关于电商app搜索功能的分析

最近一直在收集、整理和分析关于app搜索功能的优化需求,以下截图了一些主流的

电商app的搜索框,从表面看,所有的app搜索框基本上都使用了个性化推荐功能:预

置热搜关键词、主推商品、主题活动、节日促销活动等几类。

天猫搜索框
淘宝搜索框
京东搜索框
蘑菇街搜索框
苏宁搜索框

接下来,我们来看每个app的预置页面。

天猫

天猫搜索预置页面

在此页面包含了搜索框,搜索框内有预置关键词(女神衣橱必备),从字面上理解,

应该是热销单品集合页,图片搜索(拍照和选择相册照片),搜索历史记录及热门搜

索推荐;其中,热门搜索推荐内容可以通过点击搜索框随机更换,设想,热门搜索推

荐的关键词为统计周期内,用户关键词搜索数据统计分析的结果和运营人员自行配置

得来,也就是说,某些关键词可以通过人工配置获取大量曝光及搜索数据,从而提升

包含该关键词商品的销量;最后是页面底部的语音搜索功能,个人觉得这个功能用处

不大,反正我从来没用过这个功能,也不知道能否完美的实现用户真正的搜索需求。

淘宝

淘宝搜索预置页面

淘宝的搜索界面相对天猫来说,将搜索类型分为宝贝搜索、天猫搜索和店铺搜索,跟

天猫一样,在搜索框内同样预置了推荐关键词,同样记录了搜索历史,搜索历史的下

方为搜索发现,跟天猫的热门推荐不一样,这里的搜索发现貌似跟用户的购买、搜索

和浏览历史有关,从而自动生成与你账户相关商品的相关关键词。这里还有一个小小

的功能,那就是屏蔽自己账户的搜索发现,也就是屏蔽掉你购买过、搜索过和浏览过

的商品相关的关键词,我将它理解成无痕浏览。其他功能与天猫无异。

京东

京东搜索预置页面

京东的搜索预置页面也大同小异,搜索框内预设关键词,点击搜索,即搜索该关键

词,但搜索结果令我感到惊讶,根据关键词“李宁超轻羽绒服218元起”,搜索的结果一

定是李宁品牌的羽绒服,属性中包含“超轻”的话,排名应该会很高,但搜索结果令我感

到惊讶,因为搜索的结果是李宁的运动鞋,囧。这种情况出现的概率应该不大,可能

是由于索引系统出现了故障导致的,具体原因也没有必要去深究。

京东预置关键词搜索结果页

搜索框有热搜关键词推荐,这部分跟天猫的搜索推荐类似,应该也有人工运营干预的

功能,而“热搜”的关键词内容是不变的,所以,猜想这部分为全站统一配置,没有像天

猫一样的个性化推荐,说到这里,天猫的技术团队确实比京东的牛逼。其他类似,无

需多说。

蘑菇街

蘑菇搜索街预置页面

蘑菇街的预置搜索页面分为商品、店铺和用户tab页的方式这三种搜索类型,跟淘宝的

下拉框搜索类型类似,在这里发现一个问题,就是在搜索框旁边,没有搜索的图标或

者文字,而是需要到内置键盘中去点击“前往”或者“搜索”;其他如搜索历史和热门搜索

跟淘宝类似,只是热门搜索跟京东差不多,应该也涉及到人工运营配置加上用户搜索

数据。

苏宁

苏宁搜索预置页面

苏宁的搜索预置页面跟天猫的类似,除了热门搜索为固定推荐关键词以外其他基本一

致,无需多说。此外,这几个app在搜索功能上,除了阿里系的支持图片搜索功能以

外,其他几个全都不支持,这可以说是阿里技术团队的领先优势了吧?

关键词联想及纠错功能


天猫关键词联想及纠错功能

淘宝关键词联想及纠错功能
京东关键词联想及纠错功能
蘑菇街关键词联想及纠错功能
苏宁关键词联想及纠错功能

以上可以看出,除了天猫以外,其他所有的app对于关键词的联想功能都做的不错,而

且都是以关键词加属性的方式进行推荐,从关键词联想界面来看,天猫的字体和排版

稍微丑了一些。此外,所有app在纠错能力方面都做的不错,即使是输入拼音的情况

下,系统还是能准确识别出用户的终极需求,并给出相应的推荐结果。

搜索结果页

天猫搜索结果页

淘宝搜索结果页

京东搜索结果页
蘑菇街搜索结果页
苏宁搜索结果页

光从搜索结果的默认界面来说,个人更倾向于淘宝的排版,小图加标题,左右结构的

排列方式,让我更容易接受,其他的基本采用上下结构排列,图片过于大了,总感觉

一屏展示的内容太少了,如果是用流量浏览的话,光加载大图就得耗费不少流量,虽

然现在的流量费用也不贵,但对于流量党来说,这种细节还是不容小觑的;另外,蘑

菇街有一个小细节,那就是不支持关键词键入空格,如果有空格的话,会将关键词拆

分为2个标签在搜索框内进行搜索,而且搜索结果也相对简单,只能进行综合、销量和

新品维度进行排序。就整体而言,个人觉得还是淘宝的做的搜索做的最好,毕竟是经

过无数次迭代的产品,作为阿里最大的流量入口,也拥有自己最强大的技术团队作为

支撑,所以,无论是从交互,体验等方面来说,淘宝还是领先其他app一筹的。至于其

他电商app,在这方面还有待改进,毕竟搜索是买家快速找到自己所需商品的最强的大

功能。

下一篇将对电商类app进行搜索功能的需求进行分析。

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