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編者按：搜索體系由哪些元素組成？有哪些常見的功能模塊？如何建立和優化搜索體系？這篇超全面的總結讓你系統認識搜索體系。

看完本文你會學到

搜索體系的組成。
搜索功能常見的模塊。
優化的意義及思考。

寫在前面的話

一般來說，搜索功能按順序分三個階段：點擊搜索——跳轉搜索頁——搜索結果頁。

接下來，我們按照流程順序一個個來說吧。

搜索前

我們在使用搜索功能前，首先要找到他的入口在哪，所以設計一個明確，高效的入口是「登月第一步」。常見的移動端搜索入口會放在頂部或底部，有些資訊、博客、工具類app也會出現懸浮按鈕式的搜索入口。

搜索中

點擊跳轉到搜索頁后，就可以進行輸入了。搜索系統現分為「文本」、「圖片（掃碼）」、「音頻（識曲）」三種載體分別應對不用場景下的搜索需求。頁面中會出現哪些模塊呢？

1. 熱詞搜索

簡稱熱搜，玩過微博的小伙伴們應該對此非常了解，許許多多的流量「爆款」就產生在這里，這小小的方寸之間幾乎是大天朝輿論的風向標。

2. 關鍵詞聯想

當我們輸入某個詞或詞組時，搜索系統往往會聯想出詞串組，幫助用戶節省輸入成本。當然，有時候出現的可能是相關內容的熱搜或是廣告投放。

3. 搜索歷史

這個非常好理解，就是用戶曾經搜索過的內容。通常來說10條的展示量基本可以滿足用戶的使用需求，京東最多可以展示20條的搜索歷史。不過也有少的，微博只有區區兩條的展示量，估計是不想與下面熱搜入口的主要視覺區域對沖，稀釋流量吧。

4. 運營區

這個模塊的名稱比較難定義，暫時叫運營區吧。此類模塊經常出現在社交，泛娛樂類型的app中，搜索入口流量大，用戶操作密集，建立運營模塊/個性化定制模塊既能生產流量，又能導流。

5. 個性化內容定制

簡單來說就是「猜你喜歡」，根據用戶平時產生的行為進行個性化的推薦?！盖饲妗咕褪钦f這樣的功能。

6. 分類

通常會出現內容載體/功能形式劃分比較清晰，統一的app中，類似于資訊類，閱讀類。有些app的分類是獨立的模塊或是一級導航，有些則會并入搜索中。

搜索結果

看到這里，我們來到了搜索過程的最后一步。在這個頁面上，我們通?？梢钥吹酱罅康膬热莅凑仗囟ǖ倪壿嬳樞蚺帕校械捻樞蛴脩艨梢栽诤Y選器中設置，比如電商app中的，按價格高低排序，銷量多少排序等等，有的則是根據業務原因排序，用戶不能改變，總體來說每個app都有自己特定的邏輯順序。在這個階段的搜索欄，通常的交互方式為上滑隱藏。當搜索關鍵詞與搜索結果高度吻合的時候，會出現命定詞高顯模塊，來看下面的圖例吧。

當搜索結果出現異常的時候？會怎么樣呢？（不考慮404）

搜索結果零匹配，會出現一些相關詞組選項，這些詞組通常是你給出的搜索內容的分詞。
當你打錯字的時候，結果頁優先顯示正確詞組的匹配內容。但有個前提是，其他字或詞要與相關內容匹配度非常高，這樣才能被計算出來。

優化思路

很多情況下用戶使用搜索功能的目的并不明確

隨著互聯網的高速發展，手機變得越來越「好玩」，功能很多時候就不再是簡單的功能本身了。長期刷微博的小伙伴們會發現，「熱搜」模塊內容的變更簡直代表了時代的變化。從鹿晗關曉彤公開戀情，到pg one李小璐夜宿緋聞，到space x發射成功，熱搜就像是時代的風向標，每個人都害怕錯過熱點，仿佛會被這個世界淘汰。在這種現象的背后，究竟是用戶「精神消費」過剩？還是搜索機制的升級？我們習慣于把某個功能固定于在某個意義層面上而難以跳脫，設計搜索時，我們假定用戶為「進行帶有強烈目的性搜索行為」。但很多情況下，懵懵的，不曉得干什么的用戶數量也非常龐大。熱搜是一種非常棒的分流手段，我們也可以遞進式拓展相關的模塊。比如，搜索欄下可以放置「經常訪問博主/up/頭條號/專欄...」入口。往大膽了想，在電商app中，針對于經常購買，瀏覽固定商家的用戶，則可以在搜索過程中變更某個固定模塊為「推送固定商家」、「類似在售商品」的信息，根據用戶的行為特點，讓「內容定制化」上升為「模塊定制化」，打破app模塊分配固定、難調配的局面。

搜索將會越來越智能，算法首當其沖

首先介紹一下搜索的物理邏輯：用戶輸入信息，系統根據輸入的信息匹配相對應的內容，再按照特有的rank邏輯進行排序展示。這個表述只是簡單的介紹，如果想要知道具體的原理，還需要深入到搜索詞庫的建立。每個搜索系統都有一個詞庫和一個索引庫，他們之間是可以進行快速的關聯匹配的，詞庫就好比一本書，索引庫就好比目錄，當你心里有具體想翻閱的某個內容時，就可以根據目錄找到頁碼，匹配到相關內容。實際上「查書」這樣的動作就已經構成一個簡單的搜索過程了。那么，機器檢索復雜在哪里？這邊要介紹一個新的概念：分詞。

給大家看個幽默圖片輕松一下，這位老母親也是為自己的崽崽操碎了心。在圖片中，用戶輸入檢索內容時，你會發現，這個文本結構非常的口語化，「女兒高高胖胖穿什么好看」這更像是一個問句，很明顯用戶對于內容沒有明確的預期。如果用這樣口語化的描述性文本在淘寶中進行搜索，會出現什么樣的結果呢？結果將會是沒有匹配。

既然這樣搜不到，那我們換個思路來吧，「女兒高高胖胖穿什么好看」，是不是可以換成「高個的女孩穿顯瘦服裝」這樣的文本進行檢索呢？我們來試試看。

咦，還是沒有，那我們干脆再簡化字段擴大搜索范圍吧，換成「高個女顯瘦」來搜索呢？

結果匹配到了很多漂亮時尚的衣服，搜索完成。

回頭再梳理一遍過程，我們從「女兒高高胖胖穿什么好看」這樣的非結構化文本到「高個的女孩穿顯瘦服裝」再到「高個女顯瘦」的簡化過程，就是一次人工分詞操作。如果在足夠智能的搜索引擎上，這些都可以自動完成。分詞，簡單表述為：拆分濾用字符串。例如，三國的軍事家司馬懿?？梢圆鸱譃椤溉龂?、「的」、「軍事家」、「司馬懿」這些詞組。那在分詞系統中，「的」、「是」、「在」是常見的停用詞，通常會被直接pass掉，詞組進一步拆分為「三國」、「軍事家」、「司馬懿」。經過這樣的處理，非結構化的內容就會轉化成結構化的，可匹配度高的詞庫，可以輕易的匹配到想了解的內容。說了這么多搜索原理，那優化思路在哪呢？這里說兩點自己的看法。

詞條歸一

這是針對詞庫的優化，說到這個，得介紹一下搜索系統匹配關鍵詞的規則「TF-IDF算法」。假如用戶在百度上搜索「蘋果」，那蘋果有很多相關的信息文檔，怎么才能準確匹配呢？系統需要提取這些信息文檔的關鍵詞，感興趣的小伙伴可以百度公式。系統計算出文檔里每個詞的TF-IDF值后，然后按降序排列，取排在最前面的幾個詞與搜索詞匹配就可以得到準確的匹配結果，不會出現我搜的是蘋果，出來的是青蘋果樂園。進一步的還有Lucene的打分系統，讓好的，召回率高的內容優先展示。說了這么多，詞條歸一到底是什么？其實就是將同一詞義的詞組歸為同一個詞，比如蘋果的別稱有「薔薇科蘋果屬果實」、「柰」、「滔婆」、「apple」、「りんごちゃん」等等，這些詞組說的都是同一個意思，所以詞條歸一就是將這些詞組歸為同一類別，擴大匹配范圍，提高關鍵詞召回率。

更符合業務目標的rank邏輯

我們在搜索完成后，會看到搜索結果會按照特定的順序排序，再進行展示。有些產品中，展示的順序是否能夠切合業務目標，會直接影響到產品的收益。所以，制定展示邏輯的算法要高度理解業務內容，實時回歸業務進行規則的更新。

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超全面總結！搜索體系的建立與優化