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一、什么是需求滿足

1.1 什么是需求滿足

用戶來搜索“章魚 保羅”，就文本相關(guān)性而言，搜索引擎只要返回和“章魚 保羅”內(nèi)容相關(guān)的結(jié)果就可以了，這樣用戶是否滿意呢？

用戶甲：聽說章魚帝掛了，來看看最新結(jié)果，怎么全是8月份的，往后翻頁中…

用戶乙：今天同事們?cè)谟懻撜卖~哥掛了，章魚哥是啥？我又out了，來搜索一下章魚帝生平事跡是啥，怎么全是最新的結(jié)果，沒有章魚哥的介紹啊，變換個(gè)query看看

用戶丙：我是鐵桿球迷，看完章魚哥，再看看足球相關(guān)的吧，魯尼，杰拉德是否又進(jìn)球了，怎么連個(gè)相關(guān)推薦都沒有，還得我親自輸入。

用戶?。赫覀€(gè)章魚哥的頭像用一下吧，一定很拉風(fēng)，怎么全是結(jié)果沒有方圖呢，這么扁的圖怎么用啊

用戶戊：換個(gè)章魚哥的壁紙，也許下次買彩票能發(fā)大財(cái)，咦，怎么全是小尺寸的圖…

（以上信息通過分析2010-10-27用戶session得出。）

籠統(tǒng)的說，用戶向搜索引擎表達(dá)他的需求，搜索引擎理解用戶需求，提供各不同的需求下的資源，這整個(gè)過程可統(tǒng)稱為需求滿足。簡(jiǎn)單說，就是除了基礎(chǔ)文字相關(guān)性之外的rank工作，都屬于需求滿足的范疇，也就是說，提供給用戶的檢索結(jié)果，不僅僅要求在字面上是和用戶輸入的文字相關(guān)的，還要滿足用戶的各種不同需求。

需求滿足在rank體系中所處的位置：

1.2 為什么需要需求滿足

用戶通過query表達(dá)了自己的需求，而對(duì)于大部分query來說，尤其是具有隱含需求的query，僅僅字面匹配的查詢結(jié)果未必能夠滿足其需求。目前我們的排序系統(tǒng)是主要是基于文本相關(guān)性這個(gè)維度的，權(quán)值體現(xiàn)了query中的term與obj的相關(guān)程度，在這個(gè)體系下，相關(guān)的結(jié)果未必能夠滿足用戶需求。

例如前面提到的“章魚 保羅”的例子，顯然，這些需求在文本相關(guān)性這個(gè)維度下很難解決，尤其涉及到突發(fā)時(shí)效性需求，泛需求等。

1.3 需求滿足包含哪些工作

從上面的例子中，可以看出，需求滿足需要解決時(shí)效性需求問題，多需求問題，相關(guān)推薦，size需求，素材類需求，瀏覽引導(dǎo)等問題。除了基礎(chǔ)文本相關(guān)性以外的rank策略以及為了這些所做的query分析工作可認(rèn)為屬于需求滿足的工作，另外還包括前端結(jié)果展現(xiàn)與用戶引導(dǎo)瀏覽的工作。

Image需求滿足，按照不同的維度，可以劃分為如下幾個(gè)方面：

1. 需求識(shí)別
2. 資源建設(shè)
3. 需求調(diào)權(quán)
4. 結(jié)果組織與推薦
5. 用戶引導(dǎo)交互

二、需求滿足如何做

需求滿足要解決的核心問題：

需求識(shí)別

資源建設(shè)

需求調(diào)權(quán)

2.1 需求的識(shí)別

2.1.1 需求的類型

識(shí)別query有哪些需求，以及需求的強(qiáng)弱，是最基礎(chǔ)的工作。首先要有需求的體系，能完備的描述各種需求，其次是如何識(shí)別這些需求，把每個(gè)query的需求對(duì)應(yīng)到這個(gè)體系中去。

通過query分類識(shí)別需求：

現(xiàn)在線上query分類體系，是按照話題屬性為依據(jù)來建立的。包括風(fēng)景類，地名類，人物類，汽車類等等，對(duì)于每個(gè)類別，在一些維度上的需求是不一樣的，比如風(fēng)景類需要尺寸比較大，比較清晰，不包含人的圖片，而聊天類則需要尺寸較小，最好是動(dòng)態(tài)的gif圖。

這個(gè)策略下的項(xiàng)目有：size調(diào)權(quán)，格式調(diào)權(quán)，人臉需求，人與非人等。

基于統(tǒng)計(jì)的需求識(shí)別

通過對(duì)大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，可以識(shí)別出query有哪些方面的共性?？晒┓治龅臄?shù)據(jù)很多，比如用戶行為數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊反饋，檢索結(jié)果等。

比如：對(duì)query的檢索結(jié)果，按照某一feature進(jìn)行聚類，如果某個(gè)類別所包含的圖片數(shù)很多，超過設(shè)定閾值時(shí)，則認(rèn)為這個(gè)類別內(nèi)的圖片，在這個(gè)feature上，代表了這個(gè)query的需求。線上人臉需求識(shí)別就是這樣來做的。

統(tǒng)計(jì)用戶反饋來獲取需求是最能反映用戶需求的方式，用戶的反饋包括用戶點(diǎn)擊，query變換等，在這方面我們做的工作不多，經(jīng)驗(yàn)也不多，是我們后續(xù)工作的重點(diǎn)。

專名&需求詞

判斷query中包含專名或者需求詞等關(guān)鍵詞，是最直接的方式。比如“紅色寶馬”，顯示的表達(dá)了顏色方面的需求。

時(shí)效性需求

時(shí)效性需求包括三部分，突發(fā)時(shí)效性、周期時(shí)效性和泛時(shí)效性需求，目前線上做的是突發(fā)時(shí)效性需求。需求的識(shí)別，主要是通過檢索量的突發(fā)，資源數(shù)突發(fā)和實(shí)效性事件來判斷的。

檢索量的突發(fā)，是指累積每個(gè)小時(shí)的用戶檢索頻率，用連續(xù)15天的用戶檢索頻率，計(jì)算突發(fā)的斜率，根據(jù)斜率的大小，來判斷時(shí)效性需求的強(qiáng)弱。

上述方法只適合熱門query，對(duì)于長尾query，檢索頻率很低，無法通過這種方式識(shí)別出來，一般這種query是多term的query，可以通過是否命中關(guān)鍵詞來判斷：

通過事件判斷：這種方式，主要是想看關(guān)鍵term命中時(shí)效性事件的比例。當(dāng)然這些事件是通過主動(dòng)挖掘的時(shí)效性query，通過聚類后，對(duì)每個(gè)類別訓(xùn)練出來的關(guān)鍵詞。

2.1.2 需求的強(qiáng)弱

要做好需求滿足，不僅要識(shí)別query有哪一類型的需求，而且要識(shí)別該類型需求的強(qiáng)弱，他直接指導(dǎo)了后續(xù)需求調(diào)權(quán)的力度。

每個(gè)維度的需求，必須要有需求的強(qiáng)度，在各維度調(diào)權(quán)合并時(shí)，需求的強(qiáng)度決定了該維度的權(quán)值。比如時(shí)效性需求，需求的強(qiáng)度很高，要求滿足時(shí)效性的資源，一定要排在前面。又比如清晰度 飽和度調(diào)權(quán)，對(duì)大部分query而言，需求不是很強(qiáng)烈，調(diào)權(quán)時(shí)的力度就不能太大。

需求強(qiáng)弱的計(jì)算，和后面rank model的要求相關(guān)，理想的狀態(tài)是每個(gè)query，可以動(dòng)態(tài)的計(jì)算在每個(gè)維度上的需求強(qiáng)弱，我們?cè)谶@方面經(jīng)驗(yàn)不多，如果暫時(shí)不能做到準(zhǔn)確的計(jì)算的話，暫時(shí)可以考慮人工指定的方式，比如針對(duì)不同的query分類，人工設(shè)定需求維度的強(qiáng)度。目前可以想到的一些方式：

顯式的需求為強(qiáng)需求

用戶通過在query中包含需求詞的方式，表達(dá)自己的需求，這樣的為強(qiáng)需求。

比如，最新劉德華圖片，紅色寶馬

基于統(tǒng)計(jì)的方式挖掘需求時(shí)，判定值超出閾值的比例大小，決定需求的強(qiáng)弱

在用統(tǒng)計(jì)挖掘用戶需求的方法時(shí)，一般會(huì)選取某個(gè)維度的屬性，量化后計(jì)算它的統(tǒng)計(jì)特性，可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)后該數(shù)值的分布情況，判斷需求的強(qiáng)弱。比如，時(shí)效性需求，某段時(shí)間內(nèi)，該query檢索量突發(fā)特別大，是昨天檢索量的100倍，如果我們?cè)O(shè)定的閾值是2倍的話，那么這個(gè)query就可認(rèn)為時(shí)效性需求特別強(qiáng)。

又比如通過用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)挖掘size需求，對(duì)于頭像類的query，大部分用戶點(diǎn)擊的是100*100的方圖，但是所占總點(diǎn)擊中的比例不是很高，比如只到60%，那么對(duì)這個(gè)query而言，size需求是一般強(qiáng)度的需求。

2.2 需求的滿足

識(shí)別出query有哪些需求，下一步的工作就是提供相應(yīng)的資源。

2.2.1 資源的挖掘

如何獲得滿足需求的資源，是需求滿足的另一個(gè)核心問題。在資源上，通過某一個(gè)或者幾個(gè)特征組合，能夠把滿足要求的資源和不滿足要求的資源區(qū)分開，找到用戶需求需要的資源，去掉不滿足要求的資源，是主要的工作。

內(nèi)容屬性特征

對(duì)內(nèi)容屬性維度來說，可以分為底層的物理特征，中層的物體識(shí)別和高層的語義特征；對(duì)于底層的物理特征，相對(duì)比較簡(jiǎn)單，我們現(xiàn)在可以利用的，包括尺寸，顏色，格式，清晰度飽和度等，中層特征，我們目前用到的不多，有人與非人的，色情圖片的，整車的識(shí)別，手機(jī)圖片的識(shí)別等；對(duì)于高層的語義特征，包括場(chǎng)景的識(shí)別，圖片風(fēng)格的識(shí)別，是我們未來發(fā)展的方向。

話題屬性維度

類似的query分類的體系，也可以對(duì)資源進(jìn)行相似的話題屬性分類，我們目前只做了站點(diǎn)級(jí)別的分類，效果不是很理想，主要原因一是站點(diǎn)粒度太粗了，二是站點(diǎn)分類的召回存在很大的問題。

我們希望能做到obj級(jí)別粒度的分類，至少是頁面級(jí)別的分類。如果有了話題屬性的分類，和query需求的分類相配合，可以達(dá)到事半功倍的效果。

時(shí)效性資源的收錄

我們目前時(shí)效性資源主要是挖掘的ps的時(shí)效性庫，和news的資源，和非時(shí)效性資源的區(qū)分是比較容易的。

2.2.2 需求調(diào)權(quán)

明確了query的需求，挖掘了滿足需求的資源，那么如何把滿足需求的資源rank到前端呢？

對(duì)于各種不同的需求維度，都有自己的調(diào)權(quán)的策略。比如格式調(diào)權(quán)，假設(shè)query有g(shù)if圖需求，對(duì)于gif的動(dòng)態(tài)圖，權(quán)值乘了1.2，對(duì)于靜態(tài)圖要降權(quán)，權(quán)值乘了0.1。又比如時(shí)效性需求，直接在前三頁插入的時(shí)效性庫的結(jié)果，這是因?yàn)闀r(shí)效性需求是一個(gè)強(qiáng)需求維度，簡(jiǎn)單的加權(quán)，不能保證結(jié)果調(diào)整到前三頁。從這些例子中可以看出，目前需求調(diào)權(quán)的策略就是2種類型：在總權(quán)值上調(diào)權(quán)，在最后排序結(jié)果上調(diào)序。

目前這種策略直接疊加的調(diào)權(quán)方式，優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單，直接，缺點(diǎn)也比較多，最大的是不可控，一個(gè)維度上的調(diào)權(quán)，會(huì)對(duì)最后結(jié)果造成多大的影響，在多個(gè)調(diào)權(quán)維度上，他說的話，分量有多大，不知道。

未來的需求調(diào)權(quán)，首先應(yīng)該把資源滿足需求的情況，做出細(xì)化的分檔，做到有直觀的物理含義，其次，根據(jù)該維度需求的強(qiáng)弱，把這個(gè)維度的打分反映到最終結(jié)果中去，究竟是跨檔調(diào)權(quán)還是檔內(nèi)微調(diào)，比如：

強(qiáng)需求：符合要求的結(jié)果直接調(diào)到最高檔，比如時(shí)效性需求

一般需求：符合要求的結(jié)果，可以根據(jù)一定規(guī)則，提高自身檔位

弱需求：不能提升檔位，在同一檔內(nèi)，做權(quán)值調(diào)整

2.3 需求滿足的效果

前面已經(jīng)完成了query需求識(shí)別，資源識(shí)別已經(jīng)需求調(diào)權(quán)的工作，那么用戶是否滿足了呢？搜索引擎最終是給用戶服務(wù)的，用戶覺得爽，才是最重要的目標(biāo)。那么如何知道用戶是否滿意呢？

用戶接收到搜索引擎的提供的信息后，會(huì)對(duì)這些信息做出反饋。這些反饋包括了用戶對(duì)搜索結(jié)果的點(diǎn)擊、對(duì)query的主動(dòng)變換，以及這些行為之后的相關(guān)行為。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，可以知道用戶的滿意度。

比如對(duì)需求識(shí)別的修正，通過用戶點(diǎn)擊反饋，可以知道query需求識(shí)別的是否正確，該需求是否該退場(chǎng)。比如時(shí)效性需求，被誤判的query或者應(yīng)該退場(chǎng)的query，都可以通過用戶的反饋，來判定是否應(yīng)該退場(chǎng)。

當(dāng)然，這種方式是否合理還有待調(diào)研，畢竟用戶不點(diǎn)擊一張圖的原因有很多可能，有可能是需求識(shí)別的問題，有可能是該維度強(qiáng)弱識(shí)別的問題，也有可能是rank的問題。目前用戶反饋應(yīng)用只有點(diǎn)擊調(diào)權(quán)，是否用戶的反饋可以在單獨(dú)的維度上有效，還需要詳細(xì)的調(diào)研分析。

另外，隨著時(shí)間的推移，query的需求是在不斷變化的，通過用戶的反饋，可以做出及時(shí)的調(diào)整。

三、需求滿足的展望

3.1 需求滿足體系框架的建立

之前做了很多需求滿足的工作，顏色，格式，尺寸，人臉，表情，頭像等等，分別是case by case來做的，其實(shí)他們之間存在著很多相似的地方。從調(diào)研過程來看，可以分為需求識(shí)別、資源滿足和需求調(diào)權(quán)三大部分。

這樣分散的各個(gè)點(diǎn)去做，有很多弊端，一是調(diào)研重復(fù)，效率低；二是前端調(diào)權(quán)系統(tǒng)像打補(bǔ)丁一樣，越來越亂，沒有形成清晰的體系框架。三是容易造成調(diào)權(quán)重復(fù)。

目前比較好的思路是建立需求滿足的體系框架，包括前端的需求分析和后端需求調(diào)權(quán)。前端分析清楚query包含哪些需求，以及每個(gè)需求的強(qiáng)弱，把這些信息傳遞給后端；后端首先要有各個(gè)需求所對(duì)應(yīng)的資源，然后結(jié)合上面提到的需求調(diào)權(quán)，給每個(gè)obj一個(gè)合適的檔位和權(quán)值。

以后再做需求滿足類項(xiàng)目時(shí)，只需要調(diào)整前端的需求識(shí)別即可，如果沒有新增的需求維度，后端的資源和需求調(diào)權(quán)，都可以不用改動(dòng)。

3.2 更智能的需求識(shí)別

1. 分析用戶行為數(shù)據(jù)挖掘需求

用戶在搜索過程中，能夠被我們記錄下來的一切行為，比如點(diǎn)擊，翻頁，query變換，停留時(shí)間，去向，來源等等，利用好這些數(shù)據(jù)，就能更好地理解用戶的意圖。目前在這方面的應(yīng)用還只有點(diǎn)擊調(diào)權(quán)，需要挖掘方面的應(yīng)用還很少，是我們未來工作的重點(diǎn)方向。

2. 個(gè)性化需求挖掘

通過分析session，可以獲取個(gè)性化的用戶個(gè)體需求。目前我們結(jié)果的展示的好壞，主要是通過分析session，來判斷用戶的需求，而對(duì)于高頻query，展示的結(jié)果是大規(guī)模用戶的行為統(tǒng)計(jì)，得出的一個(gè)普適的模型，這個(gè)模型由于是統(tǒng)計(jì)出的，因此具有客觀性，可能會(huì)傷害一部分個(gè)性用戶。

3. 需求強(qiáng)度的識(shí)別

每個(gè)維度的需求，必須要有需求的強(qiáng)烈度，在各維度調(diào)權(quán)合并時(shí)，需求的強(qiáng)度決定了該維度的權(quán)值，比如時(shí)效性需求，需求的強(qiáng)度很高，要求滿足時(shí)效性的資源，一定要排在前面。又比如清晰度 飽和度調(diào)權(quán)，對(duì)大部分query而言，需求不是很強(qiáng)烈，調(diào)權(quán)時(shí)的力度就不能太大。

3.3 資源建設(shè)

目前我們?cè)趒uery分類，query需求識(shí)別，query分析方面做了大量的工作，相比較而言，資源方面的建設(shè)，我們做的工作比較少，接下來希望推動(dòng)obj級(jí)別的資源分類，內(nèi)容屬性上的幾個(gè)資源分類：圖標(biāo)資源識(shí)別，地圖資源識(shí)別，卡通動(dòng)漫圖的識(shí)別，以及一些截圖的識(shí)別。

3.4 需求引導(dǎo)

Image是瀏覽型為主的產(chǎn)品，如何引導(dǎo)用戶更加方便的瀏覽，是未來工作的重點(diǎn)之一。

我們已經(jīng)嘗試了明星結(jié)果頁的query分類展示，未來我們希望能對(duì)更多類別的query，做主動(dòng)引導(dǎo)。引用pm對(duì)主題式query的定義：“主題式”Query是指：Query指代的人、事、物中包含有多方面內(nèi)容，具體表現(xiàn)為Query對(duì)應(yīng)目前的檢索結(jié)果中存在明顯的多方面內(nèi)容的混雜情況。其實(shí)就是指泛需求、多需求的query。

對(duì)于這種泛需求query的結(jié)果的展示樣式，這種分tab多結(jié)果頁的形式也未必是最優(yōu)的，如何更好的發(fā)揮作用，需要更加深入的調(diào)研和創(chuàng)新的思路。

另外，還包括對(duì)rs展示優(yōu)化，動(dòng)態(tài)摘要的顯示和套圖展現(xiàn)等方面的持續(xù)升級(jí)。

四、結(jié)語

Image需求滿足方向才剛剛起步，未來要向智能化，自動(dòng)化，多樣化方向持續(xù)的發(fā)展。我們最終的目標(biāo)是把需求滿足這個(gè)方向做沒了，需求挖掘，資源滿足全部自動(dòng)化，做到“手中無劍 心中有劍”。

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