搜索策略产品（J105355）

优缺点分析

角色解读

• 从单一API产品策略优化向AI搜索整体产品架构与商业化方向发展
• 积累大模型落地经验后，可转型为AI产品专家或AI业务线负责人
• 负责百度搜索API产品的策略优化，调研并引入大模型功能以提升AIAPI基础能力
• 结合业务痛点制定并完善产品评价标准，通过数据分析驱动产品决策与迭代
• 持续跟踪搜索及AI行业的竞争动态，完成产品效果分析并推动核心指标落地
• 具备对搜索产品和AI产品的深入理解，能够基于数据和用户洞察驱动产品决策
• 拥有出色的沟通表达与执行能力，能够跨部门协同推动复杂项目落地
• 具备敏锐的行业洞察力，能够独立完成竞品分析与行业趋势研究

申请策略

• 提前体验并分析百度及竞品的搜索API产品，准备一份简单的产品体验报告或优化建议作为面试敲门砖
• 重点突出在AI、搜索或API产品相关的项目经验，特别是大模型功能调研与落地的实际案例
• 展示通过数据分析驱动产品决策、提升核心指标的具体成果，用数据说话
• 强调ToB或ToC产品的完整生命周期管理经验，以及跨部门协同推动项目落地的能力
• 深入学习大模型（LLM）的基础原理、API调用机制及主流应用场景，提升技术对话能力
• 强化数据分析技能，熟练掌握SQL及常用数据分析工具，提升数据驱动决策的敏感度

面试指南

• STAR法则：针对行为类问题，按照情境、任务、行动、结果的框架结构化表达，突出个人贡献与数据结果
• 产品分析框架：针对产品类问题，从用户、场景、需求、数据、竞品等维度进行系统性拆解
• 请分享一个你通过数据分析驱动产品决策并成功提升核心指标的案例
• 你如何看待当前大模型在搜索产品中的应用？有哪些痛点或优化空间？
• 如果搜索API产品的某项核心指标突然下降，你会如何排查和解决？
• 在推动跨部门项目落地时，如果遇到技术团队排期冲突，你会如何沟通与推进？
• 深入了解百度近期在AI搜索、文心一言及API开放平台方面的最新动态与战略方向
• 准备2-3个自己主导的复杂产品项目，梳理其中的难点、解决思路及最终的业务收益