Search Experience
& Quality Optimization
@bilibili
Making search quality visible, actionable, and scalable.
在bilibili搜索产品组实习期间，我通过搜索评测与用户反馈分析持续识别体验问题，并参与AI评测能力优化、内部 CASE 管理工具设计，探索如何提升搜索体验，让搜索质量评估更加准确、高效和可持续。
搜索质量评测与客诉分析/Search Quality &
User Feedback
User Feedback
在搜索业务中，增长与用户体验之间存在天然的目标张力。团队承担搜索体验质量监控工作，客诉量是重要的体验监测指标之一。
我参与日常搜索质量评测、用户反馈标注与问题归因，通过对 case 的持续分析，识别真正影响搜索体验的问题类型，帮助团队从零散的用户反馈中定位体验问题，并观察其变化趋势。
AI辅助评测优化/AI-Assisted
Evaluation
Evaluation
搜索相关性评测原本高度依赖人工判断，随着评测量增加，人力成本较高。团队因此尝试引入AI进行自动化相关性评测，在保证评测质量的同时提升效率。
我参与人工与 AI 评测结果的对比分析，针对判断不一致的 case 进行归因，归纳AI在不同搜索场景中的典型误判模式，并将分析结果反馈给研发团队，支持后续模型迭代。
通过持续的 case 分析与模型调优，AI 评测准确率提升超过 20%。
从文档到工具/From Documents to
an Internal Tool
an Internal Tool
随着日常评测与用户反馈不断积累，大量 case 与统计数据长期分散在在线文档中，逐渐面临历史数据检索困难、分类统计繁琐、趋势分析与可视化效率低等问题。
为了将重复性的人工流程工具化，我参与了需求梳理、PRD 撰写和后台原型设计，将原本分散的 case 整理、筛选、统计和可视化流程整合到统一的内部工具中，满足数据管理及结果可视化两大核心需求。
CASE MANAGEMENT TOOL
07 PROTOTYPES
MOVE TO EXPLORE · SCROLL TO ASSEMBLE