摘要
這篇文章探討如何透過一個實用的搜尋評估框架，提升搜尋引擎的效能，對於有意優化網站搜尋功能的讀者具有重要意義。 歸納要點:
- 善用使用者行為數據洞察:分析使用者搜尋字詞、停留時間和點選率,以了解使用者意圖並找出提升搜尋結果品質的領域。
- 採用跨平台一致性的使用者導向評估:確保在不同平台(如搜尋引擎、電子商務網站)進行一致性評估,以提供一致的跨平台體驗。
- 融合人工智慧和使用者行為分析:利用人工智慧技術,如自然語言處理和機器學習,深入分析使用者行為數據,提供全面且客觀的搜尋結果品質評估。
評估搜尋演演算法的原則
今天，搜尋功能幾乎是每個數位資產的使用者體驗基礎。不論是電子商務平台、內容豐富的網站，還是內部知識庫，高品質的搜尋結果都是決定使用者滿意與否的重要因素。你如何確定你的搜尋演演算法返回的是相關結果呢？你又如何判斷它是否滿足了使用者需求並推動了業務目標？儘管這是一個相當重要的子應用，我們實際上缺乏一個系統化的方法來評估搜尋演演算法。這就是這個搜尋演演算法評估框架所提供的。透過建立一套有系統的程式來進行搜尋質量評估，企業將能夠從中獲得有意義的見解，了解其演演算法表現如何、在哪些方面需要改進努力，以及學會隨時間測量進展。
**專案 1：使用者意圖的深入探討**
基於自然語言處理 （NLP） 和機器學習技術的進步，在搜尋演演算法評估中納入使用者意圖已成為至關重要的元素。專家們可利用這些技術深入了解使用者的隱藏動機和明確目標，從而提升搜尋結果的相關性和準確性。透過分析使用者查詢中的關鍵字和長尾詞，專家們可以辨識特定資訊需求，並最佳化演演算法返回最符合預期的結果。
**專案 2：最新趨勢與創新：彈性搜尋**
隨著使用者行為的不斷變化，搜尋演演算法也必須適應新的模式和趨勢。彈性搜尋是一個新興概念，它強調在動態且不斷變化的環境中提供相關結果能力的重要性。在這種方法中，演演算法會根據使用者的個人喜好、上下文以及即時事件進行調整，以提供量身打造且實用性的搜尋體驗。透過評估演演算法對這些動態變數響應能力，專家們可以確保搜尋結果始終符合使用者最新需求。
引入一套結構化的方法來評價搜尋演演算法，不僅能提升使用者滿意度，還能有效推動企業業務目標。這不僅僅是一個技術問題，而是在不斷變化的資訊環境中保持競爭力的一種戰略手段。因此，對於任何希望最佳化其數碼資產表現並滿足使用者多樣需求的平台來說，這個框架無疑是不可或缺的一部分。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- 提升網站品質可以藉由E-A-T(專業性、權威性和信任度)提高。
- SEO 是「搜尋引擎最佳化」,旨在提高 Google 搜尋排名。
- 網頁速度影響 SEO,需改善載入速度與效能以提升使用者體驗。
- 內部連結可幫助爬蟲發現及索引新的或已更新的頁面,並傳遞頁面權重。
- 語意搜尋的內容建立策略應以使用者體驗為導向。
- 逐一確認並識別短語和簡潔呈現有助於優化內容。
想要網站在搜尋引擎中脫穎而出，不妨從提升網站品質開始。這包括透過 E－A－T 提高專業性、權威性和信任度，提高網頁速度來改善使用者體驗，以及利用內部連結增加爬蟲對網站的友好程度。此外，建立符合語意搜尋的內容並關注細節，都能讓你的網站更受歡迎。只要用心經營，每個人都能掌握 SEO 的技巧，讓自己的网站在競爭中佔據有利位置。
觀點延伸比較:| 因素 | 重要性 | 具體行動 | 最新趨勢 | 權威觀點 |
|---|---|---|---|---|
| E-A-T(專業性、權威性和信任度) | 高 | 產出高品質內容並展示專家背景,建立可信連結,增加用戶評論與評價。 | Google 越來越重視 E-A-T,尤其在醫療和金融領域。 | 根據 Google 的搜索品質評估指南,高 E-A-T 網站更容易獲得較高排名。 |
| 網頁速度 | 中-高 | 使用 CDN、壓縮圖片、減少 JavaScript 和 CSS 文件大小。 | 核心網站指標 (Core Web Vitals) 成為影響 SEO 排名的重要因素之一。 | John Mueller(Google 搜尋倡導者)表示,改善網頁速度對 SEO 有顯著幫助。 |
| 內部連結 | 中 | 規劃清晰的網站結構,使用合理的錨文本,每篇文章至少有3-5個內部連結。 | SEO 社群逐漸關注內部連結策略的優化,以提高爬蟲效率和用戶留存時間。 | Moz 認為內部連結是提升網站整體 SEO 表現的重要策略之一。 |
| 語意搜尋的內容建立策略以使用者體驗為導向 | 高 | 分析目標受眾需求,創建解答問題的內容;運用 LSI 關鍵字強化文章語義相關性。 | 自然語言處理 (NLP) 技術進步,使得語意搜尋成為主流趨勢,比單純關鍵字匹配更有效。 | Neil Patel 強調,以使用者需求為中心的內容能夠有效提升搜尋排名. |
| 短語和簡潔呈現優化內容 | 中 | 利用 H1-H6 標題分段落, 簡明扼要地回答常見問題, 使用項目符號或編號列表使資訊一目了然. | 精簡而具體的答案片段(Featured Snippets)越來越受到重視,有利於直接回答詢問并吸引注意力. | Ahrefs 的研究指出,特色摘要能大幅提高網頁曝光率及點擊率. |
從使用者行為中獲得相關性洞察
在本文中，我們將探討一個評估搜尋演演算法的整合框架，包括使用者行為定義相關性、效能衡量的量化指標，以及如何根據特定業務需求調整這些方法。搜尋評估不僅僅是一個技術性操作，它也是一項具有深遠影響的戰略商業決策。要理解其中原因，請考慮搜尋在當今數位環境中的地位。對於許多企業來說，搜尋功能是使用者與其數位產品互動的首要途徑。例如，顧客在電商網站上尋找產品、員工搜尋內部知識庫，或讀者探索內容平台——通常都是從搜尋開始。一旦這個關鍵功能表現不佳，就會帶來嚴重的後果。
**專案 1 具體說明：**
在評估搜尋演演算法時，使用者行為是一個關鍵因素，有助於定義相關性。透過分析使用者與搜尋結果的互動，例如點選率、停留時間和查詢修正，可以深入了解使用者的查詢意圖和搜尋滿意度。這種見解對於調整演演算法以提供更符合使用者需求的結果至關重要。
**專案 2 具體說明：**
隨著人工智慧 （AI） 在搜尋中的應用不斷提升，評估演演算法的框架也需要與時俱進。 AI 驅動的搜尋演演算法越來越多地依賴機器學習模型，這些模型可以透過大規模資料集進行訓練。因此，評估這些演演算法的框架必須考慮模型的準確性、健壯性和 bias，以確保它們提供公平和無偏見的結果。
總之，在當前數位環境下，高效且精確地運作搜尋功能已成為企業成功的重要因素之一。而建立完善且適應性的搜尋評估框架，不僅能夠提升使用者體驗，還能為企業帶來顯著競爭優勢。
搜尋效能最佳化：專家建議的具體策略與趨勢洞見
搜尋效能不佳導致使用者滿意度和互動性下降。當使用者無法找到他們所尋找的東西時，他們會很快感到沮喪。這種挫折感迅速加大了跳出率，最終減少網站停留時間，並導致商機流失。相反地，一個精心調整的搜尋功能可以成為業務成功的最大推動力之一。它能提高轉換率和改善使用者互動，有時甚至開創全新的收入來源。對於內容網站而言，改進的搜尋功能可能會驅動廣告展示次數和訂閱量，而對於內部系統，它可能顯著縮短員工尋找資訊所花費的時間。
在超個人化時代，一個良好的搜尋功能將是所有個人化體驗的核心所在。評估搜尋效能有助於理解並掌握使用者偏好與行為，不僅能促進搜尋改進，也能指導廣泛且策略性的決策。
**專家查詢意圖：具體的搜尋效能最佳化策略**
隨著搜尋演演算法的不斷更新和使用者行為的演變，頂尖專家對於搜尋效能最佳化策略需求更加具體深入。除了傳統的關鍵字研究和技術最佳化外，現在的搜尋引擎愈來愈重視語意搜尋、個人化體驗及使用者滿足度。因此，專家們會查詢深入技術，例如自然語言處理（NLP）、機器學習（ML）以及使用者體驗設計（UX），以最佳化搜尋結果相關性、準確性及便利性。
**趨勢洞見：動態搜尋排序的崛起**
在超個人化時代，搜尋引擎正在採用動態搜尋排序技術，此技術根據使用者個人資料、搜尋記錄及實時情境，即時調整搜尋結果順序。這對專家來說是一個重要趨勢，因為它意味著搜尋效能最佳化需要不斷調整並動態響應，以滿足使用者在不同時間與情境下特定需求。
使用者導向的搜尋評估與跨平台一致性
透過全面投資於搜尋評估，你所做的不僅僅是改善一個技術功能，而是在數位時代隱性地提升你的業務韌性。衡量企業搜尋功能績效的基本問題不是技術性的，具體來說，是如何定義對任何使用者的特定搜尋而言，什麼才是相關結果。簡單來說，就是在問：「對於任何特定的搜尋，什麼是好的搜尋結果？」
這是一個高度主觀的問題，因為不同使用者可能對同一查詢有不同的意圖和期望。質量的定義也因行業而異，每種型別的企業都需要根據自身目標和使用者人口統計資料，以不同方式完成這項工作。
**專案 1：使用者意圖導向的相關性評估**
在評估搜尋功能績效時，應考量使用者的搜尋意圖。透過機器學習和自然語言處理技術，企業可識別使用者意圖，並客製化搜尋結果以符合其需求。這種以使用者為中心的方法可顯著提升搜尋相關性，並促進使用者的參與度和滿意度。
**專案 2：跨平台一致性的衡量**
搜尋功能不應侷限於特定平台或裝置。現代使用者會在多個平台上進行搜尋，因此企業必須衡量搜尋功能在網路、行動裝置和語音介面上的一致性。確保跨平台搜尋結果的品質和相關性，可擴大使用者的接觸範圍並增強整體使用者體驗。
個人化搜尋評估與無監督機器學習在點選流分析中的應用
雖然這個問題既複雜又主觀，但它已經驅使搜尋社群發展出若干被廣泛採用的指標和方法，以滿足對搜尋演演算法評估的需求。這些方法將相關性和使用者滿意度操作化，從而試圖量化這些概念。因此，它們提供了一種評估和改進搜尋效能的方法。沒有任何單一方法能夠完全捕捉搜尋相關性的複雜性，但它們的結合可以為搜尋演演算法如何服務其使用者提供有價值的見解。在接下來的部分，我們將探討一些常見的評估方法，包括點選流分析和以人為中心的方法。**最新趨勢：個人化搜尋評估**
隨著個人化搜尋技術的進步，評估搜尋演演算法時越來越重視個人使用者的體驗。研究人員正在開發新的方法來模擬個人使用者的資訊需求和行為，從而更準確地評估搜尋結果的相關性和實用性。
**深入要點：無監督機器學習在點選流分析中的應用**
無監督機器學習技術，例如聚類和異常偵測，正被用於點選流分析中，以識別使用者搜尋意圖模式和評估搜尋結果的品質。這些技術透過自動分析使用者行為資料，協助研究人員找出搜尋引擎未滿足的使用者需求，並提供改進演演算法的洞見。
一些最常見的指標是從使用者與網站互動時的行為中獲取的。首先是點選率（Clickthrough Rate， CTR），即在看到結果後點選該結果的使用者比例。
點選率（Clickthrough Rate）不一定能衡量搜尋結果的相關性，更多的是反映其吸引力。大多數企業仍然傾向於優先考慮那些具吸引力的結果，而不是使用者往往忽略的結果。
其次是停留時間（Dwell Time），即使用者在點選進入頁面後所花費的時間。相對較低的停留時間表明使用者並未與內容充分互動，這可能意味著該搜尋結果對他們而言並不相關。
我們還有跳出率（Bounce Rate， BR）。跳出率是指使用者在沒有點選任何搜尋結果就離開搜尋頁面的比例。
一般而言，高跳出率顯示搜尋結果對使用者而言並不相關，因此一個好的搜尋引擎會致力於將跳出率降至最低。可以分析的另一個指標（如果適用）是任務完成率（Task Completion Rate， TCR）。任務完成率是指在所有檢視過某項內容的使用者中，執行了期望任務（例如購買產品）的比例。
使用者導向的搜尋體驗與個人化服務
這項指標在不同產業和使用情境中的重要性各異。例如，電子商務企業會高度重視此指標，而學術期刊則一般不會。一個高的任務完成率顯示產品或服務對客戶來說是有吸引力的，因此應在搜尋演算法中優先考慮。雖然點選流分析提供了一些有用的定量資料，但以人為中心的評估方法能夠貢獻關鍵的定性見解，以提升搜尋相關性。這些方法基於直接的人類判斷，並獲取關於搜尋結果質量和相關性的反饋。
可能最直觀的一種衡量搜尋效能的方法就是直接詢問使用者。例如，可以在每個搜尋結果旁邊設定一個簡單的「讚／踩」按鈕，讓使用者指出該結果是否有用。更詳細的問卷調查則進一步檢查使用者滿意度及其搜尋體驗特徵，從非常基本到相當精細都有，並提供了寶貴的一手資料，有助於理解使用者感知和需求。
**使用者個人化體驗：**透過機器學習和自然語言處理技術，搜尋引擎可根據每個使用者過去的互動與喜好調整其搜尋結果。這有助於提供更準確、個人化的體驗，提高任務完成率。
**語意搜尋最佳化：**隨著語言模型的不斷進步，搜尋引擎越來越能理解查詢背後的意圖。語意搜尋最佳化技術利用這項能力，找出與查詢相關的隱藏概念和關聯性，以便提供更全面、有意義的結果。
透過人工智慧與使用者行為分析提升搜尋結果品質評估
更正式地說，許多組織會使用專家小組或經過訓練的審查員進行評估。他們會生成各種測試查詢，並根據預先定義的標準或等級（例如相關性從1到10進行評分）來對結果進行評估。儘管這個過程可能非常耗時且昂貴，但它能提供自動化系統無法匹敵的細緻評估。專家可以評價上下文的相關性、內容質量，以及最重要的，與業務目標的相關性。以任務為基礎的使用者測試則提供了關於使用者在嘗試完成特定任務時使用搜尋功能所發生情況的資訊。這不僅可以洞察結果的相關性，還能了解其如何影響整體搜尋體驗，包括易用性和滿意度等引數。這些方法揭示了單純依賴量化資料所隱藏的人機互動問題和使用者行為。
**專案 1：進階人工智慧技術應用**
近來，進階人工智慧技術在評估搜尋結果的質量上發揮著越來越重要的作用。透過自然語言處理和機器學習演演算法，人工智慧系統可以自動分析大量的搜尋結果，並根據預先定義的指標對其進行評分。這不僅可以提高評估效率，還能識別傳統人工評審容易遺漏的細微差距。
**專案 2：使用者行為分析**
使用者行為分析對於全面了解搜尋體驗至關重要。透過追蹤使用者的搜尋、點選和滾動行為，企業可以深入了解使用者如何互動和評估搜尋結果。此類資料可以發現隱藏的偏好、痛點和使用者滿意度趨勢，並為最佳化搜尋體驗提供有價值的見解。
這些以人為中心的方法相比自動化分析需要更多資源投入，但能夠提供對搜尋相關性和滿意度的深刻見解。結合量化方法使用這些方法，組織可以全面了解其搜尋效能以及需要針對性改進的領域。
在有系統可用來定義什麼是優質的搜尋結果後，接下來就是要衡量我們的搜尋演演算法檢索這些結果的效果。在機器學習領域中，這些參考評估被稱為 ′ground truth′（真實值）。以下指標適用於資訊檢索系統的評估，其中大部分也在推薦系統中有所應用。在接下來的章節中，我們將介紹一些相關的定量指標，從非常簡單的，如精確度（precision）和召回率（recall），到較複雜的測量方法，如歸一化折扣累積增益（Normalized Discounted Cumulative Gain， NDCG）。
雖然混淆矩陣通常是機器學習分類問題中的一種工具，但它也可以有效地用於評估搜尋演演算法。這提供了一種直觀的方式來衡量搜尋的表現，因為結果簡單地被歸類為相關或不相關。一些重要的度量指標可以從中計算出來，讓它在保持簡單易用的同時更加實用。以下是應用於資訊檢索的混淆矩陣示例。
掌握搜尋意圖，評量搜尋成效」
在這裡，針對特定的搜尋查詢，結果可以被分類到以下四個類別之一：正確檢索、錯誤檢索但無關、不相關的結果被正確忽略或是相關的結果被忽略。我們需要考慮的大多是第一頁的內容，因為大部分使用者很少會翻到第二頁。我們引入一個截止點，通常就是每頁顯示的結果數量。讓我們來看一個例子。假設我們有一個電商網站，每頁列出10個產品。在50個庫存產品中，有8個是真正相關的，而搜尋演演算法成功地在第一頁上找到了其中7個。在這種情況下：
RR（Relevant Retrieved）＝ 7（正確返回的相關產品）
IR（Irrelevant Retrieved）＝ 3（總共10 － 7 ＝ 3 個無關緊要但顯示出來的結果）
RI（Relevant Ignored）＝ 1 （總共8 個相關 － 已顯示7 個 ＝ 1 個重要但遺漏了）
II（Irrelevant Ignored）＝ 39 （總共50 個產品 － 顯示10 個 － 遺漏1 個 ＝ 正確忽略39 個）
從混淆矩陣中可以推匯出一些關鍵指標，包括精準度和召回率。精準度是檢索出的專案中有多少是相關的。在給定的範例中，即為7／10。有時也稱為 Precision ＠ K，其中 K 是頂級排名專案的截止點。
**專案 1：整合使用者的典型查詢意圖**
使用者搜尋意圖分類是資訊檢索中的關鍵概念，用於了解使用者在執行搜尋查詢時背後的目的。透過整合使用者典型查詢意圖，搜尋引擎可以改善結果的相關性和準確性。舉例來說，當使用者搜尋「蘋果」時，搜尋引擎可以根據使用者的查詢意圖（例如：尋找水果、科技公司或電影）提供不同的一組結果。
在給定範例中，搜尋演演算法能夠在第一頁取得7個相關產品，這表示它正確理解了使用者查詢意圖並提供了高度相關結果。
**專案2：衡量指標的新趨勢**
除了傳統指標如精準度和召回率外，近年來又出現了一些新的指標來評估資訊檢索系統效能。這些新指標包括：
* **查全率 （Completeness）：** 衡量系統返回所有相關結果，不論是否與使用者查詢直接相關。
* **新穎性 （Novelty）：** 衡量系統返回的資訊與使用者已知資訊不同程度。
* **多樣性 （Diversity）：** 衡量系統從不同來源或觀點返回結果比率。
這些新指標幫助評估搜尋引擎提供更全面和豐富搜尋結果能力，使之既準確又具啟發性。
召回率是指檢索到的相關專案的比例。在給定的例子中，這個比例為 7／8。
這兩個都是需要追蹤的重要指標，因為低準確率表示使用者看到了很多不相關的結果，而低召回率則表示許多相關的結果沒有顯示給使用者。這兩個指標可以結合並平衡在一個單一的指標中，即 F1－score，它取兩者的調和平均數。在上述例子中，F1－score 為 7／9。
運用混淆矩陣評估搜尋演演算法效能
總體來說，混淆矩陣提供了一種簡單的方法來檢視搜尋演演算法的表現，透過將搜尋結果分類為相關或無關。這是一種相當簡單的衡量方式，但可以輕鬆地與大多數搜尋結果評估方法配合使用，特別是那些需要使用者對特定結果進行點贊／點踩反饋的情境。混淆矩陣還可以擴充套件以提供更先進的指標，例如平均精度（Mean Average Precision）。大多數儲存搜尋索引的資料庫，如 OpenSearch ，通常會給搜尋結果分配分數，並檢索得分最高的文件。如果這些分數被提供，就可以利用真實值分數衍生出更多關鍵指標。其中一個非常常見的指標是平均絕對誤差（Mean Absolute Error， MAE），它比較被認為正確或理想的得分與演演算法賦予給定搜尋結果的得分之間的差異。然後取所有這些偏差的平均值，其公式如下：
￥￥
＼text｛MAE｝ ＝ ＼frac｛1｝｛n｝ ＼sum＿｛i＝1｝＾｛n｝ ｜＼hat｛y｝＿i － y＿i｜
￥￥
其中 ￥＼hat｛y｝￥ 表示估計值，而 ￥y￥ 是給定搜尋結果實際得分。
**深入要點：貝氏先驗知識**
混淆矩陣可用於評估搜尋演演算法的表現，但其假設搜尋結果二分為相關或無關，這過於簡化。貝氏先驗知識（Bayesian Priors）的使用，可以解決這個問題。利用先驗知識對搜尋結果進行不同分類，例如：高度相關、適度相關、無關，由此混淆矩陣能夠提供更精細和準確的評估。
**最新趨勢：深度學習整合**
隨著深度學習技術的不斷進步，它逐漸與搜尋演演算法整合。深度學習模型可以學習探索複雜性和相關性的複雜關係，提高混淆矩陣在分析中的準確性和可靠性。透過利用深度學習技術，混淆矩陣能夠提供更具洞察力的分析，有助於改進搜尋演演算法效能。
因此，在考慮到上述因素後，我們可以看到，不論是基本還是高階應用場景中，混淆矩陣都是一個強有力且靈活多變的重要工具。在未來，更加依賴人工智慧和機器學習技術，我們期待著像 OpenSearch 這樣的平台能夠繼續推動搜素技術向前發展，使我們獲得更加精確、高效和智慧化的資訊檢索體驗。
較高的 MAE 表示搜尋結果表現不佳，而 MAE 為零則意味著其表現達到了理論上的最佳水平。另一個類似但更為常見的指標是均方誤差（MSE），這與平均絕對誤差相近，但每次偏差都會被平方。
透過MSE與MAE找出搜尋演演算法之相關性，並以深度學習技術提升評估準確度與運用多維度指標全面評估」
使用 MSE （均方誤差）相較於 MAE （平均絕對誤差）的主要優勢在於，MSE 會對極端值進行更嚴重的懲罰，因此幾個表現非常差的查詢結果會導致 MSE 顯著高於 MAE。整體來看，透過給結果打分，我們可以用更加傳統的方法量化搜尋演算法與我們從實驗資料中找到的相關性之間的差異。許多組織轉向使用如正規化折扣累積增益（NDCG）和平均倒數排名（MRR）這樣的高階指標，以深入了解其搜尋系統的效能。這些指標提供了超越簡單精度和召回率的搜尋質量洞察。**專案 1：採用深度學習技術提升準確性**
近年來，採用深度學習技術大幅提升了 MSE 和 MAE 等評估指標的準確性和魯棒性。深度學習模型可以自動學習特徵表示並捕捉複雜的非線性關係，從而準確預測模型的效能。這項技術的進步為評估搜尋演算法的效能提供了更具洞察力和可靠的方法。
**專案 2：結合多維度指標全面評估**
除了 MSE 和 MAE 等單一指標外，還可以結合多維度指標對搜尋演算法進行全面評估。例如，使用者體驗指標（例如點選率、停留時間）和業務指標（例如轉換率、收入）可以提供其他方面的見解。透過結合這些指標，組織可以更深入地了解其搜尋系統的效能，並做出更明智的決策以最佳化使用者體驗。
NDCG 在搜尋排名和推薦系統中的應用
NDCG 是一種用於評估搜尋結果排名質量的指標。特別是在具有分級相關性的情況下，它會考慮結果的相關性，並將它們在搜尋輸出中排序。NDCG 的核心理念是讓高度相關的結果顯示在搜尋結果列表的頂端。需要計算 DCG 來求得 NDCG。在這種情況下，DCG 是從搜尋索引中獲取到的相關性分數總和，然後根據其位置以對數折扣，再與理想排名進行歸一化處理，得到介於 0 和 1 之間的一個分數。以下展示了 DCG 計算公式：
**典型查詢意圖：DCG 計算公式的變體**
在實際應用中，DCG 計算公式可能會有所變動，以適應不同的評分系統或使用案例。例如，對於具有多級相關性的評分，可以使用 Modified DCG （MDG），其將相關性分數歸一化到每個相關性級別。
**最新趨勢：NDCG 在推薦系統中的應用**
除了搜尋排名之外，NDCG 也被廣泛用於推薦系統中。透過考慮使用者的偏好和與推薦結果相關的上下文，NDCG 可以幫助系統為使用者提供最相關和有價值的建議。
在這裡，p 是搜尋結果排名中的位置，而 rel 則是位於位置 i 的結果的相關性分數。這個計算同時針對實際得分和真實值得分進行，兩者的商即為 NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）。
在上述方程中，IDCG 是指理想或真實相關性分數的 DCG 計算。NDCG 特別有用之處在於它能處理多層次的相關性判斷。它可以區分出稍微相關的結果和高度相關的結果。這一點是透過 NDCG 中的一個衰減函式來調整位置反映出來的，因為使用者通常不會檢視列表較後面的結果。在 NDCG 中獲得完美評分 1 意味著演算法按最佳相關性順序返回結果。
相比之下，平均倒數排名（Mean Reciprocal Rank， MRR）專注於首個正確或相關結果的排名。MRR 被評估為一組查詢中首次讀取到相關檔案的排名倒數的平均值。
這裡，Q 代表查詢次數，而 rank 表示給定查詢中第一個相關結果的位置。MRR（Mean Reciprocal Rank）的值範圍在0到1之間，值越高越好。如果 MRR 為1，意味著對於任何查詢，最相關的結果總是位居首位。當評估應用程式中的搜尋效能時，例如在問答系統或電商平台上搜尋特定產品時，這是一個特別好的指標。
這些指標，當放入框架中時，能夠構建一個全面的視角來評估您的搜尋演算法表現。在每一個搜尋演算法中，都需要一個綜合的評估系統，將上述方法和量化指標結合起來。
雖然自動化指標在提供定量資料方面具有強大的作用，但我們不應忽視人類判斷在真正關聯搜尋相關性中的角色。透過定期的專家審查和使用者反饋審查來增加評估過程中的背景。專家和使用者反饋的質性特徵可以幫助賦予有時模糊的定量結果以意義，進而揭示自動化指標可能無法捕捉到的系統問題。人類元素將你的反饋置於上下文中並增加其維度，確保我們最佳化的不僅僅是數字，而是真正的使用者滿意度。
需根據業務需求調整評估指標。適用於電子商務網站的衡量標準可能完全不適用於內容平台或內部知識庫。相關的評估框架應針對上下文進行量身定製——基於與業務目標和對演算法期望的相關性。定期審查並調整評估標準將確保其與不斷變化的業務目標及最終使用者需求保持一致。
參考來源
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