不论是PC时代还是移动应用时代，搜索作为用户获取信息的重要入口之一，基于搜索场景的监控和分析是非常重要的 。下面我从搭建搜索指标体系的过程来帮助大家拆解一下，搜索场景都可以怎么分析？ 过去PC时代的搜索，用户输入某个搜索词后页面给用户展示某个搜索词相关的搜索结果；而现在相信大家肯定有用美团搜索过酒店、用抖音搜索过商品之类的经历 。这证明用户搜索从单纯的信息获取已经升级成获取服务、商品交易类需求；搜索形式也从文本升级为语音、视觉等多模态搜索 。
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现在搜索场景带来的信息获取丰富度可能已经远远超过你的想象，但我们聚焦到搜索功能本身的话，按照指标体系分层的思路，第一步我们要考虑搜索场景我们关注的核心指标有哪些： 1确定搜索场景关注的核心指标 流量类指标：搜索DAU、搜索时长、搜索次数、搜索PV、搜索UV等，这些是能够反应搜索流量的核心指标，也是最直观能够反应用户使用搜索功能的情况，适用于日常的大盘监控分析 。这里面的搜索次数一般按照发起搜索请求的次数来统计的，或者也可以按照Query角度来进行定义，口径上不同业务可能有不同定义；如上面提到现在搜索功能已经慢慢升级为信息->人的阶段，所以搜索场景下不同类型资源的分发也是我们监控的指标 。
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用户类指标：搜索人均类指标以及搜索的新增、活跃等指标都能反应搜索用户的使用情况，通过人均类指标能够反应搜索对于用户的渗透情况、新增活跃指标更是很直观的反馈用户对于搜索功能的体验，是否能满足用户获取信息的需求，而留存类指标则体现出搜索功能是否给用户感受到良好的使用体验，当搜索功能有优化升级时这些指标都能及时的反馈优化效果 。
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策略类指标：对于搜索系统或搜索工程来说，用户有明确的需求并且将需求转化为某个Query，用户基于Query对搜索系统发起请求，搜索引擎从海量的信息中检索出与Query相关的信息返回展示到用户，这个过程涉及到如Query意图分析、搜索结果召回排序、文本匹配、因果推断等诸多算法和策略 。在搜索功能升级和优化时，我们除了考虑用户体验类指标也要分析算法策略类指标 。
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2确定搜索核心指标关注的分析维度 根据用户获取内容类型不同，可将搜索类型分为信息类搜索、交易类搜索和服务类搜索 。一方面搜索应用将搜索信息和服务聚合到一起、一方面现在的搜索入口偏向于垂直化展示和提供给用户，所以也增加了很多搜索应用的场景 。我们上面已经将搜索场景拆分成了一些可以衡量和量化的指标，下面我们将这些各式各样的搜索应用场景也来进行拆分 。
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- 按照行业分析：分析不同的行业分类能够反馈用户不同类型的搜索需求，搜索服务应该为用户建设除了满足衣食住行以外，医学、娱乐、教育类各方面的生活服务空间，大量满足用户全场景下的全内容、全类别的搜索需求，基于这些行业寻求商业化变现的机会 。
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