先给结论:旧评分可以继续留在报表里,但不能继续当考核对象。你需要把它从“分数”降级为“线索”,把观察对象换成产生这个分数的具体页面、查询词和转化动作。做法是:让每个被考核的人提交一份“页面—查询—动作”对照表,旧评分只作为筛选入口,不作为结论。这样处理之后,你会发现有些高分页面其实不带来业务动作,有些低分页面反而在特定查询下稳定产生咨询——考核口径必须跟着这个事实走。
这种情况很常见。团队早期拿十几个页面做试点,发现旧评分高的页面,访问和停留都不错,于是把它写进考核。等到覆盖几百个页面,例外开始出现:一部分高分页面访问量正常,但没有任何后续动作;一部分分数平平的页面,却在少数查询词下持续带来表单或电话。
问题不在评分本身,而在观察对象被偷换了。试点阶段,你实际观察的是“这几个页面 + 这几类查询 + 这段时间的动作”;写进考核时,只剩下“分数”这一个数字。数字被保留,语境被丢掉,规模化后自然对不上。
解释A:旧评分确实还有效,只是被考核方式用坏了。评分反映的是页面在某个历史口径下的综合表现,它没有承诺能预测转化。团队把它当成绩效指标,等于让一个描述性指标承担预测性任务。这种情况下,评分不用废,废的是“用分数直接排名发奖金”的做法。
解释B:旧评分对应的对象已经变了。早期样本里的页面,主题集中、查询意图单一;规模化之后,页面类型混杂,同一个分数可能来自完全不同的原因。比如一个页面靠品牌词拿到高分,另一个靠长尾信息词拿到同样的分数,两者对业务的含义完全不同。此时继续沿用旧评分,等于把不同性质的页面放进同一个排行榜。
两种解释都成立,但对应的处理动作相反:A是改考核方式,B是改观察对象。分不清就会来回折腾。
要区分,需要收集三类可核对的证据,而不是再找一个新分数。
这里要提醒一点:抓取量、索引量或某个统计归零,不能单独证明旧评分失效。服务器波动、抓取预算调整、页面被合并,都可能造成同样的现象。要先把这些合理解释排除,再下结论。
假设一个团队有30个内容页,旧评分从高到低排列,考核前10名。可以按下面的步骤改:
这个动作的结果会直接影响下一步:如果多数高分页面无法通过验证,说明旧评分只能当筛选线索,不能当考核依据;如果多数能通过,说明评分仍有参考价值,但需要补充查询类型和动作位置两个维度。无论哪种结果,你都得到了一个可继续迭代的观察对象,而不是一个只能争论的分数。
这套做法有明确的适用条件。第一,它要求团队能拿到页面级别的查询和动作数据;如果数据只到站点层级,先解决数据粒度问题,不要急着改考核。第二,它适合页面数量已经多到无法逐个人工判断的场景;页面很少时,直接人工核对比建评分体系更省事。第三,历史概念类指标——比如早年的公开PR值、百度快照、SOSO相关入口——只能作为历史参照,不能假定它们仍有现行查询入口或最新值。涉及具体品牌或机构的历史服务状态时,以可核对的公开资料为准,不要凭印象断言。
最后落到执行上:下次考核前,先问一句“我们这次要观察的到底是分数,还是分数背后的页面和动作”。答案不同,考核表的结构就不同。把观察对象写清楚,比换一个更漂亮的评分公式有用得多。