搜索引擎优化渠道( 得到APP的目标用户是爱智求真的终身学习者(图) )

　　搜索引擎优化渠道(

得到APP的目标用户是爱智求真的终身学习者(图)

)

　　

　　获得APP的目标用户是从爱中求真的终身学习者，产品能够提供的核心价值是省时的知识服务。一起来看看这篇文章，获取网站搜索功能的优化设计。

　　网站搜索是优秀产品的重要组成部分，对于内容产品尤为重要。好的网站搜索本身就是优质内容的优质营销渠道。

　　接下来，我将从以下四个方面进行说明：

　　为什么要研究站内搜索功能？这部分重点分析网站上搜索对于获取自身的意义和价值。为什么获取的站点搜索需要优化？这部分通过对问卷、访谈等多种研究渠道的结果进行梳理，找出存在的问题。如何优化获得的站点搜索？这部分重点通过业务流程图、页面流程图等多种方式对优化计划进行描述。用什么指标来评价所设计的方案？这部分描述了如何评估效果。一、获取站点上的搜索值

　　Get APP的目标用户是从爱中求真的终身学习者，“Get”产品提供的核心价值是省时的知识服务。在实现其核心价值的过程中，所采用的策略不同于其他信息流产品。它以用户订阅为主要信息推送方式，为用户提供自主选择、精简的知识服务。

　　从知识提供者的角度来看，省时知识就是将自己选择的优质、精简的信息传递给需要的用户；如果从知识消费者的角度来看，还有另一种打开省时知识的方式——即搜索。

　　下面将从三个方面介绍搜索功能的价值：

　　首先，从用户的角度来看：一个高质量的搜索功能会提升用户体验。借助优质的搜索功能，用户可以在有知识需求的时候，更高效、准确地找到自己需要的内容。此外，所获得的产品中还有无数的优质多维知识，存在于不同的知识体系中。高质量的搜索结果将向用户展示某一类问题的多视角，增强用户对知识的理解。

　　其次，从内容上看：网站的搜索功能让优质内容的展示机会更多。与信息流产品不同，知识型产品有自己独立的内容生态。这样做的好处是可以避免互联网的复制和传播，但同时也失去了优质内容被广泛传播的机会。现场搜索提供了解决方案。在不失去内容独立性的情况下，优质内容可以进行二次组合展示，实现知识本身的传播价值。

　　最后，从产品来看：优秀的搜索功能是“使用搜索顺序内容”良性循环的催化剂。一方面，优质的搜索功能和准确的搜索结果会刺激用户的购买行为，提高用户的购买率。用户订阅的内容越多。同时，根据作者的研究结论1显示，使用时间越长、订阅栏目越多的用户对搜索功能的依赖程度越高。搜索的形成会增加订阅量，订阅量会促进搜索的良性循环，增加用户粘性。.

　　基于以上对产品搜索功能重要性的分析可以看出，无论是从用户的角度，从内容的角度，还是从产品的角度，优质的搜索功能都会产生巨大的影响。为平台增值，增加产品内容的可搜索性，提升用户体验，同时提升产品的相关数据指标。

　　二、 搜索功能研究

　　作者通过用户访谈、用户反馈、问卷调查等多种方式对搜索功能进行研究。调研过程分为两个阶段：第一阶段是用户访谈和用户反馈调研；第二阶段是问卷。

　　问卷是根据第一阶段调查的结果设计的：先抛出结论。

　　研究阶段形成的四个研究结论如下：

　　专栏订阅数量的增加和产品使用时间的增加将促进搜索功能的使用。产品使用时间越长，对搜索的满意度就越低。用户使用搜索功能的主要场景是查找和搜索订阅的栏目内容，查找某本书，系统地学习某一方面的知识。搜索功能需要解决的问题是：显示结果页面支持过滤或排序，最优显示内容有相关性排序。2.1 用户访谈和产品反馈研究

　　第一阶段，笔者通过对5位用户的访谈，大致确定了对搜索功能及相关问题的满意程度。各大应用商店的用户反馈后续采集，相关反馈形成下表。

　　

　　客户的反馈意见

　　第一阶段的调查结果显示，用户对网站的搜索功能基本满意，但仍存在一些问题。

　　一般来说，有以下4点：

　　不显示搜索的现有内容的结果；搜索结果不按相关程度显示；搜索结果展示页面不能进行二次筛选和排序；搜索界面的交互设计有问题。2.2 问卷

　　笔者根据第一阶段的研究成果，设计、分发和采集了问卷。其中，共收回问卷121份，其中有效问卷110份。问卷地址为：

　　调查结论一：栏目订阅量的增加和产品使用时间的增加将促进搜索功能的使用

　　基于产品粘性和ARPU值，从两个维度对产品进行分析。选择产品使用时间代表用户粘性，订阅列数代表ARPU值。

　　将问卷的两题2、4的分析结果与第六题交叉分析。用户使用时间为50小时作为使用时间临界值，订阅列数为1作为订阅列数临界值。区分并找出不同的用户是否使用了获得的搜索功能。结果如下图所示：

　　

　　用户使用时间、订阅栏数及搜索功能使用情况分析

　　在订阅时长不变的情况下，订阅栏数的增加会增加搜索使用的比例；在订阅列数不变的情况下，使用时长的增加会增加搜索使用的比例。即产品使用时长的增加和订阅栏数的增加，都会在一定程度上提高产品的搜索使用率。

　　调查结论2：订阅栏目数会影响搜索满意度

　　交叉分析问卷2、4和问题8的两个问题的分析结果，用户使用时间50小时作为使用时间临界值，订阅列数为1作为临界值订阅列数的值。区分，得到不同用户对得到的搜索功能是否满意的结果。

　　如下所示：

　　

　　用户使用时间、订阅栏目数及搜索满意度分析

　　通过二维四象限分析法，分析不同用户使用时间和订阅栏目数下的产品满意度结果（满意度和基本满意度均视为满意度）。调查结果显示，订阅栏目数对产品满意度有一定影响，而产品使用时间对产品满意度无显着影响。

　　调查结论3：用户使用搜索功能的主要场景是查找和搜索订阅的栏目内容，查找某本书，系统学习某方面的知识

　　根据用户使用搜索功能的问题7，研究表明，搜索功能的主要应用场景是查找订阅栏目的一些内容，找到某本书，然后系统地学习某一方面的知识。订阅专栏内容和热门搜索的人越来越少。因此可以判断，用户获得的搜索功能更多的目的是寻找已知的内容，而不是探索未知的内容。

　　问题7：您在哪些场景下使用过搜索功能

　　

　　用户搜索场景分析

　　同时，对具体内容的分析显示，选择“查找订阅栏目内容”的人群比例，订阅栏目的用户占比较大。因此，从另一个方面验证，订阅栏目数量的增加也推动了栏目内容的搜索需求。

　　研究结论4：站点搜索优化的方向是——显示结果页面支持过滤或排序，搜索结果显示优化和搜索算法优化

　　以下分析图是通过9、10的两个问题调查网站内搜索功能的改进方向得到的：

　　

　　获取搜索功能的问题分析

　　

　　获取搜索功能改进建议分析

　　根据以上分析，得到初步的功能优化方案：

　　支持搜索笔记内容：当前产品搜索功能不支持搜索笔记内容；支持搜索大师班内容：当前产品搜索功能不支持搜索大师班文章内容；退订栏目支持搜索：目前产品搜索功能几乎不支持搜索退订栏目内容；显示结果页支持过滤或排序：目前搜索结果页以简单信息流的形式存在，没有二次过滤和排序功能；优化的搜索算法：目前的产品搜索功能几乎不支持模糊搜索和相关搜索；优化搜索显示顺序和相关性：当前搜索结果的显示顺序没有考虑某些相关维度，

　　针对研究中需要优化的功能，从用户数和使用频率两个维度对功能的优先级进行排序，得到如下分析图：

　　

　　获取搜索功能优化方向分析

　　最后，优先改进的功能是：

　　显示结果页支持过滤排序功能：目前搜索结果页以简单信息流的形式存在，没有二次过滤排序功能；搜索结果展示优化：支持根据相关性等关键指标进行排序；优化搜索算法：支持模糊搜索、相关搜索等搜索功能。三、搜索功能优化设计方案3.1 业务流程图

　　根据调查结果3，用户使用搜索功能的场景主要有：

　　搜索订阅栏目的相关内容；搜索某本书；系统地学习某一方面的知识。

　　该类搜索场景中用户的搜索流程如下，其中*敏*感*词*标注的内容为用户操作过程中需要优化的联系界面：

　　

　　3.2 页面流程图

　　用户使用搜索功能时，页面流程图如下，其中*敏*感*词*标记的页面为本次需要优化的页面：

　　

　　3.3 系统原型

　　1）搜索结果的相关性展示

　　默认情况下，所有结果显示页面都按相关性降序排列。涉及的页面包括：音频列表页面、电子书列表页面、产品列表页面、事件列表页面、栏目列表页面等页面。在页面展示中，相关性以进度条的形式展示，显示在图片下方，如下图所示：

　　

　　相关性分为 5 个级别（完全相关、非常相关、相关、相对相关和不太相关）。相关性的计算指标是用户搜索的搜索词在文章内容的标题中出现的次数，由历史用户搜索后点击该内容的次数等指标组成为此关键词。

　　2）排序功能展示

　　在列结果显示页面增加了排序功能。排序主题有两种排序方式：发布时间和学习者人数。其中，发布时间按照内容创建时间倒序排列，学习人数按照内容学习人数倒序排列。再次单击可恢复原创排序状态。两种排序方式是互斥的，即勾选Sort by release time后不能同时按学习者人数排序。

　　

　　3）筛选功能设计

　　栏目搜索结果新增过滤功能，过滤范围根据进度逐步扩大。第一阶段在全局搜索结果中支持过滤栏目，后期根据用户的使用频率和需求逐步扩大过滤功能的范围。

　　可以点击界面上的过滤按钮。不点击时，默认显示所有列的搜索结果。点击后，在结果中显示用户订阅列的名称。点击对应的列名后，下方的搜索结果只显示该列的搜索结果。

　　过滤和排序对下面的搜索结果一起工作，即选择要排序的学习者的数量。同时，过滤第一栏后，下方的内容会根据第一栏内容的发布时间倒序显示。

　　

　　4）搜索算法设计

　　在整个搜索功能中，搜索算法是其核心功能，可以根据以下几个维度来设计搜索结果的相关性算法和排名。

　　

　　四、原型结果统计分析

　　根据Google Analytics对站内搜索的分析指标，可以看出站内搜索优化后的主要评价指标有8个，分别是：搜索访问次数、唯一搜索总数、结果页数浏览次数/搜索次数、搜索退出率、搜索改进率、搜索后平均停留时间、搜索后平均浏览页面数以及网站内的搜索使用率。同时，这次也需要把新的排序按钮和过滤按钮埋起来，计算按钮点击次数。

　　总体上，对于网站搜索中得到的衡量指标，可以综合上述指标，根据以下评价指标衡量搜索功能优化的效果：

　　站点搜索有效性：用于分析站点搜索是否很好地实现了其功能。通过计算搜索退出率、搜索改进率和平均查看的搜索结果页面数来衡量。如果退出率和改善率低，并且平均查看的搜索结果页面数量少，则认为站点搜索更有效；网站搜索效果：搜索后平均停留时间以平均浏览页面数衡量；网站搜索价值：以转化率、任务完成率、目标达成率衡量；过滤排序按钮点击次数和点击率：过滤排序按钮点击次数，结合用户画像的相关内容，为后续改进搜索展示机制提供帮助。五、总结

　　Kevin Kelly在《必然》中提到：可查找性是使产品不可替代的重要途径，而搜索功能是实现内容可查找性的重要途径。

　　通过提高搜索结果的相关性和呈现方式，将使用户更方便、更快捷地找到自己需要的内容，增加用户使用搜索功能的频率，在一定程度上增加用户粘性。

　　希望上述搜索功能优化设计能够提供一些帮助。

　　本文由@宋WADE原创发布给大家是产品经理。未经许可禁止转载

　　题图来自Pexels，基于CC0协议

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