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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "电商搜索产品经理-TikTok Shop",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品经理"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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、电商搜索增长策略规划：\n1）主导综合搜索场景下电商垂类的流量增长与转化策略，通过用户需求洞察（如商品检索、促销活动搜索等），设计推荐策略及流量分发机制，提升搜索商品成交总额、独立访客渗透等核心指标；\n2）拆解电商搜索用户分层（如新客、老客、高潜用户），制定差异化策略（如个性化推荐、促销词加权等），驱动用户从\"搜索\"到\"下单\"的全链路转化；\n3）具备一定的C端交互设计能力，能独立推动需求上线，有较好的用户视角；\n2、数据驱动决策与策略迭代：\n1）搭建电商搜索增长效果评估体系，通过用户行为数据（搜索Query、点击、转化漏斗）、商家反馈、市场分析等，定位策略痛点，输出可落地的优化方案；\n2）与算法团队协同，通过AB实验验证策略效果，持续迭代搜索排序模型，实现策略效果的量化提升；\n3、跨团队协作与生态共建：\n1）联动国际电商商品、商家、营销等业务团队，对齐业务目标（如大促活动搜索引流、新品冷启动等），输出搜索场景的专属支持方案（如关键词定向优化、商品标签体系共建）；\n2）与搜索算法、工程、运营团队紧密配合，推动策略从需求落地到上线闭环，确保技术实现与业务目标的高效匹配。",
"requirements_text": "1、搜索产品经验：2年以上搜索产品或推荐策略产品经验，熟悉搜索底层逻辑（如Query解析、召回排序、相关性优化），有电商搜索场景经验者优先；\n2、数据分析能力：精通SQL、Excel等数据分析工具，能从复杂数据中提炼关键问题，熟练运用AB测试验证策略效果，具备数据驱动决策的思维习惯；\n3、跨团队协作：能在多业务方诉求中推动共识，协调资源落地策略，适应高协作的工作模式。",
"skills": [AI生成
"SQL",
"Excel",
"数据分析",
"团队协作",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "1、搜索产品经验：2年以上搜索产品或推荐策略产品经验，熟悉搜索底层逻辑（如Query解析、召回排序、相关性优化），有电商搜索场景经验者优先",
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"fulltext": "电商搜索产品经理-TikTok Shop\n职位描述\n1、电商搜索增长策略规划：\n1）主导综合搜索场景下电商垂类的流量增长与转化策略，通过用户需求洞察（如商品检索、促销活动搜索等），设计推荐策略及流量分发机制，提升搜索商品成交总额、独立访客渗透等核心指标；\n2）拆解电商搜索用户分层（如新客、老客、高潜用户），制定差异化策略（如个性化推荐、促销词加权等），驱动用户从\"搜索\"到\"下单\"的全链路转化；\n3）具备一定的C端交互设计能力，能独立推动需求上线，有较好的用户视角；\n2、数据驱动决策与策略迭代：\n1）搭建电商搜索增长效果评估体系，通过用户行为数据（搜索Query、点击、转化漏斗）、商家反馈、市场分析等，定位策略痛点，输出可落地的优化方案；\n2）与算法团队协同，通过AB实验验证策略效果，持续迭代搜索排序模型，实现策略效果的量化提升；\n3、跨团队协作与生态共建：\n1）联动国际电商商品、商家、营销等业务团队，对齐业务目标（如大促活动搜索引流、新品冷启动等），输出搜索场景的专属支持方案（如关键词定向优化、商品标签体系共建）；\n2）与搜索算法、工程、运营团队紧密配合，推动策略从需求落地到上线闭环，确保技术实现与业务目标的高效匹配。\n\n职位要求\n1、搜索产品经验：2年以上搜索产品或推荐策略产品经验，熟悉搜索底层逻辑（如Query解析、召回排序、相关性优化），有电商搜索场景经验者优先；\n2、数据分析能力：精通SQL、Excel等数据分析工具，能从复杂数据中提炼关键问题，熟练运用AB测试验证策略效果，具备数据驱动决策的思维习惯；\n3、跨团队协作：能在多业务方诉求中推动共识，协调资源落地策略，适应高协作的工作模式。\n1、电商搜索增长策略规划：\n1）主导综合搜索场景下电商垂类的流量增长与转化策略，通过用户需求洞察（如商品检索、促销活动搜索等），设计推荐策略及流量分发机制，提升搜索商品成交总额、独立访客渗透等核心指标；\n2）拆解电商搜索用户分层（如新客、老客、高潜用户），制定差异化策略（如个性化推荐、促销词加权等），驱动用户从\"搜索\"到\"下单\"的全链路转化；\n3）具备一定的C端交互设计能力，能独立推动需求上线，有较好的用户视角；\n2、数据驱动决策与策略迭代：\n1）搭建电商搜索增长效果评估体系，通过用户行为数据（搜索Query、点击、转化漏斗）、商家反馈、市场分析等，定位策略痛点，输出可落地的优化方案；\n2）与算法团队协同，通过AB实验验证策略效果，持续迭代搜索排序模型，实现策略效果的量化提升；\n3、跨团队协作与生态共建：\n1）联动国际电商商品、商家、营销等业务团队，对齐业务目标（如大促活动搜索引流、新品冷启动等），输出搜索场景的专属支持方案（如关键词定向优化、商品标签体系共建）；\n2）与搜索算法、工程、运营团队紧密配合，推动策略从需求落地到上线闭环，确保技术实现与业务目标的高效匹配。\n1、搜索产品经验：2年以上搜索产品或推荐策略产品经验，熟悉搜索底层逻辑（如Query解析、召回排序、相关性优化），有电商搜索场景经验者优先；\n2、数据分析能力：精通SQL、Excel等数据分析工具，能从复杂数据中提炼关键问题，熟练运用AB测试验证策略效果，具备数据驱动决策的思维习惯；\n3、跨团队协作：能在多业务方诉求中推动共识，协调资源落地策略，适应高协作的工作模式。",
"standard_classification": {
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