建立一个持续改进和创新的个性化搜索策略需要考虑以下几个方面：
数据收集与分析：首先要收集用户的搜索行为数据，包括搜索关键词、点击链接、停留时间等信息，然后利用数据分析工具对这些数据进行深入分析，找出用户的偏好和习惯，为个性化搜索提供数据支持。
个性化算法：基于数据分析的结果，可以采用协同过滤、内容推荐等算法来实现个性化搜索。通过挖掘用户的兴趣点和需求，为用户提供更加符合其需求的搜索结果。
实时反馈与调整：建立一个持续改进的机制，及时收集用户的反馈信息，包括点击率、满意度等指标，并据此对个性化算法进行调整和优化，以保持搜索策略的有效性和用户体验。
用户参与与互动：可以通过用户调研、问卷调查等方式，了解用户的实际需求和反馈，促进用户参与个性化搜索策略的建设，增加用户粘性和满意度。
持续创新：不断关注行业发展动态和用户需求变化，积极引入新的技术和方法，保持个性化搜索策略的创新性和竞争力。
例如，谷歌搜索引擎通过收集用户的搜索历史和行为数据，利用PageRank算法和机器学习技术，为用户提供个性化的搜索结果，不断优化搜索算法，提高搜索结果的相关性和准确性，从而提升用户体验。