阿里巴巴搜推智能产品事业部-搜索机制策略产品经理-杭州
任职要求
1、本科及以上学历，3年以上互联网策略产品经验或搜推广算法经验；有计算机相关专业背景和工作经验者，AI相关经验者优先；
2、具备策略产品机制设计能力，了解底层搜推系统，有敏锐的数据分析…工作职责
1、负责淘宝搜索供给方向的流量策略机制设计，能够基于手淘行业供给特性和搜索场景，制定合理的策略机制，协同相应团队实施落地，为搜索的成交规模负责； 2、深入理解电商平台搜索策略机制与行业运营思路，并对电商经营有深入认知，能从中汲取商品经营相关的需求和痛点，从策略视角思考搜索机制优化路径，驱动策略优化及创新； 3、基于数据分析与业务洞察，识别业务在搜索策略中的关键机会点，主导跨部门协作（研发、算法、数据、运营等），推动策略方案或者产品功能落地，并建立可衡量的效果评估体系。
1. 设计并持续优化淘宝搜索丰富性体验，通过引入多维度排序机制、个性化推荐算法及用户行为信号等，提升搜索结果的丰富度。 2. 结合用户分人群分析（如新用户、高购用户），行为路径追踪及搜索词类型聚类分析，识别用户需求痛点与体验断层，并设计出可执行落地的体验策略。 3. 建立多维体验评价体系，涵盖客观数据（如结果多样性指数）与主观感知（如用户满意度调研、NPS等），通过数据驱动的方式量化策略价值。 4. 结合淘宝搜索体验现状、供给结构，设计差异化体验策略，并主导跨部门协作，联合算法、数据、前端、运营等团队推动策略有效落地。
负责主搜供给与机制算法，通过设计合理流量机制策略，建立商家、平台和消费者三赢的商业体系。方向包括但不限于： 1. 供给机制：新品冷启优化淘宝亿级新品的冷启打爆链路，通过满足用户新品需求带来大盘增量。技术包括潜力预估、流量规划、多级流量池助推等。商品速爆构建从选品反向招商到速爆的链路，通过机制撬动供给价格力带来大盘增量。技术包括品规挖掘、同款比价、Debias预估、欠曝品助推、Listwise聚单等。 2. 供给生态：通过优化价量模型与诊断反馈模型的准确性，达成用户价值和商家经营确定性的双赢。技术包括时序建模、因果推断、组合优化、MLLM等。 3. 调控算法：优化调控目标完成率/折损兑换比的机制系统，技术包括过欠曝预估、在线学习、请求级IPW预估、整页价值预估与生成等。 4. 长尾预估：优化无少行为商品预估准度，提升模型对长尾商品的泛化能力。技术包括域迁移、GNN、多模态、伪样本、大模型Agents等。 5. 供给链路：优化供给与机制独立通路，从平台视角综合考虑供给打爆与机制收益与损失。技术包括供给独立通路升级、混排LTR、供给价值与孵化损失预估等。
1. 内外部场域合作与创新 - 负责与手淘内外部渠道/场域（如垂直频道/推荐/订单/详情等）的长期合作推进，建立高效协作机制； - 持续挖掘渠道/场域侧的用户搜索场景，对渠道/场域面向的用户场景/商业化模式有一定的认知，可推动渠道与搜索产品的深度结合； - 主动发现潜在合作方向（如新渠道/新交互/新场景等），拓展新渠道的接入，设计并推动新合作模式； - 对搜索UV增长负责，协同多方资源达成目标。 2. 场域下搜索场景的产品与策略设计 - 基于用户行为数据与渠道特性，设计场域下搜索场景的产品形态与优化策略，提升渠道下的搜索UV及用户留存； - 结合大模型的生成能力，在不同渠道下进行分人群、分意图的query推荐的策略及产品设计，拓宽用户的搜索需求、提升搜索效率； - 面向多渠道协同的批量需求，判断需求优先级、找到解法，协同场域产品、搜索技术、算法团队等多团队，推动产品能力的需求落地与高效迭代。 3. 数据驱动的场景挖掘与分析 - 基于用户画像、行为分析、渠道特点等数据分析思路，结合AB实验，可识别问题、发现需求并持续观测优化表现； - 可有效拆解目标，对UV增长、留存、转化等核心指标的分析归因能力，为决策提供数据支持。
1、AB实验设计与分析：主导电商搜索场景的AB实验全流程，设计科学的实验方法，评估算法和产品策略（如排序模型、搜索意图识别等）对搜索效率和用户体验的影响，联动产品和算法工程师进行实验分析和策略优化； 2、业务机制专题分析：基于对电商搜索业务的深刻理解，运用经济学等学科的理论或思维框架，以及科学的数据分析方法论，对业务命题进行深入分析，产生业务或商业洞察，为平台流量机制、供需匹配效率、用户体验优化等业务策略提供分析论证和决策依据； 3、数据产品和实验工具：将数据监控体系及分析方法产品化沉淀，提炼数据产品需求，与技术、产品等相关团队开展跨部门合作并推动数据产品的落地。