🧭 AI搜索产品设计
从0到1构建智能搜索体验 · 30章完全指南
📘
友好 · 活力配色
01
AI搜索产品概述
什么是AI搜索、与传统搜索区别、核心能力（理解·推理·生成）、典型场景
02
用户需求与场景分析
搜索用户画像、意图分类（导航/信息/交易）、长尾模糊查询、场景化设计
03
搜索交互设计
对话式界面、多轮交互、自动补全、结果摘要、反馈机制
04
AI搜索技术基础
NLP基础、语义向量化、RAG架构、大语言模型搜索应用
05
搜索质量评估
指标体系（准确率/召回率/NDCG）、A/B测试、满意度调研、日志分析
06
搜索个性化
用户兴趣建模、个性化排序、上下文感知、冷启动处理
07
多模态搜索
图像搜索、语音搜索、视频搜索、跨模态检索
08
搜索安全与伦理
内容安全过滤、偏见公平性、隐私保护、可解释性
09
搜索产品商业化
商业模式（广告/订阅/API）、流量变现、定价策略
10
搜索产品迭代与运营
数据驱动迭代、用户增长、运营指标、竞品分析
11
搜索产品案例深度解析
Perplexity AI、Google SGE、New Bing、天工AI搜索
12
搜索产品团队搭建
PM、算法、前端、后端、数据工程师角色与协作
13
搜索产品项目管理
需求优先级、版本规划、敏捷开发、跨团队沟通
14
搜索产品原型设计
从需求到原型、Figma/Axure、高保真原型制作
15
搜索产品PRD撰写
PRD结构、功能/非功能需求、验收标准
16
搜索产品数据分析
关键指标定义、数据采集、可视化、数据驱动决策
17
搜索产品增长策略
SEO/ASO、内容营销、社交媒体、合作伙伴生态
18
搜索产品国际化
多语言搜索、跨文化设计、本地化、全球合规
19
搜索产品创新
AI搜索未来趋势、知识图谱、因果搜索、Agent搜索
20
搜索产品实战项目
从0到1垂直领域AI搜索（医疗/法律/电商）
21
Prompt Engineering
搜索Prompt设计、优化技巧、Prompt安全
22
知识图谱
知识图谱构建、实体链接、关系推理、知识增强搜索
23
排序算法
传统排序(BM25)、学习排序(LTR)、深度排序模型
24
索引设计
倒排索引、向量索引(HNSW/IVF)、混合索引策略
25
缓存策略
缓存层级设计、更新策略、缓存一致性
26
性能优化
查询优化、并发处理、延迟优化、资源调度
27
用户实验
实验设计、分流策略、统计显著性、实验平台
28
内容理解
实体识别、关系抽取、情感分析、摘要生成
29
推荐融合
搜索与推荐协同、搜索场景推荐策略、混合排序
30
搜索产品职业发展
AI搜索PM能力模型、学习路径、面试准备、行业趋势