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成都餐飲行業大眾點評如何運營?

清晨網絡 | 2020-04-30 | 分享至:

搜索是大眾點評App上用戶進行信息查找的更大入口,是連接用戶和信息的重要紐帶。而用戶搜索的方式和場景非常多樣,并且由于對接業務種類多,流量差異大,為大眾點評搜索帶

來了巨大的挑戰,具體體現在如下幾個方面:

  • 意圖多樣:用戶查找的信息類型和方式多樣。信息類型包括POI、榜單、UGC、攻略、達人等。以找店為例,查找方式包括按距離、按熱度、按菜品和按地理位置等多種方式。例如用戶按照品牌進行搜索時,大概率是需要尋找距離更近或者常去的某家分店;但用戶搜索菜品時,會對菜品推薦人數更加敏感,而距離因素會弱化。

  • 業務多樣:不同業務之間,用戶的使用頻率、選擇難度以及業務訴求均不一樣。例如家裝場景用戶使用頻次很低,行為非常稀疏,距離因素弱,并且選擇周期可能會很長;而美食多為即時消費場景,用戶行為數據多,距離敏感。

  • 用戶類型多樣:不同的用戶對價格、距離、口味以及偏好的類目之間差異很大;搜索需要能深度挖掘到用戶的各種偏好,實現定制化的“千人千面”的搜索。

  • LBS的搜索:相比電商和通用搜索,LBS的升維效應極大地增加了搜索場景的復雜性。例如對于旅游用戶和常駐地用戶來說,前者在搜索美食的時候可能會更加關心當地的知名特色商戶,而對于距離相對不敏感。

上述的各項特性,疊加上時間、空間、場景等維度,使得點評搜索面臨比通用搜索引擎更加獨特的挑戰。而解決這些挑戰的方法,就需要升級NLP(Natural Language Processing,自然語言處理)技術,進行深度查詢理解以及深度評價分析,并依賴知識圖譜技術和深度學習技術對搜索架構進行整體升級。在美團NLP中心以及大眾點評搜索智能中心兩個團隊的緊密合作之下,經過短短半年時間,點評搜索核心KPI在高位基礎上仍然大幅提升,是過去一年半漲幅的六倍之多,提前半年完成全年目標。

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