电商专题：搜索系统练习章
搜索是电商中最接近用户意图的场景之一。AI 加入搜索，不是为了让搜索更花哨，而是为了让用户更快找到真正想买的东西。
搜索系统流程图
graph TD
A["用户输入搜索词"] --> B["理解意图与纠错"]
B --> C["召回商品"]
C --> D["排序与筛选"]
D --> E["展示结果"]
E --> F["点击/购买/继续搜索"]
这个专题要训练什么
- 搜索中的“召回”和“排序”怎么影响产品体验
- 什么时候适合做语义搜索
- 搜索失败的常见类型是什么
- 搜索结果页如何定义成功
课堂案例
某家居电商发现，用户搜索“适合小户型的书桌”时，经常得不到好结果。团队想引入 AI 搜索。
你作为 PM，需要判断：
- 当前失败是关键词匹配不够，还是商品标签质量太差
- 用户是否在表达复杂意图，而不只是输入品类词
- 第一版是做语义召回，还是先补属性和筛选
练习任务
请写出：
- 搜索项目的两个主要成功指标
- 一个你认为最常见的失败类型
- 第一版你会先做哪一块，为什么
标准答案提示
- 成功指标可考虑搜索后点击率、搜索后下单率、无结果率下降
- 失败类型可从召回失败、排序失败、标签缺失三类回答
- 第一版应优先做最能改善主路径的问题
搜索系统 checklist
- 我是否区分了搜索失败是“没召回”还是“排不准”
- 我是否确认商品标签和属性基础是否足够
- 我是否围绕搜索后任务完成率定义目标
- 我是否避免把 AI 搜索做成无法解释的黑盒
本章小结
- 搜索优化常常先从数据和召回逻辑开始，而不是先上最复杂的 AI
- 真正好的搜索，是让用户更快找到答案，而不是展示更聪明的技术
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