大部分app，都会有搜索功能，要做一个“能用”的搜索不难，设计得让人“想用”就得费一番心思。本文作者从搜索链路出发，分析三个关键节点中有哪些交互细节可以优化，希望能给你带来一些帮助。
搜索是大部分app的基础功能，根据产品经理的要求去做一个“能用”的搜索不难，设计得让人“想用”就要费一番心思。今天就从搜索链路出发 ，看看三个关键节点中有哪些交互细节可以优化。
搜索是一个目的很聚焦的主动行为，用户明确地知道自己“需要找什么”。它与推送信息流的出发点背道而驰：前者希望用户一搜就跳转离开，后者希望尽可能多的占据页面停留时长。因此，当用户有这样明确的搜索动机时，我们需要做的是降低用户的行为门槛，帮助他们快速发起搜索。
对于电商等强烈依赖搜索功能的产品类型，需要利用语音输入（音频搜索）、拍照识图（图像搜索）等多种交互方式解放用户双手，将原有信息输入的行为成本转移给系统，让搜索体验更加便捷。
对于资讯类实时性较强的产品类型，可以将热点作为搜索框的默认文本，让入口承担信息曝光的功能，引导用户点击，提升产品日活。
对于音乐、外卖等需要大数据准确分析用户喜好的产品类型，也可以将推测内容作为默认文本，让用户觉得产品有读心术，正好猜中自己想搜，提高用户使用意愿。
可以总结为，搜索前的关键要素为【目标内容】+【搜索方式】。对于搜索功能需求程度高的产品，应强调搜索框，置于产品上方并和背景色形成反差对比；对于搜索需求程度较低的产品，将入口弱化为icon置于右上角即可。
在点击搜索前，用户已经形成“找什么”的意识；当激活输入框时，用户需要知道“怎么找”，这时需要引导用户并帮助他们提升检索效率。效率越高、准确度越高、用户惊喜感也就越高。
多数搜索都会有历史搜索记录功能，通过关键词唤起用户的记忆，推测是否需要再次查询，减少繁琐的重复性操作和用户的记忆负担。
一部分用户是【内部触发】的搜索动机，清楚自己想搜的内容；而另一部分用户则是【外部触发】的，某些信息激发了他们的好奇心和求知欲，进而产生的搜索动机。对于这部分用户，搜索框可以提供这部分信息，增加推荐机制或热门搜索的内容提示，唤起用户的兴趣。
形式上来说，弱一点的可以采用关键词轮播挖掘用户潜在的需求，强一点的将榜单与搜索进行了融合，增强内容的曝光，引导用户直接跳转落地页。这些设计都是为了减少用户到达结果的层级和阻力，便于行动的达成，增加用户的使用频率。
饿了么在给出建议选项时，采用了更灵活的跑马灯效果。点击IP或下滑一定距离，可滚动显示数条推荐内容。这样既不会打扰不需要推荐的用户，又给纠结于搜什么的那部分用户多样化的选择，整体交互动效也很流畅，细节充满巧思。
搜索方式几乎都是全局搜索，除此之外也会结合由用户主动选定的定向搜索。将结果页的筛选操作前置，在输入时预先设定搜索条件，不仅可以缩小搜索范围，也在一定程度上提示用户可以搜索哪些类型的内容。
从结果上来说，引导用户准确地定义搜索内容，能提高结果的准确率，最终提升检索效率。但它的劣势是增加了用户的操作步骤，因此更适用于数据量大且重搜索的产品。
在输入时，如果能准备预判用户可能要找的内容，便可以省去在结果页跳转的步骤，直接在搜索过程中跳转，缩短用户行为路径。
大多数搜索在联想时，根据一定逻辑罗列出包含关键词的字段并高亮凸显差异化；而微信在搜索时，还额外强调了“最常使用”、“使用过的”、“关注的”几项内容，更贴近用户所想，进一步提高了用户触达内容的效率。
需要注意的是，大数据的推荐内容虽然带来了“千人千面”的便利，但也会泄露用户隐私。基于对这方面的顾虑，一些搜索增加了隐藏内容的开关；同理，历史搜索通常也包含清除记录功能，大多数是一键清空，比较细化的搜索还可以单独删除某些记录，保留所需内容。
无论搜索系统如何进化，仍然不可能完全准确地预测用户正在寻找的搜索结果。由于搜索场景的庞大数据量，目标项无法通过外部分类或者翻页快速定位找到，因此在结果页更需要注重分发形式，想出更好的方法来解析和聚合可用的信息，降低用户触达自身所需内容的成本。
当有数据内容时，需要在一定【搜索范围】内，按照一定的【搜索规则】为用户展示相关【搜索结果】。如何在若干条相似的搜索结果中，快速找出符合用户期望的那条信息，是这一节点需要重点考虑的内容。
对技术同学来说，这涉及到多种数据维度指标计算，按照不同数据指标的权重高低，尽快在一堆整体差别不是很大的数据中，对信息进行排序和匹配，帮助用户更快找到想要的数据。对设计同学来说，需要关注【排序规则】和【内容呈现】，靠信息层级的划分，让结果更清晰有序地呈现在用户面前。
多内容类型平台（如微信搜一搜）一般以内容类型作为分发依据（朋友圈、公众号、小程序、表情等），同时支持搜索结果的二次筛选，通常采用标签页和下拉菜单式筛选器相结合的方式来呈现内容。
在综合页面中，通常采用异构体验，来自多个类别的结果可以一起呈现；在分类页面中，则对聚集的同类结果采用同构体验，仅在页面之间进行差异化设计，让每个单独的界面都更易于浏览。
单一内容类型平台（如mooc）一般以该内容的各类属性（课程进度、内容质量等）作为分发依据，结果通常全面遵循一种设计样式来维护统一性。
1）系统未找到结果
在对全平台内容执行搜索的情况下无法找到精准匹配内容时，有两种情况。
一种是输入的类似乱码，只能呈现空状态给用户；一种是对无结果的负面情况进行处理，比如拆解关键词，找到一些包含目标词的模糊搜索结果呈现给用户。
这样虽然不是完全命中目标项，但仍然有内容支撑搜索结果，使得用户这次的交互行为变得有意义，而一个空结果页面可能会造成用户的挫败感，降低用户粘性。
PC端则更多将异常内容的反馈前置，在输入时便显示出没有找到结果，减少用户后续的往返操作步骤。
2）用户未找到结果
淘宝的搜索有一个细节：在初次输入关键词时，下方只有根据关键词补充的后缀联想；但当进入结果页再点击返回时，会判定用户可能是没有找到想要的而退出，这个时候会出现一个“猜你想搜”，里面的关键词不限于用户最开始输入的，而可能是其它品牌同类产品或者换一种描述方式。
这样会驱使已经中断的用户继续去完成搜索这个行为，帮助用户达成目标，从而提升搜索结果的点击率以及后续的转化。
容错功能很重要，系统能够处理用户不正确的搜索请求（如错别字、拼写问题），显示纠错后生成的最佳搜索结果。但这时也需要确保透明度和自由度，与用户进行沟通，让他们有自由选择搜索结果的权利，而不是仅仅因为系统的推荐而只向某个预估方向探索。
互联网业务的本质，是连接人、信息和服务。搜索在产品层面要做的也是让更好和更合适的内容、服务，跟用户之间产生更精准的连接。就如同微信团队对搜一搜的解读：“搜索需求不应该被框住，它应该出现在每一个好奇产生的地方。”
未来的搜索应该变得更开放，做好各个真实场景的搜索匹配，让用户在毫无感知的情况下完成一站式搜索，形成顺畅的搜索体验；而这个完美的解决方案则需要在不断变化的世界中持续探索。
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