算法:图像检索算法;数据:用户输入的图片。
历史搜索:重要功能。
记录用户搜索历史,方便在一段时间内反复搜索。
搜索发现:基于历史搜索的推荐功能。
算法:关键词匹配等算法;数据:历史搜索。
热搜:主动推荐功能,对于主动搜索用户作用不大,但是也可能培养用户新的搜索习惯。
算法:话题热度排序;数据:整体用户行为。
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当输入关键字之后,淘宝会弹出搜索推荐。从搜索结果来看,淘宝是综合了关键字和用户数据给出的推荐,既方便用户输入,也是创造新的商机。比如羽绒布的干洗剂、清洁剂等周边产品推荐。
算法:关键词推荐算法。
数据:搜索关键词+用户数据。
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搜索结果页,则更是搜索业务中的最核心步骤。需要在该界面达成商家竞价排名和用户购买体验的最佳平衡状态。只考虑商家的需求,那么用户寻找适合商品的成本就会增加,降低用户体验;如果完全都按照用户的需求来做,那么电商的业务逻辑和商家的流量就难以保证。
用户在该页面的浏览数据将不断被记录,并用于搜索结果乃至更多功能的优化。
算法:商品推荐算法(商家竞价排名+用户数据)。
数据:商品数据、用户数据、用户行为数据。
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【 搜索|产品“无”之道(三)——结构篇】因为缺乏电商经验和技术背景,相信我的分析只是管中窥豹,但我们也可以感受到在一个简单的搜索场景背后,有着多么复杂、强大的算法和数据支撑。
(3)案例3
再选择一个内容编辑的场景来分析,以知乎为例:
- 在创作入口,可以看到问答和提问仍是知乎最核心的业务。
- 随着业务发展,又增加了视频、文章、直播等各种形式的信息发布。
- 作为UGC社区,为了引导用户创作更多的内容,还提供了创作灵感的入口。
- 同时还提供了草稿箱的快捷入口,方便再次编辑。
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问题列表是回答问题的核心流程,做的也是匹配答主和题主的匹配。影响答主回答意愿的关键因素是兴趣和回答曝光量,而影响题主提问热情的是是否有优质答主(答案)回答和问题曝光量。因此推给答主既要有已知兴趣,也要发掘更多潜在兴趣;既要有热门问题,也要有关注度较低或新问题。
算法:问题推荐算法。
数据:问题、用户数据、整体问题数据。
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在编辑页面需要考虑编辑信息的各种类型,文字、图片、视频、链接、商品推等。当用户要退出的时候,需要确认是否要保存草稿,因此内容数据其实是分成当前内容和草稿。
算法:无。
数据:当前内容、草稿。
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2. 交互设计我认为在出现新的技术之前,交互设计上很难有大的突破了。因此建议产品经理和交互设计师遵循设计原则就可以了。不然标新立异大概率会导致与用户的操作习惯不符,反而导致用户体验下降。
但是我们可以聊一下什么是好的交互设计,以及交互设计的“无”之道。乔布斯为什么伟大?我认为不止因为他创立的苹果公司,或是推出了非常多用户体验极佳的产品,更多的是他重新定义了人与技术的沟通方式。
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