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大家好，我是策略产品夏师傅。
用户输入关键词 关键词分析，明确搜索意图 根据意图召回满足条件的搜索结果 对这些结果进行排序
展示给用户
用户输入关键词 根据用户当前输入关键词召回符合条件的其他关键词 对这些联想词进行排序 展示给用户
基本上对策略产品效果衡量的话，大致包括算法维度和业务维度的评估。
02 算法维度
从算法维度来看，核心指标基本上就是召回和准确。具体来讲，SUG在算法维度这块的指标包括联想词数量，联想词准确率，联想词多样性。
从产品、用户端来说，在设计SUG展示策略的时候，基本会限制露出联想词的个数（10~15）个，因此，产品端对于这个指标通常可以不用关注，基本都可以满足需求。
联想词准确率
联想词多样性是指用户输入关键词之后，能够联想出来其他关键词的类型。
比如输入牛奶，可能联想出来蒙牛牛奶，牛奶永辉、低脂牛奶，牛奶100ml，袋装牛奶，牛奶黄桃味，这些其实都是联想词的类型，或者是联想词组成策略。
蒙牛牛奶：品牌+关键词
低脂牛奶：属性（口味、规格等等）+关键词
牛奶永辉：门店+关键词
所以丰富的联想词类型能够命中用户多个需求，也是提升用户输入效率的关键。
以上三个指标的好坏通常与联想词生成和排序相关的模型有关，因此我把他归为算法指标，一般需要在上线之前进行离线的评估。
SUG使用率：SUG点击次数/搜索次数
SUG点击率：SUG点击次数/SUG曝光次数
SUG无结果率：SUG引导无结果次数/SUG曝光次数
效率
SUG平均点击位置：SUG位置*各位置点击次数 /SUG点击次数
SUGTopN使用率：SUG TopN点击量/SUG曝光次数
转化
SUG引导CTR：由SUG引导进入搜索结果页点击次数/SUG点击次数
SUG引导UCVR：由SUG引导进入搜索结果页的下单人数/SUG点击人数
SUG引导ARPU值：由SUG引导进入搜索结果页的GMV/SUG点击人数
以上指标一般通过埋点来采集相关数据，并且进行对应指标的计算。
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