毕业设计

Task:经过了一段时间的训练,你终于成为了百度搜索的策略产品经理。你决定从一个优化词着手开始动手,并在后台随机抽取了200个 query (标记为1的是被机器标记为「天气」的)。请选择一部分的需求,完成一个开发量 2 周,适中版本的 PRD 设计。

目录:

注:下述表格需科学上网才可访问。

优化天气 query 识别策略 PRD

项目背景

近期分析在后台随机抽取的 200 个 query ,发现识别为天气需求的准确率是 77.78% ,若算上可能有天气查询需求(比如用户可能有出行需求)的 query ,召回率不到 40% 。对抽样 query 的统计分析见 query 分类及召回率、准确率统计 - 优化百度搜索「天气查询需求识别策略」追踪表 - Google 表格

若希望用户觉得百度搜索更智能,需优化天气 query 识别策略。综合问题影响面、问题严重程度、问题解决难度和预期解决比例考虑,行动优先级见行动优先级 - 优化百度搜索「天气查询需求识别策略」追踪表 - Google 表格

若只有两周开发时间,拟先完成优先级为中、高的行动。具体需求如下:

项目目标

  • 对天气查询需求强相关的 query ,准确率提升到至少 90%,召回率提升到至少 90% 。
  • 对天气查询需求弱相关的 query ,实现 80% 的准确率, 70% 的召回率。(用户对弱需求的表达方式变数更大,所以目标设定较低)

需求概述

  • 提升天气需求强相关 query 的准确率和召回率
    • 准确率:检查完善对应类目词典,保证不属于天气需求,但又包含天气相关词汇的 query 不被识别成天气需求
    • 召回率:建立对应词典识别出行需求,识别更多可能有天气查询需求的 query
  • 调整天气需求理解规则和展示策略
    • 与天气查询强相关的 query ,保证搜索结果首条结果即可概览天气预报
    • 与天气查询弱相关的 query ,侧边栏提供简要天气预报信息,查询结果主体按现行规则展示
  • 更改前端样式,优化用户体验
    • 按上条展示策略调整侧边栏样式
    • 缩短天气查询步长:与天气查询强相关的 query ,搜索结果首页即有输入框可更换查询地名

需求详述

先来整体了解一下这轮调整的 big picture:

本轮优化后,「天气查询 query」识别和展示策略介绍

1. 天气查询需求可能来自哪些场景?

对抽样的 200 个 query 和日常生活经验进行分析发现,一个人若想表达了解天气预报的需求,一般都带这类词汇(以下称为 X term):地点 where 或(和)未来时间 when 。比如明天/未来三天/下周下雨吗,北京下雨吗,北京下周下雨吗。

用户了解天气的需求一般来自以下情景:

  • 直接表达的,该类 query 一般包含 X + Y term 。Y term 为天气查询词汇、体感词汇或天气现象词汇。比如 广州现在冷不冷(no62)、北京明天下雨吗(no121)、九寨沟现在温度如何(no192)等。

    但不少歌词等综艺影视词汇或论文中也可能出现上述 term 组合,所以判断是否为天气查询需求前,需排查不含综艺影视词典和论文词典。比如 试论我国大陆电视台天气预报节目的发展——兼谈与美国电视台天气预报节目的比较 (no110)。

  • 其它希望了解天气情况的场景,主要为出行需求,比如商旅访友等,都可能要了解穿什么衣服、要不要带伞、防晒够不够等。

    那问题就比较简单了——如何判断用户有出行需求?一般来说,当用查询 X term +衣食住行时,就可能有出行。比如 去华山需要准备什么衣服(no63),海口现在穿什么衣服合适(no103),大连自驾游(no13),杭州西湖四星级附近的酒店(no116),青海西宁五星级酒店(no177)等。

2. 这些场景如何展示天气结果?

  • 直接表达的,保证搜索结果首条结果即可概览天气预报,且可在该页直接查询天气,demo:

    coursespm-weathersearch1.png

    coursespm-weathersearch.png

  • 推测用户有出行需求的,则在侧边栏展示对应城市天气概况,不影响现行主体排序结果。demo:

    coursespm-weathersearch2.png

3. 具体判断策略和所需词典

具体判断策略见 词汇分类识别规则 - 优化百度搜索「天气需求识别策略」追踪表 - Google 表格

所需词典见 需完善的词典 - 优化百度搜索「天气查询需求识别策略」追踪表 - Google 表格

需求

1. 建立和完善对应词典

需完善对应词典,见上述 需完善的词典 - 优化百度搜索「天气查询需求识别策略」追踪表 - Google 表格

2. 调整展示策略

具体见上述 词汇分类识别规则 - 优化百度搜索「天气需求识别策略」追踪表 - Google 表格

3. 修改前端样式

需按上述示意图更新 UI 并部署到前端。

4. 统计需求

先小流量上线,统计被识别为 天气需求 1(含1-0与1-1) 与 天气需求 2(含2-0与2-1) 的 query 。效果回归,召回率和准确率达标后,再全流量上线。

自评

这回作业用了 10h 左右,主要花在作图、整表格、调样式什么的。想清楚词汇分类匹配规则后,感觉其它都是体力活……

优点:

  • 用演绎法而非归纳法思考需求识别策略,再从抽样 case 中验证策略是否可行,这样解决问题更高效:不但可以覆盖现有 case ,还能预测未来可能出现的 case 。比如若用户输入 凤凰古城小吃推荐 这类「地点+吃类词汇」,也可能有出行需求,可提供天气情况。
  • 用表格解决各类词汇排列组合问题,避免遗漏和混乱。
  • 不仅考虑了需求识别策略,还考虑了展示策略,完整优化用户体验。

疑问:判断 query 是否属于综艺影视类目或论文类目,只能从词典排查吗?这词典维护成本得多大啊……可否从返回页面的的类型比例判断?不过查了搜索引擎工作原理,好像建页面索引时,并没有收录页面属于什么类目……

CHANGELOG

  • 180528 闪闪在项目背景中增补 query 分析表及优先级判断
  • 180526 闪闪增补图片、例子,优化格式
  • 180525 闪闪更新初稿
  • 180524 闪闪创建

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