簡介：社群內容通常包括UGC和PGC。由於關鍵詞和內容多樣性豐富、用詞規範程度參差不齊，搜尋引擎需要對關鍵詞和內容進行智慧語義分析，識別出使用者真正的查詢意圖，找到最全面最相關的結果滿足使用者需求。本文將詳細介紹如何透過“開放搜尋（OpenSearch）內容增強版”在社群論壇場景的應用，提升使用者搜尋體驗，帶來更多的業務轉化。
社群的核心是使用者，使用者進入社群的主要目的是為了消費內容。內容可以是廣義的圖文、音訊、影片，也可以是透過社群找到解決問題的方法。優質的內容能提升使用者的活躍度，為平臺帶來流量與時長，實現使用者增長和留存，獲得更多業務機會和收益。
"搜尋"作為社群直接獲取內容的最有效途徑，每個社群都在不斷解決下面的搜尋效果問題：
- 如何準確理解使用者的搜尋意圖，返回最匹配的結果?
- 如何透過內容傳播的差異化，個性化來提升使用者的搜尋體驗，增強社群歸屬感和忠誠度？
- 如何在社群裡不同領域，不同垂類，不同頻道間的內容召回中實現互動和連線?
- 如何實現非商業化內容與商業化內容更好的融合與發展?
本文將帶著以上幾個思考，為大家解析內容社群行業搜尋特點和挑戰，以及介紹阿里雲智慧開放搜尋－內容社群行業增強版的解決方案和應用實踐。
內容行業搜尋業務需求
» 更多的曝光機會——無結果率低;
» 更好的搜尋質量——搜尋相關性高，更高質量的排序;
» 更豐富的業務特徵——結合業務特性調整搜尋結果;
» 更全面的配套功能——智慧糾錯、熱搜、底紋、下拉提示等配套能力;
» 更低的擁有成本——相較自建搜尋引擎更低的開發、資源、運維成本;
» 更便捷的開發使用——上線週期短，降低搜尋引擎開發、效果調優難度;
» 使用者搜尋意圖指向性強——主搜聚集多個頻道內容，搜尋結果相關性要求更加精準;
以某論壇社群為例，產品線覆蓋多個平臺，包含網頁、APP、小程式等形式，同時業務上區分多個頻道。隨著業務的發展，首頁綜合搜尋（後簡稱“主搜”）的流量越來越大，各種付費、引流業務接入，對搜尋流量的運營變得更加重要，對主搜的業務訴求越來越多，需要聚合多個頻道的內容，同時搜尋結果相關性要求更加精準，在考慮文字相關性的前提下，要加入更多的商業因素考慮。
成熟的搜尋引擎涉及離線模組、線上模組、查詢理解服務、演算法平臺等系統，所需大量開發、演算法調優以及持續的複雜運維工作，由於人力有限，自建搜尋系統很難滿足業務需求。
常見搜尋業務場景
文章搜尋
- 博文、問答、心得分享等內容搜尋
- 精品內容、熱帖發現
- 付費資源引流
- 標籤分類過濾、篩選
(配圖來自阿里雲開發者社群)
話題搜尋
- 熱門活動、話題互動
- PGC、UGC
- 熱搜、底紋、下拉提示等搜尋引導
- 個性化、時效性
(配圖來自阿里雲開發者社群)
開放搜尋內容社群增強版
方案架構
功能介紹
內容行業增強版基於阿里巴巴最新演算法功能，貼合不同垂類內容搜尋場景的痛點和需求，提供了內容行業專屬的智慧語義理解能力、向量召回、排序演算法，為內容行業的搜尋效能和效果準確性提供雙重保障，並有效的解決了超大詞庫資料導致的搜尋延遲高、資源消耗大、搜尋無結果率高等行業重難點問題。針對內容行業，開放搜尋還提供了向量模型，以實現向量召回及多路搜尋，提高查詢準確率，並提供多模態搜尋解決方案。
通用版VS內容行業增強版
- 功能差異
- 查詢分析效果對比
行業增強版較通用版相比在查詢分析功能上做出了更深入的最佳化，不僅在通用版的基礎上更新了常見bad case，而且針對內容行業集各家之所長，豐富已有詞庫。
分詞：（以空格分詞）
拼寫糾錯：
內容行業向量召回
針對內容行業的垂類行業資料分佈提供高質量的向量召回模型，保證長尾query，包含錯別字query，依賴同義詞改寫召回query的召回效果
- 向量召回
CTR預估模型-個性化搜尋效果
基於Seq行為建模，實現個性化搜尋
例如：使用者連續搜尋：“面試”，“Java”兩個詞和使用者只搜尋“Java”的結果是有差異的，實現個性化召回，針對性滿足不同使用者的搜尋需求，提示使用者搜尋體驗。
深度排序模型DeepRanking
模型引數規模可以達到1000億級別，保障更優搜尋效果，且模型訓練、使用成本低，遠低於自研人力+機器+研發支援所用成本。
深度召回模型集合阿里雲達摩院的NLP能力，提升搜尋效果，降低無結果率
針對使用者和資料特點，結合阿里巴巴長期技術積累，深度定製模型結構，做到Make for you的特有深度模型結構。
增強版接入流程
輕鬆接入，快速上手，一鍵式接入行業模板，可根據自身業務自定義選擇功能，並滿足非技術人員業務干預調優與數字化運營需求； 點選體驗互動式demo
表結構設計
詳情可參考應用結構--->建立多表join。
資料接入
開放搜尋支援使用者透過資料來源將資料接入搜尋，也支援無資料來源，透過API/SDK/控制檯上傳檔案的方式匯入資料詳情如下：
- RDS資料來源配置
- MaxCompute(原ODPS)資料來源配置
- POLARDB資料來源配置
- API/SDK資料匯入
內容社群行業模板配置
功能選擇，垂類選擇“IT”行業為例，模板功能可自行勾選（預設全選）
其中模板功能包括：查詢分析（IT詞權重、IT同義詞包、文字向量化等）、排序策略（多路搜尋、文字相關性、向量相關性）、下拉提示。
搜尋測試
如需使用“IT向量索引”搜尋，需要先配置查詢分析-文字向量化功能，並新增對應的IT向量索引：
在搜尋測試中進行測試：
效果定製服務
如果有深度召回、排序效果調優、個性化搜尋需求，開放搜尋團隊專家支援效果定製服務，可填寫諮詢問卷：https://page.aliyun.com/form/...
案例實踐
某技術社群作為中文IT內容社群，致力於為中國軟體開發者提供知識傳播、線上學習、職業發展等全生命週期服務，旗下包括多款產品。
自開始接觸阿里雲開放搜尋產品，在一年的時間裡陸續接入PC端、移動端的多個平臺，覆蓋首頁搜尋、部落格、下載、問答等細分業務的頻道搜尋。透過開放搜尋，為旗下產品的使用者提供高質量的搜尋服務，並透過搜尋能力的最佳化帶來更多的業務轉化，提升整體業務收入。
- 對比基於開源自建的服務CTR提升超過80%
- 後續演算法專家透過深度定製模型不斷幫客戶調優，每曝光使用者帶來點選次數提升16.7%，Item-CTR提升11.8%，效果還在持續提升中；
原文連結
本文為阿里雲原創內容，未經允許不得轉載。