搜索算法AB测试：让搜索结果更懂你

你在电商网站搜“运动鞋”，跳出一堆高价商品，可你明明只想找百元平价款。类似情况不少见，背后可能是平台正在悄悄做搜索算法AB测试。

什么是搜索算法AB测试

简单说，就是同时跑两套（或更多）搜索排序规则，一部分人看到A版结果，另一部分看到B版。比如你和朋友搜同一个词，结果顺序不一样，很可能你们正被分在不同测试组。

平台会盯着点击率、加购量、停留时间这些数据，看哪套算法更能让人点进去、愿意买。就像奶茶店试两款新配方，谁卖得好就主推谁。

为什么需要这么做

老一套排序早就不够用了。用户要的不只是“相关”，还得是“合心意”。有人爱便宜，有人认品牌，有人看评价。AB测试能帮系统摸清哪种排序策略更贴实际需求。

比如某次测试发现，把销量高的商品适当往前放，转化率涨了8%。这数字看着小，乘上百万用户就是真金白银。

普通人也能察觉的痕迹

你可能注意过，同一关键词隔几小时搜，排名变了。不一定是算法大更新，可能是某个AB测试结束了，效果好的版本上线了。

有时候App突然让你评价“搜到的东西好找吗”，那基本就是在收集测试反馈。你点的每一个“满意”或“不满意”，都在影响下一轮排序逻辑。

技术层面怎么实现

服务器会根据用户ID或设备标识，动态分配测试组。常见做法是用哈希分流，确保样本均匀。

// 伪代码示例：按用户ID分组
function assignGroup(userId) {
  const hash = hashCode(userId);
  if (hash % 2 === 0) {
    return "algorithm_A";
  } else {
    return "algorithm_B";
  }
}

搜索请求进来时，先查这个用户属于哪组，再调用对应的排序模型。数据埋点全程记录行为路径，方便后续分析。

不只是大厂在玩

现在连中小电商平台也在用这类工具。有些直接接入第三方AB测试平台，配置几个参数就能跑实验。成本低了，试错门槛也降了。

哪怕你是公司里管搜索的产品经理，也能自己搭个简易测试：导出两天的搜索日志，模拟两种排序，对比关键指标变化。不需要写代码，Excel加点公式就能看出趋势。