#搜索排序#LLM 数据增强#电商转化#模型微调#长尾查询
苹果实战：LLM 生成标签提升搜索转化率
用微调后的专用小模型批量生成搜索相关性标签，弥补人工标注不足，优化搜索排序。 解决专家标注文本相关性数据稀缺，导致长尾搜索 query 匹配不准的痛点。 专用微调模型性价比高于大模型，显著提升了长尾查询的转化率（+0.24%），实现了行为与文本相关性的双赢。
落地难度
3.0
搞钱系数
4.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 是什么：用微调后的专用小模型批量生成搜索相关性标签，弥补人工标注不足，优化搜索排序。
- 核心解决：解决专家标注文本相关性数据稀缺，导致长尾搜索 query 匹配不准的痛点。
- 为什么重要：专用微调模型性价比高于大模型，显著提升了长尾查询的转化率（+0.24%），实现了行为与文本相关性的双赢。
落地难度分析
需自有搜索场景及初始种子数据。微调模型需一定算力成本，但无需苹果级集群。核心难点在于将 LLM 标签无缝融入现有排序引擎，而非模型本身。
盈利潜力分析
买单群体: 拥有内部搜索功能的电商、内容平台、SaaS 工具开发者。 思路: 1. 为中小电商提供“搜索相关性优化”API 服务；2. 自建垂直领域搜索工具，利用此法提升用户体验从而增加订阅/转化。