搜索业务各指标
一、搜索渠道
当公司有多个业务时，其他成熟的业务可为新的业务导流，因此新业务的搜索流量可来自其他业务，称为搜索渠道。
用户使用搜索多不多？搜索完后点击多不多？搜索完后下单多不多？围绕这三个问题从query维度（QV）和用户维度（UV）可以制定一系列的指标。
二、搜索各指标
指标分类：流量指标、转化指标。根据搜索业务的阶段性特征，从流量指标和转化指标中抽取出来一些指标作为“核心指标”来引导业务从哪个方向突破。
流量指标
与用户访问、点击相关的指标
- 搜索框曝光人数（UV）
搜索框曝光的设备ID做整体去重，union_id - 搜索框点击人数（UV）
搜索框点击的设备ID做整体去重， union_id
搜索框点击人数和引导页曝光UV这2个指标值是相近的。因为，从产品逻辑上看，点击搜索框之后，会弹出相应的引导页。 - 引导页曝光UV
搜索引导页页面曝光设备ID做整体去重，union_id - 搜索引导页跳出率_UV
1-(搜索人数（UV）/引导页曝光UV) - 人均搜索次数
搜索QV/搜索UV - 无结果搜索频次（QV）
无搜索结果场景搜索结果页页面曝光设备ID做整体去重 - 商品内有低相关商品曝光的QV
综合排序下，TOP N 商品内有低相关商品曝光的QV
搜索使用率 vs 搜索渗透率
搜索使用率侧重用户基于搜索框使用搜索的情况，搜索框的产品形态有：首页/引导页搜索框，各种活动页的搜索框，衡量的是用户将 query 词输入到搜索框内发起搜索的行为。
搜索渗透率则是用户整体使用搜索的情况，比如搜索框一般会有轮播的底纹词，如果用户并不是通过输入 query 而是点击轮播的底纹词发起搜索行为，就会计入渗透率。再比如，在商品详情页的“词推荐”功能（试试搜索这些），推荐 feed 流的卡片词等功能，用户在浏览商品详情或者商品卡片时点击了“推荐词”就会发起搜索，这些都不是通过搜索框输入 query 发起的搜索行为，因而属于搜索渗透率。
- 搜索渗透率
搜索人数（UV）/访问人数 - 搜索使用率
搜索人数（UV）/搜索框曝光UV - 搜索人数（UV）
搜索结果页页面曝光设备ID做整体去重，唯一设备id数 - 搜索频次（QV）
query 搜索次数总和 - 搜索结果页点击QV
搜索结果页页面曝光搜索次数
CTR：(Click Through Rate) 曝光点击率
对于搜索来说，主要关注2个埋点页面的点击：搜索框的点击和搜索结果页的商品卡片点击。前者代表用户使用了搜索，从 UV 角度衡量。后者代表query表达了用户的意图，从 QV 角度衡量。
- 搜索框UV_CTR
搜索框点击人数/搜索框曝光人数 - 搜索结果页QV_CTR
搜索结果页点击QV/搜索频次
转化指标
与订单、交易支付相关的指标。
-
搜索支付UV(GTV)
统计周期内通过搜索路径成单的设备ID做整体去重，不考虑退款。
那么一共有哪些搜索路径成单呢？ -
搜索交易用户数（GTV）
搜索结果页带来的订单人数 user_id -
搜索原价交易额（GTV）
query搜索成单的原价总交易额，不考虑是否退款 -
搜索实付交易额（GTV）
query搜索成单的实付总交易额，不考虑退款 -
搜索订单数(GTV)
query搜索成单的订单总数，不考虑退款 -
搜索实付单均价（GTV）
搜索实付交易额GTV/订单数（GTV） -
搜索千人曝光价值UV_RPM
搜索实付交易额GTV/搜索人数（UV）*1000 -
搜索实付客单价（GTV）
实付交易额GTV/支付UV（GTV）
有些指标又可以从 query 或者 用户角度衡量，比如搜索访购率。
CXR：使用搜索的人数－－>成单
CVR：搜索结果页点击－－>成单
CTR：搜索框曝光－－>搜索框点击
对于搜索业务而言，也许有若干个重要的“业务指标”，但拆分到具体的产品功能下，不同的产品功能关注的指标应该是不一样的。举例来说，对于搜索召回来说，大部分工作聚焦于 query 结果的相关性，能够搜到用户感兴趣的内容，那么最直接的衡量是用户在搜索结果页的点击事件，即：用户点击了 query 的搜索结果卡片，就代表此次搜索是“相关”的，那么对应的搜索指标是：QV_CTR。但是对于其他产品功能比如 query 推荐来说，当用户进入到商详页滑动浏览时，在某个时机推荐若干个 query 词(类似于：猜你想搜)，这里关注的指标是“搜索渗透率”，也即：推荐给用户的 query 词被用户点击了（点击/曝光）。
- 搜索访购率（QV_CXR）
搜索订单数/搜索频次QV - 搜索访购率（UV_CXR）
搜索支付UV/搜索人数（UV）
CVR(conversion) 关注的是转化。用户发起搜索，呈现搜索结果页，只有点击搜索结果页的商品卡片进入到商详页才会下单成交，因此CVR的分母是“点击量”。
-
搜索QV_CVR
搜索订单数/搜索结果页点击QV -
搜索UV_CVR
搜索支付UV/搜索结果页点击UV -
搜索结果页点击率
搜索结果页点击UV/搜索人数
在供给spu较少时，还会关注一些指标：
- 无结果率_QV
无结果搜索频次/搜索频次(QV)
用户、商品、商家、补贴、履约
用户
- 新客订单占比
- 老客订单占比
- 新客GTV
- 交易用户数（GTV）
在用户端提交订单并完成支付的用户总数，即GTV口径交易用户数（按照user_id去重） - 老客GTV
商品
- 在售spu数
在售状态下存在过SKU库存>0或者SKU销量>0的SPU总数（（spu_id去重计数）） - 动销spu数
支付订单量>0的商品（SPU）去重总和
商家
补贴
履约
流量
三、产品功能与搜索指标之间的关系
当开发上线一个功能模块时，要明白它会影响哪些搜索指标？比如点击搜索框弹出的“搜索建议”sug模块、再比如搜索引导页的热门搜索词模块……
不同的功能模块对应的搜索指标是不同的。比如打开“电商首页”，顶部会有一个搜索框，搜索框轮播的底纹词模块影响的是“搜索使用率”指标。而如果是搜索结果页的功能，则影响的是“转化指标”，比如搜索结果的单双列展示（甚至根据搜索结果所属的不同类目进行单双列展示）。前者偏“流量”，即引导用户使用搜索，后者偏“转化”，引导用户下单。
再比如，从搜索系统的架构上看，主要是：
- query 分析
- 召回
- 排序
这3块一般设计成3个 thrift 服务(微服务)，那排序来说，排序的好坏(相关性排序、精排)肯定是会影响转化率的。那我们在排序服务进行功能迭代时，要对功能上线后的产品收益提前有一个预估，影响的是哪一个指标的增长。
搜索对业务所起的作用在哪里？
从用户动线的角度看，用户有了购买意图，使用 app 到最终下单，搜索在其中所起的作用将用户的意图，通过搜索表达出来，并最终将用户“引导”从搜索结果页点击进入到商品详情页，将整个过程拆分成各类指标，从而量化“搜索”能力是做得好，还是做得不好。用户进入商品详情页之后，可能会浏览商品详情介绍、权衡价格/销量/评论等诸多因素，最终才下单购买，那么搜索需不需要为“转化指标”负责呢？在不同的业务成长阶段，有不同的答案。
如何做好一个业务？
作为一名RD，可能不太了解一个业务下面的各个组织。可能包括：产品、运营、商业分析、技术、产品设计、品控、体验管理……如何制定业务下各个组织的“指标”呢？
再比如，技术下面又有搜索技术、推荐技术、数据平台、业务平台等。围绕这么多细分的技术方向，有些技术偏底层基础架构，需不需要考核“业务指标”呢？
给各个组织制定好“指标”后，每个组织的核心指标（北极星指标）是什么？并且也要结合不同的业务发展阶段，变换指标。如何让这几百人业务的各个团队成员较为清晰地为这些指标工作呢？
