垂直电商与综合类电商对比，具有更精准的市场定位、更深化的产物与处事质量、更强的客户粘性和更奇特的品牌附加度的优势，所以搜索机能的优劣直接影响着业务最终功效。

本文针对电商搜索中碰着的“搜索无功效，排序机制不满意业务需求”的问题举办刨析，并通过阿里云开放搜索的更佳实践跟各人聊一聊应该如何应对办理~

01 案例配景

某日活千万级的垂直类电商平台，业务以社区+商城形式开展，商城业务是贸易收入的主要来历，大部门用户有明晰的购置指向性，个中商品搜索天级PV3000万+，搜索引导的成交占比全部成交的60%以上，是站内最重要的成果，在用户满足度调研中发明对搜索体验吐槽连连，反馈的主要问题是站内商品搜不到，小我私家卖家宣布的商品排序靠后。

02 搜索问题反馈

（1）用户反馈：搜索不到想要的商品，体验差；

（2）运营反馈:  站内搜索的无功效率靠近60%，说来日诰日天有1800万的PV转换为0，流量白白挥霍；

（3）小我私家卖家反馈：小我私家卖家宣布的商品排序靠后；冲击宣布商品努力性，影响平台代价定位和圈层生态，从而直接影响平台收益；

03 搜索问题成因

（1）垂直小众的圈子，对付商品的叫法很是多样，并形成主流，用户搜索中不必然凭据实际商品名称举办查询（譬喻：用户会搜“喷泡”其实想找的商品是Air Jordan AirFoamposite系列的鞋）；

（2）用户搜索表述错误（譬喻：搜“连衣群”其实是想搜“连衣裙”）；

（3）站内的搜索功效分3个tab泛起，别离为“销量”、“价值”、“新品”，用户搜索后默认揭示的是“销量”tab下的功效，因此小我私家卖家宣布产物由于销量少或无销量自然导致排序靠后，曝光量小，销量难增长，恶性轮回；

04 问题阐明

（1）针对召回功效不抱负环境，经阐明发明自建ES处事没有对搜索要害词做智能的语义领略，甚至有些实体名词分词照旧错误的；

（2）针对排序问题，经阐明需增加“综合”搜索功效泛起，按照焦点索引优化排序算法；

05 阿里云开放搜索办理方案

（1）焦点索引上设置电商查询语义领略成果，将搜索要害词举办了系统可识此外智能改写，扩大召回相关功效；

1）电商拼写纠错

用户输入的query并不老是正确的，错误的输入大概导致查询功效不切合预期可能是无功效，因此需要对用户的输入举办拼写查抄。

OpenSearch的查询阐明中提供的拼写查抄成果，对查询词中的错误举办更正，给出正确的查询词。并按照纠错的可信度坎坷，抉择当前查询是否用纠错后的词举办查询。法则如下：

可信度高的纠错，会直接会用纠错后的查询词执行本次查询；

可信度低的纠错，照旧用原查询词执行本次查询；

如有纠错产生，会在查询功效中给出，如下：

个中的correction_level标识了本次纠错的可信度：

可信度高

可信度低

2）同义词

同义词在现实糊口中，沟通语义的表述词汇往往有许多，而用户在检索的时候很难在一条 query 中将它们全部浮现，所以识别和提供同义词检索显然可以得到更高的召回率。

同义词成果主要是对查询词举办同义扩展，扩大召回和查询词同义的文档。

譬喻：“包菜” 存在一个同义词是“圆白菜”，在没有开启同义词成果时，搜索“包菜”时是无法召回文档中仅包括“圆白菜”；开启同义词成果时，则能召回。

3）停用词

按照系统内置的停用辞书过滤查询中无意义的词（一般是利用频渡过高的但不影响查询功效的词，好比标点标记、语气助词等）。譬喻：查询词“飞跃吧!兄弟”，颠末停用词处理惩罚后标点标记“!”不参加召回；可能“你用饭了吗”，颠末停用词处理惩罚后语气助词“吗”不参加召回。

4）电商实体识别

实体识别，全称定名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），指对查询词中的具有特定意义的语义实体举办识别。查询阐明按照识此外功效，依据实体范例的权重对查询词举办改写，使得召回的文档切合查询的意图。