痛点剖析

痛点剖析

搜索核心指标：效果指标，点击率，无结果率，搜索引导（成交/收藏/评论）转化率，用户留存率，性能指标，搜索响应时间，数据同步响应时间。

痛点剖析

智能开放搜索OpenSearch简介 icon

智能开放搜索 OpenSearch是基于阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎搭建的一站式智能搜索业务开发平台，目前为包括淘宝、天猫在内的阿里集团核心业务提供搜索服务支持。通过内置各行业的查询语义理解、机器学习排序算法等能力，提供充分开放的引擎能力，助力开发者快速搭建智能搜索服务。阿里集团内500+业务接入，超过6000亿商品/文档被索引，日均支持搜索PV接近百亿。双十一QPS峰值超过百万，实时数据更新TPS峰值15万+，服务正常运行未降级。2014年正式通过阿里云进行商业化输出，目前帮助数千家客户搭建自己的搜索业务。

OpenSearch产品架构 — 一站式智能搜索业务开发平台 icon

核心能力：核心引擎：高性能、更开放、更适合训练搜索算法。召回排序：内置更高水准的搜索基线效果，达摩院NLP在多行业打磨沉淀的查询分析、搜索排序等能力，原生集成。充分开放：有内置，可替换；可回流，可定制；搜索引导：千人千面，更高转化。0运维，免部署：全托管式服务，无需关心底层集群、存储逻辑。

产品优势

内置多行业搜索实践
内置阿里巴巴达摩院行业知识图谱能力，构建行业智能搜索服务，解决行业生产搜索场景问题

算法服务中心
支持多版本算法模型管理，以及算法模型的快速迭代，支持开发者模型回流

支持多路召回
支持文本、图片、行为等多种非结构化数据的高性能、低成本超大规模向量索引构建和检索

向量搜索
用户灵活配置的向量+文本召回，快速提升搜索系统效果

排序插件开发-Cava语言
更强的定制能力，更易于维护，轻松实现业务排序需求

数据秒级更新
支持千亿体量数据搜索的毫秒级响应，实时数据更新秒级可见

产品功能-智能行业搜索服务 icon

开放搜索（OpenSearch)结合达摩院NLP技术，实现智能查询语义理解；支持根据自身业务特性定制排序策略，实现智能搜索服务。

可视化管理后台
搜索全流程可视化界面搭建，为电商等行业提供搜索模板，无需输入代码，即可配置各搜索环节与功能。

查询分析
结合达摩院NLP技术，支持分词、同义词、拼写纠错、停用词、词权重、实体识别、类目预测等智能查询语义理解。

自定义排序策略
支持基础排序、业务排序两轮排序，可根据自身业务特点自定义排序策略，独享型应用可使用Cava插件定制复杂排序效果。

产品功能-搜索引导服务 icon

开放搜索（OpenSearch)提供搜索常用的下拉提示、热搜底纹等周边服务，引导搜索流量；支持人气模型、类目预测等算法服务，定制提高智能搜索质量。

下拉提示
根据应用数据定制下拉提示模型，在搜索过程中智能推荐候选Query，实现搜索引导；提供黑白名单、智能排序等下拉提示扩展功能。

热搜底纹
根据用户搜索行为定制热搜、底纹模型，智能生成热搜词、底纹词，实现搜索引导；提供黑白名单、热搜榜等扩展功能。

算法服务
提供人气模型、类目预测模型等智能搜索算法服务，优化排序效果；可针对搜索各环节进行算法扩展定制。

产品功能-高性能数据搜索服务 icon

开放搜索（OpenSearch)基于阿里沉淀多年的核心搜索引擎，实现数据库检索加速服务。

支持多种云上/云下数据对接方式
支持RDS、MaxCompute、PolarDB等阿里云系统一键对接；支持API/SDK上传数据，灵活可扩展。

高时效性同步更新
使用限制范围内：标准版应用99%增量数据更新可在1s内搜索到，高级版应用主表90%增量数据更新可在10s内搜索到。

高性能数据库加速
基于核心搜索引擎实现数据库检索加速，性能是开源搜索引擎的数倍。

搜索业务流程

OpenSearch重点功能——数据建库 icon

OpenSearch重点功能——搜索引导 icon

内置热搜、底纹、下拉提示多样搜索引导算法模型，无需开发，每天自动训练模型，对用户搜索意图起到重要的引导作用，大大降低后续查询意图理解、相关性、排序、运营干预等环节的调优难度，对提升整体业务目标可以起到非常好的铺垫作用。

OpenSearch重点功能——用户意图识别 icon

OpenSearch重点功能——用户意图识别 icon

NIKE的蓝球鞋高帮 => nike的蓝球鞋高帮

nike的蓝球鞋高帮 => nike 的蓝球鞋高帮

nike 的蓝球鞋高帮 => nike 蓝球鞋高帮

nike 蓝球鞋高帮 =>nike 篮球鞋高帮

nike 篮球鞋高帮 =>nike:品牌，篮球鞋：品类，高帮：款式

nike篮球鞋高帮=> 类目：运动鞋类

nike-高，篮球鞋-中，高帮-中

nike 篮球鞋高帮 =>（ nike OR 耐克）运动鞋高帮

OpenSearch重点功能——搜索引擎召回 icon

文本query
查询词处理改写的query

个性化query
在查询词改写基础之上引入个性化信息，比如u2i，i2i，u2s2等

向量query
在查询词改写基础之上引入向量信息，对查询词向量化

OpenSearch重点功能——结果排序 icon

OpenSearch产品优势——分词效果对比 icon

分词是影响搜索效果的最基础的模块。开放搜索集成了淘宝搜索同款的电商分词器，训练语料来自淘宝搜索多年积累的百万级有标注的电商行业数据。

OpenSearch产品优势——智能搜索效果优化 icon

电商行业模板专项优化

电商分词F1准确率 90%->95%

电商实体识别F1准确率70%->80%

电商拼写纠错FAR 2%->1.4%

新增10万+组电商同义词

达摩院NLP团队，支持专项定制

查询分析模型

CTR预估模型

向量模型

个性化模型

应用场景

电商/O2O场景

搜索效果直接影响业务转化

电商/O2O场景对搜索结果的召回和排序有极高的要求。海量业务数据需要实时更新，满足商品进行多维度比较，帮助用户解决关键词堆砌，词序对语义的影响较小等问题。

能够解决

内置电商行业专属模板：开放搜索（OpenSearch）增强版行业分析器与查询分析功能，意图识别更精准；提供电商常用排序表达式，无需额外配置即可满足排序效果要求。丰富的算法模型：无需开发，内置热搜、底纹、下拉提示搜索引导功能。应用结构一键配置：新手上手无门槛。

内容资讯/社区论坛搜索

强查询语义理解能力

内容行业搜索关键词和内容多样性丰富、用词规范程度参差不齐，这就要求搜索引擎对关键词和内容进行智能语义分析，通过机器识别出用户查询的真正意图，找到最全面最相关的结果进行需求满足。

能够解决

行业定制了词权重模型，纠错模型，改写模型：扩大召回结果，精准命中需求。算法调优-人气模型：计算量化出每个产品的静态质量及受欢迎的程度的值，构建更精细化的排序模型。丰富的搜索引导功能：热词、底纹、下拉提示提升业务转化。

游戏行业搜索

行业智能语义理解优化产品体验

游戏行业内容形式多样，包含视频、wiki、攻略、用户等多类目，专属分词复杂垂直，涉及游戏名称、版本、角色、装备、主播等Query，且新词迭代快，搜索效果直接影响终端用户搜索体验。

能够解决

一站式、全链路搭建：提升游戏行业搜索效果与业务转化。内置成熟算法模型，丰富的功能组件：游戏行业增强版一键接入，无需额外调试开发。达摩院NLP团队支持专项定制：定制查询分析模型、CTR预估模型、向量模型、个性化模型。

企业大数据

功能和性能双向保障

数据维度多、繁杂，且不断激增，对数据的时效性要求较高，需要强大的搜索引擎满足功能及性能的双项保证。

能够解决

系统高可用：强大的搜索引擎支持弹性扩缩容，语法易用、调试便利、系统稳定保障同时降低人力成本。数据时效性：秒级响应数据更新。精准意图识别：查询分析能力搭配干预功能，精准定位搜索意图。

多媒体搜索

基于语言、语音、文字、图像等多模态搜索技术

多媒体内容传递的信息非常丰富，并且用户在检索时语义表达参差不齐，需要利用NLP能力做全面分析解构，并在排序上满足时效性和多样性。

能够解决

达摩院先进的NLP技术：多模态的行业查询语义理解能力。成熟的算法模型，提升相关性匹配和排序效果：人气模型、实体识别、类目预测。丰富的搜索引导功能：热搜、底纹、下拉提示。

数据加速

高时效，高性能搜索引擎

数据增长不可预期，数据性能成为影响体验的决定因素，需要强大的搜索引擎提升大型数据集复杂分析处理的运行效率。

能够解决

兼容SQL语法

优质的查询性能

秒级时效性

多表实时join

OpenSearch对接流程 icon

OpenSearch产品计费 icon

智能开放搜索计费模式

计费项：

规格（独享/共享）、（通用、存储、计算）

存储容量（GB）

计算资源（LCU）

按照行业类型划分为行业增强版、通用版

按照使用场景划分共享通用型、共享计算型、共享存储型、独享通用型、独享计算型、独享存储型

按照应用结构关系划分为高级版、标准版

售卖形式：按量付费、包年包月

推荐购买类型：行业增强版-独享计算/通用型-高级版

客户案例——零售行业 icon

XXXX信息咨询有限公司：知名超市零售品牌，在全球拥有超过1万家店铺，国内新零售市场高速发展的背景下，想要快速布局和提升品牌影响力，线上业务尤为重要。

业务需求与痛点 1. 缺乏行业词库积累，分词和查询分析无行业特性适配,缺少大量行业样本数据，自研难度大，成本高，开发周期长，难以快速响应业务变化; 2. 搜不到，相关性较差，用户购物体验不佳； 3. 词库不完善/陈旧，排序效果不满足业务需求，运营干预成本较高，且缺乏搜索相关实时运营报表支撑数据分析和业务决策；

客户心声解决了自建搜索的技术难点，淘宝天猫同款词库，独有的电商行业属性更适合业务需要，减少人工维护的工作量，且词库持续更新。中英文索引+中台原索引实现多路召回。随时调整排序规则,满足了业务个性化的排序需求。云端全托管服务，可视化配置，无需额外投入机器和运维人员，整体性价比较高。运营侧可直接控制台参与干预调优，大大加速了业务的响应。接入半个月就实现整体加购转化率提升10%，搜索无结果率从近期峰值29%降低至7.5%。

客户案例——电商行业 icon

北京XX科技有限公司：电商购物平台，与淘宝天猫等一线商家合作，每日选择优惠券供用户领取使用,导购电商行业排名前TOP5.

业务需求与痛点

1. 亿级商品索引量，类目和子类目多层嵌套，商品有不同子款式和尺码，搜索和筛选需求复杂。 2. 搜索的流量占比站内流量60%以上，所以对于搜索结果的召回和排序有极高的要求. 3. 双十一等电商购物节流量峰值是日常的百倍以上，性能需要有保障。 4. 自研难度高、时间久、投入大。

客户心声

还对比了解过其他搜索产品，功能和性能方面阿里云开放搜索都更符合电商行业的需求。团队无需再配置工程架构类开发和系统运维，可稳定保障业务，大大降低了人力成本，团队成员都专心研究业务算法，产品才得以在市场快速发展。

客户案例——游戏行业 icon

上海XX信息科技有限公司：中国年轻世代高度聚集的文化社区和视频平台，提供游戏视频、下载、社区、攻略等丰富内容。

业务需求与痛点

1. 内容形式多样，包含视频、wiki、攻略、用户等多个类目，需同时满足上述需求。2. 自研搜索效果不好，无结果率很高，点击率很低。 3. 运营同学参与困难，无法满足灵活的运营配置。 4. 游戏分词复杂垂直，新词迭代快，终端用户搜索体验不佳。 5. 搜索引导效果不佳。

客户心声

接入时间很快，几乎无需额外调试。搜索效果提升十分明显，核心指标无结果PV下降10%，无结果率下降40%，解决大部分之前自建搜索的bad case。智能识别搜索意图，用户体验很好。测试了300多个运营词，效果均符合预期。

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