3.7 商品搜索及篩選
電商產品經理寶典：電商後台係統產品邏輯全解析 作者：劉誌遠 投票推薦 加入書簽 留言反饋
【商品搜索】
搜索是通過對關鍵詞的匹配，對目標內容進行檢索查找。搜索是快速找到信息的工具，也是流量的入口。商品搜索可以幫助用戶快速找到自己想要的商品。當用戶開始搜索時（比如輸入某個類目、某個商品關鍵詞等），搜索引擎會在得到口令後，按照搜索規則從海量的商品庫中尋找用戶最想要的商品。
搜索是屬於技術要求較高的功能，本節主要從產品角度分析商品搜索及篩選功能。搜索涉及的主要有pc端、移動端、h5商城的搜索頁麵，商品列表頁，店鋪搜索等。
商品搜索和其他搜索係統相同，為了覆蓋海量數據、超快速查詢、快速響應，需要從商品中心、庫存係統、營銷係統、訂單係統等多個數據庫進行抽取相關數據，同步更新至搜索數據庫中。
商品搜索的業務流程主要如圖3-15所示：先輸入關鍵字，進入分詞服務，開始數據查詢，獲得搜索排序，最後搜索結果輸出。
圖3-15 商品搜索業務流程圖
1.分詞服務
在搜索框中輸入關鍵詞，單擊“搜索”按鈕後，搜索引擎即對搜索詞進行處理，比如中文分詞處理，會判斷是否整合類目屬性信息，判斷是否有拚寫錯誤或錯別詞等情況。搜索詞的處理必須十分快速。加 入 會 員 微 信
根據用戶搜索日誌、品牌名稱、屬性、類目或人工設定等數據構建搜索詞庫，定期更新和維護。係統會根據搜索的關鍵詞結合詞庫按字切詞、索引，保證查全率，將用戶搜索內容拆分出多個關鍵詞。例如：“夏季真絲連衣裙”會被拆分為“夏季”、“真絲”、“連衣裙”三個關鍵詞。
在搜索過程中，根據之前買家的瀏覽習慣，同一搜索詞的大量用戶行為數據很容易聚焦在相應的熱點類目，從而判斷該關鍵詞的第一展現類目，比如“手機”的搜索行為會集中到手機類目，而不是配件類目。另外根據中心詞的相關屬性詞去判斷類目，比如說搜索詞為“蘋果”、“蘋果6s”、“新鮮蘋果”幾種情況，雖然係統判斷的中心詞都是蘋果，但是因為屬性詞的不同，所以會判斷推送不同的第一展現類目。
另外搜索過程也存在糾錯，主要有拚音糾錯、錯別字糾錯等，如圖3-16所示，當搜索“nuojiya”時，會顯示“諾基亞”相關商品。糾錯主要通過建立錯詞與正確詞的映射關係表，在搜索的時候替換。數據來源主要有用戶搜索詞、搜索日誌、運營部門人工更新等。
圖3-16 搜索糾錯
在商品搜索時會出現搜索聯想詞。如圖3-17所示，在搜索“蘋果”時，搜索下拉提示會主動提供“蘋果7手機”、“蘋果5s”等搜索聯想詞。搜索下拉提示的數據來源主要是用戶搜索詞及搜索日誌，或者由相關運營人員添加的聯想詞，按照搜索詞相關性和熱度來進行排序。
圖3-17 搜索下拉提示
2.數據查詢
對搜索詞處理後，搜索引擎程序會從索引數據庫中找到所有包含搜索詞的商品。商品搜索時，主要是從商品的名稱、品牌、類目、屬性等數據中查詢。識別分詞與類目關係，與商品名稱、品牌相關性，與關鍵屬性、銷售屬性的相關性，從上架的商品中根據搜索排序規則返回商品。
3.搜索排序
搜索排序的因素主要分為四類：商品相關性、銷量相關性、評論數、時效性等。
（1）商品相關性：主要是標題、類目、屬性等因素的綜合權衡。
（2）銷量相關性：主要是考慮銷量、價格等因素。銷量可以取某一時間段（通常為最近7天）商品銷售數量。價格則傾向於取同類商品的常用價格區間，例如男褲的常用價格區間是200～500元，價格在這一區間內的商品就排在前麵。
（3）評論數：主要是計算商品的好評度、評論數。
（4）時效性：參考商品最近上架時間、最新更新日期。
綜合各種相關性因素，綜合算出的排序分值對商品進行排序。在商品搜索排序中還會有個性化推薦因素，會根據用戶消費軌跡、所在地區來進行個性化推薦。例如根據個性化原則，不同地區的人搜索相同的關鍵詞，當地的店鋪會優先展示。另外，根據買家的消費主張和瀏覽軌跡，會給買家貼標簽，比如當筆者搜索“牛仔褲”的時候，出現的搜索結果都是高客單價的男性牛仔褲。
前麵講到過，搜索相當於流量入口。對一些特大的電商平台（比如天貓）來說，搜索規則的設定對店鋪運營和客單量有著很大的影響，對搜索規則的定義和平衡更加複雜，會加上一些店鋪的維度，增加評級高的店鋪商品權重。 【商品篩選】
在商品搜索結果頁，或者選擇類目進入時，在結果頁中都會有相關的商品篩選條件，如圖3-18所示。商品篩選能夠建立用戶與目標商品的更短路徑，從而加快決策進程。商品篩選條件主要有價格區間、品牌、服務、分類、商品屬性等。
圖3-18 手機移動端的搜索結果頁條件篩選
（1）價格區間主要是讓用戶選擇目標商品的價位區間，並且提供一些常用的價格區間選擇。現在淘寶、天貓、京東都對一些常用關鍵詞的推薦價格區間做了一定的數據處理，例如提示43％用戶會選擇279～432元的價格區間。
（2）品牌篩選是從搜索結果商品中聚類選擇出常用品牌，提供給用戶進行選擇。聚類一般是根據搜索結果中的品牌商品數生成，品牌根據熱度或人工定義規則排序。
（3）服務篩選是指商品的服務標簽，例如京東自營、分期購、次日達、天貓與淘寶等。
（4）分類和商品屬性密不可分。在搜索時，匹配的商品往往不是從某單一類目中選擇，而是從多類目中選擇，但是商品屬性又跟隨類目變動。所以商品屬性條件往往是從與搜索關鍵字契合度最高的類目中選擇的。例如在搜索“蘋果”時，結果商品會從手機、水果、手機配件、電腦等許多類目中選擇，但是商品屬性條件是從手機類目中選擇。當我們篩選時，將分類條件修改成水果，結果頁中的屬性也會隨之變動。
在搜索引擎中，相關屬性的篩選排序需要另外定義設置，不是所有的關鍵屬性、銷售屬性都會添加到篩選條件中，也不是按照添加商品填寫的順序來排序，而是根據用戶習慣來定義。篩選使用越多的屬性，排序越靠前。
在搜索類目時，有時需要用戶選擇類目，如圖3-19所示。在搜索二級類目時展示二級類目，同時給出三級類目選擇，按照類目數量排序，可點擊進入三級類目進行屬性篩選。當搜索品牌時，無法聚類到某一類目下，也可以顯示多個三級類目讓用戶選擇。
圖3-19 搜索匹配多類目可選擇分類
商品搜索與篩選密不可分，涉及的數據非常多，做起來可深可淺，功能的豐富度要從業務需求出發。作為產品經理，要衡量開發成本和平台需求。
搜索是通過對關鍵詞的匹配，對目標內容進行檢索查找。搜索是快速找到信息的工具，也是流量的入口。商品搜索可以幫助用戶快速找到自己想要的商品。當用戶開始搜索時（比如輸入某個類目、某個商品關鍵詞等），搜索引擎會在得到口令後，按照搜索規則從海量的商品庫中尋找用戶最想要的商品。
搜索是屬於技術要求較高的功能，本節主要從產品角度分析商品搜索及篩選功能。搜索涉及的主要有pc端、移動端、h5商城的搜索頁麵，商品列表頁，店鋪搜索等。
商品搜索和其他搜索係統相同，為了覆蓋海量數據、超快速查詢、快速響應，需要從商品中心、庫存係統、營銷係統、訂單係統等多個數據庫進行抽取相關數據，同步更新至搜索數據庫中。
商品搜索的業務流程主要如圖3-15所示：先輸入關鍵字，進入分詞服務，開始數據查詢，獲得搜索排序，最後搜索結果輸出。
圖3-15 商品搜索業務流程圖
1.分詞服務
在搜索框中輸入關鍵詞，單擊“搜索”按鈕後，搜索引擎即對搜索詞進行處理，比如中文分詞處理，會判斷是否整合類目屬性信息，判斷是否有拚寫錯誤或錯別詞等情況。搜索詞的處理必須十分快速。加 入 會 員 微 信
根據用戶搜索日誌、品牌名稱、屬性、類目或人工設定等數據構建搜索詞庫，定期更新和維護。係統會根據搜索的關鍵詞結合詞庫按字切詞、索引，保證查全率，將用戶搜索內容拆分出多個關鍵詞。例如：“夏季真絲連衣裙”會被拆分為“夏季”、“真絲”、“連衣裙”三個關鍵詞。
在搜索過程中，根據之前買家的瀏覽習慣，同一搜索詞的大量用戶行為數據很容易聚焦在相應的熱點類目，從而判斷該關鍵詞的第一展現類目，比如“手機”的搜索行為會集中到手機類目，而不是配件類目。另外根據中心詞的相關屬性詞去判斷類目，比如說搜索詞為“蘋果”、“蘋果6s”、“新鮮蘋果”幾種情況，雖然係統判斷的中心詞都是蘋果，但是因為屬性詞的不同，所以會判斷推送不同的第一展現類目。
另外搜索過程也存在糾錯，主要有拚音糾錯、錯別字糾錯等，如圖3-16所示，當搜索“nuojiya”時，會顯示“諾基亞”相關商品。糾錯主要通過建立錯詞與正確詞的映射關係表，在搜索的時候替換。數據來源主要有用戶搜索詞、搜索日誌、運營部門人工更新等。
圖3-16 搜索糾錯
在商品搜索時會出現搜索聯想詞。如圖3-17所示，在搜索“蘋果”時，搜索下拉提示會主動提供“蘋果7手機”、“蘋果5s”等搜索聯想詞。搜索下拉提示的數據來源主要是用戶搜索詞及搜索日誌，或者由相關運營人員添加的聯想詞，按照搜索詞相關性和熱度來進行排序。
圖3-17 搜索下拉提示
2.數據查詢
對搜索詞處理後，搜索引擎程序會從索引數據庫中找到所有包含搜索詞的商品。商品搜索時，主要是從商品的名稱、品牌、類目、屬性等數據中查詢。識別分詞與類目關係，與商品名稱、品牌相關性，與關鍵屬性、銷售屬性的相關性，從上架的商品中根據搜索排序規則返回商品。
3.搜索排序
搜索排序的因素主要分為四類：商品相關性、銷量相關性、評論數、時效性等。
（1）商品相關性：主要是標題、類目、屬性等因素的綜合權衡。
（2）銷量相關性：主要是考慮銷量、價格等因素。銷量可以取某一時間段（通常為最近7天）商品銷售數量。價格則傾向於取同類商品的常用價格區間，例如男褲的常用價格區間是200～500元，價格在這一區間內的商品就排在前麵。
（3）評論數：主要是計算商品的好評度、評論數。
（4）時效性：參考商品最近上架時間、最新更新日期。
綜合各種相關性因素，綜合算出的排序分值對商品進行排序。在商品搜索排序中還會有個性化推薦因素，會根據用戶消費軌跡、所在地區來進行個性化推薦。例如根據個性化原則，不同地區的人搜索相同的關鍵詞，當地的店鋪會優先展示。另外，根據買家的消費主張和瀏覽軌跡，會給買家貼標簽，比如當筆者搜索“牛仔褲”的時候，出現的搜索結果都是高客單價的男性牛仔褲。
前麵講到過，搜索相當於流量入口。對一些特大的電商平台（比如天貓）來說，搜索規則的設定對店鋪運營和客單量有著很大的影響，對搜索規則的定義和平衡更加複雜，會加上一些店鋪的維度，增加評級高的店鋪商品權重。 【商品篩選】
在商品搜索結果頁，或者選擇類目進入時，在結果頁中都會有相關的商品篩選條件，如圖3-18所示。商品篩選能夠建立用戶與目標商品的更短路徑，從而加快決策進程。商品篩選條件主要有價格區間、品牌、服務、分類、商品屬性等。
圖3-18 手機移動端的搜索結果頁條件篩選
（1）價格區間主要是讓用戶選擇目標商品的價位區間，並且提供一些常用的價格區間選擇。現在淘寶、天貓、京東都對一些常用關鍵詞的推薦價格區間做了一定的數據處理，例如提示43％用戶會選擇279～432元的價格區間。
（2）品牌篩選是從搜索結果商品中聚類選擇出常用品牌，提供給用戶進行選擇。聚類一般是根據搜索結果中的品牌商品數生成，品牌根據熱度或人工定義規則排序。
（3）服務篩選是指商品的服務標簽，例如京東自營、分期購、次日達、天貓與淘寶等。
（4）分類和商品屬性密不可分。在搜索時，匹配的商品往往不是從某單一類目中選擇，而是從多類目中選擇，但是商品屬性又跟隨類目變動。所以商品屬性條件往往是從與搜索關鍵字契合度最高的類目中選擇的。例如在搜索“蘋果”時，結果商品會從手機、水果、手機配件、電腦等許多類目中選擇，但是商品屬性條件是從手機類目中選擇。當我們篩選時，將分類條件修改成水果，結果頁中的屬性也會隨之變動。
在搜索引擎中，相關屬性的篩選排序需要另外定義設置，不是所有的關鍵屬性、銷售屬性都會添加到篩選條件中，也不是按照添加商品填寫的順序來排序，而是根據用戶習慣來定義。篩選使用越多的屬性，排序越靠前。
在搜索類目時，有時需要用戶選擇類目，如圖3-19所示。在搜索二級類目時展示二級類目，同時給出三級類目選擇，按照類目數量排序，可點擊進入三級類目進行屬性篩選。當搜索品牌時，無法聚類到某一類目下，也可以顯示多個三級類目讓用戶選擇。
圖3-19 搜索匹配多類目可選擇分類
商品搜索與篩選密不可分，涉及的數據非常多，做起來可深可淺，功能的豐富度要從業務需求出發。作為產品經理，要衡量開發成本和平台需求。