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“那做。”贾瀞雯说,“两周时间,我要看到原型。”



接下来的两周,团队分成两组。



李明带人优化后台,做实时查询。



张涛带人做前端,设计下拉框的交互效果。



这期间,陈浩打了两次电话。



第一次问快照功能的反馈,第二次问搜索建议的进展。



“自动补全的关键在于速度。”他在电话里说,“用户每输入一个字母,都要立即给出建议。



延迟超过零点三秒,体验就差了。”



“我们正在优化查询。”贾瀞雯汇报,“李明设计了一种新的索引结构,专门为实时建议服务。”



“好。



还有一点——建议词要准。



不能用户输‘苹’,你建议‘苹果’和‘乒乓球’,要分析上下文,分析用户习惯。”



“我们在收集搜索日志,做统计分析。”



第二周周五,原型做出来了。



贾瀞雯坐在电脑前,在百度搜索框里输入“电”。



下拉框立刻弹出:电脑、电影、电话、电视剧、电子游戏……一共十条建议,按热度排序。



她选“电影”,页面刷新,显示电影相关的搜索结果。



整个过程流畅,几乎感觉不到延迟。



“响应时间多少?”她问。



“平均零点二秒。”李明报数,“最快零点一秒,最慢零点三秒。



在可接受范围内。”



“准确率呢?”



“用历史数据测试,用户点击建议词的概率是百分之四十。



也就是说,百分之四十的情况下,用户会选择我们的建议,而不是自己打完。”



贾瀞雯点点头。



这个数据不错。



搜索建议功能也上线了。



这次依然没有大张旗鼓,只是更新了版本。



用户反应更热烈。



上线第一天,后台数据就显示,百分之三十五的搜索通过建议词完成。



用户平均输入字符数从八点七个降到五点三个——他们打更少的字,就能找到想要的东西。



媒体的报道也来了。



《计算机世界》写了篇长文,标题是《百度搜索的贴心进化》,详细介绍了快照和建议功能,称赞这是“真正从用户出发的产品思维”。



贾瀞雯把报道打印出来,看了好几遍。



周五下午,她接到陈浩电话。



“看到报道了。”陈浩说,“做得很好。”



“是团队做得好。”贾瀞雯说,“尤其是李明和张涛,这两个功能都是他们主导的。”



“但你带队带得好。”陈浩顿了顿,“对了,新一批服务器采购合同到了,需要你回来签一下。

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