簡介: 本文詳細介紹智能開放搜索OpenSearch行業版在跨境電商領域的智能搜索應用。
典型業務場景
搜索是電商場景的核心流量入口,在跨境電商、國際電商場景下亦是如此。在跨境電商搜索場景中,涉及多語言、多場景複雜搜索條件,搜索處理尤爲複雜。首先,需要識別不同搜索場景下的語言類型,確定目標商品池。然後,識別用戶查詢意圖,針對不同語言類型進行關鍵詞改寫和商品召回。最後,預測召回商品的潛在點擊率,根據用戶特徵千人千面的返回搜索結果。
上述跨境電商搜索業務能最大程度的滿足多語言場景下的用戶搜索需求,同時提升搜索引導的點擊率、GMV,滿足業務增長訴求。
搜索核心痛點
- 需要多語言搜索算法模型,自研搜索缺少數據、經驗積累。特別是在中文搜索時召回結果偏少,無結果率過高,用戶體驗不佳
- 跨境場景下,多語言業務搜索配置困難,需要針對不同語言進行特殊處理
- 無法實現千人千面的的個性化搜索
- 搜索引導購買效果不佳,業務增長面臨瓶頸
解決方案
開放搜索中文電商場景下的最佳實踐已經過豐富的驗證,可參考:電商行業搜索最佳實踐
本文主要介紹在英文電商領域的解決方案
電商英文行業分詞模型
英文自帶空格切分,大部分場景下可以基於空格分詞。但實際搜索中,用戶輸入關鍵詞有時會漏掉空格,出現連寫情況,不做正確分詞會導致搜索無結果。
對於電商英文行業,OpenSearch彙集多個相關數據來源,利用億萬級數據訓練了英文電商行業增強版分詞模型,支持英文連寫等場景下的小粒度切分,提升英文搜索召回率。
文本 |
通用版 |
行業增強版 |
partydress |
partydress |
party dress |
harrypotter |
harrypotter |
harry potter |
redchristmassocks |
redchristmassocks |
red christmas socks |
redgirlwinterjacket |
redgirlwinterjacket |
red girl winter jacket |
電商英文行業詞權重模型
詞權重在query改寫和相關性算分階段都起到重要作用,通用版的詞權重模型沒有覆蓋英文商品描述,在產品詞、品牌詞、修飾詞的權重上表現較差。
針對電商英文行業,OpenSearch基於英文電商行業數據、BERT模型訓練深度詞權重模型,精準預測每個詞的權重,提高搜索召回率與相關性排序效果。
文本 |
通用版 |
行業增強版 |
party dress |
party:高 dress:中 |
party:中 dress:高 |
yellow shoes |
yellow:高 shoes:中 |
yellow:低 shoes:高 |
red girl winter jacket |
red:高 girl:中 winter:中 jacket:中 |
red:低 girl:低 winter:低 jacket:高 |
電商英文行業向量召回模型
相比傳統文本搜索需要通過分詞、同義詞、糾錯、詞權重改寫等算法技術增強語義搜索效果,基於深度學習的語義向量召回模型具備更強大的表徵能力,可以更好地處理用戶查詢詞中的簡寫、別名、拼寫錯誤等情況。
OpenSearch和阿里達摩院合作自研的向量召回技術,在業界知名榜單MS MARCO上奪冠。結合電商英文行業數據訓練的向量召回模型在OpenSearch行業增強版對客戶透出。
排名 |
隊伍 |
eval |
dev |
1 |
Alibaba OpenSearch |
0.450 |
0.463 |
2 |
Team 2 |
0.440 |
0.454 |
3 |
Team 3 |
0.436 |
0.452 |
query |
yellow dresses |
向量召回 TOP 1 |
Long-sleeve Yellow Dress |
向量召回 TOP 2 |
Short-sleeve Orange Dress |
向量召回 TOP 3 |
Orange/ Floral Print Cami Dress |
query |
blackk shoes |
向量召回 TOP 1 |
Black Flats Mary Jane Shoes |
向量召回 TOP 2 |
Lace Up Front Black Boots |
向量召回 TOP 3 |
Black Chunky Sneakers |
配置流程
開放搜索英文電商行業增強版支持基於模板一鍵式完成搜索全鏈路配置,更多使用方法請參考 接入流程。
客戶價值
某中英文跨境電商行業客戶,通過約10個工作日完成POC接入後:
- 整體業務搜索加購率提升超過25%,UV-CTR提升超過8%,搜索引導GMV轉化提升10%以上
- 長尾query無結果率降低80%
- 基於個性化排序模型,實現千人千面的搜索結果展示
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