搜索操作原理
Ozon搜索不仅是根据买家文本查询对商品进行排序的系统，也是流量分配系统，可以确定商品供应的实时性、提供搜索栏的提示，以及在页面上提供过滤选项。
不仅买家可以影响搜索结果，卖家也可以。
传统上，搜索中的前几项通常具有更高的效率指标
搜索结果中的商品位置取决于从展示(在主页、类目、搜索结果、推荐等)到将商品加入购物车的转化率。
商品在搜索中的位置影响了其商业表现：从展示到加入购物车的转化率、从购物车到下单的转化率。搜索系统的设置使卖家可以直接、清晰、可预测地影响他们的商品在搜索结果中的位置。由于值得信赖的卖家提供的优质商品在搜索结果中的排名较高，他们获得更多的流量，这也意味着更多的销售。
Ozon 根据价格、商品质量和配送速度定义什么是高质量商品。对于那些提供最佳商品的卖家，Ozon提供免费的搜索结果推广机制。也就是说，如果您销售高质量的商品，并且得到了买家的高度积极评价，商品卡片填写质量高，配送速度快，且价格提议最优的话，您的商品将在搜索中自动推广，排名靠前。
买家如何寻找商品
每个人都曾以买家的身份站在屏幕的另一边。有人搜索家居用品，有人寻找送给亲人的礼物，还有人购买尿布等。大多数购物都从搜索查询开始。
举例:
买家进入Ozon购买袜子(假设是红色)。他在站点的搜索栏做了搜索请求，写下了“红色袜子”。看似简单的操作，其背后却有搜索系统的几个处理阶段。
一旦用户发出请求，系统立即开始寻找适合的商品。每个商品都有属性：名称、颜色、品牌、尺寸等。您填写的关于商品信息的数据越多，系统越容易找到并向买家 推荐其需要的东西。
为了避免错过任何类别商品中的合适选项，算法调整了搜索范围并优化了过程。添加了同义词和类似的商品，例如：鸡尾酒/晚礼服，空气净化器/加湿器， 吹风机/卷发机等等。
所有的词都被统一到一种格式。去除了连词、复数、没有语义负载的词。然后系统筛选出包含所有搜索词的商品。如果列表过短，就会添加包含至少一部分搜索语句的商品卡片。选出的内容进入第二阶段。
如何使用这个信息？
应该定期研究搜索请求并补充商品信息，以分析用户行为并抓住趋势。例如，如果查询“夹克”的频率远高于“小外套”，那就应该调整商品命名，倾向于搜索频率更高的名称。
让我们更仔细地学习这些阶段
形成查询和选择候选项
每天，Ozon买家向搜索系统提出数以百万计的请求。为了让每个人在数百万个商品中找到所需的商品，搜索在第一阶段产生一个大量的候选商品列表，这些商品的名称、特性和描述中都含有搜索查询的词汇。每次询问，在此列表中可能有多达50万件商品。这是一个独特的长列表(即 “long-list”)，这个列表将会在后面的步骤中被处理和缩减，以便向Ozon的受众展示最相关的商品。
基本排名层级
搜索系统对候选者(商品，非用户)进行排序，以筛选出2000个具有最高文字相关度的单位。
在此阶段，也会考虑商品的评分作为提升因素。评分越高，提升系数就越大。最后，商品会根据文字匹配度和评分的总和获得基本相关度的评分。
平均排序层
对于获取的2000个商品，系统将评估消费者购买它们的概率。排名取决于哪些属性对买家最重要。为完成这一过程，Ozon将商品属性与买家此前行为进行比较。我们将通过下面的例子来说明这个复杂的分析过程。
在其他情况相同的条件下，买家更喜欢评价多的商品。评价越多，商品在搜索结果中的排名就越高。此外，不同的商品属性有不同的“权重”，并会以不同的方式影响购买可能性。
模型训练基于商品属性与最终购买行为之间的关系数据。换言之，买家通过其行为影响商品在搜索结果中的位置。首要影响因素就是商品购买行为(商品被购买的次数越多，用户购买越多，该商品在搜索结果中的排名就可能更高。)
第三阶段的主要过程是根据0到1的范围对每个商品进行评估，并基于此对商品进行排序。
提升
对于上一步之后从 0 到 1 排名的 2000 个商品应用预定的乘数，这就好像是商品被电梯送上来一样。 回到红色袜子的例子，可以想象，如果某个商品的评分为 0.5.那么在付费推广的情况下，它会上升到 0.6(有条件地)。 同时，降低因素也可以发挥作用，例如提高商品价格。 稍后我们会更详细地分析提升原理。
显示商品
将2000个含最终评分的商品提交至搜索结果页面，正如它们进入了商店的首排展示架。买家能按照给定的顺序看到商品页面。当他浏览了2000个商品后，系统会加载接下来的几千个商品。
总结此模块信息。当用户输入搜索请求时，系统会这样操作：
— 首先，它会生成一个长列表(即 long-list)，可能包含多达50万件商品; — 然后，选择出2000个与搜索请求最相关的最佳商品;
— 对它们进行排序，使用0到1的评分标准;
— 那些符合提升条件的商品会被额外向上调整;
— 在指定的顺序中显示前2000个商品，如果用户继续搜索，则显示接下来的2000个商品。
