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“向量”如何快速拉爆手淘搜索。

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发表于 2021年 10:29| 显示全部楼层 |阅读模式 |主动推送
 
[写在前面]我在几篇文章中用关键词的思维去解释“向量”,但不代表做向量就是要去做关键词,特别是带有成交属性的关键词;向量的理解不能用关键词思维,举个最简单的例子连衣裙女碎花这个词,马上我们大脑就明白了背后的意思。
但是计算机语言系统要分析出这个词背后的含义就复杂的多,各种算法和模型。
如何判断关键词的语意就需要向量,向量的得出与判断确认就要靠消费者的电子行为轨迹数据,行为数据值反馈确实是这个方向,这个方向就是既有大小又有方向的向量。
不是说你开什么关键词背后的语意就和你大脑的语意是一个意思,系统可不那么认为。
在我们常规的认知中,一个成交方向加大点击量和成交,就可以盖过另一个表现不好的方向,但是实际系统的反馈却是两个向量相减不是此消彼长而是会得到第三个向量。
正文
现在的搜索是召回机制这个大家到现在都比较认同了,如何召回?这个问题我在前面文章中就经常讲是通过词召回和向量召回。
词召回:谈到引擎索引首要解决的就是分词问题,对商品的标题进行分词并构建索引,以倒排索引为基础快速的召回符合匹配“分词”的条件商品,给大家再扩展一下知识并不是词召回就是只有“分词”召回,也可以对商品的类目、价格、是否包邮、等内容建立相对应的索引,对于新品就比较看重商品质量和发布时间,也就是说只要构造正确的查询语法树,即可快速召回符合多种组合条件的商品。
词召回我有提到核心基础就是分词,系统如何分词就会影响分词的含义,这里就有咱们常提到的紧密性原则来解决分词粒度的问题,分词一定要真实传达词语的含义。
正因为如此很多同学感觉向量就是关键词。
向量召回:在搜索引擎和直通车搜索广告中,还有很重要的问题就是召回的时候不光关键词匹配的上还要保持语义相似度,在召回时传统的文本相似度算法如IF-IDF是很难召回具有语义相似度的查询词如:“儿童用品”与“玩具”的相似性、数码产品与苹果等这种基于词召回也会存在无法自动扩展词的语义信息的问题。
当用户搜 苹果的时候,如果商家的产品词没加上“数码产品”或者特定表明是数码产品的词,如手机 电脑 平板等那么他的产品就无法被正确召回。
这个问题就如你开关键词 卫衣和衣卫,核心看系统如何定义衣卫这个词的语义,最终有没有效果要看卫衣和衣卫的语义相似度。
衣卫这种词的语义就要靠真实消费者的行为轨迹反馈系统分析出得到的语义,并不是你造就的,是系统反馈的,这一点你只能顺应系统。
再说明一下:你开碎花连衣裙,系统真正的语义又是什么你怎么判断和确认?碎花连衣裙在计算机中表述就是 万个零中的一个一,具有什么样的语义就要靠消费者的行为轨迹数据背后的向量决定。
上述提到:传统的词召回方法无法有效解决语义相似度问题,为了解决这个问题在搜索排序中引入了基于向量召回的多路召回方法对词召回进行补充并实现了个性化实时等向量召回模型。
使用分类的方法召回模型大致分两种思路:
1:用搜索引擎中的曝光点击数据,利用几层的DNN把查询词及查询文档Embedding成语义向量,通过约束两个语义向量的余弦距离来表示语义相似度。这个点我在《搜索改变--速看向量是什么》一文中重点做了阐述。
也就是可以直接学习出查询词及查询文档的Embedding向量,用于计算查询词与查询文档之间的语义相似度。
只需要实时预测出用户的向量(用户的曝光点击日志构造反馈)就可以通过向量的相似度快速召回商品。
2:通过用户的实时行为序列向量与其他的特征学习出的向量,结合查询词Embedding结果共同concat起来,最终得到用户的向量表达。通过用户的实时向量和商品的向量(商品离线预先计算好的商品特征及商品行为序列)进行召回,使用用户实时向量快速召回TOPN个商品向量。
向量召回的思路大体是这两种还有多路召回的方式这里就不重点作为阐述,但是通过上述我们可以得到是用户的行为数据和商品交互的行为序列数据是影响向量的根本,这些数据越是人为破坏越对向量影响很大。
所以向量最好的优化方式就是“不人为干预”尊重系统,顺势而为;多从市场需求的角度去升级开发产品,而不是从关键词的角度去匹配。
向量的背后本质就是高度精准统一的购物需求,以统一相同的精准购物需求为向量是不会错的。
向量讲到现在是不是解决的是语义相似度的问题和关键词无关。
向量的获取值也就是向量值有很多种,可以根据用户的点击反馈比如收藏加购值生成向量,也可通过转化率,也可以通过IF-IDF值,也可以通过用户的行为历史数据生成一个值,就是说向量的方式有很多种,但是解决的是语义相识度的问题和用户需求和商品匹配的终极目的。
如何具体优化向量,向量优化的原则是尊重系统,顺势而为。
在实战中我们其实可以这样做来验证和顺应系统给的向量方向。
当分析好市场及市场竞争格局确定要做一个商品时,首先把此宝贝的核心词去搜索分析进行相关关键词分析 、关联的修饰词,一般修饰词背后就是一个市场的明确需求,找到修饰词可以把店铺同类同款产品30天的成交关键词下载下来特别是成交比较好的属性词和修饰词及风格词进行分类,分类好结合自身产品的实际数据看是否符合分析出的1-3个属性词,还是围绕三个属性和核心词的近似词进行标题组合,
每一个属性作为一个方向,上直通车确认哪个方向数据反馈比较好,就集中哪个方向扩展词系和聚焦相同购物意图拿第一波搜索流量。其实这个过程就是在顺势而为,把属性聚焦就行了,
开直通车聚焦词系是服务于系统判断方向,如果用关键词思维坑产思维、感觉用直通车方向引导系统入池或者影响向量改变这都是伪命题。
尊重系统,顺势而为开直通车,服务于系统方向,把直通车的关键词聚焦到相同的购物意图让需求统一才能有比较好的效果。
用坑产思维那一套去干预关键词坑产,递增做单的方式反而会影响向量,搜索也大大影响。
后面高价值信息流闭环也就失去了意义。
对于向量的理解,可以用关键词思维解释,但不能用关键词坑产思维的那一套。
很多关键词不一样但是需求是一样的,说的都是一件事一个需求这就是语义相似度就是购物意图统一,用市场需求导向找关键词不是说用关键词匹配产品,而是用相同购物意图聚焦需求优化人群,
向量就是精准语义度是用户行为向量和商品向量的相似度,说白了就是系统给的一个购物需求方向。
需求统一,人群自然精准这个时候再用人群结构去细分种子人群画像才有意义,很多同学还在基础属性人群上下很大功夫了,其实真的没必要了。
在召回机制,先把购物意图统一了才能最快速给系统一个方向进行召回商品。
需求统一再去用基础属性人群细分,核心就是为了提高点击率和转化率,如果解决不了这些,就不要去开,反而因为基础属性人群流动性很大,越测越不精准就不要在这点上下很大功夫了。
把精力放在挖掘和洞察消费者真实的购物需求上面。
有了相同购物意图或者需求再去测试人群结构最后得到的就是精准人群标签画像,这个标签画像就是搜索和推荐流量召回和推荐的种子。
召回的商品和推荐的人群才会精准,下沉的新客价值才会更高,就相当于召回的全部是具有相同购物意向的目标客户群体。
种子人群标签画像是一个交集,叠加这个标签交集单品和店铺的人群标签权重就会越来越高,后面你在开相似宝贝和相似店铺引流的精准度才会更高,种子人群标签画像破坏,相似流量的精准度也就受到了破坏。
这就是标签叠加玩法的精髓!
种子人群的行为数据反馈就是“向量”。
所以在高价值信息流闭环体系中为什么用基础属性人群+行业定向偏好作为“潜客”拉新,
一是:以种子人群标签画像最大化的拉潜客作为“泉眼”
二:人群流转价值高,沉淀出的数据价值大且稳定。
三:精准度高,以相同购物需求为驱动力针对人群进行分层,不一样的人群不同营销策略,在相同的购物链条中,依据人群流转及不同场景进行布局,多次触达牵引消费者,最大化影响消费者心智提高转化效能。从潜客引流开始,向量布局就已经开始了,讲到这向量如何拉升搜索能否给你启示……
七掌柜--鬼哥
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理论一大堆,万变不离其宗就是产品为王!产品为王!产品为王!产品为王!产品为王!搜索大概方向始终没有改变 就是简简单单的你是什么产品就做什么关键词,什么向量什么机制,瞎扯淡!!给你一坨屎你去帮我卖爆啊?  别误人子弟了!
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一个啥向量回导 不就一个购物意向标签   废话了十个帖子 还在说这个  过了一年 又会这样说 我们去年说的向量回导如何如何正确   这就跟我老师永远会跟同学说  科科都考满分就能考清华北大   这话对吧 很对 可有啥用?
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是你说的太高端,还是我的等级太底了,完全看不懂
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手淘搜索 走起
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上一篇帖子讲了一些pVCR算法的原理,我还比较受用的。这一篇讲的有些水。感觉和之前的标签什么的有点偷换概念。
毕竟每个运营在干预的基础上,肯定是最大程度的去选好产品,做好主图。至于坑产,有时候不怪运营,就是市场上有些傻逼公司和傻逼运营。拉高坑产门槛。
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有没有电商交流群拉一下的
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曹县nb
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