【豪升官网】99.9%不知道的淘宝下拉关键词推荐算
阅读 0 · 发布日期 · 未知淘宝网的那些人知道，自然流量占据了商店流量的80％，因此有必要对网站进行优化，其中最重要的是标题的优化。
这将涉及如何找到有价值的关键字。在这里，我将介绍几种查找关键字的方法以及如何选择它们。
作者：广州豪升网络官网
1。什么是查询建议？
查询下拉建议意味着搜索引擎系统会自动为用户提供查询候选列表，供用户根据用户当前输入进行选择。查询下拉提示会提示查询建议已经是搜索引擎和广告竞标平台中的标准产品。
查询建议可以帮助用户弄清搜索意图，减少用户输入并节省搜索时间，并改善搜索体验。
每个搜索系统的下拉推荐的处理流程基本相同。下拉推荐的差异主要体现在后台不同的查询候选生成机制上。下面介绍几种淘宝下拉推荐算法。
2。基于PV的下拉建议
最简单的下拉建议基于查询日志中的每个查询历史PV。这是最直观的下拉推荐算法，主要通过三个步骤执行：
离线部分
S1：在海量查询日志中，计算PV和数量时间段内每个查询的点击次数
在线部分
S1：相似度计算后，获得与用户输入查询相似的候选查询集
＃ ## S2：在类似的候选查询集中，按查询PV排序并单击计数
此解决方案简单易行，但存在以下问题
a。推荐的顶级查询解决方案更好。对于长尾查询，可能在历史Querylog
b中找不到相似的查询候选。候选查询具有相同的语义问题，例如输入礼服，可以推荐两个针对礼服女性和礼服女性的候选查询，它们的语义基本相同，并且推荐位置被浪费
C。推荐查询质量。由于PV高或点击率高，建议使用一些质量低下或被欺骗的查询，因此一些高质量的查询没有机会推荐
3。基于静态点的下拉建议
为了改善上述纯粹基于PV的问题，增加了被推荐用于高质量查询的机会，增加了在下拉建议中作弊的成本，提高推荐查询排序的合理性，引入查询静态点的概念，并使用基于查询静态点的下拉推荐策略
替换原始的基于PV的策略。
那么查询的静态分数是多少？
查询静态分数是查询质量的综合指标，适合查询维度的知识：例如查询PV，IPV，UV，IUV，IPVUV ，点击率，交易转换
费率，交易次数，交易金额，召回产品的数量等。
使用逻辑回归将上述知识拟合为实数，基于静态得分的下拉推荐与基于PV的下拉建议为：
a。离线部分计算每个查询的静态得分
b。在线部分，使用静态点代替PV对候选查询进行排序。查询静态点不仅考虑查询的历史PV /点击信息，而且考虑查询的交易信息，从而使具有良好交易行为的查询得到更多的显示
机会大大降低了劣质和作弊的可能性查询演示文稿。
4。基于CTR估算值的下拉建议
基于静态点的算法解决了为高质量的候选人查询提供更多展示机会和排名的问题，但是该算法（例如基于PV的算法）主要依赖历史查询本身的特征。搜索查询和候选查询之间的连接只有
都具有相同的前缀。
此简单的动态功能不会将搜索查询与候选查询紧密结合在一起。同时，静态特征和动态特征的组合基于线性权重，并且每个特征的权重在BTS中进行调整。
为了解决两个问题，建立了搜索词与候选查询之间的动态关系，并用CTR表示这种关系。
搜索词与候选查询密切相关，其点击率较高，否则相对较低。
CTR估计模型
Logistic回归模型为用于估算查询的点击率。模型中使用的功能如下
1。与搜索字词和推荐查询相关的功能；
2搜索字词的相关功能和建议的查询类别；
3候选查询静态子相关的功能；
4搜索推荐POS语音特征的一部分；
5搜索结果页面功能对应于推荐单词。
模型评估
MSE用来比较实际值与预测值之差。差异越小越好。
大多数上述功能都可以脱机计算，并根据通过获得的候选查询的CTR值执行在线排序。
5，下拉建议使用高级
1拼音搜索，拼音和汉字混合
2拼写更正和下拉提示
3作弊查询清理
4个性化下拉建议
5推荐的丰富性和多样性
6多维推荐数据规模，商品，买家，卖家，买卖双方握手
6.1数据规模维度：买家数量，卖家数量，产品数量；产品属性和类别的数量
6.2产品尺寸：产品描述角度：卖方经常个性化产品描述，以区分其他卖方并争取更多的曝光度和更好的价格；不同的产品分类角度：除了产品所属的后端类别外，
根据商品的使用状态还可以分为二手，翻新，珍惜，旧/新；
角度：禁止使用某些类别的产品，例如武器，酒精，烟草
6.3买方：买方类型的休闲购物者，冲动性购物者，价值驱动型购物者，收集者的脚蹼，购买者的年龄，性别，购买力，价格范围，是否在乎品牌
6.4卖方：卖方的哪个类别的产品，好评率，交货时间，描述是否真实
6.5买卖双方握手：买家和卖家可能有不同的习惯：买家的搜索字词可能与卖家的标题，属性和描述，如何解决不一致之处不一致
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这将涉及如何找到有价值的关键字。在这里，我将介绍几种查找关键字的方法以及如何选择它们。
作者：广州豪升网络官网
1。什么是查询建议？
查询下拉建议意味着搜索引擎系统会自动为用户提供查询候选列表，供用户根据用户当前输入进行选择。查询下拉提示会提示查询建议已经是搜索引擎和广告竞标平台中的标准产品。
查询建议可以帮助用户弄清搜索意图，减少用户输入并节省搜索时间，并改善搜索体验。
每个搜索系统的下拉推荐的处理流程基本相同。下拉推荐的差异主要体现在后台不同的查询候选生成机制上。下面介绍几种淘宝下拉推荐算法。
2。基于PV的下拉建议
最简单的下拉建议基于查询日志中的每个查询历史PV。这是最直观的下拉推荐算法，主要通过三个步骤执行：
离线部分
S1：在海量查询日志中，计算PV和数量时间段内每个查询的点击次数
在线部分
S1：相似度计算后，获得与用户输入查询相似的候选查询集
＃ ## S2：在类似的候选查询集中，按查询PV排序并单击计数
此解决方案简单易行，但存在以下问题
a。推荐的顶级查询解决方案更好。对于长尾查询，可能在历史Querylog
b中找不到相似的查询候选。候选查询具有相同的语义问题，例如输入礼服，可以推荐两个针对礼服女性和礼服女性的候选查询，它们的语义基本相同，并且推荐位置被浪费
C。推荐查询质量。由于PV高或点击率高，建议使用一些质量低下或被欺骗的查询，因此一些高质量的查询没有机会推荐
3。基于静态点的下拉建议
为了改善上述纯粹基于PV的问题，增加了被推荐用于高质量查询的机会，增加了在下拉建议中作弊的成本，提高推荐查询排序的合理性，引入查询静态点的概念，并使用基于查询静态点的下拉推荐策略
替换原始的基于PV的策略。
那么查询的静态分数是多少？
查询静态分数是查询质量的综合指标，适合查询维度的知识：例如查询PV，IPV，UV，IUV，IPVUV ，点击率，交易转换
费率，交易次数，交易金额，召回产品的数量等。
使用逻辑回归将上述知识拟合为实数，基于静态得分的下拉推荐与基于PV的下拉建议为：
a。离线部分计算每个查询的静态得分
b。在线部分，使用静态点代替PV对候选查询进行排序。查询静态点不仅考虑查询的历史PV /点击信息，而且考虑查询的交易信息，从而使具有良好交易行为的查询得到更多的显示
机会大大降低了劣质和作弊的可能性查询演示文稿。
4。基于CTR估算值的下拉建议
基于静态点的算法解决了为高质量的候选人查询提供更多展示机会和排名的问题，但是该算法（例如基于PV的算法）主要依赖历史查询本身的特征。搜索查询和候选查询之间的连接只有
都具有相同的前缀。
此简单的动态功能不会将搜索查询与候选查询紧密结合在一起。同时，静态特征和动态特征的组合基于线性权重，并且每个特征的权重在BTS中进行调整。
为了解决两个问题，建立了搜索词与候选查询之间的动态关系，并用CTR表示这种关系。
搜索词与候选查询密切相关，其点击率较高，否则相对较低。
CTR估计模型
Logistic回归模型为用于估算查询的点击率。模型中使用的功能如下
1。与搜索字词和推荐查询相关的功能；
2搜索字词的相关功能和建议的查询类别；
3候选查询静态子相关的功能；
4搜索推荐POS语音特征的一部分；
5搜索结果页面功能对应于推荐单词。
模型评估
MSE用来比较实际值与预测值之差。差异越小越好。
大多数上述功能都可以脱机计算，并根据通过获得的候选查询的CTR值执行在线排序。
5，下拉建议使用高级
1拼音搜索，拼音和汉字混合
2拼写更正和下拉提示
3作弊查询清理
4个性化下拉建议
5推荐的丰富性和多样性
6多维推荐数据规模，商品，买家，卖家，买卖双方握手
6.1数据规模维度：买家数量，卖家数量，产品数量；产品属性和类别的数量
6.2产品尺寸：产品描述角度：卖方经常个性化产品描述，以区分其他卖方并争取更多的曝光度和更好的价格；不同的产品分类角度：除了产品所属的后端类别外，
根据商品的使用状态还可以分为二手，翻新，珍惜，旧/新；
角度：禁止使用某些类别的产品，例如武器，酒精，烟草
6.3买方：买方类型的休闲购物者，冲动性购物者，价值驱动型购物者，收集者的脚蹼，购买者的年龄，性别，购买力，价格范围，是否在乎品牌
6.4卖方：卖方的哪个类别的产品，好评率，交货时间，描述是否真实
6.5买卖双方握手：买家和卖家可能有不同的习惯：买家的搜索字词可能与卖家的标题，属性和描述，如何解决不一致之处不一致
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