一、APP自动绑定功能
“自动绑定”功能，就是能有效减少用户操作步骤、简化产品流程的一项技术。
为了打通某些业务逻辑，有时不得不延长用户的操作流程，牺牲用户的一部分首次安装体验，去完成用户关系的绑定。比如：
老带新邀请活动，或者找KOL、地推商推广产品。为了获取新用户与邀请人的邀请关系，会要求新用户注册时填写邀请码。
保险、地产、金融类服务业App，为了绑定员工与新用户的绩效，以便后续提供更多专属指导或售后保障，也需要用户安装后填写工号绑定。
填写各种渠道码，本质上是为了满足平台方的统计需求，但却增加了一步，提升了操作成本、增加了页面转换，导致用户流失。
实现自动绑定可以解决该问题，在新用户受邀安装App并登录时，自动获取并匹配此信息即可完成绑定。
1. 自动获取邀请奖励
邀请人分享邀请链接，受邀人点击并在落地页中下载App注册，即可自动获得邀请奖励，登录注册时无需填码、落地页也无需填手机号。如：老带新活动、返利App、推广员业绩考核等，都能实现无码邀请，提高效率。
2. 自动绑定分销层级
分销商通过发送携带专属参数的落地页给同伴或用户安装App，能够自动发展下级分销商、以及绑定新用户从属关系（自动绑定上下级或多级关系）。如：淘客类、师徒制、社交电商、KOL推广、教师分销等三级分销内的场景都能有效应用。
3. 自动添加社交关系
老用户邀请新用户下载App进行互动，只需通过链接安装成功，双方自动加为好友，不必手动搜索好友ID添加。如：社交产品、联机游戏、共享应用等需要快速建立社交关系的产品都有必要。
4. 自动绑定专属服务
部分App需要相关员工对接服务，能够直接通过链接或名片二维码安装App自动搭建服务关系，不必搜索工号绑定。如：地产/金融/保险/银行App的客户经理、在线教育App的师生关系等。
5. 自动关注内部资源
同样能通过落地页，在用户安装登录后自动关注用户、房间等App内资源。如：自动关注直播间、大V博主、自媒体号等。
在减少页面转换方面，还可以参考openinstall一键拉起（深度链接）功能，能在用户安装App后直接跳转目标场景页；避免由于过多不必要的页面跳转和搜索流程而丧失用户耐心。
二、AARRR用户模型
所谓AARRR用户模型其实就是“获取（Acquisition）”、“激活（Activation）”、“留存（Retention）”、“传播（Referral）”、“收入（Revenue）”，整个步骤如图所示。
用户获取（Acquisition）：
说白了其实就是把人搞过来。常见方法如搜索引擎优化，二维码扫码，应用市场，内容提供方，社会化分享，软文等，还有些比如制造话题，营造热点，就好比之前我们野狗办的“程序员大解放”摇滚音乐节，先把程序员和开发者们的眼球先吸引过来，然后再考虑别的。人数嘛，当然是多多益善。
用户激活（Activation）：
让用户注册成为你的用户。这个就需要在产品上下文章了。如果留不住用户，流量是没有意义的，这里有一整套的产品优化方法，放在后面有两个PPT推荐，满满的干货，大家直接去膜拜学习就可以了。
用户留存（Retention）：
让用户持续使用你的应用。说的直接一点，这个就要通过EDM和再营销了，如果知乎没有每周精选的话，用户活跃量可能就会打个折扣了。
传播（Referral）：
就是让用户愿意替你传播你的应用，例如通过社会化分享或口碑宣传等方式。这个的经典方式是推荐奖励机制：你邀请好友加入，给你50块，给他50块，皆大欢喜。
收入（Revenue）：
留住用户并让他们付钱。常见的比如流量大了卖广告或者升级套餐等。
然后再给大家看一张网络经典图，这张图告诉你，实现增长都要做什么：
从上面的AARRR模型图我们也可以看到，其实它是一个漏斗，从用户获取到激活到留存，留存到传播和收入就是一个自上而下的漏斗，越往下越窄。理想的境况下，我们都希望这是一个圆柱体，但显然这是比较困难的，而我们要做的就是精细化分析用户获取到收入的整个过程。
三、搜索功能设计
对用户来说，搜索是为了解决用户明确或者不明确的搜索需求，让用户能够搜到想搜的内容。从更深一层来说，搜索提高了用户获取信息、内容的效率。
搜索场景：
有明确想搜的内容并记得所有关键词
有明确想搜的内容但记不清所有关键词
无明确想搜的内容
站内搜索设计：
搜索流程分三步：
1、理解用户搜索意图
主要涉及到query预处理、分词技术等技术。
query预处理主要有：
拼音转文字；
繁体转简体；
自动纠错，输入词时系统可以对query词进行判断，判断有没有在索引库命中文档，如果没有，则需要对其进行预处理的自动纠错。自动纠错可以通过维护纠错表的方式实现。在纠错表里通过映射原词给纠错后的词，从而实现query改写。目前自动纠错在客户端显示上也有几种不同的形式
强纠错：直接改写query，给用户的提示一般为“已显示XXX的搜索结果”
中纠错：直接改写query，给用户的提示一般为“已显示XXX的搜索结果，仍然搜索:X原词XX”
弱纠错：不改写query,只是给用户提示“你是不是要搜索：XXX”
同义词转换，对query进行同义词的理解，同义词转换技术一般是通过获取用户的session日志来分析相关的query，以防用同义词召回的并不是用户想要的。在召回相关性内容时，对关键词和同义词进行召回，并赋予不同的权重，权重分值可以放在相关性分数上。
分词技术
通过分词可以建立多个索引，从而不断分析找到用户需要的内容。中文分词目前有三种分词方法，分别是：
基于词典的分词
基于语法的分词
基于统计的分词
2、召回内容
主要用到索引倒序的技术，召回有相关性的内容，这里会涉及到倒排索引和匹配度问题。
搜索系统有词典和内容索引库（数据库），词典里的词关联匹配内容索引库。当用户输入关键词后，如果词典里有这个词，线上会快速召回内容文档。如果词典里没有这个词，那这次的搜索行为就没有结果。
以新闻搜索来说，一条新闻讯息一般会有标题、简介、关键词、来源、正文。
在召回内容的时候，会根据新闻的这几个属性分别构建倒排索引。当然需要召回的字段属性是需要考虑的，并非所有属性都得进行索引召回。
比如可以只对标题和简介这两个属性进行倒排索引召回。召回的时候，我们认为标题跟关键词匹配度高于简介跟关键词的匹配度，可以先以标题为维度倒排索引进行召回，接着再从简介进行召回。
这样的分级索引库有利于提高检索效率，同时能较快将优质和匹配度高的内容检索出来。
3、排序内容
常见的有排序策略、机器学习。提供两种排序策略，一种粗排，一种精排。
粗排主要是通过维度来将召回的内容进行排序。以某新闻app为例，搜索结果只是新闻（新闻内容包括图文、纯文本、视频）。召回的范围是新闻标题和摘要。
召回的内容匹配度分两个等级：完全匹配模糊匹配（前缀、后缀、分词等）排序策略：优先度：新闻标题>摘要，在优先度下按照下方的策略I. 完全匹配>模糊匹配II. 时效性（以天为单位）III. 阅读量优先以上的粗排策略只是为了讲解，具体的维度和排序指标不一定是我上面提及的。
精排策略是根据doc分数倒序排序。用户输入query后，召回了doc(内容），这些doc怎么排序呈现给用户呢？答案是根据每个doc的分数倒序呈现给用户。
doc分数=文本相关性的值*重要度的值文本相关性的值用dscore表示、重要度的值用Iscore来表示则doc分数=dscore*Iscore
计算文本相关性的方法主要有三种，分别是tf-idf文本相关性、基于统计词频的BM25、空间向量模型。
重要度指的是doc（内容）的重要程度（优质程度）。相关性得分差不多的内容里会存在优质内容和劣质内容，一般情况下，我们会将优质内容排在更前面。当然也会有商业、广告或者别的业务的考虑。
搜索功能搭建好之后，还需要不断地优化搜索功能。优化搜索功能不单单只是优化搜索策略和算法，还可以通过query分析来提升用户搜索体验。
query分析指的是对用户的查询进行分析，用户的搜索轨迹能够很好的帮助我们了解整体用户的搜索意图，也能发现我们目前的搜索满足了用户哪些搜索需求，哪些搜索需求还需要完善。
query分析可以分以下几步来操作：
1、以月份为单位，从query中抽取1000个query样本
2、针对query意图进行分类，每个query样本用两个需求分类来表征该query的搜索需求
3、统计一类需求、二类需求query个数的占比情况和搜索次数占比情况
query个数占比=分类query个数/query总数
query搜索次数占比=分类query搜索次数/总query搜索次数
4、统计几个数据：
query召回率=搜索结果在准确的数量/应该被搜索的结果数量
query准确率=搜索结果在准确的数量/返回的结果数量
query需求满足程度，可以根据搜索结果质量得出query需求满足程度，分为高中低三等级
通过以上四步，我们能获得相应的数据统计，接下来就是需要对数据结果进行分析，通过分析来决策下一步搜索需要怎么优化。
举个例子，比如在query需求满足度中，分析出需求满足度低的query需求是哪些，查看搜索结果，分析是什么原因导致。
可能会是数据缺失、搜索结果相关度低等原因引起，那么我们后面如果需要提高这类query需求的用户搜索体验的话，那么就需要去解决数据缺失、搜索结果相关度低的问题。
如果是数据缺失，那么可以通过引入外面的内容、加大该类内容供给
如果是搜索结果相关度低，那么可以改善匹配策略，召回更相关的内容