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一个产品的搜索功能，是用户快速触达所需信息的通道，起到了引导用户走向的重要作用；优秀的产品必然有成熟、体验良好的搜索功能。
国内几个大型电商公司基本每日都有较大的流量通过搜索产生成交，具有优秀用户体验的搜索功能必然带来巨大的商业收益。那他们是怎么让你更快更好地找到你想要的东西呢？搜索入口很可能是用户开始使用app的起点，搜索的易用性是影响产品初次体验的重要要素。
本文主要结合本人的一些电商算法经验，以手淘搜索为例展开，介绍产品和诉求层面以及如何使用搜索入口来做用户引导，后续文章会结合相关算法深入展开。
什么是用户引导?
引导: 带着人们向某个目标行动，在行动上帮助人们走出困境。
搜索引导: 帮助用户更快的完成搜索过程，找到目标信息。
具体到电商: 帮助用户找到所需商品，并达成交易。
0.电商搜索核心要点
• 帮助用户明确搜索意图
• 节约用户搜索时间
• 提高搜索体验
• 完善健康商业生态
• 实现更高效的用户与商品/商家的连接，进而获得更高的营收
核心&本质是理解用户
特点: 搜索和推荐场景时效性强，千人千面，用户兴趣多变
用户搜索流程:
用户输入搜索关键词，搜索系统根据输入信息，筛选出用户可能喜欢的内容，同时按照某种重要性进行排序并展示。简单而言，搜索可以分为三步。
对用户输入搜索词的解读
根据搜索词对内容筛选
对筛选后的结果集排序并展现，并且根据用户反馈进入新的搜索服务
1.搜索前
搜索前
• 条件:对用户当前需 求没有显式信息
• 定位:以推荐为主
• 典型产品: 搜索底纹、搜索发现 、历史搜索词、热门搜索词
• 搜索物料:历史搜索词、短期&长期商品交互(点击、加购、收藏、购买)、其他人的搜索及站内行为
2.搜索中
搜索中
• 条件:需求部分已知
• 定位:辅助查询输入
• 典型产品: 查询智能补全(SUG) /搜索联想
• 搜索物料:短期&长期商品交互(点击、加购、收藏、购买)、其他人的搜索及站内行为
3.搜索后
搜索后
• 条件: 用户完成搜索， 已获取结果列表 ，排序及展示结果页
• 定位: 辅助用户修正结果或重新查询
• 典型产品: 相关搜索、筛选、泛词引导/锦囊、搜索纠错，搜索确认、搜索排序
• 搜索物料:搜索词下类目重要属性，短期&长期商品交互(点击、加购、收藏、购买)、其他人的搜索及站内行为
4.分类
在用户可感知层面，搜索词推荐功能可以分为联想类产品和无联想类产品
4.1 联想推荐产品
• 下拉提示: 输入部分query词，联想出完整query并推荐展示给用户，降低输入成本
• 锦囊: 类目锦囊、属性锦囊、知识锦囊、相关搜索锦囊
• 推荐合适的细分query，帮助用户找到更合适的词换词搜索及收敛
4.2无联想推荐产品
• 底纹: 导购类产品; 定位为个性化的根据用户历史行为推荐合适的query促成收敛，或发现全新的query帮助用户发现和种草
•搜索发现:导购类产品; 根据历史行为推荐相关query促成收敛
5.技术方案
搜索算法与业务诉求和搜索路径结合，设计更适合用户的才能做到更好的用户引导。
最后以手淘搜索元涵老师的总结作为结尾:
“从2013年起，淘宝搜索就进入千人千面的个性化时代，搜索框背后的查询逻辑，已经从基于原始Query演变为【Query+用户上下文+地域+时间】，搜索不仅仅是一个简单根据输入而返回内容的不聪明的“机器”，而是一个能够自动理解、甚至提前猜测用户意图（比如用户浏览了一些女士牛仔裤商品，然后进入搜索输入查询词“衬衫”，系统分析用户当前的意图是找女性相关的商品，所以会展现更多的女士衬衫，而不是男生衬衫），并能将这种意图准确地体现在返回结果中的聪明系统，这个系统在面对不同的用户输入相同的查询词时，能够根据用户的差异，展现用户最希望看到的结果。变化是时刻发生的，商品在变化，用户个体在变化，群体、环境在变化。在搜索的个性化体系中合理地捕捉变化，正是搜索要去解决的课题。”
-- 阿里资深算法专家元涵
后续文章主题:《国内主流电商搜索功能对比》、《电商搜索-数据分析》、《搜索算法-QR》、《搜索算法-QU》、《搜索算法-相关性》、《搜索算法-排序》。
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