推荐系统和搜索引擎的关系_怎样推广公司的网站

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　　从信息获取的角度来看搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上还是在线下的场景里搜索和推荐这两种方式都大量并存那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系?区别和相似的地方有哪些?海瑶seo工程师对两者的关系进行了阐述分析了异同。

　　主动或被动：搜索引擎和推荐系统的选择

　　图1：搜索引擎和推荐系统是获取信息的两种不同方式

　　获取信息是人类认知世界、生存发展的刚需搜索就是最明确的一种方式其体现的动作就是“出去找”找食物、找地点等到了互联网时代搜索引擎(Search Engine)就是满足找信息这个需求的最好工具你输入想要找的内容(即在搜索框里输入查询词或称为Query)搜索引擎快速的给你最好的结果这样的刚需催生了Google、百度这样的互联网巨头。

　　但是获取信息的方式除了搜索外还有另一类称为推荐系统(Recommendation System,简称Recsys)推荐也是伴随人类发展而生的一种基本技能你一定遇到这样的场景初来乍到一个地方会找当地的朋友打听“嗨请推荐下附近有啥好吃好玩的地方吧!”——知识、信息等通过推荐来传播这也是一种获取信息的方式。

　　搜索和推荐的区别如图1所示搜索是一个非常主动的行为并且用户的需求十分明确在搜索引擎提供的结果里用户也能通过浏览和点击来明确的判断是否满足了用户需求。然而推荐系统接受信息是被动的需求也都是模糊而不明确的。以“逛”商场为例在用户进入商场的时候如果需求不明确这个时候需要推荐系统来告诉用户有哪些优质的商品、哪些合适的内容等但如果用户已经非常明确当下需要购买哪个品牌、什么型号的商品时直接去找对应的店铺就行这时就是搜索了。

　　图2：从搜索词中可以看出用户有大量个性化推荐的需求

　　很多互联网产品都需要同时满足用户这两种需求例如对提供音乐、新闻、或者电商服务的网站必然要提供搜索功能当用户想找某首歌或某样商品的时候输入名字就能搜到;与此同时也同时要提供推荐功能当用户就是想来听好听的歌或者打发时间看看新闻但并不明确一定要听哪首的时候给予足够好的推荐提升用户体验。

　　个性化程度的高低

　　除了主被动外另一个有趣的区别是个性化程度的高低之分。搜索引擎虽然也可以有一定程度的个性化但是整体上个性化运作的空间是比较小的。因为当需求非常明确时找到结果的好坏通常没有太多个性化的差异。例如搜“天气”搜索引擎可以将用户所在地区的信息作补足给出当地天气的结果但是个性化补足后给出的结果也是明确的了。

　　但是推荐系统在个性化方面的运作空间要大得多以“推荐好看的电影”为例一百个用户有一百种口味并没有一个“标准”的答案推荐系统可以根据每位用户历史上的观看行为、评分记录等生成一个对当前用户最有价值的结果这也是推荐系统有独特魅力的地方。虽然推荐的种类有很多(例如相关推荐、个性化推荐等)但是个性化对于推荐系统是如此重要以至于在很多时候大家干脆就把推荐系统称为“个性化推荐”甚至“智能推荐”了。

　　快速满足还是持续服务?

　　开发过搜索引擎的朋友都知道评价搜索结果质量的一个重要考量指标是要帮用户尽快的找到需要的结果并点击离开。在设计搜索排序算法里需要想尽办法让最好的结果排在最前面往往搜索引擎的前三条结果聚集了绝大多数的用户点击。简单来说“好”的搜索算法是需要让用户获取信息的效率更高、停留时间更短。

　　但是推荐恰恰相反推荐算法和被推荐的内容(例如商品、新闻等)往往是紧密结合在一起的用户获取推荐结果的过程可以是持续的、长期的衡量推荐系统是否足够好往往要依据是否能让用户停留更多的时间(例如多购买几样商品、多阅读几篇新闻等)对用户兴趣的挖掘越深入越“懂”用户那么推荐的成功率越高用户也越乐意留在产品里。

　　所以对大量的内容型应用来说打造一个优秀的推荐系统是提升业绩所不得不重视的手段。

　　推荐系统满足难以文字表述的需求