什么是搜索相关性：你需要了解的一切

你可以拥有世界上最快的搜索引擎，但如果它无法显示正确的结果，用户就不会停留。

这就是搜索相关性的作用所在。它将用户意图与实际结果（例如点击、转化和持续参与）联系起来。

在本搜索相关性指南中，我们将介绍

• 搜索相关性的含义
• 为什么相关性会影响用户满意度、转化率和参与度
• 哪些因素和信号会影响搜索引擎排名
• 如何使用精确率和召回率等指标衡量相关性
• 常见挑战，如嘈杂数据、排名问题和资源有限
• 使用排名规则和算法改进搜索结果相关性的实用方法
• Meilisearch 如何帮助您构建快速、相关且可扩展的搜索体验

想让您的用户准确找到他们想要的东西吗？让我们开始吧。

什么是搜索相关性？

搜索相关性是指搜索结果与用户查询意图的匹配程度。它衡量搜索结果与用户查询的匹配程度以及是否提供了用户正在寻找的信息。

高相关性意味着靠前的结果是及时、准确且上下文感知的。

现代搜索引擎使用算法，考虑排名信号、查询意图和语言模型来确定相关性。当相关性高时，用户可以更快地找到他们需要的内容，从而提高参与度并降低跳出率。

为什么搜索相关性很重要？

搜索相关性是良好搜索体验的支柱。当用户获得与其意图匹配的结果时，他们会停留更长时间，点击更多，并更快地转化——这几乎是企业想要的一切。

另一方面，不相关的结果会导致用户立即离开，从而迅速增加跳出率。

在电子商务中，相关搜索有助于客户快速找到正确的产品。在内容丰富的平台上，它将用户连接到他们需要的确切文章、教程或文档页面。相关性越高，客户满意度和参与度就越高。

无论您是优化博客、内部工具还是产品目录，提高相关性都会直接影响留存率、转化率和信任度。

让我们来看一个实际例子，看看它在实践中如何运作。

搜索相关性有哪些例子？

让我们以一个常见的电子商务搜索查询为例。

假设有人在商店的搜索栏中输入“无线耳机”。如果搜索相关性良好，靠前的结果将显示流行的无线耳机型号，如 Sony WH-1000XM5 或 AirPods Pro。

来源：amazon.com

如果搜索相关性差，它将显示有线耳机以及其他配件。

我们再举一个例子，一个食谱博客。如果您搜索“素食意大利面”，但得到的结果不是不含肉类、奶制品和鸡蛋的意大利面，那么搜索相关性就很差。

来源：recipesmadeeasy.co.uk

这些例子每天都在发生，相关结果和不相关结果之间的差异直接影响用户信任、转化率和留存率。

优先考虑搜索相关性的企业可以改善用户体验并推动可衡量的结果，例如降低跳出率、缩短产品获取时间以及提高客户满意度。

现在，让我们看看幕后影响搜索相关性的因素。

哪些因素会影响搜索相关性？

以下是影响搜索引擎是否显示相关内容的因素。

• 关键词频率：这指的是搜索词在一页中出现的频率，它会影响页面的排名。
• 自然语言处理 (NLP) 功能：NLP 功能帮助搜索引擎理解同义词、上下文和查询背后的意图。例如，它识别出“廉价笔记本电脑”和“经济型笔记本”是相似的。
• 个性化：搜索引擎可以根据过去的用户行为调整结果。两个具有相同查询的用户可能会根据位置或偏好收到不同的响应。
• 新鲜度：较新的内容可以排名更高，尤其是对于时间敏感的查询。例如，搜索带有良好摄像头的手机的用户期望获得最新结果，而不是10年前的结果。

这些是共同构成搜索系统评估和提供结果基础的最常见元素。

接下来，让我们探讨搜索引擎如何实时计算和应用相关性。

搜索引擎如何确定相关性？

现代搜索引擎非常聪明。

由于关键词匹配、内容结构、文档新鲜度和链接权威性等信号，它们使用排名算法来筛选最佳结果。

搜索引擎还应用自然语言处理 (NLP) 和语义搜索来理解查询背后的意图，而不仅仅是使用的文字。

在更高级的系统中，机器学习模型通过学习用户行为（如点击、停留时间和查询重构）来随着时间的推移优化相关性。

这些系统不仅对输入做出反应；它们还会适应，每次交互都会提高结果质量。这形成了一个反馈循环，引擎使用得越多，相关性就越敏锐，帮助搜索系统与不断变化的用户意图保持一致。

如何衡量搜索相关性？

指标可以帮助您评估您的搜索引擎是否为正确的用户提供了相关且有用的结果。

目标是量化用户是否找到了他们正在寻找的内容，以及结果是否以正确的顺序排列。

以下是一些最常用的搜索相关性指标

• 精确率衡量显示的结果中有多少是有用的。更高的精确率意味着更少的目标偏离结果。它能保持聚焦，这样用户就不会在错误的东西上浪费时间。
• 召回率检查您的引擎是否找到了所有好的匹配项。高召回率意味着您没有遗漏任何重要内容。它关乎全面覆盖并为用户提供全貌。

• 点击率 (CTR) 告诉您用户在搜索后点击结果的频率。如果点击率低，您的靠前结果可能没有达到目标。这是查看用户是否喜欢他们所看到内容的一种简单方法。
• 归一化折损累积增益 (nDCG) 是一种衡量相关结果是否出现在结果列表顶部位置的指标。即使是完美的答案，如果被埋在底部，也无济于事。
• F1 分数是精确率和召回率的结合。当您希望避免错误匹配和遗漏匹配时，它很有用。

其他需要考虑的指标包括平均倒数排名 (MRR)、平均精度 (MAP) 以及来自反馈或调查的用户满意度评分。

什么是相关性得分？

相关性得分是分配给每个搜索结果的一个数字，它反映了该结果与用户查询的匹配程度。得分越高，引擎认为该结果越相关。

相关性得分是在搜索时（查找相关搜索结果所需的时间）计算的，它考虑了关键词频率、文档字段、查询意图和元数据等因素。

实现搜索相关性的一些常见挑战是什么？

搜索相关性并非普遍适用：对一个用户有用的内容可能对另一个用户完全不相关。这就是为什么构建一个始终提供正确结果的搜索体验既复杂又依赖于上下文。

以下是一些最普遍的问题。

1. 模糊查询

用户经常输入简短或模糊的查询，例如“apple”或“terminal”，让搜索引擎猜测他们的真实意图。是科技品牌还是水果？是机场航站楼还是电脑？

如果没有额外的上下文，例如用户历史、位置或意图，这些查询可能会返回不相关或过于宽泛的结果。

处理歧义需要特殊的消歧策略，例如查询建议、自动完成或个性化排名，以引导用户获得更好的结果。

2. 同义词和变体处理

如果有人搜索“laptop”，但您的网站却使用“notebook”，那么匹配就会丢失。拼写变体，如“organization”和“organisation”，也会发生同样的情况。

如果没有同义词词典、词干提取和拼写错误处理，用户可能会错过存在但无法找到的内容。良好的相关性取决于每次都能捕获这些变体。

3. 数据质量问题

如果您的数据杂乱无章，您的搜索结果也会如此。不一致的标签、缺失的字段或重复的条目会混淆系统。

例如，交替使用“color”和“shade”会分裂索引。

干净的数据、清晰的字段和智能的索引规则是准确和相关搜索的基础。

4. 不断演变的用户行为

快速结果是一回事，合理的答案是另一回事。受众两者都想要。

AI 驱动的搜索有助于理解用户的意思，而不仅仅是他们输入的内容。它会查看意图，从行为中学习，并更自然地对结果进行排名。这会创建更流畅的体验，特别是对于内容丰富或技术深度较大的平台。

如何提高搜索相关性？

我们如何才能真正提高搜索相关性？

我们可以依靠几个因素来提供帮助。

例如，Meilisearch 可以通过提升搜索结果的精确度、速度和实用性来直接为此做出贡献，而无需所有复杂的算法技巧。

让我们看看优化搜索引擎的一些最佳实践。我们将以一个基于 Golang 的电子商务搜索引擎为例进行说明。

1. 自定义 Meilisearch 排名规则

Meilisearch 依靠排名规则来返回最佳结果。

它们如何运作？

它们基本上定义了如何使用各种参数（例如单词匹配计数、拼写错误计数和字段重要性）来确定结果的优先级。

您可以轻松更新或重新排序这些规则以适应您的业务逻辑。

client.Index("movies").UpdateRankingRules(&[]string{
  "typo",
  "words",
  "proximity",
  "attribute",
  "exactness",
})

这允许您优先匹配特定字段（例如title优于description）或强调拼写错误容忍度。

自定义这些规则的灵活性意味着您无需复杂的后端工程即可微调您的相关性算法。

请记住，顺序很重要：较早应用的规则影响更大。所以，请明智选择！

2. 配置同义词以实现包容性匹配

您很可能想知道如果用户不搜索确切的产品名称会发生什么。好吧，也有解决方案。

Meilisearch 具有内置的同义词处理功能。它允许您自定义并将相似的术语相互映射，这样“产品 A”就可以表示“产品 B”，反之亦然。

client.Index("products").UpdateSynonyms(&map[string][]string{
  "jacket": {"coat", "outerwear"},
  "laptop": {"notebook", "computer"},
})

无论用户搜索“coat”还是“jacket”，他们都会看到相同的结果。

3. 调整拼写错误容忍度以改善用户体验

Meilisearch 具有内置的拼写错误容忍度，这适合打字速度快的人。通过调整拼写错误容忍度级别，您可以控制搜索引擎的宽容度（或不宽容度）。

client.Index("books").UpdateSettings(&meilisearch.Settings{
  TypoTolerance: &meilisearch.TypoTolerance{
    Enabled: meilisearch.Bool(true),
    MinWordSizeForTypos: map[string]int{
      "oneTypo": 5,
      "twoTypos": 9,
    },
  },
})

此设置对于改善用户体验至关重要。它有助于留住可能因简单打字错误导致零结果而跳出的用户。

4. 使用标记化和规范化

Meilisearch 将您的文本分解为更小的部分并进行清理以供搜索。它将“résumé”转换为“resume”，将“Color”转换为“color”。即使存在细微差异，用户仍然会找到他们正在寻找的内容。

如果您正在使用 Go，这会在后台发生。这意味着无需额外努力即可获得更好的结果。

5. 应用停用词和过滤

像“the”或“of”这样的词对搜索没有帮助。Meilisearch 默认跳过它们，因此您的引擎会专注于重要内容。

您也可以调整此设置

client.Index("articles").UpdateStopWords(&[]string{"the", "a", "of", "in"})

将其与分面过滤结合使用，以实现更精细的控制。例如，在产品目录中，允许用户按品牌、价格或评分进行过滤。这为您的搜索添加了结构，并通过将结果缩小到他们确切需要的内容来提高用户参与度。

6. 利用自定义排名实现业务目标

默认排名是一个好的开始，但当您的结果反映对您的业务最重要的事情时，真正的价值就会显现出来。

想先显示有库存的商品或提升高评分的产品吗？Meilisearch 允许您按销量、评分或受欢迎程度等字段对结果进行排名

client.Index("products").UpdateRankingRules(&[]string{
  "desc(popularity)",
  "typo",
  "words",
})

这种控制级别提高了查询相关性，并将用户意图与业务指标联系起来。无论是 SaaS 网站展示热门文档，还是市场搜索引擎优先展示热门商品，自定义排名都能确保您的搜索引擎既能为用户服务，也能为您服务。

现在您已经了解如何提高搜索相关性，让我们探讨如何测试和验证这些更改，以确保它们在实际场景中有效。

如何测试搜索相关性

您可以拥有世界上最智能的排名规则，但如果您的搜索结果不能帮助用户找到他们需要的内容，那就毫无意义。

这就是测试很重要的原因。它向您展示您的搜索逻辑是否与用户期望看到的内容一致。

以下是测试相关性效果的几种方法。

1. A/B 测试不同配置

这是一种比较搜索两个版本的简单方法。也许其中一个使用了更多的拼写错误容忍度。也许另一个更倾向于精确匹配或对特定关键词进行提升。

运行这两个版本并检查点击率、跳出率和转化率。您会很快看到哪个对真实用户更有用。

2. 手动相关性评级

这需要更多精力，但它确实有效。选择几个常见查询并手动查看靠前的结果。它们相关吗？它们有意义吗？靠前的结果是否真的与某人正在搜索的内容匹配？

这种类型的审查有助于您设置基线并发现自动化测试可能遗漏的问题。

3. 收集用户反馈和行为数据

不要害羞。询问用户的想法。添加一个快速点赞或点踩。在搜索结束时抛出一个“您找到您想要的内容了吗？”

将其与用户行为信号结合起来，例如人们滚动多远或点击了哪些结果。如果用户总是忽略靠前的结果而点击第三个结果，这可能表明需要修复一些东西。

4. 分析搜索指标

MRR、K 处的精确率和 nDCG 等指标清晰地展示了正确结果出现在顶部位置的频率。它们帮助您发现哪些有效，哪些不足。随着时间的推移，这些数字会指导您提高性能，而无需猜测。

无论您是构建产品搜索、文档查找还是站点搜索，测试都可以帮助您从“还行”转变为对用户有意义的结果。

通过精确和控制增强搜索相关性

相关性是使搜索感觉直观、快速和有用的关键。无论您是为产品发现、技术文档还是应用内搜索提供支持，提供相关结果都能提高用户信任度、参与度和转化率，将搜索从一个工具转变为竞争优势。