京东商城推荐搜索中的学问
在刚刚结束的双十一,大家是否还意犹未尽?作为商品的入口推荐和搜索承担着重要的角色,而且京东也将其作为主战场。京东把推荐和搜索比作一个经济学模型,通过京东大量的用户数据,去评估用户感兴趣的地方,基于学习的方法不断优化用户体验。
电商的推荐搜索有四大价值,第一,挖掘用户潜在的购买需求;第二,缩短用户到商品的距离;第三,为用户提供参考;第四,满足用户的好奇心。
目前京东有80多个推荐位和20多个推荐服务,覆盖了各个渠道,包括PC、App、微信、手Q等。推荐和搜索分别为京东带来大概10%和45%的订单引入,快速帮助用户找到想要的商品,形成转化。
但是很多用户对推荐会有疑问,每次买过的产品为什么还要给我推荐相似产品?京东搜索推荐部总监刘思喆的解释是,推荐和实际场景有关,例如搜索图书时,推荐系统会迅速找到你喜欢的书,但是相似的书还有很多,另外推荐系统还会根据历史交易,推断你可能会给孩子买书,当然还有更多的场景。
京东搜索推荐部总监刘思喆
京东个性化与排序平台部高级总监邹宇指出,个性化推荐是一个相对丰富的产品形态,我们需要理解用户的长期以及短期兴趣、社会属性等众多因素,个性化推荐只是推荐的其中一部分,还有关联推荐等。
在个性化推荐上最大的困难在于数据孤岛,企业需要统一的平台将所有数据进行串联,但之后依然还有算法等棘手的问题。京东对个性化推荐有一个指标“千次请求订单”,即请求一千次带来的成单量和销售额。
京东个性化与排序平台部高级总监邹宇
京东的推荐搜索是基于召回模型,召回模型是从海量商品中选取用户感兴趣的候选集合然后进行排序。京东有着众多得召回模型,其中最主要是基于行为、基于用户偏好、基于地域三大召回模型,在实现上还有众多子模型。
召回可以有很多因素组成,在电商而言推荐系统要基于用户行为数据和商品属性,推荐根据这两点进行收敛和响应。
京东的推荐搜索算法非常庞大,而且迭代速度飞快,每周都有4-5组新的算法,这些都是从业务出发,针对业务场景进行优化。算法上每一次优化目标都非常明确,刘思喆说到,最终订单增长10%的背后需要从很多的线索中找到有效的方式,这里还需要一些灵感,未来推荐和搜索在提升也上会越来越难。
最早在京东上购买商品时,大家更多会通过左侧导航选择要购买的门类,但随着商品的增加以及平台开放后第三方货源的加入,搜索的频率也越来越多,对搜索的倚重也性越来越大。邹宇说道,搜索量的增加对于京东也是一个挑战,当然自营商品和第三方商品京东并没有区别对待,完全基于用户搜索匹配商品做排名。
同时在京东还有一个项目“京东大脑”,所有京东收集到的用户行为将勾勒出用户画像,甚至制作出小区画像。
原文发布时间为:2016年7月6日
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