搜索功能作为产品设计中的基础且重要的功能，已经伴随着产品的发展历经了数十年。笔者向我们分析了整个搜索的流程，并做了一个简单的概述。

通过用户的输入，从海量的数据中能够找到与之匹配的信息的功能，称之为搜索。

搜索出生的原因是信息过载，只有大量的数据情况下，搜索才能发挥出应有的价值。假设整个世界只有10条新闻，你想知道标题中含有“中国”的新闻，扫一眼就知道结果了，搜索的功能反而鸡肋。

搜索功能是筛选＋Ranking，根据用户的输入确定筛选条件，再根据一定的策略进行Ranking。随着信息的爆炸性以及用户人群的细分，随之诞生了搜索千人千面，结果列表的来源不仅仅跟你的输入相关，还会考虑用户画像，比如你最近的行为带来的一些标签。

因为搜索所得的数据量实在是太大了，如果不同人群看到的结果都是一样的，是极其没有效率的。想象一下，一个输入条件有10W 条结果，大多数人看到前三页就极其困难了。

这个时候，用户要么选择放弃搜索；要么选择更精准条件的搜索。第二种方法对用户不是很友好，原因在于用户如何确定真实的搜索意图，不知道该输入什么，无法表述等等。倘若机器可以根据用户的历史进行预测推荐，那么用户的体验会有极大的提升。

下图是搜索的流程图，虚线框中的主要是偏后台的工作，需要产品经理有适当的技术积累；剩余部分是会和产品、前端有交互的部分，需要产品经理进行产品设计。

接下来我们就一个个地讲：

第一步：需要确认是否需要该功能【做不做?】

请大家回头看下搜索之所以产生的原因——信息过载，在这里其实就已经隐含了哪些产品需要有搜索功能。划重点：信息。

因此，但凡涉及到有信息度的，数据量较大的，则可以有搜索功能。比如看视频，视频有发布者、视频名称、参演人等等；比如商品，有风格、有品牌、有类型等等；再比如新闻网站，信息量更直观些，也是可以有搜索功能的。

那么哪些产品不需要有呢？常见的是工具属性偏强，主操作信息量较少的产品，比如闹钟、拍照类的产品。

第二步：确认重要性【入口确定、资源确定等】

非常重要: 数据量过大，用户目的相对明确，有某一主题或者更具体的要求，搜索可以极大的提高用户体验，比如:搜索引擎、电商网站。

次级重要: 用户随意性较高，并无较强的目的性，比如:新闻资讯类网站，该部分实效性的要求远高于搜索。

第三步：确认目的【搜索形式、搜索算法】

分析用户使用搜索的目的是什么，对结果的定义是什么。

总结出这几点：决定，搜索的输入（类型）、形式以及输出（主准确？主召回？）。

在这里，再简单给大家介绍一下准确和召回的含义：

下图中的0，1分别代表否、是：Actual是实际情况中的数据，Predict是机器预测的数据。

准确率=在所有的数据中，机器预测正确的占比；换句话说，对所有数据来说，机器对了多少？

召回率=在所有准确的数据中，机器预测正确的占比；换句话说，对应该对的数据来说，机器找到了多少个对的？

输入的类型：文本、语音、图片、二维码等等，由于不同的输入内容，我们对信息的解析，以及后续检索排序都有不同的方法，