推荐策略产品经理基础知识——推荐和搜索的区别

前面给大家详细介绍了推荐系统逻辑和搜索系统逻辑，那么它们之间的根本区别是什么呢？下面就来简单总结一下。
从上述对推荐系统和搜索系统的整体流程的讲述可以看出，推荐和搜索既有紧密联系，又有不小的差异。

1. 行为主动或被动

本质问题本质解，搜索和推荐都是为了解决信息过载问题，都是获取信息的方式之一，一个主动获取——搜索，一个被动获取——推荐：推荐行为是被动的，需求不是很明确，个性化和多样性会多一些，而搜索的需求是主动和相对明确的，且查询范围相对较小。

2. 使用场景目的

推荐的本质是需要留住用户在APP中，让用户使用的时间变长，并且第二天也能留住用户，逐渐产生广告收益和其他收益，让用户消费更多，需要通过分析用户的历史行为以及当前的实时行为场景等，推荐系统自发生成查询条件快速给出推荐列表的行为，是一种无声的搜索。

而搜索更像张小龙早期口中的微信，需要用完即走，搜索的本质是协助用户快速找到自己需要的结果并完成转化离开。我理解，好的搜索算法需要做的是让用户快速使用，高效查询并且停留时间更短。

3. 是互相成就

从流程来看，搜索就是限定了条件的推荐，推荐就是自发的主动搜索；从用户query中可以收集到大量个性化推荐的需求，推荐数据可以推荐用户搜索内容的相似内容，进行数据融合，而当用户搜索目的不明确时使用好的推荐，结合意图识别和推荐模型，实现类目下的更精准推荐，是提升用户体验的手段。

以上就是我对推荐和搜索场景在实际项目中的逻辑梳理，希望对大家有用。我会不定时的给大家分享一些推荐策略产品经理的相关知识，欢迎关注哦！

以上就是“推荐策略产品经理基础知识——推荐和搜索的区别”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。