天气query识别

背景

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。

你在后台随机抽取了200个query。

200个query下载

请根据课程内容完成对应的策略优化。（本次任务叫做：优化需求识别策略）

一些小提示：

• 表单中的query标记为1的是被机器标记为「天气」的

• 计算出召回率以及准确率

• 抽象出各自的问题所在，给出策略优化方案

• 提出初步思路，完成优先级排布，并整理成项目计划

• 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

抽样数据分析

1 定义理想态

理想态：能够准确识别用户query中天气需求

关键衡量指标：

• 召回率：已识别的query中有天气需求的query占所有天气需求的query的比例
• 准确率：已识别的query中有天气需求的query的占比

2 抽样调研

2.1 调研目标

找出需求识别策略中存在的问题并优化

2.2 调研对象

后台随机抽取的200个query

2.3 case实例及分析

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分析结果：

• 所有天气需求query的总数：33
• 已识别的query中有天气需求的总数：28
• 已识别的query总数：36
• 召回率：28/33=84.8%
• 准确率：28/36=77.8%

3 问题拆解

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策略优化方案

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PRD设计

1 项目背景

根据对后台提取的200个query识别结果进行分析，得出召回率和准确率分别为84.8%,77.8%,为了进一步提高搜索结果准确度，提升用户体验，需要提升搜索结果的需求识别策略

2 项目目标

计划将特定类型query语义理解不足的query识别准确率提升至80%；将口语化query的召回率提升至90%

3 需求概述

考虑到开发周期和成本，鉴于特定query语义理解不足和口语化query这两个问题的影响面广和优先级高，因此本次只对上述两个问题给出策略优化解决方案。

4 需求详述

4.1 特定query语义理解不足的解决方案

• 考虑到开发成本，初步只建立热门歌曲中包含“天气”的歌词或歌名的语库
• 建立全国省、市、县的地名库
• 对用户输入的query切词处理时，先判断query中是否包含“天气”，若是，进一步判断是否包含地名，若是，进一步按照最大词块去匹配歌名库，若是则识别为非天气需求。

4.2 口语化query优化方案

口语化query优化方案分为两步，第一步是避免用户进行口语化query输入，通过展现sug来辅助用户完成query输入。其中sug的排序是按照sug的点击率从大到小来排序。例如，输入“北京”展现出的sug如下图，“北京天气”的点击率在给出的4个sug中最高，则排在最前。

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口语化query优化方案的第二步是在用户坚持输入口语化query时的方案

• 收集用户关于天气的口语化表达词汇，如“冷不冷”、“温度如何”，建立“天气口语化表达库”
• 建立全国省、市、县地名库
• 切词后如果用户输入的query中有地名，且有口语表达词汇，则判断用户有天气需求

5 统计需求

上线优化策略后将用户分为两组，均等流量，一组给到上线的策略，另一组使用原策略进行A/B测试，需要统计计算如下数据

• query的召回率、准确率
• 从用户满意度角度考虑，需统计用户对搜索结果的翻页次数以及计算在该组用户中所占比例；用户修改query的次数以及在该组用户中所占比例