字节搜索数据分析面经

谈谈你认为“抖音搜索”与百度、Google等传统网页搜索引擎，在用户核心诉求、内容生态和成功定义上有哪些本质的不同？

追问： 基于这些不同，你认为抖音搜索的“机会”和“挑战”分别是什么？

如果让你来为抖音搜索的整体体验质量设计一个“北极星指标”，你会选择什么？为什么？

追问： 这个北极星指标，你会如何拆解成多个可量化、可归因的二级指标，以覆盖搜索体验的各个方面（如相关性、时效性、权威性、用户满意度等）？

我们来模拟一个具体的用户场景：当一个用户在抖音搜索框里输入“北京旅游攻略”，你认为他/她背后可能有哪些不同的潜在意图？

追问1： 针对这些不同的意图，你认为一个理想的搜索结果页（SERP）应该如何设计，来同时满足这些需求？（例如，结果的类型、排序、呈现形式等）

追问2： 你会建议埋设哪些数据点，来判断我们的搜索结果是否精准地识别并满足了用户的真实意图？

A/B实验是评估搜索策略优劣的核心手段。假设我们要测试一个新的排序算法模型，该模型旨在提升搜索结果的“内容质量”和“多样性”，但可能会轻微牺牲短期“点击率”。请你设计一个实验方案来全面评估这个新算法。

追问： 在分析这个实验时，除了关注点击率和转化率，你还会重点观测哪些长期的、能反映用户满意度和生态健康的指标？如何处理短期指标和长期指标可能出现的矛盾？

假设数据显示，用户对于“如何做X菜”（例如“如何做可乐鸡翅”）这类教学类查询的搜索后行为，表现为“完播率高但点赞、评论率低”。你会如何解读这个数据现象？

追问： 这对我们优化此类教学类内容的排序策略和产品形态，有什么具体的指导意义？

如果让你来构建一个模型，用于预测用户“对本次搜索结果是否满意”，你会考虑使用哪些特征？

追问： 你会如何定义“满意”这个标签？（例如，用户点击了第几个结果、停留时长、是否有后续行为等）这个标签的定义，会如何影响你的模型和业务应用