本文从用户需求满足的使用场景出发,进行典型方案拆解、业务逻辑分析,探讨搜索功能在功能和策略方面的迭代优化。
一、项目背景
选择query调研微博搜索功能对用户需求满足情况,从以下两个...
本文从用户需求满足的使用场景出发,进行典型方案拆解、业务逻辑分析,探讨搜索功能在功能和策略方面的迭代优化。
一、项目背景
选择query调研微博搜索功能对用户需求满足情况,从以下两个维度对所选择query进行分类,
- 内容类型维度:社会、影视娱乐、时尚美妆、体育运动、旅游、美食、互联网、文娱、科普教育、生活记录;
- 需求理解维度:需求明确-结构简单清晰的query、需求明确-口语化的query、需求明确有额外条件、需求不明确。
因此进行case调研的query如下图所示:
在微博手机客户端搜索这些query,记录得到的结果与相应的问题,汇总case如下图所示。
由于是手机截图,粘贴到文章里会比较占地方,所以本文就没有粘贴本次调研的实际情况截图,大家感兴趣的话可以用微博自己搜一下试试看。
对以上case中,存在问题的case进行分析,如下图所示。
汇总这些case的问题原因,即需要针对性解决的问题,如下图所示。
二、项目目标
1. 产品目标
用户以最低成本获得需要的信息。
2. 核心指标定义
用户搜索成功率,即用户在搜索query后,没有后续行为(包括更改query,切换tab等),直接获得需要的结果的概率。
3. 重要指标定义
- query解析准确率,即query解析准确的概率;
- 匹配准确率,即第一结果匹配准确的概率;
- 前10排序准确率,即前10结果排序准确的概率;
- Query前10结果相关性,即一个query前10条结果与该query相关的概率。
case以上5个指标的满足情况如下图所示:
- 用户搜索成功率:27.50%;
- query解析准确率:50.00%;
- 匹配准确率:40.00%;
- 前10排序准确率:35.00%;
- Query前10结果相关性:52.50%。
4. 项目目标
- 用户搜索成功率提升至40.00%;
- Query解析准确率提升至60.00%;
- 匹配准确率提升至60.00%;
- 前10排序准确率提升至50.00%;
- Query前10结果相关性提升至70.00%。
三、需求概述
针对本次项目需要解决的问题,设计相应改进方案,并根据问题影响面