文娱行业搜索最佳实践

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了文娱行业搜索最佳实践相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

内容搜索的价值主要体现在两个方面:

对用户而言,用户将搜索作为寻找内容的工具,目标是“搜的到,搜的准”。用户更关心搜索结果的相关性、时效性和多样性。

对平台而言,搜索是内容消费、流量引导的核心入口,目标是提升用户满意度与留存率。更进一步,搜索还能支持平台的宣发和商业价值,实现业务增长与流量变现。

常见文娱搜索场景

  1. 新闻、资讯搜索
  2. 社区、论坛、话题搜索
  3. 影音娱乐搜索
  4. 在线阅读小说、网漫、文章搜索
  5. 图像、视频搜索

文娱搜索业务特点

  • 搜索效果需保证时效性和个性化
  • 涉及多频道、多类别,内容覆盖广泛,需要精准理解用户搜索意图
  • 热搜、下拉提示等搜索引导功能流量占比高
  • 可能有文字、语音、图像、视频综合的多模态搜索需求

搜索痛点

  1. 用户用词规范程度参差不齐,文本内容复杂,用户意图理解要求高
  2. 内容垂类特殊,需要行业数据积累,分词和查询分析难度大
  3. 千人千面的的个性化搜索,需要5人以上的算法团队持续投入,成本高,周期长
  4. 业务导向性差,无法通过搜索实现付费内容引导

开放搜索内容文娱增强版解决方案

内容文娱行业分词模型

对于内容文娱行业,OpenSearch汇集多个相关数据来源,利用千万级数据训练了行业增强版分词模型。

针对更加特殊的垂类业务场景,在原有分词算法模型基础上,支持基于业务数据的定制分词模型,提供专属文本分词器。

文本通用版内容文娱版
拜仁或将签下凯恩以接替莱万拜仁 或 将 签 下 凯恩 以 接替 莱 万拜仁 或 将 签 下 凯恩 以 接替 莱万
夜兰配队夜 兰 配 队夜兰 配 队
复联4高燃场面复 联 4 高燃 场面复联 4 高燃 场面
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内容文娱行业向量模型

相比传统文本搜索通过分词、同义词、纠错、词权重等算法技术增强语义搜索效果,基于深度学习的语义向量召回模型具备更强大的表征能力,可以更好地处理用户查询词中的简写、别名、拼写错误等情况。

开放搜索OpenSearch和阿里达摩院合作自研的向量召回技术,在业界知名榜单MS MARCO上夺冠。

结合文娱行业数据训练的向量召回模型目前已在OpenSearch对客户透出。

query詹姆士绝杀
向量召回 TOP 1詹姆斯绝杀
向量召回 TOP 2詹姆斯不是绝杀?
向量召回 TOP 3关于詹姆斯绝杀球
query佐鸣
向量召回 TOP 1鸣佐结局
向量召回 TOP 2鸣人喜欢佐助哪点
向量召回 TOP 3鸣人和佐助谁更强?

内容文娱行业CTR排序模型

针对内容文娱行业往往个性化诉求和实时性需求较高。比如不同用户兴趣爱好的引导、以及当天的热点事件引导。

CTR预估模型充分结合行业特点,保障搜索个性化建模和内容实时性。整体网络框架如下:

CTR预估模型可以根据客户特点和诉求做对应模型定制和链路定制,以达到更优业务转化效果。

球鞋爱好者搜:科比粉丝搜:科比8.24当天搜:科比
科比那些年穿过的球鞋科比10佳投篮精彩瞬间球迷致敬科比
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案例实践

某文娱资讯平台,原自建搜索存在搜不准,跳出率较高等问题,直接影响用户体验和用户粘性。通过接入开放搜索OpenSearch 15天快速实现搜索效果各项指标的提升。

  1. PV-CTR提升超过10%,UV-CTR提升超过5%,有点击PV占比提升超过5%
  2. 具备语义向量模型能力,针对长文本复杂关键词也可准确返回语义相关文档
  3. 个性化排序模型,支持千人千面的搜索结果展示

原文链接

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