搜索全链路
从指标定义、Badcase 治理到策略实验全量，引入 LLM 将规模化评测闭环从人力抽检升级为算法自检。
搜索 · 策略运营 · 数据与 AI
搜索 × 数据 × AI — 在电商一线把意图变成增长
4 年搜索与数字营销实战：从指标体系、Badcase 治理到 LLM 评测闭环，把用户意图沉淀为可量化增长——加购率 +3%、Top 场景词 CVR +3%、线上缺货率 8%→2%。计算机背景，擅长跨越运营、产品与算法的语言边界。
// 概览 · SNAPSHOT
4+
年一线实践
2
段核心履历
∞
实验与迭代
01 · ABOUT
关于我
搜索策略 × 数据分析 × AI 落地。计算机背景，能在运营、产品与算法之间充当共同语言。
用户意图与供需匹配
理解搜索 / 交易背后的意图本质，挖掘用户行为路径；以意图为锚深耕场景词与排序，并用搜索信号反哺供给侧补货。
数据驱动
SQL + BI 全链路看板，将「波动 → 根因 → 动作」压缩至小时级响应；RFM 分层支撑精细化运营决策。
AI 落地实践
在搜索评测中系统引入 LLM 提效，保持对 AI 边界的清醒认知——用 AI 增强判断，而非替代判断。
02 · DIRECTION
目标方向
明确求职意向与成长路径，供快速判断岗位匹配度。
// 近期目标
搜索 · 推荐 · 策略运营
持续深耕搜索与推荐系统的策略与运营，在 LLM 评测、意图理解、供需匹配方向进一步积累，做真正懂算法也懂业务的复合型运营。
搜索运营
推荐策略
增长运营
数据运营
// 中长期方向
AI Native 产品
以搜索运营 + 数据分析背景为跳板，向 AI 原生产品方向转型，切入搜索 / 推荐产品策略或 AI 产品经理赛道，参与定义下一代智能交互产品形态。
AI 产品经理
搜索产品经理
智能策略产品
03 · PROJECTS
关键项目与结果
选取若干可公开概括的代表作：侧重问题定义、协作方式与可验证结果，而非内部细节。
搜索相关性治理与 LLM 评测闭环
定义三级评价标准 + LLM 规模化评测，Badcase 语义特征提取与逻辑泛化，实现「人力抽检 → 算法自检」。A/B 显著后全量：首月加购率 +3%、搜索 UV 价值 +1%。
沃尔玛 · 搜索策略场景词与意图匹配升级
针对模糊意图词转化痛点，协同算法 / 产品 / 类目运营重构场景词标签体系与召回排序逻辑，意图识别精度提升缓解供需错配。结果：Top 场景词 CVR +3%。
沃尔玛 · 供需匹配搜索全链路监控与异动归因
从 0 构建搜索全链路监控指标体系，以维度下钻与漏斗拆解沉淀异动分析归因框架。结果：从业务波动到定位根因的响应时长大幅缩短。
沃尔玛 · 数据驱动动态导航与缺货治理
高频宽泛词意图二次聚焦，上线搜索结果页动态导航，点击深度 +3%；以「搜索 0 少无」信号输出缺货报告反哺采购，线上缺货率 8% → 2%。
沃尔玛 · 体验与供给一物一码营销与私域增长
主导零售品牌全链路一物一码营销体系，触点数字化打通公域到私域。结果：某头部乳企活动周期内 DAU +100%，沉淀十万级私域用户资产。
兑吧 · 用户增长数据中台与精细化运营
SQL + BI 通用看板降低下游取数门槛，业务响应缩短至小时级；RFM + 聚类分析对积分商城 SaaS 用户分层，目标客群复购率 +10%。
兑吧 · 数据运营04 · EXPERIENCE
从业经历
两段核心履历，代表性项目与成果详见上方。
搜索运营 · O2O 电商
主导搜索相关性治理与 LLM 评测闭环，覆盖指标体系建设、场景词与召回排序优化、全链路监控归因、动态导航交互及搜索反哺供给，深度协同算法 / 产品 / 类目运营。
数据分析 · 数字营销
主导零售品牌全链路一物一码营销体系设计与私域增长，参与企业数据中台建设，以 RFM 分层与经营分析框架驱动用户精细化运营与营销 ROI 量化。
计算机科学与技术 · 本科
工科训练为后续数据、产品与算法协作打下基础。
05 · SKILLS
技能与工具
围绕搜索策略、数据与跨团队协作的实际栈，持续按业务需要扩展。
// 悬停节点查看技能详情
搜索策略 · 相关性治理
Badcase 分析 · 意图与场景词
A/B 实验与指标设计
SQL
BI 看板 · 数据可视化
异动归因 · 漏斗下钻
RFM · 用户分层
LLM 评测与搜索落地
数字营销 · 增长活动
数据中台协作
跨职能协同（算法 / 产品 / 运营）
06 · CONTACT