編輯導(dǎo)讀：本文作者從去4S店選車(chē)的案例出發(fā)，對(duì)二手車(chē)搜索設(shè)計(jì)項(xiàng)目進(jìn)行了復(fù)盤(pán)。從發(fā)現(xiàn)問(wèn)題到制定目標(biāo)，作者對(duì)相關(guān)步驟展開(kāi)了詳細(xì)梳理，并對(duì)過(guò)程中遇到的問(wèn)題進(jìn)行了分析總結(jié)，供大家一同參考學(xué)習(xí)。

01?搜索就像你去4S店選車(chē)

舉個(gè)例子，你去4S店想買(mǎi)一輛黑色的寶馬X6，銷(xiāo)售人員查閱庫(kù)存后告訴你店里沒(méi)有黑色的了，只有雪山白你要不要？你在猶豫到底買(mǎi)還是換一家時(shí)，銷(xiāo)售人員開(kāi)始給你洗腦，說(shuō)雪山白顏色雅致，適用于多個(gè)場(chǎng)合，也保值。你心動(dòng)了于是買(mǎi)下了雪山白的。

這個(gè)例子中，你去買(mǎi)黑色寶馬X6，銷(xiāo)售人員告訴你沒(méi)貨就像你使用搜索一樣，輸入黑色寶馬X6，搜索結(jié)果返回為空的頁(yè)面，但是這時(shí)候系統(tǒng)智能的給你推薦了其他顏色的同車(chē)系的車(chē)，并且給出了一些推薦理由去引導(dǎo)你購(gòu)買(mǎi)。這個(gè)就是推薦。

你看不見(jiàn)的搜索

而這只是你看到的搜索表象，銷(xiāo)售人員查閱庫(kù)存的這個(gè)過(guò)程，轉(zhuǎn)換到搜索中就是后臺(tái)在進(jìn)行Query分析等步驟，通過(guò)分析你的搜索詞給予你信息的反饋。

通過(guò)Query分析、切詞、倒敘索引、排序，最后將信息傳達(dá)給前端展示。

還是剛才的例子，你的搜索詞是黑色的寶馬X6，搜索會(huì)先將搜索詞進(jìn)行切詞，拆成一個(gè)個(gè)詞組或者單字，顏色：黑色、非必留：的、品牌：寶馬、車(chē)系：X6。將這些詞進(jìn)行倒排索引查找，找到和這些詞相關(guān)聯(lián)的信息進(jìn)行排序然后進(jìn)行展示。當(dāng)然這個(gè)相關(guān)聯(lián)是我們?nèi)藶檫M(jìn)行干預(yù)或者優(yōu)化的。在你原本的搜索詞基礎(chǔ)上會(huì)給與多個(gè)詞相關(guān)聯(lián)的內(nèi)容進(jìn)行展示。

由此我們得出用戶獲取信息的兩種方式-搜索引擎&推薦系統(tǒng)，通過(guò)這兩種方式我們獲取到用戶的搜索信息，并且人為的給與用戶各種結(jié)果的展示。

02?二手車(chē)搜索的問(wèn)題

將4S店的流程搬到線上來(lái)看二手車(chē)的流程問(wèn)題，通過(guò)漏洞數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)二手車(chē)的搜索轉(zhuǎn)化比同期整體業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化低了40%，經(jīng)過(guò)篩選的轉(zhuǎn)化率是要高于業(yè)務(wù)的整體轉(zhuǎn)化的，那么哪里沒(méi)有做好引起的搜索轉(zhuǎn)化差呢？

1. 另辟蹊徑-搜索詞場(chǎng)景還原

想要發(fā)現(xiàn)問(wèn)題還是需要從問(wèn)題的根源-用戶的搜索詞開(kāi)始。

搜索詞是用戶使用搜索后留下的最好證據(jù)，將搜索詞帶入搜索場(chǎng)景，進(jìn)行場(chǎng)景還原，通過(guò)專(zhuān)家視角發(fā)掘搜索隱藏的問(wèn)題。

將搜索詞進(jìn)行篩選和隨機(jī)取樣后我們?nèi)〉昧?00條樣本數(shù)據(jù)。因?yàn)槎周?chē)存在很?chē)?yán)重的地域性，相同的搜索詞在不同城市會(huì)出現(xiàn)不同的展示結(jié)果。將搜索詞分城市進(jìn)行梳理，確保樣本的準(zhǔn)確性、多樣性和地域性。

我們得出用戶日常的搜索詞主要分為兩大類(lèi)：

目標(biāo)明確型：對(duì)于搜索內(nèi)容有明確指向，涉及品牌車(chē)系或價(jià)格等組合詞；

• 組合詞：主要為品牌+車(chē)系、品牌+車(chē)系+年款、車(chē)系+年款、價(jià)格+品牌、顏色+車(chē)系、里程+品牌+車(chē)系等詞匯；
• 品牌車(chē)系:根據(jù)城市不同用戶搜索的二手車(chē)品牌和車(chē)系也會(huì)不同；

目標(biāo)模糊型：搜索內(nèi)容沒(méi)有明確品牌車(chē)系，搜索結(jié)果內(nèi)容混合多種信息；

• 車(chē)型/用途：家用二手車(chē)、三廂車(chē)、練手車(chē)等；

這些信息的占比也暴露了一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題，用戶對(duì)于品牌車(chē)系年款沒(méi)有較為明確的目標(biāo)，只是在盲目的嘗試搜索能夠給TA帶來(lái)的反饋是否符合TA的預(yù)期。

通過(guò)將搜索詞代入搜索場(chǎng)景，我們?cè)诿總€(gè)節(jié)點(diǎn)都發(fā)現(xiàn)了很多問(wèn)題，這些問(wèn)題在一步步的阻攔用戶的搜索。

1. 搜索框：搜索的門(mén)戶搜索框引導(dǎo)文案是千篇一律的“請(qǐng)搜索品牌車(chē)系”缺少引導(dǎo)性和差異性，沒(méi)有給用戶帶來(lái)更多的有效信息，難道用戶不知道搜索框是用來(lái)搜品牌車(chē)系？我們告知用戶的不應(yīng)該是這么簡(jiǎn)單的答案。
2. 搜索頁(yè):拋去鍵盤(pán)覆蓋的范圍，我們有60%的頁(yè)面可以展示更多有效信息，但是我們的頁(yè)面卻很“干凈”，“干凈”到用戶只能去使用搜索框，或許我們可以做些什么。
3. 聯(lián)想詞：通過(guò)搜索詞代入，一個(gè)重災(zāi)區(qū)暴露了出來(lái)，聯(lián)想詞的推薦種類(lèi)少、無(wú)意的聯(lián)想詞、無(wú)語(yǔ)義拆分傳導(dǎo)到結(jié)果頁(yè)的結(jié)果信息少而不準(zhǔn)確。
4. 結(jié)果頁(yè)：因?yàn)樯弦粋€(gè)環(huán)節(jié)的“災(zāi)難”結(jié)果頁(yè)的信息展示在召回率和搜索精度上都出現(xiàn)了問(wèn)題。并且根據(jù)搜索詞還會(huì)出現(xiàn)一個(gè)“攔路虎”二級(jí)篩選。

03?制定設(shè)計(jì)目標(biāo)

梳理完這些問(wèn)題，我們的目標(biāo)很明確了，教育目標(biāo)模糊型用戶，并逐漸向目標(biāo)明確型引導(dǎo)，對(duì)于目標(biāo)明確型用戶推薦更精準(zhǔn)的內(nèi)容，優(yōu)化搜索的邏輯提高搜索效率。帶著目標(biāo)去解決問(wèn)題。

1. 搜索框-教育用戶搜什么

搜索框，在這樣狹窄的空間內(nèi)，我們是否可以提供更多的信息展示以及引導(dǎo)？

推薦詞輪播機(jī)制，在有限的空間展示多種類(lèi)型的推薦詞，教育用戶可以搜索哪些內(nèi)容，以及將平臺(tái)的更多豐富推薦信息展示給用戶。

2. 搜索頁(yè)-推薦系統(tǒng)的主場(chǎng)

通過(guò)搜索點(diǎn)擊進(jìn)入搜索的大廳-搜索頁(yè)，二手車(chē)的搜索頁(yè)就像一張白紙一樣，只有一個(gè)搜索歷史和一個(gè)全國(guó)人民看到的都一樣的推薦車(chē)系。這樣一來(lái)推薦就沒(méi)有任何意義了。

那么我們到底要推薦給用戶什么信息呢?

通過(guò)梳理用戶搜索詞我們整理出了用戶常用的搜索詞類(lèi)型和組合，我們以這些詞為模板設(shè)定了很多推薦詞組合，結(jié)合用戶畫(huà)像，方便用戶去搜索以及教育用戶可以使用哪些組合詞滿足他們的搜索場(chǎng)景，減少“錯(cuò)誤”的搜索詞帶來(lái)的少無(wú)結(jié)果。

同時(shí)這些組合的推薦詞還縮短用戶操作路徑，通過(guò)點(diǎn)擊推薦詞可以直達(dá)結(jié)果頁(yè)并同步篩選器，還可以教育用戶使用篩選器一舉兩得。

智能推薦的另一種展現(xiàn)形式-權(quán)威榜單是我們的一次新的嘗試，58二手車(chē)多年來(lái)持續(xù)積累二手車(chē)相關(guān)的大數(shù)據(jù)集合。并結(jié)合自身的智能推薦機(jī)制給與用戶更多維度的選車(chē)建議。結(jié)合用戶畫(huà)像我們將優(yōu)質(zhì)內(nèi)容呈現(xiàn)給用戶，表現(xiàn)專(zhuān)業(yè)性占領(lǐng)用戶心智。提供了更多根據(jù)觸達(dá)&商業(yè)推廣能力。榜單標(biāo)題和內(nèi)容的高擴(kuò)展性，還可以推廣更多業(yè)務(wù)線。

經(jīng)過(guò)這一系類(lèi)的優(yōu)化，我們的推薦系統(tǒng)慢慢的豐富了起來(lái)，針對(duì)用戶畫(huà)像推薦更符合用戶搜索習(xí)慣的推薦詞組合，針對(duì)目標(biāo)模糊型用戶還推出了權(quán)威的榜單設(shè)計(jì)。

3. 聯(lián)想詞-邏輯優(yōu)化是靈魂

通過(guò)聯(lián)想詞可以縮短用戶的操作路徑，以及通過(guò)聯(lián)想詞推薦提升用戶獲取信息的效率。

在聯(lián)想詞推薦部分，底層的Query分析結(jié)果關(guān)系到前端信息的展現(xiàn)維度和顆粒度。針對(duì)聯(lián)想詞關(guān)聯(lián)性差和類(lèi)型少，我們對(duì)聯(lián)想詞做了一系列細(xì)致的優(yōu)化，豐富了聯(lián)想詞詞類(lèi)型和信息的關(guān)聯(lián)度。

在別字的識(shí)別、近義詞解析方面我們制定了新的走查機(jī)制，定期會(huì)抽查少無(wú)結(jié)果搜索詞，針對(duì)少無(wú)結(jié)果的搜索詞進(jìn)行機(jī)制上的優(yōu)化。

4. 結(jié)果頁(yè)-減少搜索路徑+搜索精度三連擊

在現(xiàn)有的搜索邏輯中針對(duì)車(chē)類(lèi)型搜索是有一層二級(jí)篩選的，加長(zhǎng)了用戶的搜索路徑，而且這類(lèi)搜索詞占到了整體搜索詞的40%。我們決定砍掉這層篩選。把類(lèi)型選擇放到了結(jié)果展示頁(yè)，這將減少用戶的篩選成本。對(duì)于分類(lèi)較為模糊的車(chē)型可以方便的進(jìn)行切換。召回的結(jié)果更多。

搜索結(jié)果精度再精度：用戶搜索到的信息有時(shí)是一個(gè)很龐大的數(shù)據(jù)，或者說(shuō)是一個(gè)需要用戶繼續(xù)二次處理的數(shù)據(jù)，對(duì)于這些數(shù)據(jù)我們是否可以幫助用戶處理？或者給出更多維度的篩選幫助TA快速在這些數(shù)據(jù)中得到自己想要的結(jié)果。

針對(duì)用戶不同類(lèi)型的搜索詞給出了不同維度的二次篩選建議，對(duì)于車(chē)型類(lèi)搜索詞我們給出品牌類(lèi)推薦。如果用戶搜索品牌我們會(huì)給出車(chē)系推薦并且結(jié)合平臺(tái)統(tǒng)計(jì)的關(guān)注度提升了推薦可信度，對(duì)于車(chē)系類(lèi)搜索詞我們給出了價(jià)格維度的篩選，并且進(jìn)一步對(duì)價(jià)格給出平臺(tái)庫(kù)存展示，方便用戶對(duì)結(jié)果的初步預(yù)判。通過(guò)和常規(guī)的篩選器聯(lián)動(dòng)，對(duì)于獲取信息是更進(jìn)一步的加工。

對(duì)多類(lèi)型搜索詞負(fù)責(zé)：58二手車(chē)車(chē)源豐富還會(huì)和當(dāng)?shù)囟周?chē)市場(chǎng)進(jìn)行合作提供更多有保障的二手車(chē)源，對(duì)于搜索二手車(chē)市場(chǎng)以及店鋪我們提供了專(zhuān)項(xiàng)的信息卡片展示，能夠讓用戶更方便很準(zhǔn)確的獲取到多維度的信息。

04?總結(jié)一下

從用戶搜索詞出發(fā)，進(jìn)行搜索場(chǎng)景還原。發(fā)掘并解決整個(gè)搜索鏈路中每個(gè)節(jié)點(diǎn)帶來(lái)的搜索難題，教育目標(biāo)模糊型用戶，并逐漸向目標(biāo)明確性引導(dǎo)，對(duì)于目標(biāo)明確型用戶推薦更精準(zhǔn)的內(nèi)容。

整個(gè)項(xiàng)目是非常龐大的涉及了整個(gè)二手車(chē)的搜索模塊，其中還有很多功能模塊還沒(méi)有完成開(kāi)發(fā)上線，后續(xù)我們會(huì)持續(xù)跟進(jìn)優(yōu)化，逐漸完善我們的推薦邏輯和搜索邏輯。

以上感謝閱讀。

作者：劉明倫，設(shè)計(jì)師

本文來(lái)源于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作媒體@58用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)中心（微信公眾號(hào)@58UXD），作者@劉明倫

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