干货| “3000字详解”后台产品经理基本功:搜索设计

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搜索,是用户在产品中解决需求的快速路径。这样的搜索既是一个入口也是一个功能。


搜索产品设计在每一个产品中都会存在,因背后涉及词库、搜索展示逻辑德等,归属是后台产品经理的基本功。



产品设计的方向归纳为入口、搜索前feed展示、结果3个


搜索不同于查询,有很多关联性的功能要一起统筹规划。一个搜索的迭代牵扯其他周围功能、甚至是运营策略的调整。下图中,对于投资达人其实是来自运营同学给予的推荐逻辑,为了利用搜索提高产品转化



查询,则是很给予对用查询结果,逻辑为单线。产品经理在做搜索设计前,要注意区分搜索与查询的区别。


尤其是在电商类的搜索,会有各种不同的SKU单位。每一个搜索都牵扯到不同的后台接口,虽然在前端展示一个搜索入口,但背后却夹杂着大量的不同数据、产品类型接口。


下面以电商类站内搜索为例,介绍下搜索的基本背后逻辑


站内搜索



内搜索即在产品中提供搜索结果,不需要关联在产品外界。围绕自身业务与逻辑,最大程度的将query与站内商品精确匹配。让用户得到自己的查询结果,平台给予的结果也是相对准确的。




搜索产品设计分为搜索入口、排序、展现形式、搜索范围。其中展现形式与搜索范围归纳为不同的产品形态结果。


这里以一个产品形态结果来说明


用户在搜索框输入中大部分场景下都是描述混乱或不清晰的。这里的对应标准文案是通过query拆分后,才会是产品经理所希望用户给出的搜索文案。


比如,吃早餐。用户可能会说“我在上午吃了一个苹果”。


其实,对应的结果是早餐+苹果。


要对query进行标准化,并与产品匹配,在此过程中,主要经历2个方面


  • query处理:对用户query内容分析加工归类,用分词与词义解析甚至是语义解析


  • query匹配:对解析处理后的query与自身产品内容进行匹配



上面2个流程:处理、匹配。是整体用户搜索完成后,后台系统给予的逻辑节点。如何完成这2个节点的呢?这里我分别说明



query处理



解决上面提出的,用户大部分场景下都是混乱输入文案。为此,对用户输入的query系统需要进行分词处理。因为用户输入的内容一定在大部分情况下是多维度组合。


例如:“我今天下午运动了3个小时”


其中包括了对象:我、时间:下午、时长:3个小时、内容:运动


将上述的内容在不拆分情况下与商品进行匹配,系统是无法得到结果的。


满足用户在这样多维度内容输出的场景下,得到精确的结果。需要按照一定的逻辑将用户query拆分为多个词,目前主流的分词方法有3种


  • 正向最大匹配法:从左到右的方向匹配词库

  • 反向最大匹配法:从右到左的方向匹配词库

  • 最短路径分词法:每句话中分出词的数量最少



词义分词法


这个才是比较正式的识别方法,不同于匹配。利用句法信息和语音信息来处理歧议词,这种分词方法虽然目前还不成熟。但未来可以大大提升搜索精准度。


统计分词法


根据词组的统计,会发现两个相邻的字出现的频率最多,那么这个词就很重要。就可以作为用户提供字符串中的分隔符。这样来分词。比如,“我的,你的,许多的,这里,那里”。等等,这些词出现的比较多,就从这些词里面分开来。



提到分词后,对分词拆分中出现的同义词处理同样是需要产品同学注意的。比如用户搜索:“如何xx"和另外的:“怎么xx"。


这里面的:如何、怎么其实是2个相同的词。用这些相似的词进行搜索匹配,可以增加query与内容的匹配度和搜索结果的数量。



上图中,搜索如何结果却给予怎么。这就是属于同义词的处理



同义词之外,还有一个词:特殊词处理。同样是提高query的搜索精确性。用户经常在输入中会输入一些无效词。比如:“我今天吃了一个苹果”,对于“了”这样的词就属于无效词。


所以在搜索分词时,产品经理要根据自身的业务建立一个忽略词库。对这样的无效词进行忽略。避免干扰搜索结果。



query匹配



在完成对query分词后,下面就是对分词与产品进行匹配。常见的2种方法是根据标题包含的信息量来进行区分


  • 标题信息量多


  • 标题信息量少



要注意的是苹果、我、今天、一个,都有自己对应的词库。不同的业务线要去填充、维护上面4个词库。显然在这个例子里,对于苹果的食物名称词库是维护工作量较大的。


如果信息量包含较大,这里的信息量是指标题包含大量的产品。常见的是度假产品:“成都一日游”。会有较多的结果,并且在排序上需要计算标题与用户搜索的query相关度。优化排序结果,把用户最想要的结果排序在前。


当然上面2个方案都会出现分词失败导致的结果无法匹配的情况。解决方案是取部分分词结果,提示用户可能需要的搜索结果,让用户再去选择



不同的搜索设计


第一种方式是集中输入


这样的产品设计顾名思义,是指将所有的输入都集中在一个搜索框中。用户的使用成本最低,体验最好。但要去的处理复杂度不高,这样才会在技术成本较低,精确度最好。



第二种方式是分类输入




瓜子二手车的搜索也是集中输入。但分类输入在设计上可以通过列举不同唯独的搜索信息,最终点击提交。但这种设计只为在产品的内容信息架构较为结构化,有单独的字段描述出发不同唯独类型的数据。


如果内容结构化差,则输出的结果同样不精准。



围绕搜索引擎的seosem



既然上面花了较多时间讲解搜索产品设计与背后的逻辑。接下来关于semseo就容易理解了。搜索引擎大部分利用query关键词进行匹配或拆分,为此使用频率较高、业务关键的关键词就成了用户查找商品的主要query。随之也产生了2个运营方式



sem:Search Engine Marketing 利用搜索引擎进行精准营销


第一步:买词、拓词、找到关键的词。可以查看同行竞品


第二步:落地页,用户通过关键词进入后需要落地页进行转化


seo:Search Engine Optimization利用搜索引擎的规则提高搜索结果排名


第一步:查询用户使用高的关键词


第二步:产生类似关键词的内容标题


搜索设计:结构化、路径化



没有结构化的搜索设计,会出现什么样问题?


进行搜索时,让用户手动输入还是系统给予选择?信息字段的筛选,信息字段的搜索等,怎么样才能做到一一对应,不作遗漏或效率更加高效?


没有用户路径的搜索设计,会出现什么问题?


用户搜索出来的结果,反而真实需要的内容在排序后。给予的结果都不是用户真实搜索目的。


搜索设计回归本质4点


  • 符合用户心智

  • 不要用户去思考问题。(你让我做的肯定是对的)

  • 不用让用户做太多的事。

  • 每次付出得到的回报 用户要认可。

参考文献:


http://coffee.pmcaff.com/article/450284426304640/pmcaff?utm_source=search

http://coffee.pmcaff.com/article/491188040746112/pmcaff?utm_source=search


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