百度、京东、天猫的搜索和推荐，是平台里用户和商品信息交互的两种主要方式，也是平台内的两大自然流量入口。前者为用户主动触发，系统提供智能召回和排序；后者为用户在特定场景下，被动接收千人千面的个性化推荐的商品。在大数据面前，个人的力量微乎其微，这正是互联网给我们带来的机遇与挑战，如果企业做了网站优化，触发了关键词，也将会获得更多的流量。

（1）搜索栏内关键词智能预测

比如搜索关键词“彼得兔”，结果列表页未发生点击，每次返回首页时，搜索栏内均提供了预测关键词，依次是：彼得兔公仔、动物毛绒玩具、毛绒玩具小、兔子毛绒玩具、毛绒玩具、生日礼物女生等关键词。天猫在通过不断的修正关键词，预测、挖掘用户意图。

（2）最近搜索

可记录最近几条搜索关键词，点击可直接再次发起搜索行为，提高输入效率。

（3）猜你想找

搜索栏下还提供了猜你想找，提供了5条推荐关键词，其中有搜索关键字相关的个性化推荐，也有不相关的挖潜关键词，是搜索和推荐结合的产物。

（4）图片搜索

AR buy+、拍照识别，基于图像识别技术，识别图片场景中的主体，并搜索库中的商品。图片搜索非常适合于不能用语言准确描述主体，又能快速搜索到相关商品的场景。

（5）语音搜索

基于语音识别技术，将输入语音转化成文本，搜索相关商品。方便快捷的特性，使语音搜索已经成为搜索引擎的标配。

2. 搜索结果列表页

传统的搜索引擎是根据输入关键词，返回固定检索结果，而天猫会根据用户行为和画像，并结合卖家的流量投放诉求，实时调整搜索结果，以保证搜索结果的召回率、准确率，及个性化的排序。

召回率(Recall Rate)=检索到的相关商品 / 所有相关的商品总数，也叫查全率。召回率不足会导致明明有此商品却没有搜出来。
准确率(Precision Rate)=检索到的相关商品 / 所有检索到的商品总数。
排序会根据用户的历史行为、品牌偏好、价格偏好、商品销量、商品评论等，将最优结果排在前面，达到个性化的排序，以提高用户和商品的匹配效率。

大数据推荐结果的点击行为可作为正反馈，曝光未点击、长按删除行为可作为负反馈，以此为依据持续对推荐模型进行调优，使推荐结果更加精准。全世界许多大中型公司已经项目投资互联网大数据，互联网大数据针对优化活动营销至关重要。因而，一些中小型企业也刚开始因此付诸行动。选用当地搜索引擎开展网站优化是不可或缺的。它是一种合理的网络营销方法，另外有益于当地顾客找寻企业时与她们建立联系。