编辑导语：当下用户面对的是爆炸级增长的海量信息，用户若想获得自己想要的内容，则需要通过一定功能来达成目标，如搜索功能，即用户发出检索行为，帮助用户获得结果的功能。不过，搜索功能的开发是每个产品必需的吗？本篇文章里，作者就搜索的定义、条件、应用场景等方面进行了总结，一起来看一下。
在最近跟近的项目中，有涉及搜索这个功能。搜索功能上线后，用户没有办法通过搜索找到想要查找的信息，因此针对搜索进行了一次优化迭代。
在日常使用各类产品搜索的过程中，也发现不同的产品搜索维度，搜索结果的相关性也不相同，故想借此次思考，来对搜索进行基础的总结：什么样的产品需要做搜索？以及在设计搜索功能时需要注意什么？方便大家以后在做搜索功能的过程中进行参考，从而根据自己产品业务的特性进行调整。
一、搜索的定义
搜索：仔细查找、搜寻的意思。即先有目标，才能进行查找。
比如：我在淘宝搜索到了“收纳盒”的信息。是因为我想买个收纳盒，所以才去淘宝上进行搜索。引申到互联网产品中，意指用户通过在输入框中输入目标词，按照某种规则，在某个范围，查找符合目标词的内容，并按照一定的规则为用户展示相关结果。
为了避免信息的遗漏，在系统检索的过程中，需要对特定维度的全部的信息进行查找。
以小红书为例：当用户想买面膜时，就会在小红书上将“面膜”作为目标词进行搜索。系统会在已有的笔记库内进行搜索，并且根据笔记的特征和关键词来做一个匹配，完成匹配后，会按照相应的规则进行一个排序、展示，呈现出搜索引擎在小红书笔记中抓取到的内容。
在此过程中：可以发现搜索涉及到的流程：目标词、搜索规则、搜索范围、搜索结果。
搜索范围：即用户搜索的目标词与系统数据库中哪些字段进行匹配。
数据库：就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加、修改、删除及查询等操作。
数据库中以表为组织单位存储数据。根据表字段所规定的数据类型，我们可以向其中填入一条条的数据。以小红书笔记表为例：组成笔记表的字段包含：笔记ID、标题、图片、笔记内容、发表用户、发表时间、话题、标签、发布地点等信息。用户每发布一则笔记都成为了笔记表中的一条数据。
当用户搜索“面膜”时，会根据小红书笔记表中的标题、笔记内容、标签字段进行匹配。查找与之相关的内容。
搜索结果：将符合的结果，按照某种规则排序后，呈现给用户。
核心规则：与目标词的相关程度，而相关程度的量化指标，即权重。在系统中，某一指标在整体评价中相对重要程度，在这里意指，一条笔记的标题中、笔记中各个位置、标签、评论、收藏点赞等数据中涉及“面膜”这一目标词时，计算的权重比例是不同的。
搜索的结果有若干条，而用户想要的可能就只有一条。如何在若干条相似的搜索结果中，找到用户符合用户期望的那条信息，就涉及到多种数据维度指标计算，根据不同数据指标的权重，找到更符合用户预期的数据，按权重的高低，尽快在一堆整体差别不是很大的数据中，对信息进行排序，帮助用户更快找到想要的数据。
对小红书的整篇笔记来说，位置不同，面膜在这篇笔记中的权重也会不一样。权重越高，排序在前（笔记质量本身带来的权重、笔记发布账号自身的权重、笔记点击率、点赞、评论收藏等等这些数据带来的权重，甚至还包括评论你的用户它自身的一个权重）。
搜索作为一种工具，具有很强的用户主动性，帮助用户在海量的信息中，快速找到自己的目标项。
在系统中，信息不是自己产生的，它们放在哪里，信息里面包含了什么词，对于用户而言，一无所知，在信息爆炸的今天，除了搜索别无选择。
因此搜索变成了刚需，但不是所有的产品都要一开始就要先做搜索。“别人有什么，我也要有什么”这种逻辑要不得，凡是都有成本，有利有弊，是否值得做，要看个方便是否合适。
不要高估搜索对网站的作用，也不要低估建索引的成本。
第一是空间成本。
可以想象下，如果对深圳市的户籍记录按照人名建一个索引，再按照毕业学校、工作单位、家庭住址等等建索引，是需要占用很多空间的，建的索引越多，使用起来虽然会方便，但是空间成本也就高了。
如果我们把产品里面的内容都建立起索引，索引本身建立的空间，大约是原来内容总容量的50%。也就是说如果你的产品的服务器原来是42t，现在只有21t来存放用户生成的各种数据，要留出21t来放索引。当然，服务器的内存还是足够大的，占用多了，产品的速度会成倍地下降。
除了创建索引外，全表搜索也是搜索信息方式，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据处理时间，并造成大量输入和输出操作。
第二是时间成本。在产品的初期，所有的研发都是在围绕产品的核心需求进行开发，对于数据量还不大的产品而言，优先满足高频的场景功能是更优先的。
二、搜索的条件
1. 用户有明确的目标
当用户有明确目标时，会通过搜索来找到目标项，从而快速的找到自己所需的目标项。当用户想要买一瓶洗发露，会打开淘宝进行搜索；当用户想买一本电商产品的书籍，会打开知乎先了解，找到想要的那本，然后去某宝搜索进行购买……等等。
系统内数据量大。
2. 产品数据量大
产品内数据量足够多，用户没有办法在短时间内快速找到自己的目标，可通过搜索进行查找。
一个只有50条数据的资讯网站，用户在查看寻找时，翻找5页就可以了，不需要通过搜索来找到目标项。在产品的初期，也不需要急急忙忙地把搜索的功能堆砌上去，可优先考虑核心用户高频的场景的功能，等数据量上来了，再进行版本的迭代，避免资源的浪费。
三、什么样的场景下会使用搜索功能？
用户在使用某产品时，想要找某个目标项，但是不好找，这种时候，就需要搜索功能。能够通过关键词帮助用户快速定位想要的数据。
由此可以看到搜索场景的特征有：数据量大、目标项（关键词）、目标项不好找，没有办法通过分类或者翻页快速的找到目标项。
【得到APP】在产品初期也是没有搜索功能的。产品的种类有限，主要是为用户提供音频课程，刚开始的课程较少，用户通过课程分类就可以找到自己想要的课程，随着时间的推移，得到的音频课程数量的增加，以及产品种类的扩展：听书、看书、锦囊等。为了方便用户快速找到自己的目标项，上线了搜索功能。
故可以得出，搜索的场景：在某一产品中，内容数据量大，无法通过翻页，以及分类快速找到自己想要的目标项时，这个时候就靠搜索了。
- 首先，我知道自己要什么？
- 其次，我知道去哪里找？
- 最后，通过搜索功能快速查找到。
不同的产品，搜索到的信息是不一样的，想要买一颗生菜，就要去叮咚买菜、每日生鲜、美团买菜，而不是百度、知乎、小红书。
搜索作为一个功能，可以帮助用户在产品内部的全量信息中进行仔细查找，找到与之相关的信息。
四、没有搜索这个功能会怎么样？
从搜索的场景中，我们能够发现，搜索场景解决的核心问题：在海量数据中，很难找到目标项、即目标项不好找。
没有搜索功能会对产品造成什么影响？
用户的查找效率变低。在海量的数据中，没有办法通过快捷的方式找到目标项，只能逐条信息翻看，势必会影响查找的效率。如若目标项很难找到或找不到，进而也会给用户造成不好的使用体验，从而降低用户再次使用产品的概率。
由此，我们可以发现，如果产品能够提供搜索功能，能够有效提高用户的查找效率，也能给用户良好的使用体验，再次使用系统。
五、总结
1）搜索的定义：用户通过在输入框中输入目标词，按照某种规则，在某个范围，查找符合目标词的内容，并按照一定的规则为用户展示相关结果。
2）搜索的要素：目标词、搜索规则、搜索范围、搜索结果。
- 目标词：即搜索的关键词，用户想要搜索的信息；
- 搜索规则：即目标词与内容的匹配规则；
- 搜索范围：即用户搜索的目标词与系统数据库中哪些字段进行匹配；
- 搜索结果：将符合的结果，按照某种规则排序后，呈现给用户。
3）搜索场景是重点，产品内数据量大的时候再考虑。
搜索不是小功能，莫要随便就开发，既要考虑空间成本，也要考虑时间成本。条件有了，再触发。
参考：
1.第062封信：从windows Vista系统的失败看到哪些商业逻辑——得到·硅谷来信2·谷歌方法论
2.3步阐述：简单的搜索框，为何不简单？——人人都是产品经理·菜花
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题图来自Unsplash，基于CC0协议。
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