市面上搜索类产品众多,那么我们常用的百度、必应、搜狗等是靠什么脱颖而出呢?本文将介绍几款主流搜索引擎的产品体验,以及搜索用户的心理行为分析,最后总结出搜索前台和运营后台的设计方法,和我一起往下看吧~
一、当今热门搜索产品体验
这次选择三款热门搜索网站体验,分别是百度、搜狗、必应。
①模糊匹配对比——第一次在三个网站中输入“火”会出现什么效果呢?
- 百度和搜狗,模糊搜索结果会出现:
- 最近发生的新闻大事,或者近期高考结束会显示很多大学,以及和人们热点动漫、生活常识、星座、股票等,结果与国人的生活场景相契合
- 必应,模糊搜索结果虽与生活关系较少,但也是当今一些热门内容
②搜索结果对比——在三个浏览器中搜索“肚子疼”
- 页面是由若干个框应用+内容URL组成。
- 国内搜索结果区,第一页主要以:广告、视频链接/新闻链接、国家级官网/热门官网、自身产品相关的网站(百度百科、搜狗百科等)等组成。可对结果进行时间、网站/文件类型、站点等维度的筛选。
- 必应搜索结果区的内容全部扒自外网,几乎没有自家的其他产品,只取精华,运用自家算法,提高了内容的准确度,提炼出用户更想看到的内容。
- 页面右侧是框应用区,主要展示与用户Query相关的信息(相关作品、相关人物、相关知识等等),以及全网的一个热搜排行榜。
- 必应的搜索结果区没有广告
二、搜索用户行为与心理预期分析
1、前端页面与系统联系
用户在前端页面搜索框中,输入关键词,传给后端代码,识别关键词,通过多路召回策略(下文技术方面会讲到),运用相关算法对结果进行排序,最后在前端页面呈现用户满意的结果。
2、用户行为与用户心理预期
情况一:用户知道自己想搜什么(人找物)
用户可能会准确输入自己想搜的内容,但可能会搜错字、搜百姓体、同义词等,在输入和搜索时,系统需要立即做出响应,push符合用户心理预期的结果。
系统根据用户输入,主动推荐模糊匹配内容;在用户搜索时,根据用户搜索,优先反馈符合用户预期的结果
情况二:用户不知道自己想搜什么(物找人)
这个时候需要系统主动推荐当前热点内容,或者反馈其他用户的搜索内容,来揣测用户的心意。
两种通常结合使用,实现“搜索即服务”。搜索排序内容与业务挂钩,前期应做好充分的用户调研和用户画像。
三、搜索前台设计总结
将用户行为拆解成:搜索前、搜索中、搜索后
举例:网易云搜索
搜索前:
- 搜索框置顶,风格简洁明了;
- 暗文主动推送相关热搜词,或根据用户喜好推送歌曲/歌曲
搜索中:
- 点击搜索框,进入搜索界面:展现历史记录,或者主动向用户推荐热搜榜单,满足第二类用户需求
- 模糊匹配,会识别拼音、英文 ,命中词颜色变化
搜索后:
- 如果是歌手,会用动态框应用展示歌手信息;
- 命中信息颜色高亮,结果支持排序
四、搜索后台设计总结
搜索后台用于数据管理、运营分析。管理人员负责维护一些核心榜单数据,或者对搜索词进行管理;运营人员需要通过一些数据,来分析自家的搜索系统做得好不好,有什么地方是不足的,对产品、算法优化等提出意见。
- 搜索引擎面向大量的C端用户,及时收集用户反馈是重中之重。
- 用户访问量高、访问深度深、跳出率低、收藏多的页面有着很大的排序优势。
- 点击率高、翻页率高、点击位置的平均值高的列表页,说明还有待优化
- 对于用户搜索的新词、未被查询到的词汇需要做收集,有必要时可扩充检索库数据
- 五、搜索产品所需要的技术
1、多路召回
通常我们的搜索系统数据量达到百万级及以上,所以需要采用多路召回的方式——采用不同的策略、特征或者简单模型,分别召回一部分候选数据,然后再把这些数据混合在一起供后续排序模型使用的策略。
2、数据标注
对于百万级的数据,我们通常会用AI技术对数据进行分类,以此来辅助改造和优化业务流程,减少处理时效、提高工作效率,数据标注对目前大数据行业来说十分重要。
数据标注的大致流程如下:首先建立一套标注标准,给数据进行人工打标,然后训练模型,根据数据的增加来逐步完成模型迭代,最后实现AI自动标注。
3、排序算法
随着互联网信息的爆炸式增长,搜索引擎为了不断提高用户查询效率与反馈信息的质量度,需要对自身算法进行不断地调整与升级。
排序算法有很多,比如:TrustRank算法、BadRank算法、谷歌熊猫算法、谷歌企鹅算法、百度绿萝算法、百度石榴算法等,虽然我不太懂技术,但一个好的排序结果可以从以下几个维度去考量:
- 与文本内容匹配度高的优先
- 时效性高的优先
- 社会影响力高的优先
- 点击率高的内容优先
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智能搜索系统与业务息息相关,最最重要的是洞察用户需求,了解用户心理,来对召回策略、排序算法策略、此词汇权重值进行优化,以此达到用户的心理预期。前期需要项目经理和产品经理对用户进行深度调研,了解用户需求,精准用户画像,中后期也需要及时收集用户反馈,对系统进行不断优化,学会对数据进行分析。
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