精选案例 | “虫虫音乐”如何做到搜索CTR提高150%
公司背景
蟲蟲音樂是一家版權樂譜分發平臺,致力于專業打造音樂教育和樂譜版權登記發行，擁有強大的年輕用戶群體，為不同的音樂愛好者提供學習和出售作品的平臺，提供了上傳樂譜、版權登記、發行出售等服務。
搜索業務背景
客戶痛點：
- 當前搜索服務依賴于傳統數據庫，存在模糊查詢不夠靈活，性能一般問題，導致搜索召回效果不好，搜索成功率<70%, 用戶體驗欠佳；
- 搜索效果的優化，需要專業的算法工程師，自行實現開發成本較高；
- 重點面向專業的音樂人士，搜索流量占站內流量較高比重，打造高質量的搜索效果對業務至關重要；
客戶需求：
- 樂譜搜索的形式較為多樣，用戶可以通過"曲譜名稱","歌手名稱",“作者”,“調性”,"難易度"等多維度從樂譜庫中進行復合搜索，例如: 后來 完整指法 C調 劉若英 初學者優先；
- 提供query改寫功能，如拼寫糾錯、同義詞等；
- 可對召回的結果更細粒度的打分，并以文檔得分對召回結果排序展示；
- 提高搜索召回點擊率，提升業務轉化能力；
開放搜索解決方案：
搜索服務架構圖：
搜索能力解析
1. 查詢語義理解：
? 開放搜索具備通用行業分詞能力，預設好的query改寫功能配置簡單易上手，無需開發，使用方便，可快速響應搜索優化需求；
? 自定義詞權重干預詞典，滿足同一字段多個分詞參與召回的權重高低不同的業務需求，提高用戶搜索成功率；
例如：同一query中曲譜的名字：“后來”，曲譜的調性：“C調”，曲譜的作者：“劉若英”，可以自定義干預分詞的term的權重；
2. 排序優化：
無需依賴開發工程師，也可以使用表達式實時調整排序結果；
? 基礎排序（粗排）：即是海選，從檢索結果中快速找到質量高的文檔，取出TOP N個結果再按照精排進行精細算分，基礎排序對性能影響比較大；
? 業務排序（精排）：對最終排序效果影響比較大，對粗排的結果做更精細篩選，支持任意復雜的表達式和語法；
? 相關函數應用
static_bm25：靜態文本相關性，用于衡量query與文檔的匹配度
normalize ：歸一化函數，根據不同的算分將數值歸一化至[0, 1]
first_phase_score ： 獲取粗排表達式最終計算分值
3. 搜索引導功能：
對業務目標轉化起到很好的鋪墊作用；
? 下拉提示：搜索中引導功能，在用戶輸入查詢詞的過程中，基于用戶文檔內容的query智能抽取，智能推薦候選query，提高用戶輸入效率，幫助用戶盡快找到想要的內容。
? 熱詞：搜索前引導功能，熱詞處于搜索引擎整個工作流程的最上游，越上游的環節，對于達成業務目標有著越重要的決定作用，結合運營策略對提升業務目標可以有比較大的發揮空間．
熱詞模型配置流程：內置成熟高級算法功能，無需自行編寫定制；
客戶心聲
使用開放搜索后,不僅滿足了業務的搜索需求,還提升了用戶體驗,從而實現業務目標的快速轉化；
- 相比之前,搜索成功率從70%提高到了97%，精準命中用戶需求；
- CTR增長超過150%;
- 從數據庫遷移到OpenSearch后，搜索速度得到了1倍以上的提升;
- 大大提升了數據庫的性能,減輕了數據庫壓力;
- 團隊無需再配置工程架構類開發和系統運維，降低了人力成本，省心省力；
以上就是影音行業“蟲蟲音樂”在阿里云開放搜索上的應用實踐，如果您對搜索與推薦相關技術感興趣，歡迎加入釘釘群內交流~
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