主分类：策略与机制产品经理
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "搜索策略产品经理（经验决策体验方向）-TikTok",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、围绕经验决策类搜索场景，负责提升用户在搜索中的理解效率、决策效率与整体体验；\n2、搜索体验与需求理解：基于搜索数据与用户行为，识别经验决策场景下的关键体验问题；抽象不同类型的经验决策需求，设计对应的搜索体验与策略方案；\n3、搜索策略与排序优化：与搜索/推荐算法协作，优化经验决策场景下的排序与策略表现；推动澄清意图、结果摘要、关键信息外露等能力落地，帮助用户更快理解搜索结果、完成决策；通过冷启动、提权、结构化展示等策略，提升搜索结果中优质内容的可见性与点击效率；\n4、内容理解与结构化能力建设：围绕测评、教程等经验决策内容形态，推动结构化表达与结果呈现能力建设（如摘要、要点、关键对比信息等）；协同AI能力相关团队，探索智能理解与辅助表达在搜索体验中的应用；\n5、数据分析与实验迭代：搭建并维护搜索体验相关的核心指标体系，如满意度、CTR、LT、决策效率等；与算法、数据团队共同设计评估口径，通过A/B测试持续验证与迭代搜索策略效果。",
"requirements_text": "1、有互联网产品或策略相关经验，有搜索、推荐或内容平台方向经验；\n2、具备扎实的数据分析能力，能基于数据分析拆解问题并验证假设；\n3、理解搜索与推荐的基础方法论，对CTR、LT、冷启动、个性化分发等概念有认知，能与算法同学高效对齐；\n4、对用户体验敏感，具备体系化思考与结构化表达能力，能将复杂问题拆解为可落地的策略；\n5、沟通顺畅、责任心强，能在多团队协作环境中推动项目落地。\n\n加分项\n1、有经验决策、测评、教程、种草等内容相关的产品或策略经验；\n2、参与过搜索体验优化、结果结构化、信息摘要等方向的项目；\n3、有AI/LLM在搜索、内容理解或辅助决策中的产品化经验；\n4、对数码、美妆、家居、本地生活等决策型垂类有长期关注或实践。",
"skills": [AI生成
"数据分析",
"团队协作",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "搜索策略产品经理（经验决策体验方向）-TikTok\n职位描述\n1、围绕经验决策类搜索场景，负责提升用户在搜索中的理解效率、决策效率与整体体验；\n2、搜索体验与需求理解：基于搜索数据与用户行为，识别经验决策场景下的关键体验问题；抽象不同类型的经验决策需求，设计对应的搜索体验与策略方案；\n3、搜索策略与排序优化：与搜索/推荐算法协作，优化经验决策场景下的排序与策略表现；推动澄清意图、结果摘要、关键信息外露等能力落地，帮助用户更快理解搜索结果、完成决策；通过冷启动、提权、结构化展示等策略，提升搜索结果中优质内容的可见性与点击效率；\n4、内容理解与结构化能力建设：围绕测评、教程等经验决策内容形态，推动结构化表达与结果呈现能力建设（如摘要、要点、关键对比信息等）；协同AI能力相关团队，探索智能理解与辅助表达在搜索体验中的应用；\n5、数据分析与实验迭代：搭建并维护搜索体验相关的核心指标体系，如满意度、CTR、LT、决策效率等；与算法、数据团队共同设计评估口径，通过A/B测试持续验证与迭代搜索策略效果。\n\n职位要求\n1、有互联网产品或策略相关经验，有搜索、推荐或内容平台方向经验；\n2、具备扎实的数据分析能力，能基于数据分析拆解问题并验证假设；\n3、理解搜索与推荐的基础方法论，对CTR、LT、冷启动、个性化分发等概念有认知，能与算法同学高效对齐；\n4、对用户体验敏感，具备体系化思考与结构化表达能力，能将复杂问题拆解为可落地的策略；\n5、沟通顺畅、责任心强，能在多团队协作环境中推动项目落地。\n\n加分项\n1、有经验决策、测评、教程、种草等内容相关的产品或策略经验；\n2、参与过搜索体验优化、结果结构化、信息摘要等方向的项目；\n3、有AI/LLM在搜索、内容理解或辅助决策中的产品化经验；\n4、对数码、美妆、家居、本地生活等决策型垂类有长期关注或实践。\n1、围绕经验决策类搜索场景，负责提升用户在搜索中的理解效率、决策效率与整体体验；\n2、搜索体验与需求理解：基于搜索数据与用户行为，识别经验决策场景下的关键体验问题；抽象不同类型的经验决策需求，设计对应的搜索体验与策略方案；\n3、搜索策略与排序优化：与搜索/推荐算法协作，优化经验决策场景下的排序与策略表现；推动澄清意图、结果摘要、关键信息外露等能力落地，帮助用户更快理解搜索结果、完成决策；通过冷启动、提权、结构化展示等策略，提升搜索结果中优质内容的可见性与点击效率；\n4、内容理解与结构化能力建设：围绕测评、教程等经验决策内容形态，推动结构化表达与结果呈现能力建设（如摘要、要点、关键对比信息等）；协同AI能力相关团队，探索智能理解与辅助表达在搜索体验中的应用；\n5、数据分析与实验迭代：搭建并维护搜索体验相关的核心指标体系，如满意度、CTR、LT、决策效率等；与算法、数据团队共同设计评估口径，通过A/B测试持续验证与迭代搜索策略效果。\n1、有互联网产品或策略相关经验，有搜索、推荐或内容平台方向经验；\n2、具备扎实的数据分析能力，能基于数据分析拆解问题并验证假设；\n3、理解搜索与推荐的基础方法论，对CTR、LT、冷启动、个性化分发等概念有认知，能与算法同学高效对齐；\n4、对用户体验敏感，具备体系化思考与结构化表达能力，能将复杂问题拆解为可落地的策略；\n5、沟通顺畅、责任心强，能在多团队协作环境中推动项目落地。\n\n加分项\n1、有经验决策、测评、教程、种草等内容相关的产品或策略经验；\n2、参与过搜索体验优化、结果结构化、信息摘要等方向的项目；\n3、有AI/LLM在搜索、内容理解或辅助决策中的产品化经验；\n4、对数码、美妆、家居、本地生活等决策型垂类有长期关注或实践。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM008",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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