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产品运营:三个板块,做好电商APP关键字搜索

抹不去/316
2020-12-01 10:31:42产品运营阅读 165

关键字搜索是搜索服务的一个关键入口,所以在电商网站或APP中应该突出设计,应该把搜索入口放置在网站或APP顶部的关键位置上。

产品运营:三个板块,做好电商APP关键字搜索-满象网络

商品搜索系统的关键字搜索服务的使用方式相较于百度、 Google这样的专业搜索引擎要更简单,但基本的框架功能差不多。

电商的消费者在使用商品搜索服务时,其所使用的关键字的特征要更加简短,有的甚至是单字、两字的词,而且词的特征性及针对性比较明显,或者是一个类目名称,或者是一个商品的关键字,比如搜索“ iphone6”“玫瑰金”,或者是个品牌词“金士顿U盘”。

从搜索的实现原理来看,电商的关键字搜索更简单,为什么反而有的电商的搜索体验却做得不够好?关键还是搜索服务对于买家购物需求的了解及准确性上做得不够。

买家在电商搜索中通常不会使用复杂的搜索词或自然语言的长语句,通常就是输入一两个简单的关键字就直接进行搜索,这在大部分电商搜索中应该是占了很大的比例。

这类关键字的特点往往是具有普遍性和多义性,拿旅游行业来说,用户输入的关键字往往是一个具体的城市或目的地的名称,比如“海南三亚如果没有其他的辅助条件,单凭这样的关键字是无法准确猜测消费者究竟需要什么样的旅游产品的。

是要预订海南三亚的飞机票?还是要预订三亚的亚龙湾地区的酒店?又或者要预订三亚吴之洲岛的景区门票?又或者是其他的可能?搜索引擎对猜测的可能性越多,其精确性就越低。

因此在设计关键字查询服务时,我们就需要考虑增加更多的辅助条件来提升对用户购物目的性的了解。当前对于搜索的关键字查询服务与辅助条件设计,基本上已经形成了一个比较成熟的解决方案框架。

这个框架基本包括分类,输入搜索关键词,关键词,搜索和搜索中的按钮搜索。

其中,分类搜索选项:主要是用于细分搜索领域。关键字输入框:用于接收用户输入或选择的关键字。

热门关键字推荐:一般是基于营销运营的目的,为用户提供选择。

搜索按钮:搜索查询的提交操作,最终都需要点击这个按钮。

搜索建议:基于用户输入的关键字给出动态的建议,提高用户关键字的精准性。

今天,醉一大叔就来和大家分享一下,搜索的三种类别及对应的特点。

一、分类搜索

在综合性电商平台中,由于类目领域的多样化,不同的领域对于搜索关键字的解读也存在较大的差异,所以提供一个分类搜索选项能够有效地帮助缩小用户购物目的性的猜测范围。

用“领域+关键字”组合成查询条件,可以针对一些多义性的词进行该领域内的解读。

比如前面示例中提到的“海南三亚”,如果在分类中事先选择了领域为“机票”,那么我们就可以精确地推测用户需要预订去三亚的机票产品,在结果推荐中就可以优先呈现机票产品。

分类搜索的应用也有其弊端,当限定了可搜索的领域时,有可能导致其他领域内也符合消费者购物目的性的产品无法呈现,毕竟用户真实想要购买什么还仅是搜索引擎的推测。

如果用户不主动更換领域搜索条件,有可能就会导致搜索不到这类产品,从而丧失销售的机会,所以有一些电商会采用全领域搜索的模式。

二、关键字输入框

关键字输入框与搜索建议是混合设计的,两者可视为一体,其核心都是帮助用户输入一个更精准的关键字。

这里也有两种情况,一种是用户对搜索使用不熟悉,不知道要输入什么关键词,这种场景下搜索框的自动联想功能发挥不了作用,只能依靠主动的搜索词推荐,这与关联推荐比较类似。

一个方式是基于全网的运营热度,将一些热门的关键字推荐给用户,供用户主动选择,但这样的热门关键字由于显示数量的限制,不一定能够满足大部分用户的需求,这样的推荐是统一解决方案;

另一个方式就是基于用户的历史搜索行为及消费特征,针对性地推荐一些与用户高相关性的关键字,这类推荐针对性强、精准性更高,但要求后端要构建用户行为分析数据体系,对技术实现的要求更高。

还有一种场景,用户掌握了一些目的商品的关键字信息,所以会逐个输入关键字,在这样的场景下,我们就可以结合搜索的“自动联想功能”来帮助用户纠正或联想到更加精准的关键字,比如用户输入“ Sanya”时能提示“三亚”之类的。

联想推荐词哪里来?大部分来自于对商品信息的收集所形成的关键词字典,另一部分可以来自于搜索日志,通过机器学习将一些高频关键字存入字典中;还有一部分情况则需要电商搜索系统主动从外部站点去抓取关键字信息,来充实自有的关键词字典库。

三、热门关键字推荐

也就是一个横排里显示很多关键词的地方,这个区域本质上的推荐原则与关键字输入框的无输入推荐是类似的,只不过大多数电商在初期都把其当作一个营销推广位来做一些主动的关键字推荐,由运营人员在CMS系统中对其进行人工配置关键字,进行主动推荐。

热门关键字推荐只有跟用户的行为数据进行关联分析才能更加精准可以根据用户所在地域的差异性,或者历史搜索偏好性来个性化推荐内容。

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