不属于。应该不算，虽然它们都有搜索栏，但只能用于查找本站内的资料，有很大的局限性，这跟我们所熟悉的百度，谷歌等搜索引擎有很大的不同。 搜索引擎是指根据一定的策略，运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务。

[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征 但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。正文概述统计算法模型时代。统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。为什么关键词者得天下？搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧搜索类是搜索的基础。什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。机器学习模式时代-推荐搜索算法。现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。在此重点讨论推荐检索算法，2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制简单表示推荐算法的程序:1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。召回机制:通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。主要召回路径分为1:语言召回2:向量召回这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素1:类别匹配得分和文本匹配得分，2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)3:商品组合得分点击得分交易得分卖方服务商业得分在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分点击得分交易得分交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。猜机器学习建模的速度有多快？想玩黑色的东西早点死去吧。现在使用的检索顺序模型主要是CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。2021年搜索向哪个方向发生变化:2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。同学说坑产永远有效，我也这么想。永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。基于三方利益:购买者体验卖方利益平台的发展搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。基于推荐搜索算法逻辑:精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？个人判断一是召回阶段二是粗排阶段上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。 这个方向我的个人观点是可能的。

是淘宝搜索。 淘宝搜索，属于阿里巴巴旗下的搜索引擎。淘宝搜索，主要针对旗下的淘宝网进行站内搜索，为用户提供C2C的购物搜索结果。搜索功能1.@+旺旺名，可以直达淘宝店铺首页。2.淘宝搜索将新增选购知识。3.排除关键词：在关键词前加“-”号。4.找促销宝贝：在搜索词后边加上“促销”。5.只搜索淘宝商品：输入 关键词 -tmall 。 如：连衣裙 -tmall。6.明星开店：直接把明星名字输入到搜索框中，会有提示。 7.新增任意门功能：在搜索里输入阿里旺旺就可以直接跳出下载窗口。
淘宝搜索，属于阿里巴巴旗下的搜索引擎。 淘宝搜索，主要针对旗下的淘宝网进行站内搜索，为用户提供C2C的购物搜索结果。 00在启动内测一个多月之后，淘宝独立搜索引擎似乎突然引起了业界的兴趣。部分原因是，12月7日，瑞信银行抛出了一个观点：淘宝搜索将改变中国搜索引擎的市场格局。
雅虎
雅虎吗？还真不知道，他搜索的都是它自己的东西

默认综合排名=人气+销量+信誉+价格，其中人气=浏览量+收藏量 淘宝首页随便搜索一个产品下面强调一些产品关键词放前后位置不影响排名，比如新款特价女装内衣，和特价女装内衣新款不影响排名，但人气高的产品会排在前面。标题中采用空格，标点分开不同关键词排名权重会提高，一个标题采用一个空格或一个标点即可。 新品排名靠前：什么叫新品，新品就是不存在同款并且第一次上架的产品，新品排在前面，如何上架新品这里就牵扯到避开同款，后期我会给大家更新避开同款教程。上架新品会出现下面标志，新品标志会保留21天，这21天就是扶持期，排名靠前。
优化商品主图和详情图。主图的质量好坏会很大程度影响点击率，要做有亮点的主图，让人有眼前一亮的感觉，提高点击率，以此增加流量。详情图要尽量详细说明自己商品的优点与详细信息。
适当进行分词，避免尝试歧义，且有可读性。

搜索引擎的概念最早源于谷歌、百度等搜索引擎,目的是为了帮助用户寻找“答案”。当用户利用百度、谷歌等搜索引擎检索问题答案时，与在淘宝上搜索产品有哪些区别？区别一：搜索主体不同首先是搜索面向的主体不同，百度谷歌等搜索引擎是基于“文本信息”的搜索，而淘宝搜索则是基于“商品”的搜索。区别二：时效性不同以文本为主的搜索结果，不同时段下的结果更新较慢且相对固定，因为用户在搜索某问题时所想要的答案也是相对固定的。例如:搜索问题“打印机指示灯不亮?”不管用户是处在家里还是公司，不管是冬天还是夏天，并且与用户的消费水平、消费习惯也没关系，用户想要解决的问题相对单一固定就是找到打印机指示灯不亮的原因，且找到问题的解决办法。以商品为主的搜索结果，要考虑当前季节、特定时期的流行度、搜索用户的消费水平以及购买习惯等多种因素，这些因素都会随着时间的推移,而发生或多或少的变化，所以搜索结果更新较频繁。区别三：检索维度不同百度、谷歌等搜索引擎在检索时，主要考察关键词与文本标题的匹配，当前页面的关键词密度，以及当前文本页面的“外链”数量等因素来计算排名权重而淘宝搜索由于是基于商品的搜索，要考虑两方面因素。一是宝贝本身的情况，例如宝贝款式、价格、评分、好评数等。二是时间季节、宝贝销量、人气指数、消费水平等因素所以淘宝搜索所考核的因素与维度相对较多。例如：夏季在淘宝搜索“休闲裤”,系统要尽可能给买家展现那些轻薄、透气的。冬季搜索“休闲裤”,系统要给买家展现加绒加厚、保暖舒适的。一个经常购买客单价较高的买家，在搜索时系统会尽可能展现价格高的品质，而一个经常购买低价格商品的买家，系统会尽可能围绕用户的消费层次来推荐商品，价格太高，购买的可能性必然会降低。淘宝搜索发展的三个阶段淘宝搜索系统自推出以来，随着市场需求的多样化，搜索规则也在不断地更新调整，主要是搜索理念的变化，整体调整大概分为三阶段：第一阶段，在2010年以前，主要是以宝贝上下架时间和店铺宝贝橱窗推荐为排序的重要依据，那时只要把店铺宝贝上下架时间安排合理，平均分布在每一天的热点时间，再把店铺主推的宝贝设置为橱窗推荐即可，参考权重因素较少也相对简单，此时淘宝还处在流量红利期，商家整体获得的流量较多。第二阶段，2010年到2012年，在2010年淘宝系统做了重大调整，开始引入“服务模型”，在搜索时重点推荐那些服务好、评价高、产品优质的宝贝。此次调整影响较大,很多服务欠佳、产品质量较差的商家店铺流量骤减，销量受到很大影响。第三阶段，2012年以后,淘宝系统开始引入“个性化”搜索,主要是根据买家的浏览习惯、购物习惯、消费能力进行精准定向。例如：一个经常购买低价商品的消费者A，和一个经常购买高价商品的消费者B，在搜索同一关键词时，所展现的搜索结果存在不同。这样可以帮助消费者更精准地寻找产品。举例：某用户最近想要购买运动卫衣，在淘宝上产生了搜索、浏览、收藏、加入购物车等行为，系统会将该用户锁定为运动卫衣的意向用户，会在相应的地方展示与浏览过宝贝款式相似、价格区间相近的宝贝，并且会优先展示之前收藏过的店铺或宝贝。