工作概述:负责BOSS直聘B端搜索全链路的产品策略优化,通过基础数据挖掘用户真实需求,定位搜索系统的现存问
题,优化前端展示与后端NLP、召排环节,提升用户搜索体验与人岗匹配效率,对搜索满意度与搜索转化漏斗负责。
1、搜索系统策略优化
语义理解:完善意图分类、纠错、分词、敏感词等业务词典,线上query语义识别准确率从75%提升至90%+
召回:通过优化召回策略与知识图谱构建,搜索满意度提升27.5%,列表空短率降低46%。
a.结合用户在招职位与搜索query,分析用户真实搜索诉求,调整不同term之间的should or must匹配关系;
b.调整不同召回策略之间的取舍关系,保证召回资源的有效曝光,提升搜索满意度,改善列表空短;
c.构建 职位 技能 公司 等意图的知识图谱,为补量召回策略提供知识依据。
排序:通过分析B端用户的开聊偏好,挖掘用户行为特征信息,调整特征权重,优化排序模型,整体列表开聊率
提升2.7%,商业收入相对提升12%。
智能客服机器人:基于自研 NLP 意图识别模型,从0-1搭建B端搜索智能客服机器人问答语料库,上线后问题覆
盖率可达60%+、识别准确率达94%,有效降低了人工客服的成本。
2、搜索页面功能引导优化
搜索推荐关键词:个性化调整suggestion、搜索发现模块,通过优化召回路径、内容质量、风险预判、文本挖
掘与排序模型等方式,增强推荐关键词与Boss在线职位与搜索偏好的相关性,推荐词CTR提升3.5%,商业收入相
对提升16%
搜索结果页牛人卡片信息智能化:通过对牛人CV内容的智能结构展现、动态摘要提取、智能语义飘红等让用户
感知到搜索引擎对于搜索意图的理解,辅助用户快速筛选匹配结果,用户曝光-查看率提升4.9%
3、搜索数据中后台建设
完善BI数据监控报表,基于搜索业务数据指标进阶,推动搭建区分搜索来源、高频低转化词等监控报表。
搭建搜索评测后台,支持模拟用户查询结果、自动化抽取数据、生成页面快照、查询词性识别结果、召回策略D
SL表达式、排序特征信息、线上评估打分、输出评估报告,将搜索各环节黑盒逻辑“白盒化”,评估流程线上
化,提升搜索评测效率&问题定位效率。
4、搜索满意度评测
完善搜索满意度评估标准细则并定期进行效果评测,输出评测报告、定位产品问题,指导后续策略迭代。
制定策略上线前gsb评估机制,针对评估结果输出问题分析报告,预警策略上线后有可能导致的风险问题,避免
上线后带来的负向影响,对策略置信度负责。