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淘宝搜索算法现状:线上测试

  • 时间:2016-09-09
  • 发布:昆明网络营销培训
  • 来源:达内新闻

为了真实验证一个算法模型的好坏,需要有一个系统能提供真实的流量来检验。淘宝搜索实现的BTS(Bucket Testing System)系统就是这样的一个环境,在用户搜索时,由搜索系统根据一定的策略来自动决定用户的分组号(Bucket id),保证自动抽取导入不同分组的流量具有可对比性,然后让不同分组的用户看到的不同算法模型提供的结果。用户在不同模型下的行为将被记录下来,这些行为数据通过数据分析形成一系列指标,而通过这些指标的比较,最后就形成了不同模型之间孰优孰劣的结论。只要分组的流量达到一定的程度,数据指标从统计意义上就具有可比性。

不同的BTS系统会关注不同的数据指标,在淘宝搜索,有一些重要的指标是很多算法模型测试的时候关注的:

访问UV成交转化率:来淘宝搜索的UV,最终通过搜索结果成交的用户占比。

IPV-UV转化率:来淘宝搜索的UV,有多少比例的用户点击了搜索结果

CTR:搜索产生的点击占搜索产生的PV的比例

客单价:每个成交用户在淘宝搜索上产生成交的平均价格

基尼系数:基尼系数是一个经济学名词,考量社会财富的集中度;如果社会财富集中到很少一部分富人手中的时候,基尼系数就会增大,社会的稳定性和可持续发展性就会出现问题;淘宝搜索借用了这个概念来衡量搜索带给卖家的PV展示,和点击的集中度,在保证用户体验的前提下,给更多的优质或小小而美的卖家展示的机会。

大部分时候我们都有好几个模型和功能在线上测试,我们用BTS的方式来观察测试的情况,如果提升稳定就逐渐开放给所有用户,如果没有提升,我们也能从中获得经验帮助我们更好的理解用户。

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