北京
搜索框里輸好關鍵詞，出來的結果卻常常差一口氣——要么排序離譜，要么毫不相干。字節跳動旗下的 Viking AI 搜索正在用一套組合拳解決這個老問題：熱度排序與個性化召回。
熱度排序負責判斷內容本身的受歡迎程度，把高互動、高價值的結果往前推，避免冷門信息占據前排；個性化召回則聚焦“你是誰”，從海量候選池里拉出最能匹配你歷史行為與偏好的條目。兩者疊加，搜索就不再是千篇一律的答案列表，而是不斷趨近你真實意圖的篩選器。
這套機制帶來的直接收益寫在轉化數據里。搜索相關性提升后，用戶停留與點擊的意愿更強，從“搜到”到“用上”的鏈路被打通，瀏覽轉化與交易轉化的天花板也隨之抬高。Viking AI 搜索的嘗試證明，一次不帶假設的個性化檢索，比泛化的關鍵詞匹配更懂人的需求，也更接近搜索該有的樣子。
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