百度彭滔：搜索引擎评估与用户行为深度分析

本篇文章由百度彭滔撰写，主要探讨了搜索引擎评估与用户行为分析的主题。文章关注于"Side by side 评估"这一概念，强调了搜索引擎在现代社会中的角色，即互联网已成为人们外部记忆的主要形式，个人存储的信息被集体存储在网络上。作者引用了CNNIC的数据来支持搜索引擎如Google对用户记忆的影响，并引用了 Sparrow (2011) 的研究，表明互联网改变了人们获取、存储和回忆信息的方式。 在评估部分，文章提到了几个关键指标，包括查询相关性（Query）、网页排名算法（如MAP、DCG、nDCG 和 ERR）等，这些是搜索引擎优化的重要组成部分。具体例子中，作者对比了两种不同的搜索设置，一种是10000个结果，另一种是1000个结果，并分析了结果数量变化对用户满意度的影响，区分了好的（30%）、相同的（50%）和差的（20%）评价等级。 此外，文章还讨论了侧边栏评估（Sidebyside ĉ）的概念，可能指的是在用户界面设计中，对不同版本或功能进行比较，以衡量它们对用户体验和信息发现的影响。这部分可能涉及A/B测试或其他用户体验度量方法。 最后，文章提到一个名为"§Ĥ"的指标，可能是某种搜索引擎性能指标或用户体验度量，与"pm ĉ Ø query Ĥ"的比较，旨在揭示搜索引擎结果与用户实际查询需求之间的关联性。 总体来说，这篇文档深入剖析了搜索引擎如何通过评估机制适应用户行为，以及如何通过数据和实验来优化搜索结果的质量和用户满意度。这是一篇对搜索引擎技术、用户体验研究和数据分析有深入了解的实用参考资料。