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作为战略规划系统的搜索竞争

使用多查询资源分配、不确定性和质量门槛，但不将其声称为Google因素或均衡保证。

要点

搜索竞争是反复的资源分配问题：投入某个查询、页面或形式会放弃其他机会，竞争者可能响应，结果仍不确定。

博弈论有助于理解激励、修改成本和不稳定性，但受控模型不会揭示Google排名函数、证明纳什均衡或保证结果。

实用步骤

  1. 定义用户任务组合以及每个现有页面已经提供的证据。
  2. 将价值、相关性、工作量、修改成本、重叠和波动明确写成假设，而非外部事实。
  3. 在不可妥协的用户价值和编辑质量门槛下，比较平衡、价值优先和稳定优先的分配。
  4. 观察可比较时期的真实结果，记录竞争响应，不要追逐每次排名变化。

例子

团队可把100个工作单位中的45分给高价值缺口、35分给强但波动的页面、20分给探索。这是情景而非预测；降低质量的修改分配为零。

常见错误

  • 把领先者的文字或结构当成稳定最优反应来复制。
  • 同一页面服务多个任务时只孤立看一个查询。
  • 把分配公式称为Google因素、纳什均衡或排名预测。

限制

  • 竞争意图、排名机制和未来行动只能部分观察。
  • 规划权重是用户假设，需要用第一方证据校准。

搜索是一个生命系统

  1. 证据
  2. 诊断
  3. 实验
  4. 测量
  5. 改进

博弈论与自然增长

用激励、替代方案和反应动态组织决策。形式博弈不揭示Google排名函数，也不保证均衡。

合乎伦理的信息设计

围绕决策排列真实证据、不确定性和不适配条件，不把贝叶斯说服变成操纵评分。

竞争定位

在共同基础上比较真实替代方案。竞争可能增加或减少披露，不会自动产生真相。

理性注意与摩擦

结合利害、熟悉度、不确定性、可逆性和信息成本审查。买卖实验不能产生通用注意指数。

选择架构

有帮助时分类并渐进披露，但需在情境中测试。元分析平均效应接近零且异质性很大。

可信度证据

展示身份、作者、来源、政策、日期、安全与无障碍可用性。历史感知研究不是转化或排名研究。

受控实验

查看结果前定义OEC、护栏、功效、分配、放量和停止规则。临界p-value不能单独决定胜者。

影响与分发

以明确参数和不确定性模拟真实图。次模模型下的贪心近似不是病毒传播预测。

点击之外的搜索满意度

快速相似改写可支持会话摩擦假设。点击不等于成功，沉默不等于满意，GSC汇总也不是会话。

指标解释错误

行动前检查SRM、比率、遥测、功效、多重性、分组、异常值、新奇效应、漏斗、辛普森风险和特怀曼定律。

适合谁

  • 定义用户任务组合以及每个现有页面已经提供的证据。
  • 将价值、相关性、工作量、修改成本、重叠和波动明确写成假设，而非外部事实。
  • 在不可妥协的用户价值和编辑质量门槛下，比较平衡、价值优先和稳定优先的分配。
  • 观察可比较时期的真实结果，记录竞争响应，不要追逐每次排名变化。

不适合谁

  • 链接购买称为“合作伙伴关系”。
  • 仅更新日期而不进行任何实际更改。
  • 向爬虫展示不同的内容。

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信息来源

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