个性化搜索：提供高度相关且可转化的结果

个性化搜索是让注意力持续时间短的用户对您的产品或服务保持兴趣的关键。用户期望获得为他们量身定制的结果，而个性化搜索正是满足这一期望并把搜索转化为转化引擎的关键。

我们将涵盖以下内容：

• 个性化搜索的含义以及它与传统搜索的区别。
• 它如何在幕后运作：从数据收集到结果排名。
• 哪些类型的数据为其提供动力，以及它们为何重要。
• 在实施之前需要考虑的好处和挑战。
• 跨电子商务、流媒体和 SaaS 等行业的用例。
• 展示个性化搜索无处不在的实际示例。
• 如何使用 Meilisearch 的高性能、开发者友好型工具包实现它。

什么是个性化搜索？

顾名思义，个性化搜索是根据搜索者的独特特征、行为和偏好，为他们量身定制搜索结果。

它指的是一种搜索方法，即利用您的受众特征和行为——过去的搜索、购买、浏览活动、位置和兴趣——来为您发起的搜索查询呈现最相关的搜索结果。

与传统搜索不同，传统搜索为所有使用相同查询的用户提供相同的结果，而个性化搜索则依赖用户数据来调整每个人在结果中看到的内容。

您可能已经在 Netflix（根据您的观看历史推荐的影片）、Spotify（根据您的收听历史量身定制的播放列表）或亚马逊（根据您的购买历史推荐的产品）等平台上看到过这种效果。

如今，提供通用结果不仅过时，而且是错失良机。用户默认期望相关性。

您越擅长提供它，他们就越有可能点击、购买并留下来。

个性化搜索如何工作？

个性化搜索结合了行为洞察和机器学习，以实时更改用户看到的内容。

以下是AI 驱动的个性化搜索如何运作的高级概览：

1. 数据收集

系统收集用户特定信号，例如搜索历史、点击、用户访问的页面、位置和过去的购买。

2. 用户建模

然后，这些信号用于构建用户配置文件。此用户配置文件可以是：

• 基于会话（仅当前访问）
• 持久性（跨不同会话）
• 匿名或已验证

3. 查询处理

一旦用户提交搜索查询，算法就会在在上一步创建的用户配置文件上下文中解释它，并根据感知的偏好调整结果。

4. 排名和重新排名

最后，系统在相关性评分之上添加个性化层。即使产品与关键字完全匹配，其位置也会根据该用户最相关的内容而改变。

在幕后，协同过滤（根据相似用户的偏好推荐项目）、基于内容的过滤（推荐与用户过去互动过的内容相似的项目）和混合模型等功能决定了哪些内容会脱颖而出。许多系统还采用启发式方法来促进快速决策并预测用户需求。

Meilisearch 通过其灵活的 API 支持这些过程，该 API 允许集成用户特定过滤器和基于向量的推荐，而不会影响速度，即使在大规模运行时也是如此。

个性化搜索中使用哪些数据？

个性化搜索可以从广泛的数据信号中提取。有些是隐式的（通过行为推断），而另一些是显式的（用户定义的偏好）。

以下是常用的数据类型：

• 搜索历史，如过去的搜索和互动
• 点击、浏览和页面停留时间行为
• 设备类型和操作系统
• 用于本地化结果的地理位置
• 一天/一周的时间
• 帐户信息（如果已登录）
• 语言和过滤偏好
• 社交信号（点赞、分享、关注）
• 与过滤器、分面或类别的交互

个性化的丰富程度取决于您在不违反用户信任或数据隐私法规的情况下，能够以道德和透明的方式收集的数据。这些用户数据然后为算法提供信息，以提供最佳结果，从而实现最高的用户满意度。

个性化搜索与传统搜索有何不同？

个性化搜索和传统搜索的主要区别在于结果的选择和排名方式。

传统搜索严重（或完全）依赖于使用静态算法将查询词与索引内容进行匹配。每个人都为相同的输入看到相同的结果。它是可预测和统一的，但相关性也较低。

相比之下，个性化搜索结合了用户数据，并根据单个用户调整结果。这提供了独特的结果并提高了相关性，但增加了复杂性，尤其是在数据管理、合规性和用户体验一致性方面。

以下是快速并排比较。

个性化搜索对用户数据的依赖带来了可变性和复杂性。

尽管它可能需要更多的设置，但它也带来了更多的价值，尤其是在面向客户的产品和服务中。

个性化搜索有哪些好处？

个性化搜索在用户体验、参与度、收入和品牌绩效方面带来可衡量的益处。

以下是主要优势：

• 更高的客户参与度：由于搜索结果的更高相关性，用户会在您的网站或产品上花费更多时间。
• 收入提升：相关建议可提高大多数品牌的点击率和销售额。
• 更低的跳出率：用户更快地找到他们想要的内容，因此他们在您的网站上停留的时间更长。
• 浮现利基内容：个性化有助于发现用户可能错过的利基或排名靠后的内容。
• 提高留存率和忠诚度：个性化体验可建立长期信任和品牌亲和力。
• 更好的变现机会：您可以更有效地突出显示相关的、高利润或首选的内容/产品。

这些好处推动了切实的业务成果，使得采用个性化方案的公司收入增长高达 40%。

个性化搜索面临哪些挑战？

个性化搜索在用户数据隐私、可扩展性和复杂性方面并非没有缺点。

实施个性化搜索涉及以下障碍：

1. 数据隐私和合规性

个性化搜索通常依赖于收集用户数据，这会引发 GDPR、CCPA 和类似问题。

使用选择加入同意、清楚地告知收集的数据类型，并尽可能匿名化或聚合数据。同意管理应从第一天起就融入到您的用户体验中。

2. 冷启动问题

新用户或新内容缺乏足够的数据来包含在个性化中，从而使搜索回到其传统状态。

您可以通过将上下文信号（例如来自地理位置或设备的信号）与协同过滤或基于内容的过滤相结合来克服这个问题。您还可以使用回退策略，例如流行或趋势内容，为您的个性化搜索算法提供基础。

3. 性能和可扩展性

大规模实时重新排名和个性化是计算密集型的，这引发了成本和可扩展性问题。

使用缓存、向量数据库或边缘计算来保持速度，而不会牺牲相关性。

4. 过度个性化

过度个性化可能会将用户困在“过滤气泡”中，在那里他们只看到他们可能同意的结果，从而限制了内容多样性和发现。

一个好的解决方案是将个性化和通用结果混合在一起。例如，使用“为你推荐”和“热门趋势”等部分。您还可以允许用户手动调整，以实现更具人工干预的方法。

5. 集成复杂性

个性化涉及组合多个数据源、API、系统和服务层，这可能相当复杂。

选择 Meilisearch 等模块化可定制工具，这些工具可以更容易地分阶段实施个性化，以简化集成。

平衡个性化搜索的利弊将带您超越基本搜索，进入新的可能性领域。

搜索个性化的用例有哪些？

个性化搜索在各个行业都有不同的用例和应用。

个性化搜索闪光的领域包括：

电子商务

在电子商务中，个性化搜索帮助用户发现他们可能购买的商品。通过分析之前的购买、浏览历史以及最常访问的类别或品牌，市场搜索结果会优先显示符合用户购买习惯的商品，从而预测他们的选择。

您还可以将价格敏感度和可用性考虑在内，以创建更相关、更具上下文的产品推荐。

媒体流媒体

媒体平台采用个性化来显示用户可能喜欢的内容，基于他们的观看历史、偏好类型或浏览行为。

例如，在用户看完历史剧后，平台可能会推荐一部新的历史剧系列，或者优化搜索结果以突出显示带有熟悉演员或导演的内容。

这种方法减少了选择疲劳，提高了用户留存率，并有助于浮现可能被埋藏在大量目录中但与上下文相关且鲜为人知的内容。

旅游预订

旅游搜索个性化通过分析过去搜索的详细信息、喜欢的地点、航空公司、酒店类别甚至忠诚度计划来调整结果。

例如，如果您是常旅客，您可能会在搜索结果的顶部找到商务舱选项。回头客可能会看到与他们访问过的目的地相似的优惠。

SaaS 平台

SaaS 应用程序中的个性化搜索可以根据用户的角色、过去的使用或最近的活动，优先显示最相关的文档、功能或仪表板。

例如，开发人员可能首先收到有关 API 参考的内容，而分析工具可能对营销人员来说是最相关的内容。

这种基于角色的定制加速了入门，减少了支持开销，并使客户能够更快地从产品中获得价值，从而提高员工参与度和留存率。

在线教育

学习管理系统和在线学习平台使用个性化搜索，根据学生的兴趣、技能水平和学习历史向他们推荐课程、模块或学习路径。无论是继续暂停的课程还是探索新主题，学生都可以利用个性化来发现相关的资源、认证或后续模块。

个性化搜索的例子是什么？

让我们通过一些真实世界的例子来生动地展示个性化搜索的用例。

1. “我附近的披萨”

假设您正在使用关键词“我附近的披萨”搜索您所在位置的好披萨店。

如果没有个性化，像美食配送应用程序或谷歌这样的系统将显示应用程序上所有已注册和可用的披萨店。

有限的个性化可能会导致基于您位置周围 5 或 10 英里半径的过滤，例如谷歌的“查看更靠近您的结果”。

来源：谷歌

通过实际的实时个性化，应用程序将显示并排名您之前订购过、现在营业且符合您确切配送半径的披萨店。

2. 在线购物

亚马逊和 Trendyol 等在线市场旨在为客户提供最广泛的生活方式产品选择。首次访问者可能会收到“随机”建议，可能仅根据他们的设备类型或地理位置进行个性化。

经过几轮在线“逛街”或下单后，结果变得更具针对性，优先显示您喜欢的类别、品牌、首选价格范围或您上次查看的产品。

来源：Trendyol

个性化在每种情况下都能减少摩擦，使发现变得直观，并加速行动。

但您如何为您的系统获得这一切呢？

Meilisearch 让它变得简单！

如何实现搜索个性化

现在我们已经涵盖了“为什么”和“是什么”，接下来让我们看看“如何做”。

借助 Meilisearch，实时搜索、相关性调优和快速索引通过过滤器、向量搜索和多租户等功能实现个性化搜索。

以下是实现方法：

对于本地化内容

具有本地化内容的个性化搜索使用地理搜索或过滤器根据用户位置、语言或区域设置来优先显示结果。

Meilisearch 的排序功能和地理空间搜索功能实现了这一点。

例如，为了正确地根据其与埃菲尔铁塔的距离对已正确索引的餐厅进行排序，以下用于_geoPoint排序功能的 Python 脚本可能会派上用场：

client.index('restaurants').search('', {
  'sort': ['_geoPoint(48.8561446,2.2978204):asc', 'rating:desc']
})

为了使文档根据其地理位置正确排序，请确保它们包含有效的_geo字段。

与最近搜索

也许最广泛使用的个性化标准是用户的过去搜索。通过使用用户在搜索系统中的近期活动，应用程序可以建议并提供最相关的结果。

融会贯通：个性化搜索的真正影响

个性化搜索不再是“锦上添花”；它是一种竞争必需品。

它通过提供自然、轻松且独一无二的相关搜索结果，改变了用户与您平台的互动和感受。

结果呢？更高的参与度、更好的留存率和更强的转化指标。