搜索功能是各大APP的共同功能，相比于信息找人的“社交流量”，“搜索流量”是人找信息，传达的是一种“我想知道”的信息。搜索算法的设计可以非常简单，也可以非常复杂。本文旨在帮助对搜索感兴趣的你，了解“点击搜索框到出现搜索结果”背后的故事。

搜索框设计理念

我们先从搜索框的设计思路说起，UI元素我就不多说了，主要强调一下“根据不同用户的不同需求来设计搜索模块”这个宏观的产品思维。

我们来看看iOS系统、产品经理APP、淘宝等的搜索位置及设计（如下图），从左到右分别是手机系统->阅读APP->电商APP->搜索引擎的代表，这些场景下用户对于搜索的需求依次递增，搜索在页面上的表达方式也依次递增：搜索半隐藏->搜索图标->搜索固定在顶栏->搜索为首页主体。

（iOS系统、产品经理、天猫、搜索框设计）

在产品经理APP中，搜索功能以图标的形式放在了首页的右上角，其搜索功能非常弱（搜索结果往往不尽人意），首页强调运营的结果——“你应该知道的信息”，而弱化搜索功能——“你想知道的信息”，也可能是出于开发成本的考虑，弱化了搜索功能。

在抖音和快手的应用中，抖音将搜索功能以图标的形式放在了首页左上角，而快手则将搜索功能放在了个人页面（二级页面）。从体验上看，抖音的搜索功能体验优于快手，而快手也规避了其不足之处。本质上，以上这些都是为了给用户提供更好的产品体验。

（左：抖音，右：快手）

搜索算法

搜索图标背后的逻辑是通向“理想结果”的路径，大致可以分为四个步骤：

用户输入内容（简称“”） 分析用户搜索意图 根据用户输入信息过滤内容 召回并对召回后的结果进行排序： 用户输入内容

用户在搜索框中输入的内容通常是文字，但现在也有图片和语音。

在搜索框中设置“引导暗语”是比较常见的做法，它不仅可以教育新用户应该搜索哪些关键词（如下图左侧），还可以承担运营推广和商业化的功能（如下图右侧）。

（左：多找鱼，右：美团）

用户有时会重复搜索相同的内容，因此保留搜索记录很有必要。移动端搜索记录的展示方式主要有两种：列表和按钮，按照搜索时间倒序排列，超过展示数量会折叠。删除搜索记录的方式有两种：单条删除或一键清除。

搜索历史记录往往配备热点推荐、精选栏目、话题列表等操作模块。在资讯类APP中，最常见的就是热度榜，以“标题+热度值或热度角标”的形式出现，让用户快速了解当下热点，点击感兴趣的内容进入“消费场景”。

这些模块本身有排序算法或者业务逻辑，具有商业价值和运营价值，比如在热议列表植入运营活动、广告、搜索插件等，但要注意热度和体验的合理性，避免出现突兀感，降低用户的信任度和体验感。

（资讯APP搜索页面截图）

如果内容类型比较多，产品会倾向于让用户在搜索前先限定范围，这样搜索结果会比较精准，比如微信搜索（如下图左）。有些APP还会对搜索结果进行分类抖音上自动显示的搜索关键词，比如资讯类APP（如下图右）。

（左：微信，右：今日头条）

除了历史搜索，还有其他方法可以提高用户输入效率，降低输入错误率吗？

自动补全是个好办法，这是基于产品定位或者用户行为/画像的联想部分，前者，如果用户在京东搜索桃子，是想买桃子，而不是想搜索桃子百科；后者，如果用户之前浏览过阴阳师手办，当他在搜索框输入关键词“阴阳师”时，“阴阳师手办”会是自动补全的首选。

（自动完成示例）

另外，当用户点击搜索按钮时，如果需要等待搜索结果，则需要有一个加载提醒图标，以免用户认为搜索功能没有响应。

：分析用户搜索意图

用户搜索意图的分析涉及分词和术语处理。

分词也叫“文本录入”，但一般情况下，用户更倾向于输入“ blue”，而不是“I want to buy a nice blue ”。分词依赖于分词库和词性判断。前者需要维护与产品定位相匹配的词库（市面上有很多开源且丰富的词库）。词库的维护涉及到新词发现。新词发现的过程可以通过大数据分析实现自动化，人工抽样即可。例如“中国有嘻哈”这个词是2017年才出现的新词，代表嘻哈音乐选秀节目。词性判断需要利用词库和上下文来分析这个词的词性。

文字处理包括停用词过滤、同义词/匿名转换、词条规范化、自动纠错等。

停用词过滤是指去除无意义的单词或字符，例如“的”、“了”等。主要通过单词或字符出现的频率来判断。市面上也有停用词库。

用户在搜索时难免会输入错误的关键词或者表达不清，这时候就需要自动纠错来理解用户的搜索意图，这主要通过噪声通道模型来纠正用户的错误输入，纠错的类型一般有：

同音字校正；相似字校正；多余字、缺失字、错别字、错序校正；歧义音校正。对于英文输入，还有大小写规范、词形和时态校正等。

疑似错误关键词的搜索结果入口最好保留在结果页的顶部，避免机器误判，损害产品体验。

（百度搜索“自动更正”示例）

：根据用户输入信息过滤并调用内容

在回忆内容之前，我们需要通过索引把内容串联起来百度搜索框自动出内容怎么删除★64xl.com霸屏下拉词，淘宝手机端下拉关键词，就像查字典时用的单词搜索目录一样。搜索索引就是倒排索引（），可以简单理解为“需要根据某个属性的值来查找记录”。

以电商为例，如下图：

（倒排索引示例）

在进行内容召回时，一般是基于相似度得分的，以资讯类APP为例，计算关键词与文章的相似度，通常是通过算法计算关键词与文本的相似度（标题、摘要、正文等不同文本的权重不同）或者通过（向量化的）召回来实现。

：对调用后的结果进行排序

排序可以考虑到静态的内容分类，而评论、点赞、收藏等业务数据都可以是影响最终结果的因素。如果有个性化的部分（比如电商），机器在基于用户画像进行召回排序的时候，会优先考虑用户可能最关注的内容。再将重排序的过程和业务逻辑结合起来，比如商业广告、运营活动等，这次搜索的结果展示列表就做好了。

对于对时效性要求较高的产品，比如资讯类APP，需要加入时间衰减因素，避免先推出旧内容。

：搜索结果显示

在搜索结果展示页，常规的是基于相似度计算+业务逻辑的“关键词推荐”，还有一种是“关联推荐”，适用于以下场景：

在没有搜索结果或者搜索结果较少的情况下，“扩展”推荐总比一片空白要好；除了正常的搜索结果之外，补充根据用户画像匹配的内容（用户感兴趣的概率大）或者通过大数据计算出的内容作为备用策略；承担一定的运营功能。

另外，在搜索结果页面上还有一个小技巧，就是将命中关键词的文字进行高亮显示，让搜索结果更加“一目了然”。

（在资讯APP搜索“庆余年”抖音上自动显示的搜索关键词，即可显示结果页面）

搜索指标

以资讯APP为例，我们来看看搜索优化的核心目标、观测指标、算法评估指标。

核心指标：搜索成功率=点击次数/总点击次数（成功可以定义为搜索后的消费行为，如满足时长指标的点击等）

全链路指标：

搜索算法评估指标：NDCG

搜索商业化

市面上常见的搜索商业化有：

搜索框引导 暗文搜索框 皮肤搜索 热门榜单 热门搜索插件 搜索结果页 优先推荐 搜索彩蛋

（中左：京东，右：淘宝）

这些岗位多以CPM（Cost Per）、CPC（Cost Per）形式进行广告合作，其他常见的付费方式还有CPD（Cost Per）、CPA（Cost Per）、CPP（Cost Per）等。

对“搜索”后续发展的看法

目前资讯类APP的搜索个性化程度较低（电商搜索部分个性化），搜索功能主要基于NLP进行设计和开发。随着大数据和机器学习的发展，搜索技术和功能设计也将基于NLP，利用用户行为数据深入理解用户（）、搜索扩展（）、搜索推荐（），比如深度学习模型训练、排序，比如根据用户搜索后的点击行为选择训练集等，从而设计出更加“贴心、易懂”的搜索。

我们通过几个问题感受到了这种趋势：