尚倩兰是京东实战搜索专家，京东商学院特约讲师。拥有四年阿里平台搜索排名产品设计经验，现担任京东搜索高级产品经理。拥有实战SEO运营经验，熟悉京东、淘宝、天猫平台搜索引擎规则。在电商搜索领域拥有丰富的运营和产品设计经验，擅长做电商平台从一到十的搜索。目前被京东搜索团队定位为京东“鬼脚七”。

以下内容整理自尚倩兰7月9日在B端产品经理群的分享《京东搜索下拉框产品个性化探索》。

今天我只讲搜索引擎的一个小模块，所以上半部分讲搜索引擎的基本模块。这个图是我在培训京东内部员工和团队产品经理的时候画的。目前无论是网页搜索、电商平台搜索，还是各种垂直搜索，都可以简单描述成这个结构。

摘要中，产品搜索分为四个部分：

1.协助用户输入，提高用户表达需求的效率；

2.理解用户意图和用户输入，这涉及到自然语言和数据挖掘的知识。目前一般的用户输入方式还是关键词，语音、图片等交互方式还没有普及。我们都在尝试，特别是受限于关键词交互方式的APP、电视等客户端，积累对用户交互的理解。但我们还是要理解用户输入的是什么。比如你搜索“红豆”，淘宝会显示红豆男装，京东会显示粮油调料。这是不同平台对大部分用户需求的理解；

3、检索返回的内容，并根据理解用户意图的模块提供的信息进行准确的检索和排序；

4. 呈现：页面结构、视觉和交互设计，承载返回的内容。

今天的内容只是第 1 点中的产品之一

在阿里巴巴\淘宝叫“”，在京东叫“”，在雅虎叫“”，起到输入法的作用，提高搜索效率。因为推荐和搜索产品都是战略性产品，所以基本都和数据挖掘有关。目前下拉框推荐词的数据来源包括三部分。

淘宝、京东最初采用的是最多数据策略，虽然某个词的搜索量很大，需求比较分散（基于目前消费者还是用短词来表达意思的现状），但这种策略能最大程度满足大多数人的需求。因此，在搜索框中按 PV 从大到小排序出一个包含当前输入内容的词列表，并加入一些反作弊策略来应用。

我在打造现在的京东海外站搜索产品，特别是英文站的下拉框推荐词数据源的时候，是直接抓取亚马逊的数据，然后在京东上查询、下载商品的，这也是Most的策略。

一开始都是“大多数”，平台形成马太效应之后移动端关键词搜索下拉，流量不精准的问题不可避免地导致了个性化。比如在京东搜索框输入“RY”，下拉框里的推荐词全是“荣誉”，但在淘宝上却有一个推荐词“R语言”。

战略产品的差异，有时候并不是双方技术上的差异，而是平台和消费者行为数据的不同，而走向个性化，是上面提到的三种数据战略中的后两种。

我们今晚小批量发射的设计是为了挖掘数据，探索实时个性化策略。

如果用户搜索“nike ”，那么下次搜索搜索“”的概率是704/4648=15.1%；如果用户下次搜索输入“”，那么下次提示应该是“”。同时，如果我们观察同一批用户的数据，需求有收敛的意向，类似这样：

因此我们挖掘出很多词对，形成数据源，根据用户之前的关键词表达，实时推荐相关词汇。例如：

这就是已经挖掘出来的词对数据的来源，有了它，当用户面前有“十三香”这个词，当用户在搜索框中输入“五”字时，就可以向他推荐“五香粉”。在进行实时个性化推荐之前，所有京东用户在搜索框中输入“五”时，都会看到相同的下拉框推荐词。

产品假设和数据挖掘都是从历史用户行为得出的猜测，这意味着今晚会推出少量流量，我们拭目以待后续数据给出的答案。

【问答环节】

Q：这是所有在线用户同时搜索的关键词吗？可以理解为“尿布和啤酒”吗？

A：肯定不会，京东每天的流量是一个庞大的数字，大家也知道，数据挖掘和策略产品都不是那么容易理解的，就是一个访问会话抖音搜索电脑下拉★下拉老品牌64xl.com，百度投诉可以删除下拉词吗，你进去，搜索很多词，点一堆产品，买或者不买几个产品，然后关闭，就这样。

Q：值是当前所有在线用户都在点击的关键词吗？

A：不会，所有用户在京东网站上的行为都会被记录，但是因为搜索的商品，我们只用关键词搜索来尝试，当你在京东任意地方点击某个商品，然后返回首页时，名为“猜你喜欢”的推荐商品会发生变化。

Q：所以可以理解为根据两个单词在对话中一起出现的次数（按顺序），虚拟化出这两个单词之间的相关性，然后根据已经输入的Q2的分词，将单词按照相关性排序并按顺序进行单词推荐？

A：通过“十三香”所有搜索中其他词条的数据，探究词条之间的相关性。

问：目前所有的推荐都是基于平台上收集的数据吗？是否有计划根据当前的用户资料/类别/行为进一步完善推荐？

A：如果只是一两个移动端关键词搜索下拉，那没有统计意义。但其实战略性的产品很有意思，比如我们去年做了一个价格模型，结合业务的努力，到去年年底京东服饰部门的日均人民币就提到了。

Q：有没有什么推荐的入门书籍？

A：搜索和推荐这类产品需要很多知识，你可以先看一些技术书籍，这对以后的工作很有帮助。