（1）搜索结果页穿插展示文本筛选信息主要点

1. 展示关键词类目预测核心主要属性参数信息；

2. 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；

3. 展示该关键词相关的搜索词，即相关关键词；

4. 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；

5. 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：

1. 所有的展示关键词需要高质量高转化。

2. 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。

3. 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

1. 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

2. 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

3. 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。今天的内容就介绍完啦，谢谢大家的观看，希望A5小编的分享对大家有所帮助！

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