直接把人工优化动作翻译成脚本需求,最容易漏掉的不是主流程,而是例外。人工判断时你会顺手跳过某些页面、某些查询、某些时间窗,但脚本只会按写死的条件执行。要让脚本可交付,必须在需求里把例外描述成可判定的条件、触发后的动作,以及动作结果如何改变下一步,而不是只写一句“特殊情况人工处理”。
假设你手上有 200 个商品页,人工抽查发现其中 30 个标题偏短、缺少品类词,于是想写脚本批量补词。这个判断在样本里成立,但规模化后会出现例外:品牌词页、活动落地页、已经占据稳定点击的页面,改动后可能损失原有匹配。需求文档要先把这些例外写清楚,而不是等脚本跑完再回滚。
可用的写法是给每条规则配一个排除条件,并说明排除依据来自哪里。例如:如果页面路径包含 /brand/ 或 /campaign/,跳过标题改写;如果该 URL 近 28 天点击量高于站点中位数,标记为待确认,不自动执行。这里的数字只是假设示例,用于说明比较方法,不是固定阈值。
人工经验里常见“重要页面”“流量好的页面”“品牌相关页面”,这些词脚本无法执行。需求里要把它们换成字段和判断:来自哪个报表、取哪一列、用什么比较方式、时间范围多长。
这样写的好处是:例外条件可以被复核。如果脚本跳过了某个页面,你能查到它命中了哪条规则,而不是只能接受“系统判断它特殊”。
描述例外不只要写“跳过”,还要写触发后的动作。常见动作有三类,选择取决于风险高低:
动作不同,下一步就不同。直接跳过的页面不需要再进流程;标记待确认的页面需要有人做二次判断;降级执行的页面要单独看数据,不能和全量改动混在一起比较。
继续上面的假设:200 个页面中,脚本按规则排除 25 个品牌和活动页,标记 15 个高点击页待确认,实际改动 160 个。如果只写“批量补标题”,这 40 个页面会被一起改掉,事后很难分清是改动本身有问题,还是这些页面本来就不该动。
这里要注意一个判断陷阱:改动后某类页面数据下降,不能直接归因于标题改写。季节变化、搜索需求波动、数据采集口径差异都可能造成同样现象。所以例外条件要尽量在改动前确定,而不是看到下降后再补规则,否则规则会变成对结果的解释,而不是对风险的控制。
例外不是一次写死的。品牌词表会变,活动页会上线,白名单会增删。需求里应说明这些条件存在哪里、由谁维护、多久复核一次。如果条件写在脚本内部,每次调整都要改代码;如果放在外部表或配置里,运营可以自行更新。
最后,给例外条件配一个可验证的输出:脚本运行时列出被跳过的 URL、命中的规则和原因。你拿到这份输出,就能判断例外范围是否合理,再决定是收紧还是放宽条件。这一步做完,脚本需求才算从“人工经验的翻译”变成“可执行、可复核、可调整”的规则。