搜索推荐中的一些效果指标

电商网站UV与PV价值解析
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pv(访问量):即Page View, 具体是指网站的是页面浏览量或者点击量。
uv(独立访客):即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。根据IP地址来区分访客数,在一段时间内重复访问,也算是一个UV。

UV价值=销售额/访客数。意思是每位访客带来多少销售额。

不同平台的uv价值是不一样的
JD的uv价值=下单金额/访问数 TB的uv价值=支付金额/访客数

UV价值=销售额/访客数 销售额=访客数转化率客单价

UV价值=转化率*客单价

在广告和推荐场景中, 用户首先会看到平台给他生成的推荐结果, 称为曝光(impression), 用户会有一定的概率作点击(click), 进入详情页. 若果满意的话会购买产品, 称为转化(conversion).

CTR
Click Through Rate. 点击率.
pCTR=p(click∣impression)
pCTR=p(click∣impression)
CVR
ConVersion Rate. 转化率.
pCVR=p(conversion∣click,impression)
pCVR=p(conversion∣click,impression)
CTCVR
pCTCVR=p(click,conversion∣impression)=pCTR∗pCVR
pCTCVR=p(click,conversion∣impression)=pCTR∗pCVR

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### 关于搜索指标体系的设计与构建 #### 1. 搜索指标体系的核心概念 搜索指标体系是一种用于衡量搜索引擎性能、用户体验和业务目标达成情况的量化工具集合。它不仅涵盖了技术层面的表现,还涉及用户行为分析和商业价值评估等多个维度[^1]。 #### 2. 构建搜索指标体系的关键要素 为了设计一个全面有效的搜索指标体系,可以从以下几个方面入手: - **明确业务目标** 需要清晰界定搜索功能的主要用途及其支持的业务目标。例如,在电商领域,搜索可能更多关注转化率;而在内容平台,则更注重点击率和停留时间等用户参与度指标[^4]。 - **定义核心指标 (KPI)** 基于具体场景选取最能反映搜索效果的核心指标。常见的有查询成功率(Query Success Rate),即返回有效结果的比例;平均首次相关位置(Mean Reciprocal Rank, MRR),表示第一个相关结果的位置倒数均值等等[^5]。 - **扩展辅助指标** 辅助指标可以帮助深入理解影响主要KPI的因素。比如精确匹配百分比(Exact Match Percentage)、每页浏览深度(Page Depth Viewed)以及跳出率(Bounce Rate)[^2]。 #### 3. 数据收集方式 数据采集是建立可靠指标的基础工作之一。可以通过前端埋码记录用户的交互动作如输入关键词后的操作路径;后台日志解析获取请求响应详情;或者借助第三方SDK实现自动化跟踪等功能来完成全方位的数据积累[^4]。 #### 4. 技术实施建议 以下是几个实用的技术手段推荐给开发者们作为参考: ```python import pandas as pd def calculate_mrr(ranks): """ 计算Mean Reciprocal Rank 参数: ranks -- 列表形式存储的相关项排名列表 返回: mrr_value -- 平均互惠等级数值 """ reciprocal_ranks = [1/rank for rank in ranks if rank != 0] mrr_value = sum(reciprocal_ranks)/len(ranks) return mrr_value ``` 此函数展示了如何基于Python编程语言计算MRR这一重要评价参数的例子[^3]。 #### 5. 效果评估机制 最后一步是对已建成的整个框架做定期回顾检验其合理性并持续优化调整策略方向。这通常涉及到对比历史趋势变化曲线图谱查看是否存在异常波动现象;另外也可以引入外部专家评审团给予专业意见指导改进措施等方面的工作流程安排上去执行落实到位才行哦! ---
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