一、搜索渠道
當公司有多個業務時，其他成熟的業務可為新的業務導流，因此新業務的搜索流量可來自其他業務，稱為搜索渠道。
用戶使用搜索多不多？搜索完后點擊多不多？搜索完后下單多不多？圍繞這三個問題從query維度（QV）和用戶維度（UV）可以制定一系列的指標。
二、搜索各指標
指標分類：流量指標、轉化指標。根據搜索業務的階段性特征，從流量指標和轉化指標中抽取出來一些指標作為“核心指標”來引導業務從哪個方向突破。
流量指標
與用戶訪問、點擊相關的指標
- 搜索框曝光人數（UV）
搜索框曝光的設備ID做整體去重，union_id - 搜索框點擊人數（UV）
搜索框點擊的設備ID做整體去重， union_id
搜索框點擊人數和引導頁曝光UV這2個指標值是相近的。因為，從產品邏輯上看，點擊搜索框之后，會彈出相應的引導頁。 - 引導頁曝光UV
搜索引導頁頁面曝光設備ID做整體去重，union_id - 搜索引導頁跳出率_UV
1-(搜索人數（UV）/引導頁曝光UV) - 人均搜索次數
搜索QV/搜索UV - 無結果搜索頻次（QV）
無搜索結果場景搜索結果頁頁面曝光設備ID做整體去重 - 商品內有低相關商品曝光的QV
綜合排序下，TOP N 商品內有低相關商品曝光的QV
搜索使用率 vs 搜索滲透率
搜索使用率側重用戶基於搜索框使用搜索的情況，搜索框的產品形態有：首頁/引導頁搜索框，各種活動頁的搜索框，衡量的是用戶將 query 詞輸入到搜索框內發起搜索的行為。
搜索滲透率則是用戶整體使用搜索的情況，比如搜索框一般會有輪播的底紋詞，如果用戶並不是通過輸入 query 而是點擊輪播的底紋詞發起搜索行為，就會計入滲透率。再比如，在商品詳情頁的“詞推薦”功能（試試搜索這些），推薦 feed 流的卡片詞等功能，用戶在瀏覽商品詳情或者商品卡片時點擊了“推薦詞”就會發起搜索，這些都不是通過搜索框輸入 query 發起的搜索行為，因而屬於搜索滲透率。
- 搜索滲透率
搜索人數（UV）/訪問人數 - 搜索使用率
搜索人數（UV）/搜索框曝光UV - 搜索人數（UV）
搜索結果頁頁面曝光設備ID做整體去重，唯一設備id數 - 搜索頻次（QV）
query 搜索次數總和 - 搜索結果頁點擊QV
搜索結果頁頁面曝光搜索次數
CTR：(Click Through Rate) 曝光點擊率
對於搜索來說，主要關注2個埋點頁面的點擊：搜索框的點擊和搜索結果頁的商品卡片點擊。前者代表用戶使用了搜索，從 UV 角度衡量。后者代表query表達了用戶的意圖，從 QV 角度衡量。
- 搜索框UV_CTR
搜索框點擊人數/搜索框曝光人數 - 搜索結果頁QV_CTR
搜索結果頁點擊QV/搜索頻次
轉化指標
與訂單、交易支付相關的指標。
-
搜索支付UV(GTV)
統計周期內通過搜索路徑成單的設備ID做整體去重，不考慮退款。
那么一共有哪些搜索路徑成單呢？ -
搜索交易用戶數（GTV）
搜索結果頁帶來的訂單人數 user_id -
搜索原價交易額（GTV）
query搜索成單的原價總交易額，不考慮是否退款 -
搜索實付交易額（GTV）
query搜索成單的實付總交易額，不考慮退款 -
搜索訂單數(GTV)
query搜索成單的訂單總數，不考慮退款 -
搜索實付單均價（GTV）
搜索實付交易額GTV/訂單數（GTV） -
搜索千人曝光價值UV_RPM
搜索實付交易額GTV/搜索人數（UV）*1000 -
搜索實付客單價（GTV）
實付交易額GTV/支付UV（GTV）
有些指標又可以從 query 或者 用戶角度衡量，比如搜索訪購率。
CXR：使用搜索的人數－－>成單
CVR：搜索結果頁點擊－－>成單
CTR：搜索框曝光－－>搜索框點擊
對於搜索業務而言，也許有若干個重要的“業務指標”，但拆分到具體的產品功能下，不同的產品功能關注的指標應該是不一樣的。舉例來說，對於搜索召回來說，大部分工作聚焦於 query 結果的相關性，能夠搜到用戶感興趣的內容，那么最直接的衡量是用戶在搜索結果頁的點擊事件，即：用戶點擊了 query 的搜索結果卡片，就代表此次搜索是“相關”的，那么對應的搜索指標是：QV_CTR。但是對於其他產品功能比如 query 推薦來說，當用戶進入到商詳頁滑動瀏覽時，在某個時機推薦若干個 query 詞(類似於：猜你想搜)，這里關注的指標是“搜索滲透率”，也即：推薦給用戶的 query 詞被用戶點擊了（點擊/曝光）。
- 搜索訪購率（QV_CXR）
搜索訂單數/搜索頻次QV - 搜索訪購率（UV_CXR）
搜索支付UV/搜索人數（UV）
CVR(conversion) 關注的是轉化。用戶發起搜索，呈現搜索結果頁，只有點擊搜索結果頁的商品卡片進入到商詳頁才會下單成交，因此CVR的分母是“點擊量”。
-
搜索QV_CVR
搜索訂單數/搜索結果頁點擊QV -
搜索UV_CVR
搜索支付UV/搜索結果頁點擊UV -
搜索結果頁點擊率
搜索結果頁點擊UV/搜索人數
在供給spu較少時，還會關注一些指標：
- 無結果率_QV
無結果搜索頻次/搜索頻次(QV)
用戶、商品、商家、補貼、履約
用戶
- 新客訂單占比
- 老客訂單占比
- 新客GTV
- 交易用戶數（GTV）
在用戶端提交訂單並完成支付的用戶總數，即GTV口徑交易用戶數（按照user_id去重） - 老客GTV
商品
- 在售spu數
在售狀態下存在過SKU庫存>0或者SKU銷量>0的SPU總數（（spu_id去重計數）） - 動銷spu數
支付訂單量>0的商品（SPU）去重總和
商家
補貼
履約
流量
三、產品功能與搜索指標之間的關系
當開發上線一個功能模塊時，要明白它會影響哪些搜索指標？比如點擊搜索框彈出的“搜索建議”sug模塊、再比如搜索引導頁的熱門搜索詞模塊……
不同的功能模塊對應的搜索指標是不同的。比如打開“電商首頁”，頂部會有一個搜索框，搜索框輪播的底紋詞模塊影響的是“搜索使用率”指標。而如果是搜索結果頁的功能，則影響的是“轉化指標”，比如搜索結果的單雙列展示（甚至根據搜索結果所屬的不同類目進行單雙列展示）。前者偏“流量”，即引導用戶使用搜索，后者偏“轉化”，引導用戶下單。
再比如，從搜索系統的架構上看，主要是：
- query 分析
- 召回
- 排序
這3塊一般設計成3個 thrift 服務(微服務)，那排序來說，排序的好壞(相關性排序、精排)肯定是會影響轉化率的。那我們在排序服務進行功能迭代時，要對功能上線后的產品收益提前有一個預估，影響的是哪一個指標的增長。
搜索對業務所起的作用在哪里？
從用戶動線的角度看，用戶有了購買意圖，使用 app 到最終下單，搜索在其中所起的作用將用戶的意圖，通過搜索表達出來，並最終將用戶“引導”從搜索結果頁點擊進入到商品詳情頁，將整個過程拆分成各類指標，從而量化“搜索”能力是做得好，還是做得不好。用戶進入商品詳情頁之后，可能會瀏覽商品詳情介紹、權衡價格/銷量/評論等諸多因素，最終才下單購買，那么搜索需不需要為“轉化指標”負責呢？在不同的業務成長階段，有不同的答案。
如何做好一個業務？
作為一名RD，可能不太了解一個業務下面的各個組織。可能包括：產品、運營、商業分析、技術、產品設計、品控、體驗管理……如何制定業務下各個組織的“指標”呢？
再比如，技術下面又有搜索技術、推薦技術、數據平台、業務平台等。圍繞這么多細分的技術方向，有些技術偏底層基礎架構，需不需要考核“業務指標”呢？
給各個組織制定好“指標”后，每個組織的核心指標（北極星指標）是什么？並且也要結合不同的業務發展階段，變換指標。如何讓這幾百人業務的各個團隊成員較為清晰地為這些指標工作呢？