本文是 query 推荐产品的竞品分析，笔者通过分析今日头条和淘宝两个产品的关键词推荐 功能，对爱奇艺 query 推荐提供建议。 一、分析目的 所谓 query 推荐，目前的主流搜索引擎大都提供两种产品形态，在用户输入完整 query 之前，搜索引擎会在搜索框中弹出一系列推荐的 query，我们称之为下拉推荐； 在用户输入完整 query 点击 enter 键之后，搜索引擎都会在搜索结果页的周围，一般是上 方或者下方，会给出和输入 query 相关的 query，我们称为相关推荐。 query 推荐一方面从搜索意图上和网民的搜索意图匹配， 一方面和也能够达到引流的作用 ，能够快速引导网民找到需要的内容， 或者考虑商业变现因素，能够将搜索引导向与搜 索意图匹配且有商业价值的搜索上，提升搜索引擎的变现效率。 通过分析今日头条和淘宝两个产品的关键词推荐功能，找到每个产品搜索推荐功能的优势 、劣势以及可以优化的地方，对爱奇艺 query 推荐提供建议。 二、分析范围 移动 APP 端的关键词推荐模块 三、竞品选择 今日头条、淘宝 1. 选择原因 （1）今日头条 “有态度”的新闻资讯客户端，基于机器学习的个性化资讯推荐引擎，5 秒算出使用者的 兴趣，力求每一次推荐更加精准，让阅读更加有用高效。 为用户提供优质的资讯、视频、直播服务，看新闻视频、搜索新闻是用户的主要需求，搜 索引擎采用的关键词搜索机制，信息资讯的查询、阅读、推荐都是基于关键词进行。 （2）淘宝 作为电商平台的霸主，主要场景在于用户搜索商品及推荐商品构成消费行为，淘宝的搜索 引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应； 淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性，淘宝的 搜索推荐功能相对于其它行业的搜索发展和体验上相对领先。 2. 体验环境 设备型号：苹果 7 操作系统：11.0.3 体验时间：2019.1.1 今日头条：7.0.5 淘宝：8.3.0 四、竞品分析 1. 默认搜索词 （1）今日头条 首页默认搜索词展现 2 个，过长时不完整展示，点击或者更换频道会根据头条热搜标题刷 新更换默认词； 进入搜索中间页之后，搜索框下面从猜你想搜中随机选取并展示 3 条信息，并及时更新。 搜索框中的默认搜索词展示 3 条信息中的第一条，可默认搜索。 默认搜索词与用户的历史搜索记录无直接联系，有限选取的是当日的一些热点事件作为推 送。 （2）淘宝 查询前在用户进入软件时，还未有任何交互时，淘宝的默认搜索词根据用户最近的搜索或 点击的商品，主动向用户推送用户可能感兴趣的种子 query，根据用户历史上采纳的符合 用户推广意图的关键词，分析出用户的搜索意图或业务点。 首页默认搜索词展现 1 个，默认搜索词的长度适中，不会出现比搜索框长的情况，搜索中 间页可以看到，默认搜索词展现的是下方搜索发现的第一个词，这个词是最契合用户当前 搜索意图的词。 刷新之后每次的默认搜索词会更换成不同的词语，但是其种类基本保持不变且与搜索意图 相关。 例如，搜索过“裙子女秋冬连衣裙”，多次刷新可以发现默认搜索词包含“软妹套装”、 “很仙的毛衣女甜美长款”、“高腰阔腿裤套装”等，既可以细化描述用户的需求，帮助 用户更快更好的找到想要的商品，又可以拓宽用户当前的选择范围，打开其他商品的销售 渠道，并且保证推荐内容不与用户的搜索意向相违背。 2. 下拉推荐 （1）今日头条 下拉推荐会将用户最近搜索的 query 保存，当用户输入 query 的前缀，如果匹配上，会 将这个搜索的 query 放在下拉推荐的前几个位置。 下图可以发现，用户先搜索“吴秀波”，再搜索“吴亦凡”，当输入“wu”时，下拉推 荐列表会优先展现用户搜索过的关键词，然后在根据其他关键词的热度进行推荐。 （2）淘宝 下拉推荐处于用户已经开始在搜索框中进行输入，但输入还未完成的阶段。此时最常采用 的方式是使用 suggesion 的方式，结合用户当前输入，向用户推荐完整的高质量 query ； 具体 suggesion 挖掘，可以找到一些高频的 query，结合 session 数据，搜索点击数据 进行挖掘。 在服务器端为每个用户保存最近一段时间内搜索最频繁的几个历史 query，在用户输入完 整 query 之前，如果输入的部分 query 是某个或者几个历史 query 的前缀，则将这几个 历史 query 挑出来作为候选。 用户搜索“眉笔”、“眉粉”和“美妆蛋”，输入“mei”时可以发现最近搜索过的 query 依次展现在列表中，下方的 query 则是前期的搜索相关词。