看问题，用数据来试错或验证你的观点。

做产品不要锱铢必较，对于你的需求和原型要求的实现率可以计较，但是对于功能的细枝末节不要指望一次性解决问题。职场上切勿以主人翁的意识挑战老板的权威大胆假设，小心求证。关键在于小心二字，你别再求证上太大胆。除非你是不差钱的老板多总结，树立终身学习的观念，趁着时间尚早，如果想立志从事搜索 赶紧赶紧学学NLP以及相关软件。这个世界上最不缺的就是才华横溢的穷光蛋。

与大家共勉~

#专栏作家#

作者：王欢，微信：wanghuan314400，运营小灰一枚。

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