加排序就行

在使用 Elasticsearch 进行搜索时，可以通过以下几种方案来提高某些商品的得分：

1. Boosting（提升）：可以通过在查询中使用 boost 参数来提高某些字段或条件的权重，从而增加相关商品的得分。例如，可以使用 ^ 符号来对某个字段进行提升，如 title:iphone^2，这将使标题包含 "iphone" 的商品得分提高。

2. Function Score（函数得分）：使用函数得分查询可以根据特定的条件和计算函数来为商品打分。可以使用函数得分查询来根据商品的某些属性（如销量、评分等）来调整得分。例如，可以使用 function_score 查询来根据销量和评分来调整得分。

3. Field Boosting（字段提升）：可以通过在索引映射中为某些字段设置 boost 值来提高它们的权重。可以在创建索引时或使用更新索引 API 来设置字段的 boost 值。这样，在搜索时，具有较高 boost 值的字段将具有更高的权重。

4. Synonyms（同义词）：使用同义词过滤器来处理搜索词，将搜索词扩展为包含同义词的查询。这样可以增加匹配的可能性，提高相关商品的得分。

5. Phrase Matching（短语匹配）：使用短语匹配查询来确保搜索词按照特定的顺序出现在商品的某个字段中。这可以提高与搜索词完全匹配的商品的得分。

6. Boosting Queries（提升查询）：使用 boosting queries 可以根据不同的条件和权重来提高某些查询的得分。可以使用 boosting queries 来根据商品的某些属性或条件来提高得分。

以上是一些常见的方案，可以根据具体的需求和场景选择适合的方案来提高商品的得分。同时，还可以根据实际情况进行调试和优化，以达到更好的搜索结果。

针对使用Elasticsearch（ES）进行电商搜索并希望在搜索时提高特定商品得分的情况，有一些策略和方案可以考虑。以下是一些可能的方案：

Boosting： 通过为特定字段或查询添加权重，可以使某些商品在搜索结果中得分更高。ES允许你在查询中使用boost参数，使得你可以根据需要提高某些关键词或字段的权重，从而影响得分。

Function Score Query： 这是一种更高级的方法，可以通过自定义函数来计算得分。你可以使用function_score查询来结合不同的评分函数，例如线性、指数等，从而对搜索结果进行自定义得分调整。

Field Level Boosting： 对于每个文档，你可以为不同的字段设置不同的权重。这样一来，如果某个字段包含更重要的信息，你可以将其权重提高，从而影响整体得分。

Boosting by Popularity： 如果你有商品的流行度或热度数据，你可以将这些信息与搜索结果结合起来，提高流行的商品的得分。这可以通过使用函数分数查询或自定义评分脚本来实现。

Promoted or Sponsored Products： 你可以在搜索结果中插入一些“推广”或“赞助”的商品，不受标准得分影响，而是由你自己设置的得分决定它们在搜索结果中的位置。

User Behavior Analysis： 如果你有用户历史行为数据，例如点击、购买等，你可以根据这些数据调整搜索结果的得分，使得与用户过去行为相关的商品得分更高。

Custom Score Scripts： ES允许你编写自定义评分脚本，这样你可以根据自己的逻辑计算得分。这给了你极大的灵活性，以便根据特定情况微调得分。

Query Expansion： 扩展查询以包括与商品相关的同义词、相关词汇等，从而提高搜索结果的召回率和得分。

在实施这些方案时，建议进行一些实验和测试，以确保调整后的得分能够满足你的期望，并提供更有价值的搜索结果。此外，考虑到ES版本和技术特点的变化，查阅最新的ES文档和资源以获取最佳实践也是很重要的。