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手機搜索關(guān)鍵詞在手機推薦閱讀中的應用
手機搜索行為范式是用戶(hù)借助手機進(jìn)行搜索是一種信息查詢(xún)行為，以下是小編搜集整理的一篇相關(guān)論文范文，供大家閱讀查看。
1、概述
隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，手機用戶(hù)尤其是智能手機用戶(hù)占比越來(lái)越高，手機搜索也逐漸成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的核心應用。
2014年百度的移動(dòng)搜索流量和營(yíng)收均超過(guò)了PC端，人均搜索量比上年同期增長(cháng)了22%.手機搜索與傳統的電腦搜索相比具有明顯的優(yōu)勢：只需要通過(guò)手機作為通信終端，交付給運營(yíng)商一定的流量費，借助其提供的網(wǎng)絡(luò )基礎設施，即可連接互聯(lián)網(wǎng)，用戶(hù)可以隨時(shí)隨地隨身隨意獲取所需要的信息，具有更強的人性化本質(zhì)特征。
為了獲得良好的用戶(hù)體驗，手機搜索需要經(jīng)過(guò)手機搜索引擎的加工和處理，其工作原理如圖1所示：用戶(hù)將需要搜索的目標信息X(X1、X2、X3等)提交給搜索引擎，搜索引擎根據一定的搜索規則及算法，在網(wǎng)頁(yè)數據庫中進(jìn)行抓取，形成信息列表Y(Y1、Y2、Y3等)返回給用戶(hù)終端。
手機搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)作為一種新興的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)方式，具有精準性強、覆蓋面廣、性?xún)r(jià)比高、廣告內容靈活等特點(diǎn)，正在被越來(lái)越多的企業(yè)關(guān)注和使用。截至2014年年底，中國移動(dòng)手機閱讀用戶(hù)量累計到達700萬(wàn)，但一方面仍然存在用戶(hù)付費率低、滲透率低、沉默用戶(hù)占比過(guò)高等問(wèn)題，通過(guò)傳統的運營(yíng)手段已無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)日益增長(cháng)的閱讀需求;另一方面，通過(guò)相關(guān)數據分析，手機閱讀用戶(hù)普遍存在高ARPU值、高流量、高學(xué)歷等“三高”特征，他們具有強烈的求知欲及良好的閱讀習慣，因此只要找準潛在目標手機閱讀用戶(hù)的“癢點(diǎn)”,就可以有效提升用戶(hù)規模，實(shí)現業(yè)務(wù)增收的目標。業(yè)界使用搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)主要有三個(gè)目標，即搜索結果頁(yè)排名靠前、企業(yè)鏈接獲得用戶(hù)點(diǎn)擊以及將瀏覽者轉化為顧客等分別提升曝光率、點(diǎn)擊率及轉化率，以下試圖借助運營(yíng)商移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)搜索行為，通過(guò)自有渠道開(kāi)展手機閱讀業(yè)務(wù)推薦。
2、手機搜索行為與執行過(guò)程
2.1 手機搜索行為范式及消費模式
用戶(hù)借助手機進(jìn)行搜索是一種信息查詢(xún)行為，是用戶(hù)在解決問(wèn)題的過(guò)程中遇到某種不確定性問(wèn)題，有意識地加以解決以實(shí)現其信息需求得到最終滿(mǎn)足的活動(dòng)過(guò)程。這種搜索行為以手機搜索關(guān)鍵詞的形式在手機搜索引擎上得以實(shí)現，可以構造手機搜索行為范式來(lái)簡(jiǎn)化說(shuō)明，見(jiàn)公式(1)。
手機搜索行為=f(主體因素，客觀(guān)環(huán)境) (1)主體因素=f(性格、動(dòng)機、年齡、生活經(jīng)驗、職業(yè)、學(xué)歷、知識范圍等)客觀(guān)環(huán)境=f(外界壓力、工作環(huán)境、社交圈子、時(shí)間等)公式1表明，手機搜索行為是用戶(hù)的主體因素及客觀(guān)環(huán)境共同作用的結果，主體因素因人而異，客觀(guān)環(huán)境也時(shí)刻變化，二者相互疊加影響，其復雜度不屬于本文研究范圍，不再贅述。一方面，用戶(hù)的搜索行為均是基于特定動(dòng)機的，來(lái)源于其相應的信息需求;另一方面，用戶(hù)的這種搜索行為是在特定的環(huán)境中發(fā)生的，背后蘊含了用戶(hù)主體需求與該環(huán)境下的特殊意義，反映了用戶(hù)潛在的心理需求。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，搜索引擎改變了用戶(hù)的消費模式，即從傳統的AIDMA(Attention注意-Interest興趣-Desire欲望-Memory記憶-Action行動(dòng))模式，轉變?yōu)榫哂谢ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代特征的AISAS(Attention注意-Interest興趣-Search搜索-Action行動(dòng)-Share分享)模式�；ヂ�(lián)網(wǎng)時(shí)代的用戶(hù)更愿意通過(guò)搜索引擎來(lái)表達自己的消費訴求，同時(shí)將這種需求的滿(mǎn)足情況通過(guò)“分享”這種形式在社交圈子得到指數級的傳播，如果手機閱讀業(yè)務(wù)運營(yíng)可以有效把握用戶(hù)手機搜索行為，將起到事半功倍的效果。
2.2 手機搜索行為執行過(guò)程
手機搜索行為過(guò)程實(shí)質(zhì)是一個(gè)通過(guò)人機交互使用戶(hù)信息需求得到滿(mǎn)足的復雜過(guò)程，如圖2所示。
(1)用戶(hù)產(chǎn)生信息需求，并結合已有的知識、經(jīng)驗等進(jìn)行整合理解，確定關(guān)鍵詞或關(guān)鍵詞組合，篩選搜索引擎并提交搜索請求。
(2)搜索引擎收到用戶(hù)請求，生成包含請求時(shí)間、請求內容、用戶(hù)標識等信息的日志文件，根據特定規則，爬取URL信息列表返回給用戶(hù)。
(3)用戶(hù)在頁(yè)面上收到URL展示信息，通過(guò)點(diǎn)擊行為驗證搜索結果，同時(shí)該點(diǎn)擊行為補充進(jìn)本次搜索日志以便用戶(hù)提交新的搜索請求進(jìn)行修正。
(4)用戶(hù)對本次搜索行為進(jìn)行滿(mǎn)意度評價(jià)，終止本次搜索或者重新提交新的搜索關(guān)鍵詞，搜索引擎將用戶(hù)搜索信息補充進(jìn)搜索日志，直到用戶(hù)搜索請求得到滿(mǎn)足或者主動(dòng)結束搜索行為。
基于手機搜索關(guān)鍵詞的手機閱讀用戶(hù)行為特征模型。通過(guò)對手機閱讀用戶(hù)的行為分析，基于手機搜索關(guān)鍵詞的用戶(hù)搜索行為可以分為自發(fā)式及觸發(fā)式兩種行為需求。
自發(fā)式需求：用戶(hù)基于已有的閱讀經(jīng)驗，意圖通過(guò)搜索引擎篩選閱讀工具，改善閱讀體驗，進(jìn)行書(shū)目篩選，開(kāi)展競價(jià)比較等活動(dòng)來(lái)改善認知程度，消除不確定性，以便做出下一步閱讀決策。
觸發(fā)式需求：目前的閱讀市場(chǎng)是多元的，用戶(hù)的手機搜索行為可能受到互聯(lián)網(wǎng)、實(shí)體書(shū)店、社交圈推廣、電子商務(wù)網(wǎng)站等推薦及影響，用戶(hù)為驗證這些信息或者基于這些信息經(jīng)過(guò)重新組織加工，以進(jìn)行確認或者加強已有認知。
無(wú)論是自發(fā)式還是觸發(fā)式，這種搜索行為均是用戶(hù)基于自身需求或者興趣愛(ài)好開(kāi)展的，反映了用戶(hù)的行為特征及信息需求，通過(guò)分析這些行為特征，結合手機閱讀業(yè)務(wù)主題分類(lèi)，向用戶(hù)推送符合用戶(hù)需求的手機閱讀主題書(shū)目或內容，可以提高用戶(hù)的轉化率。
定義1為用戶(hù)搜索行為：指用戶(hù)在時(shí)間窗口t通過(guò)手機搜索的活動(dòng)過(guò)程，分為短期行為及長(cháng)期行為。
定義2為短期搜索行為：指客戶(hù)僅在某一特定時(shí)間段內開(kāi)展的手機搜索行為，過(guò)后又恢復到正常水平。
定義3為長(cháng)期搜索行為：指用戶(hù)在較長(cháng)時(shí)期內持續對某一對象感興趣而引發(fā)的搜索行為。
定義4為搜索歷史：指用戶(hù)從某一開(kāi)始時(shí)間Tstart到結束時(shí)間Tend內的搜索關(guān)鍵詞及網(wǎng)頁(yè)的集合。
定義5為跟蹤窗口：指由定義1生成，History中經(jīng)用戶(hù)篩選的可做一定用途的搜索關(guān)鍵詞及網(wǎng)頁(yè)的集合，用式Window={page|(p1,p2,…pm)∪ word|(w1,w2,…wn)}表示，而Window的大小可以用m×λ+n×ξ計算，其中m和n為定值，λ和ξ可以根據情況取不同的值(例如跟蹤時(shí)間長(cháng)度為日，λ和ξ可以取1和2,當跟蹤時(shí)間長(cháng)度為月時(shí)，λ和ξ可以取3和4等)。
定義6為簇：指代表同一主題的搜索關(guān)鍵詞及網(wǎng)頁(yè)的集合。同簇的集合可以是聚集的，也可以是離散的。
定義7為主題：指定義5中可描述一定用途的詞匯。
定義8為行為因子：指只有跟蹤窗口中反映某一主題的簇達到一定比例時(shí)，才能夠反映用戶(hù)的搜索行為及意圖，該比例的臨界值稱(chēng)為行為因子，記作Ψ。
定義9為觸點(diǎn)：指客戶(hù)在與組織之間發(fā)生聯(lián)系過(guò)程中的一切溝通互動(dòng)點(diǎn)，包括人與人、人與物理環(huán)境以及人與互聯(lián)網(wǎng)之間的互動(dòng)點(diǎn)。
3、實(shí)現方法
3.1 具體實(shí)現原理
通過(guò)上文特征模型的分析基礎上，得出蹤窗口中手機閱讀業(yè)務(wù)推薦方法。該推薦方法的實(shí)現分為以下4個(gè)步驟。
(1)將Topic定義為閱讀類(lèi)主題，例如書(shū)名、作者、出版社、小說(shuō)等，用戶(hù)通過(guò)手機搜索某書(shū)籍，通信運營(yíng)商能夠通過(guò)其數據分析系統采集并解析相關(guān)信息。
(2)解析用戶(hù)搜索行為，抓取用戶(hù)搜索歷史中的關(guān)鍵詞，在給定跟蹤窗口內判斷用戶(hù)閱讀需求行為因子Ψ。
(3)根據用戶(hù)需求Ψ的分析，選擇合適的目標書(shū)籍進(jìn)行推送。
(4)在完成這些邏輯判斷后，觸發(fā)相關(guān)觸點(diǎn)，進(jìn)行短信等觸點(diǎn)推送，如圖3所示。
通過(guò)邏輯判斷后，為用戶(hù)推送目標書(shū)籍的過(guò)程中可能會(huì )遇到兩種情況，一種是目標書(shū)籍在數據庫中，則可以直接推送;否則，推送相似用戶(hù)正在閱讀的排名前三的書(shū)籍。相似用戶(hù)主要從三個(gè)方面進(jìn)行考量：
相同跟蹤窗口下具有相同的搜索歷史;通過(guò)行為因子Ψ分析，已訂購閱讀包一致的客戶(hù);曾閱讀的歷史記錄有一定的重疊或者呈現相似的其他特征。
3.2 可行性驗證
要實(shí)現基于手機搜索關(guān)鍵詞的手機閱讀推薦方法，需要滿(mǎn)足以下4個(gè)前提條件。
(1)目標用戶(hù)屬于手機閱讀用戶(hù)或者潛在用戶(hù)，有一定的用戶(hù)基礎。即要求手機閱讀用戶(hù)量足夠大，且這批用戶(hù)有相關(guān)的書(shū)籍搜索行為。
(2)能夠實(shí)時(shí)抓取用戶(hù)搜索的關(guān)鍵詞。即可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)行為抓取用戶(hù)搜索關(guān)鍵詞，能夠了解用戶(hù)在搜索哪些書(shū)籍，并通過(guò)手機閱讀平臺數據對比持續關(guān)注用戶(hù)搜索內容的閱讀進(jìn)度。
(3)能夠從多個(gè)維度實(shí)現對相似用戶(hù)的判定，并快速統計相似用戶(hù)的閱讀Top3書(shū)目。即要求能夠對用戶(hù)的歷史行為進(jìn)行記錄與分析，并有成熟的用戶(hù)特征模型加以判斷。
(4)快速判斷目標書(shū)籍并觸發(fā)相關(guān)觸點(diǎn)，將所需信息推送給用戶(hù)。一方面，有豐富的書(shū)籍庫以便展開(kāi)推送，另一方面能夠達到客戶(hù)的觸點(diǎn)渠道，以實(shí)現推薦效果。
為考察以上4個(gè)條件，以下通過(guò)實(shí)驗進(jìn)行了驗證，下面是驗證結論及驗證過(guò)程。
驗證結論1:有書(shū)籍搜索行為的手機閱讀用戶(hù)比重較高如圖4所示，抽取2015年3月30日的手機閱讀用戶(hù)與書(shū)籍搜索用戶(hù)發(fā)現：一方面，登錄了手機閱讀APP或有閱讀需求的用戶(hù)達9.1萬(wàn)人，其中有9993人進(jìn)行了書(shū)籍搜索，占當日總用戶(hù)量的11%以上，由此說(shuō)明針對這批用戶(hù)可開(kāi)展針對性業(yè)務(wù)推薦，來(lái)提升客戶(hù)的活躍度;另一方面，當天采集到有書(shū)籍搜索行為的用戶(hù)達7.6萬(wàn)人，但并不屬于手機閱讀用戶(hù)的有6.67萬(wàn)人，占比高達86%,說(shuō)明潛在目標客戶(hù)有巨大的拓展空間，可以提升手機閱讀客戶(hù)數。
足，具有巨大空間數據表明，當天用戶(hù)產(chǎn)生搜索行為80.6萬(wàn)次，其中涉及書(shū)籍類(lèi)的有9258本，每本平均被搜次數約 87次，換句話(huà)說(shuō)，部分暢銷(xiāo)書(shū)籍被用戶(hù)大量搜索，為用戶(hù)所需;而當日手機閱讀搜索用戶(hù)達9993人，但僅164人的需求被滿(mǎn)足，即成功在手機閱讀產(chǎn)品上閱讀目標書(shū)籍的用戶(hù)僅占1.2% ,由此表明目標書(shū)籍精準觸達用戶(hù)非常有必要，滿(mǎn)足用戶(hù)的閱讀類(lèi)需求有巨大空間，如圖5所示。
驗證結論3:可實(shí)時(shí)記錄用戶(hù)的歷史行為，并初步形成判斷標準通過(guò)構建數據庫平臺及閱讀平臺關(guān)聯(lián)分析，得到每一用戶(hù)歷史分析記錄，采用邏輯回歸、決策樹(shù)等算法，形成相似客戶(hù)分群，根據相似客戶(hù)判定標準，可得到客戶(hù)閱讀Top3書(shū)籍列表。
驗證結論4:手機閱讀數據庫內容豐富，能夠滿(mǎn)足客戶(hù)需求，且有直達客戶(hù)的觸點(diǎn)中國移動(dòng)手機閱讀統計表明：圖書(shū)內容豐富，全部作品達19.6萬(wàn)本，客戶(hù)的搜索需求可大部分被直接滿(mǎn)足;書(shū)籍涉及分類(lèi)廣泛，能夠滿(mǎn)足各類(lèi)客戶(hù)的閱讀偏好，能夠給用戶(hù)推薦興致相同的書(shū)籍。同時(shí)，針對這種推薦方法，其固有的矩陣化營(yíng)銷(xiāo)觸點(diǎn)體系，可以針對不同的營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景開(kāi)展適時(shí)營(yíng)銷(xiāo)，如圖6所示。
3.3 有效性驗證
為驗證效果，抽取2015年4月10-19日共10天的推薦情況進(jìn)行分析，并從兩個(gè)方面開(kāi)展了有效性驗證，一方面根據推薦后用戶(hù)響應情況開(kāi)展評估，另一方面從運營(yíng)效益方面開(kāi)展評估。從響應度情況來(lái)看，采用本文介紹的方法，未讀用戶(hù)數和免費用戶(hù)數占比分別降低21.87%和8.75%,而全本閱讀用戶(hù)數和付費用戶(hù)數均有小幅上升，響應效果明顯。從運營(yíng)效益來(lái)看，觸點(diǎn)到達率提升3倍，業(yè)務(wù)推薦成功率提升12倍，但人均業(yè)務(wù)發(fā)展成本從5.3元降低至0.3元，與傳統渠道相比具有明顯的效果，見(jiàn)表1.
結束語(yǔ)
以上提出的基于手機搜索關(guān)鍵詞的手機閱讀推薦方法充分利用了用戶(hù)手機上網(wǎng)行為，有利于提升數據使用價(jià)值，提升手機閱讀運營(yíng)水平。從響應度及運營(yíng)效果的驗證分析表明，該推薦方法可操作性強，應用效果明顯。但仍有許多不足之處，例如這是個(gè)技術(shù)性很強的系統工程，在管理、技術(shù)上存在一些限制條件，同時(shí)對服務(wù)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)水平和能力也需要提升。
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