Algolia 博客中文翻译（四）

原文：Algolia Blog

相关服务：香港VPS服务器

协议：CC BY-NC-SA 4.0

Algolia 的下一波增长

原文：https://www.algolia.com/blog/algolia/algolias-next-wave-of-growth/

经过广泛的搜索，我很高兴向大家介绍 Algolia 的新任首席执行官 Bernadette Nixon。Bernadette 最近担任 Alfresco Software 的首席执行官，并带来了丰富的技术公司经验，从 Alfresco 到 OpenText 和 CA Technologies，这将帮助 Algolia 达到新的增长水平。

Bernadette 的经验和成熟的领导技能将加速我们的使命，使我们的客户和各种规模的公司能够建立和提供令人愉快、鼓舞人心的用户体验，帮助他们发展业务。

她强烈的目标感和紧迫感将指导我们继续关注:

1. 确保我们的客户在 Algolia 取得成功；
2. 扩展和升级 Algolia，以支持我们客户不断增长的需求；
3. 打造融合最新技术的创新产品，包括人工智能、 个性化 和 分析 让我们的客户在任何地方都能交付最佳体验；和
4. 投资我们的合作伙伴，这样我们就能一起让我们的客户成功。

Bernadette 和我都对我们的客户使用我们的平台所取得的成就感到兴奋。我们看到了爆炸性的增长，包括安德玛、Dunelm、RealReal 和 ManoMano 等电子商务网站，Discovery 和 Dailymotion 等媒体和流媒体公司，以及 Stripe 和 Slack 等科技公司。超过 9000 家公司在 120 个国家使用 Algolia，我们的平台将在 2020 年支持超过 1 万亿次搜索，每天接触六分之一的网络用户。

虽然这证明了我们的客户、合作伙伴和员工共同取得的成就，但我们相信这只是一个开始，因为每个公司，无论大小，都必须为其用户在世界任何地方的任何设备上构建、定制和个性化令人惊叹的搜索和发现体验。

过去 8 年来，Algolia 一直是我生活的中心，我比以往任何时候都更信任这家公司和我们的员工。虽然我不会保留运营职位，但我将是 Algolia 最强有力的支持者，并将作为一名尽职的董事会成员继续支持 Bernadette 和团队。

感谢您一直以来对 Algolia 的合作和信任，请和我一起欢迎 Bernadette 加入 Algolia 大家庭！

谷歌网站搜索的替代品

原文：https://www.algolia.com/blog/product/alternatives-to-google-site-search/

曾几何时，谷歌为企业提供了一种简单、无广告的方式，将搜索功能整合到他们自己的网站上。按月付费，公司可以使用谷歌网站搜索来索引他们的网站，并允许访问者搜索网站的内容。这使得资源有限的公司能够提供强大的搜索功能，而无需构建自己的系统。

谷歌于 2017 年 4 月停止了谷歌网站搜索，转而采用一种新的解决方案，名为定制搜索引擎(CSE)。在这一声明之后，公司必须决定是试用谷歌的新网站搜索工具，还是转向另一家网站搜索提供商。

请继续阅读，了解更多关于谷歌定制网站搜索以及谷歌网站搜索工具潜在替代品的利弊。

什么是谷歌定制搜索引擎？

谷歌定制搜索引擎，继 谷歌网站搜索 之后，允许网络开发者为自己的网站和外部内容创建定制搜索引擎。

该解决方案提供了多种优势:

• 费用: 基本功能免费使用。
• 开发者可以选择搜索引擎应该索引他们自己或其他网站的哪些页面。
• 简单性: 程序员很容易使用 JSON API 将搜索服务集成到网站中。

不过，Google CSE 也能给很多商家制造挑战

• 广告: 大多数网站的搜索结果都会包含 Google AdSense 投放的广告。(非营利组织可以申请免于展示广告。)虽然网站管理员可以 阻止某些类型的广告 显示，但他们没有完全的控制权。
• 额外费用: 完全屏蔽广告每 1000 次查询要花费 5 美元。如果你的网站搜索被频繁使用，这个成本会迅速增加。
• 对品牌形象的影响: 网站访问者 倾向于不喜欢广告 ，这会分散注意力并引发隐私担忧。大多数不了解 CSE 如何工作的普通网站用户，可能会错误地认为你的企业应该对显示广告负责，这可能会损害你的品牌形象。

谷歌网站搜索的替代品

对于那些希望对搜索结果有更多控制权或者不想在搜索结果中显示广告的企业来说，有很多选择。

有些作为内部平台运行，有些则是托管在云中的 SaaS 解决方案。这些解决方案在功能、好处以及它们最适合的行业和内容类型方面各不相同。

SaaS 网站搜索解决方案

SaaS 对于开发者来说，搜索解决方案通常是最容易集成到他们的网站中的。

大多数都提供了 API，程序员可以用它们来指定一个自定义搜索工具应该出现在网站的什么地方，如何出现，以及应该显示哪些类型的内容。SaaS 网站搜索解决方案通过 索引网站内容 并自动交付搜索结果来处理剩下的工作。将托管和维护的责任移交给 SaaS 提供商可以减轻内部开发团队的压力。这些团队可以由更少的人组成，花更多的时间在业务创新上，花更少的时间保持事情顺利进行。此外，运营成本也降低了，因为不再需要存储和服务器等基础架构。最好的 SaaS 提供商应确保高服务可靠性，并根据您的业务需求进行配置。

尽管所有 SaaS 解决方案都提供了优于内部解决方案的显著优势，但还有许多其他功能可能会让您的站点搜索合作伙伴关系更加有利可图。诸如 分布式搜索基础设施、 多语言优化等功能，以及支持网络、移动和语音等多渠道的能力，可能有助于 SaaS 解决方案脱颖而出。

有许多供应商可供选择。像SiteSearch 360，swift type，当然还有Algolia这样的提供商服务于一系列用例。然后，还有类似Cludo和 Klevu 这样的专业化电商解决方案。此外，一些通用解决方案与许多内容管理系统和电子商务平台进行了一系列集成。确保您选择的工具愿意与您合作，以提供最定制的体验。

来自顶级云提供商的替代方案

主要的公共云提供商也提供定制的站点搜索解决方案。这些服务完全托管在云中，但是它们不同于上面描述的 SaaS 选项，因为它们是更大的云计算平台的一部分。对于那些已经使用主要云提供商来满足其他需求(如虚拟服务器托管或其他通用云计算)的公司来说，这些服务可能是一个有吸引力的搜索解决方案。虽然您的公司与少一个供应商合作可能更简单，但这些解决方案通常几乎不可能根据您的特定业务需求进行定制。

在这个领域有两个受欢迎的竞争对手:

cloud search，亚马逊网络服务(AWS)提供的定制搜索服务，提供了大量的可配置性，并拥有高级功能，如高亮显示和自然语言支持。然而，索引可能是一件麻烦的事情，因为新字段在被索引之前是不可搜索的，并且它一次只能搜索一个索引。Azure Search由微软 Azure 云托管，提供人工智能定制的搜索结果，部分基于驱动该公司必应搜索平台的同一引擎。这两个选项的定价取决于各种因素，如存储和地理区域，可能很难预先确定。此外，这两种解决方案都没有为业务用户提供用户界面定制，以控制体验或分析能力

【默认】或【本地】站点搜索

许多内容管理系统(CMS)或电子商务平台都带有预打包的本地搜索解决方案供您使用。但是你不应该在没有确保它满足你所有需求的情况下默认使用默认搜索。让我们看看这些选项。

WordPress 等 CMS 搜索解决方案

如果你使用 WordPress，一个非常流行的开源内容管理系统(CMS)来建立你的网站，你可以使用 WordPress 的内置搜索工具来索引网站内容。你可以把小工具 放在你站点上任何你想要的地方 并且改变搜索栏的标题。但差不多就是这样了。

大多数其他主要的 CMS 平台，如 Joomla 和HubSpot，也提供内置的站点搜索功能。好的一面？少了一个需要打交道的供应商。坏处呢？总的来说，他们没有提供一个强大的个性化的搜索算法，功能的广度也很缺乏。幸运的是，大多数第三方 SaaS 搜索解决方案可以轻松地将 集成到任何 CMS 平台 。

电子商务平台内部搜索解决方案

一些电子商务平台，如 Magento、Shopify 和 Prestashop，也提供内置的搜索解决方案。虽然这些搜索解决方案很有吸引力，因为它们不需要任何额外的安装或成本，但它们无法提供与可定制的独立网站搜索解决方案相同的速度和质量的相关电子商务结果。在这些平台上实现强大的电子商务搜索的推荐途径是使用独立搜索解决方案的插件来扩展它们。

开源解决方案

作为上述 SaaS 网站搜索解决方案的替代方案，企业也可以在自己的服务器上创建和部署搜索工具。但是要注意，部署开源解决方案需要大量的工作，因为搜索系统需要从头开始构建。此外，实施、维护、扩展和升级系统的责任完全落在站点或企业身上。如果出现问题，没有专业的支持服务可以求助——除非你付费。随着时间的推移，这些成本加起来会使总拥有成本高于托管解决方案。

然而，这些开源工具可以免费下载和使用。对于其中的许多工具，开源开发者社区非常活跃，您的公司可以从社区开发的特性中受益。不过，这个选项最适合那些拥有大量资源和知识，知道如何从头开始创建一个有效的搜索算法的人。

两个流行的开源解决方案是 Solr 和elastic search。虽然这两种解决方案几乎可以在任何站点上使用，但是您需要技术知识来实现和维护它们。对于大多数较小的站点(或优先级较高的较大站点)，这种维护可能是不必要的投资。此外，如果您打算将这些解决方案用于，请记住，这将需要 对网站 的后端和前端进行大量投资。

选择最佳谷歌网站搜索备选方案

多亏了谷歌网站搜索留下的空白，公司有了一长串可供选择的解决方案。做出这样的决定肯定会很困难。

有些网站搜索解决方案是为特定垂直行业量身定制的，例如 SearchSpring、EasyAsk、SLI 和 Nextopia all market to e-commerce 网站，选择一个专门为您的行业设计的搜索平台可能是有意义的。然而，许多看似“普通”的网站搜索解决方案可能会提供你成功所需的所有工具。你应该确保解决方案符合你的网站的需求，而不仅仅是你的垂直需求。

当谈到现成的网站搜索解决方案时，有几个因素需要权衡，以决定哪一个选项最适合您的需求:

• • 搜索定制 :能够控制用户看到的结果对你来说有多重要？避免显示某些类型的内容(如政治敏感材料或脱销产品)是否至关重要？您希望能够设置规则来控制搜索引擎如何响应某些类型的查询吗？
  • 分析 :搜索会产生大量的数据，这些数据可以帮助你了解你的用户想要什么。提供结构化工具来帮助你解读这些数据并采取行动的搜索平台，将在竞争激烈的网络世界中助你一臂之力。
  • 速度**:并不是所有的搜索工具都能提供快速的搜索结果，尤其是当它们必须解析大量数据的时候。但是在谷歌主导的搜索世界里，网站访问者倾向于即时结果。你的网站搜索能提供必要的速度来保证积极的用户体验吗？**
    *** 个性化 :即使两个用户可能搜索同一个查询，他们理想的搜索结果也可能不同。这就是为什么在搜索平台的搜索结果中添加个性化层有助于确保满足用户的期望。* 实现和支持 :你的开发人员和 IT 团队在设置搜索工具方面有多少专业知识？如果他们在这个领域的经验有限，那么选择一个需要最少设置并提供足够客户支持的工具是有意义的。* 维护: 如果你在自己的硬件上建立了一个服务器端的搜索解决方案，你将不得不无限期地维护那个硬件。SaaS 解决方案消除了这种需要。您是否有带宽和资源来维护内部解决方案？* 视觉设计:搜索界面的可用性和视觉设计是客户体验的重要组成部分。你正在研究的工具考虑到这一点了吗？**

*** 集成:一个能与你的网站使用的平台、插件和扩展一起工作的工具是至关重要的。考虑一下你目前用来支持你的站点的工具，看看你的站点搜索的首选是否与这些工具(或者理想的替代品)相结合。如果他们不这样做，实施的道路将更具挑战性。

站点搜索同阿果

如果您正在寻找一个功能强大的网站搜索解决方案，该解决方案易于安装和配置，开发人员几乎没有经验，Algolia 是首选。作为一个完全托管的 SaaS 搜索解决方案，Algolia 的搜索功能可以使用 API、高级前端库和爬虫(如果需要)快速轻松地集成到网站和移动应用程序中。此外，Algolia 根据用户的个人需求个性化搜索结果，同时仍然提供极快的性能。

要在您的网站上查看 Algolia 的运行情况，请观看我们的 演示 ，它概述了 Algolia 的所有优质功能和专业客户支持。**

探索搜索和索引:实时索引场景

原文：https://www.algolia.com/blog/product/an-exploration-of-search-and-indexing-real-time-indexing-scenarios/

我们并不总是写搜索的数据或内容方面，我们称之为索引。老实说，我们认为索引是理所当然的。我们说，“将您的数据发送给我们”，然后，一旦解决了这个问题，您就可以开始关注关键部分了，即构建强大的面向客户的搜索界面、提高转化率、客户参与度和目录发现。

并不是说主要写如何构建一个伟大的商业价值搜索 UI/UX 有什么错。但是，由于没有谈论 Algolia 如何索引您的数据，我们跳过了一个位于我们提供的核心的步骤，并且为您的企业创造了与您构建的搜索界面一样多的价值。

搜索索引的价值在于 它可以 将任何和所有后台数据和文件类型转换为可搜索的数据 ，支持在全球范围内任何设备上对任何用户(客户、合作伙伴和员工)进行快速和相关的搜索。一旦将大量数据放入后端和前端之间的单一接触点，您就可以利用 Algolia 的全功能搜索& AI 在业务的各个方面处理任何用例，无论是内部还是在线。

索引作为前端和后端之间的中间层

在这方面，我们可以认为索引与搜索和推荐是同等的。

• 首先，您所做的一切都与我们的 搜索 和 推荐 产品引用回我们的快速索引和云基础设施

• 我们的搜索速度取决于我们在服务器上索引内容和存储数据的方式

• 我们在幕后管理、发送和存储您的数据的方式是安全、稳健、可靠的，并且能够在所有 B2C、B2B 和系统对系统使用案例中充当所有系统和所有潜在用户之间的中间层

大多数公司都有一个或多个通用数据库，用于存储产品数据、销售历史、客户、库存和财务信息等业务关键内容。Algolia 不是这些数据最初存储的地方。Algolia 不是一个通用存储数据库。它也不是管理特定业务功能的应用程序，如客户关系或产品和库存管理。

我们并不期望每笔销售都送到阿尔戈利亚。我们不提供这种搜索。这是专用 POS 系统的领域。但是 Algolia在后台办公室中有作用吗:它被构建来与每一个真实的来源接口，以提供由 任何 后台办公室系统馈送的快速且相关的可搜索数据集。其云基础设施提供了一个可靠、安全的可搜索数据层，位于后台数据源和任何向用户提供数据的前端之间。

阿果的力量在于帮助 表面 这些后台系统中的内容，将用户引向原始信息。例如，Algolia 可以用来存储足够的产品信息——价格、图像、描述、可用数量和受欢迎程度，以帮助客户购买或员工管理。在这个用例中，点击一个产品应该把用户带回一个产品页面，这个页面的细节直接来自原始数据源。

瞬时搜索，快速索引

为了满足所有前端搜索需求，Algolia 提供一个坚实的索引基础是非常重要的。我们将很快发布一系列关于“无头搜索”的文章，在这些文章中，我们将讨论我们的 API 优先索引如何将后端与前端分离，以创建可搜索数据的中间层。通过订阅我们的新闻简报 ，率先了解这些文章以及其他当前和未来的内容 。

让我们来分析一下 Algolia 的搜索和索引选项与产品之间的差异。

搜索

我们对 Algolia 进行了设计和优化，以提供 即时搜索结果 ，因此在输入信件和获得即时回复之间没有延迟。我们的 SLA 是确保搜索在 99.99%的时间内可用。以下是我们软件承诺和提供的一些细节:

• 实时搜索
• 相关性
• 高级功能
• 人工智能相关性
• 前端 UI/UX 库
• 商业利益——增加转化率和客户参与度

标引

每一次搜索的背后都隐藏着一个简单的索引框架——一个简单的调用就能以完全 灵活的格式 发送来自任何系统的任何数据。

• 灵活性——我们可以为搜索目的构建任何数据
• 大小——当托管在我们云架构中的多个实例上时，我们提供无限的数据容量
• 安全
• 全球可用
• 可靠 SLA，始终可用

搜索 vs 索引

• 搜索优先–每当请求搜索时，搜索优先于任何索引
• 索引旨在返回速度最快、信息丰富且可随时显示的搜索结果
• 良好的索引实践可以在不到 1 秒或长达 5 到 10 秒的时间内处理数据

为什么我们让搜索优先于索引？两个主要原因:

• 为了满足用户的期望，即当他们键入查询时会立即得到结果
• 不要错过任何一个搜索请求，因为每次搜索都是一次潜在的转化

典型的搜索和索引用例

典型的搜索和索引过程如下:

1. 用户搜索一个公司的产品目录，最终想要转化(购买)。
2. 用户在线或在商店购买产品。
3. 在线或店内 POS 应用程序处理交易，并将数据发送到后端服务器。
4. 后台销售软件(POS)存储交易。
5. 根据公司的使用情况，后台会定期更新 Algolia 中的数据。也就是说，后台 POS 系统向 Algolia 发送新产品或更新的产品数据，如可用性和受欢迎程度数据，从而在用户不断输入搜索查询时影响向用户显示的新内容。

注意，重索引需要是 常规 ，而不是每笔买卖。一次销售不会改变目录。一天之内很少会发生重大变化，更不用说几分钟了。价格、可用性、促销活动和自定义排名(如受欢迎程度)需要时间来调整。

因此，我们的客户最关心的是确保 所有的 搜索都是成功的和即时的，并且后端更新足够定期和响应，以便及时考虑重大变化。通常，这意味着每 30 分钟，甚至 1 小时，或者一整夜。每个公司都为其不同的用例选择最佳的时间框架。

然而，有一些活跃的时间框架，公司需要 10 秒钟的更新，甚至是即时更新。让我们来讨论这些独特的用例。

高级搜索和索引用例

我们先来看一个定义再开始吧。

实时 可以表示:

• 一旦在现实世界中发生，就会被考虑(在搜索中)的实际更新。这是一个股票市场的场景。
• 更新发生后每 X 秒 考虑一次 ，其中 X 通常是一个较小的数字。

以下用例将需要其中一个。

临危不乱

这场危机始于一艘集装箱船陷入苏伊士运河的河床。它不仅无法运送自己的货物，还阻碍了其他集装箱船，因此也阻碍了世界上很大一部分货物的供应。在销售方面，世界各地的电子商务公司必须立即重新考虑他们的库存，以避免缺货订单。他们还不得不寻找替代品，调整促销活动，以保持在线目录像危机前一样吸引人。当他们的 IT 部门重新索引在线目录以删除被屏蔽的商品时，他们的采购员开始采购替代商品并重新考虑他们的促销活动。

在等式的另一边，批发供应商必须通过从他们的 B2B 目录中删除被封锁的商品来匹配新的需求，并将不同的产品推给他们的买家。

索引显示为三个部分:

• 移除被阻止的项目
• 添加新项目
• 调整他们的促销活动

快速指数化在突然激增的买卖中(如黑色星期五)

另一种需要快速索引响应的情况发生在黑色星期五和圣诞节结束之间的 5 周内。在这种情况下，公司需要不断监控他们的库存，并保持领先于市场，以确保他们能够履行每一个订单，并通过每次搜索和促销，以最好和最重要的商品响应客户的需求。在这种情况下，他们相当频繁地进行监控，有些公司一天要监控多次。

在不断变化的在线目录(如市场)中快速索引

在这个场景中，我们有一个大型市场，独立供应商不断更新他们的库存。在大多数情况下，这些供应商并不拥有全部的物品库存；相反，他们拥有每种产品中的一种。因此，一次销售可能会导致产品无法销售，因此他们需要在销售完成后立即移除物品。一些市场允许用户暂时保留添加到愿望列表中的对象。

每个市场网站都想出了一个策略来管理这种不可预测且快速变化的缺货和产品持有量。以下是一些策略:

• UI 明确提醒用户是否有货(在商品旁边显示“只剩 1 件商品”)。
• 如果用户将商品放入购物车，用户界面允许供应商暂停该商品。
• 用户界面明确地告诉其他用户某个项目是否处于暂停状态。他们可以将其添加到愿望列表中，并在该项目变得免费或不可用时收到通知。

易贝增加了一个额外的复杂性，物品的买卖通过拍卖和出价来改变价格。处理这种实时更新的方式取决于用户界面。然而，这种情况非常接近于需要对搜索 和 索引进行实时数据处理。让我们仔细看看最后一个用例。

实时行情中的实时指数

这里的情况是，每次供应商对产品(尤其是价格)进行更改时，他们都希望用户立即看到这一更改(以及任何相关的计算)。因此，它与典型的股票市场工具没有什么不同，你可以看到价格像闪烁的灯光一样变化。考虑一个在股票价格变化时买卖股票的自动化交易工具。任何延迟都会影响系统的竞争力，并可能造成巨额损失。

人们可能会怀疑是否有任何 B2C 场景需要实时索引。价格变化这么大，这么快吗？大量的人和系统基于最小的价格变化买卖商品吗？

也许 B2B 需要显示即时价格变化更合适。供应商很有可能实时出价高于对方。

在任何投标领域，我们可以将易贝加入其中，拥有最快的索引响应时间至关重要。

这就是我们对 快速标引 的用心之处。任何搜索引擎的索引速度会和它的搜索功能一样快吗？也就是说，虽然搜索引擎提供商在合同上承诺在用户键入时显示即时结果，但它不以同样的方式承诺“即时”或接近实时的索引。这是因为，为了实现实时搜索(以毫秒为单位的搜索)，您必须以某种不可避免地需要时间的方式来索引数据(1 到 10 秒，取决于索引的大小和索引请求中的更新次数)。

Algolia 重视比数据库更快的搜索(毫秒),代价是比数据库更慢的索引过程(秒)。正如在上面的高级用例中所看到的，即使在危机或不断变化的库存/定价环境中，我们的索引引擎的速度也是可靠的、反应灵敏的，并且超出了预期。

下一个读数

本文提供了标准和高级索引用例的高级概述。我们的下一篇文章将带您了解索引最佳实践和标准索引过程的实现细节。接下来是一篇关于如何在高级用例中优化索引的文章。

我们剩余的文章将为我们讨论的一些高级索引用例提供前端和后端代码，从实时定价开始。

要了解 Algolia 强大的索引和云基础设施如何转变您的数字战略， 免费注册 ，亲自体验。或者 今天就从我们的搜索专家那里获得一个定制的演示 。

ML 101:什么是机器学习——现在和不久的将来

原文：https://www.algolia.com/blog/ai/an-introduction-to-machine-learning-for-images-and-text-now-and-in-the-near-future/

随着机器学习技术的显著发展，人们不禁会问—*下一步是什么？*但是 要谈论基于 ML 的搜索(使用机器学习的搜索)的未来，我们需要知道和理解已经存在的东西。在这篇文章中，我们将仔细看看两个流行的应用程序，说明了艺术的状态-图像识别和语义搜索。了解机器学习如何实现通过图像或描述性和基于问题的文本进行搜索，将有助于我们预测不久的将来。

我们将展示机器如何识别图像，以创建按图像搜索的功能。图像识别将提供对机器如何学习的直观理解。然后我们将继续进行语义搜索，向您展示机器如何学习单词的含义，从而使我们能够通过日常语言(习语、句子和问题)进行搜索。

我们将保持高水平。因此，不要期望看到任何数学模型或术语，如神经元、隐藏层、权重、偏差和成本函数。相反，你将理解驱动机器学习的 机制——这是在深入网络之前的最佳起点。

机器学习——识别像素和图片，寻找相似图像

监督式机器学习

如果你给计算机输入 1000 张狗和猫的图像，并正确地标注为“狗”和“猫”，那么一个 ML 算法最终可以知道狗或猫长什么样。它是这样做的:它将图像分解成像素，将像素转换成数字(代表颜色)，将这些数字绘制在图表上，然后识别狗或猫图像的典型模式。一些像素可能包含鼻子(楔形或吻形)或耳朵(尖或下垂)形状的图案。

给每张图片贴上“狗”或“猫”的标签有助于计算机知道它的猜测是对还是错，以及错了多少。如果它是错误的，它会重新处理图像，锐化其模式检测，直到它最小化其判断的错误。当计算机能够预测到图像是一只狗或一只猫的时候，这个过程就结束了——这种可能性非常高。

从有监督到无监督学习

刚刚描述的狗和猫的图像识别算法被称为 监督 学习，这意味着它使用图像标签(或其他元数据)来帮助它学习。然而，贴标签是乏味的——也是不可能的:如果我们想让我们的机器理解这个世界，我们不可能给世界上的每一个物体贴标签。比如注释狗和猫很容易，但是在医学报告中注释预后又如何呢？所以我们需要一个不用显式标注就能学习的算法。我们需要教会计算机学习 无监督——也就是无标签。这是机器学习中的一个重大变化，影响了 ML 建模过程的所有方面。

然而，有一点是不变的:监督学习和非监督学习都依赖于错误检测；也就是说，它们都运行并重新运行 ML 过程，直到其预测中的误差最小化。有了监督学习，ML 模型使用了一个 真/假 错误分析(是狗吗？它是一只猫吗？);在无监督的情况下，虽然它可以使用二元是/否分析，但它更经常地对 的可能性进行概率测试。T42

无监督机器学习——对物体进行分类(聚类)

无监督学习使用 聚类——也就是说，它将对象分组到具有相似特征的类中。因此，无监督学习不是将一只狗与一只狗进行比较，而是将几只动物输入一个系统，并允许机器辨别具有相似特征的不同群体。计算机可能会发现猫和狗，但它也会发现像毛茸茸的动物、小动物、有牙齿的动物、有鳍或爪子的动物等群体。一般来说，无监督学习是基于我们输入到系统中的特征来寻找相似性和差异。

你可能更喜欢一个监督系统，把狗归类为狗，把猫归类为猫。但是，基于世界上存在的许多可能的相似性，一个无监督的系统可以检测许多种分组，这是一个非常强大的检索工具。例如，当你输入一张新的狗的图片时，系统不仅检索到一只狗，还可能检索到相同的种类和姿势。这是可能的，因为无监督学习场景考虑了所有详细的像素信息，所有这些都可以允许它根据物种和不同的姿势对动物进行分类。

这都是关于集群的。

来源:GraphicMama-team

机器学习识别物体，并根据显著特征进行聚类:1、毛茸茸的狗；2、嘴里有东西；3、反面；4、发现。

聚类——无监督的机器像孩子一样学习

机器学习模型将内容分解成小块(图片中的像素，文本中的单词)，并为每一块赋予特征。例如，像素有颜色和形状，当它们放在一起时，就形成了一幅图片；单词被其他单词包围，当这些单词放在一起时，就形成了有意义的短语和上下文。

我们可以把机器想象成玩几何积木(立方体、球体、三维三角形等)的孩子。).游戏就是把他们组合在一起。一个孩子可能会感觉到并把它们翻过来。另一个孩子将品尝它们或将它们扔向墙壁，观察它们如何反弹。两个孩子都在通过寻找特征并根据相似性对物体的形状进行分类。第一个孩子用边和角；另一个用味道和密度。对于两个孩子来说，虽然他们可能无法命名物体，但最终会将立方体和球体放入不同的组(群)。

机器也是这样。我们告诉机器要看什么(形状、角度，也许不是味道)，然后将大量不同的形状输入机器。该机器经历一个来回的过程(ML 模型和算法),直到它成功地将不同的形状聚类成有意义的类别。

模式和将世界分组为集群

大多数无监督学习模型将真实对象表示为一组数字，称为向量，因为计算机只能计算和比较数字。然后，机器获取这些数字集，并多次调整它们(就像一个孩子多次摆弄一个立方体一样)，直到模型中出现清晰的模式，使模型能够将对象分成有意义的集群。

在几何示例中，对象很简单:三角形、正方形、圆形等。，其中每个对象由一个向量表示([边数、长度、宽度、角度])。如果您将每个对象的这些值的大样本输入到学习过程中，模型将执行一组计算，这些计算将转换矢量化的数字并将它们输出到图形(向量空间)上。这种转变就是学习发生的地方。起初，物体是随机分散的，但如果你将转换后的向量反馈回机器并重新应用计算，它们将被放置在二维图形的不同部分。彼此靠近的图像在意义上是相似的。正方形将靠近正方形，三角形靠近三角形，直线对象(三角形和正方形)将被推离圆形更远。

世界是由复杂的物体组成的

当然，世界没有这么简单。例如，基于 ML 的自动驾驶汽车如何识别一个孩子正在跑过街道？嗯，我们首先需要添加更多的特征，而不仅仅是二维的；我们需要 1000 个甚至几百万个维度，比如速度、运动、颜色、形状、大小、重量、方向等等。计算机输入系统的代表儿童奔跑的移动三维图像的特征越多，最终的聚类就越好——计算机就越“知道”汽车应该继续行驶、减速还是停车。

从图像到文本——无监督机器学习应用于文本

从图像到文本，应用于文本搜索的技术水平在过去 10 年里有了不可估量的发展。在这一节中，我们将看到机器学习如何取代或结合历史悠久的搜索技术来创建语义搜索，对单词之间有意义的关系进行分类和检测。

奠定文本搜索的基础:非 ML 词匹配和关键词搜索

搜索建立在理解 文字——字母和单词——而不是 意思 。目标始终是将 单词与 单词相匹配，从而查询到文本的底层索引。

在 90 年代，使用自然语言处理(NLP)的高级单词匹配技术使我们能够构建强大的搜索引擎。当时我们无法构建任何语义。单词匹配依赖于理解语法和语言的词典和 NLP。单词匹配还包括创建预定义的规则和同义词，以及检测拼写错误和打字错误等技术。

最重要的是，关键字搜索和单词度量统计，如 TF-IDF(词频-逆文档频率),用于改善单词匹配。有些搜索引擎只匹配全词；其他的执行前缀匹配，这意味着搜索引擎一次一个字母地查询文本。前缀搜索返回用户输入的即时搜索结果。

这些技术中有许多非常强大，现在仍在使用。例如，当使用 结构化的 数据(如定义明确的对象)时，基于 NLP 的关键字搜索会立即返回完全相关的结果。想象一系列厨房产品，或者电影，甚至是建筑设计图。另一方面，像 TF-IDF 这样的基于统计的搜索方法更适合于长的 非结构化的 文本，其中单词的频率有助于确定相关性。例如，查找单词“whale”的频率，应该会出现莫比·迪克以及关于鲸声音和捕鲸业的书籍。

机器学习让关键词搜索更上一层楼。

机器学习和非结构化文本:寻找上下文

标准单词匹配技术缺少的是对文本的 语义 理解。使用有监督和无监督的学习技术，计算机可以查看数百万个具有数十亿个 单词关系 的文档来确定语义。例如，机器可以确定银行、共同基金和对冲都与金融机构和财务管理有关。当有人搜索“投资我的钱的最佳地点”时，机器学习算法可以开始对问题进行语义理解。

聚类和构建单词关系

与图像识别一样，机器学习涉及基于相似特征对单词进行分类(聚类)。对于单词，聚类会变得非常复杂，因为单词可以放在许多不同的聚类中。同一个词，如“跑步”，可以放在语法簇(动词，ing-words)，体育，运动，动物做的事情，水做的事情，等等。这只是一个词。

我们举个简单的例子:如果用户问“今天有多热”，计算机可以检测出上下文(天气，尽管没有提到“天气”)和中心思想(温度，来自“热”)。考虑到这一点，一台训练有素的计算机可以回答如下问题:“今天的温度将达到华氏 90 度，请务必穿上轻便的衣服，并涂上大量的防晒霜！”。

机器如何学习聚类单词:寻找模式

类似于图像识别的功能，其中图像被输入到机器中以找到有助于对图像进行分类的模式，多个文档和短语可以被输入以辨别语义单词模式，这使得机器能够基于相似性和差异将单词划分成簇。

主要的技巧是看 短语 看每个短语中的每个单词是如何使用的。朗朗上口的公理“你应该通过它的同伴知道一个单词”，抓住了这个逻辑:计算机(和孩子)通过检查单词在有意义的文本和对话中如何使用来学习 上下文 。语境就是短语。

让我们用狗和猫可以互换的下列两个短语:“猫”和“狗跳上屋顶”。因此，“猫”和“狗”是相似的。猫狗也会“跳”——因此，猫狗可以群集在“跳”字附近。尽管桌子、飞机和地毯离“跳”这个词很遥远，但它们都可以“跳”出纸面…你可以看到它有多复杂！最终，你会得到大量定义明确且相互重叠的集群。

然而，这并不是一个小任务。你可以想象，如果对每个单词都进行这种语言学习，计算机可能会学习数十万个单词，其中有数百万种微妙的变化，结果谁知道会有多少重叠的簇。而且很多句子并没有包含任何有用的信息，比如“我看到了一只猫”——意思是猫是一个可以看到的物体，但是没有给出物体的种类。

今天的语义搜索明天:将过去的工具与机器学习的进步混合在一起

自然语言处理(NLP)总是有必要筛选世界上 1000 多种语言的句法和语法，以及它们不同的规则和例外。

然而，语义搜索已经取代了手动创建同义词、规则或统计数据的需要。机器学习生成单词相似度，甚至比同义词更强大，建立一个不需要规则和统计的索引…

前缀、即时、关键词搜索呢？他们哪儿也不去，我们将在下面看到。

因此，回到本文的最初目标，在不久的将来会发生什么？

结构化文本和关键词

单词和关键词匹配永远不会消失，尤其是当内容是结构化的和标签良好的时候。甚至像“500 内存的廉价蓝色手机”这样的复杂搜索也可以用关键字搜索很好地解决，因为它基于关键字的结构很容易检测。

也就是说，机器学习仍然可以在结构化内容领域提供帮助。例如，当您输入“给我看看跳舞用的鞋子”，而产品列表中不包含“跳舞”这个词时，会发生什么情况？这就是语义搜索的亮点。多亏了语义机器学习，“跳舞”可以通过它的上下文来理解，其中包含舞厅、芭蕾舞演员、婚礼鞋和晚礼服等词的鞋子描述将与“跳舞”的鞋子在上下文中相似。

非结构化文本和机器学习语义

但是语义搜索最大的价值在于非结构化文本。不是所有的数据都可以被结构化。考虑一个在线书商。语义将帮助引擎理解查询“具有魔力的孩子”匹配哈利波特书籍，或者“混沌理论和恐龙”匹配侏罗纪公园书籍。

ML 和语义搜索的进步将继续推动 NLP 和关键词

基于 ML 的搜索将继续以显著的方式改变搜索。例如:

• 费力的 NLP 编码将被基于 ML 的 NLP 取代，它可以理解语言的异常复杂性，在某些情况下，甚至比人更好。
• 基于 ML 的图像搜索将与关键字搜索并行工作。例如，使用房屋图纸来搜索类似房屋的用户，也可以通过在搜索栏中键入“5 个房间”并点击小平面“木质镶板”来进一步深入。这是可能的，因为机器可以在图像识别过程中提取关键词，为每张图像创建关键词索引(和聚类)。

如果说机器学习的爆炸式增长有什么模式的话，那就是 ML 如何继续与关键词搜索、NLP 和其他强大的搜索技术相结合，以创建一个更强大的搜索和发现平台。

宣布面向 Salesforce 商务云的 Algolia 无头商务集成

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/announcing-algolia-headless-commerce-integration-for-salesforce-commerce-cloud/

今天，我们非常激动地宣布我们的 Salesforce 商务云套件。Algolia 和 Salesforce 客户现在可以轻松采用统一的无头架构，在每个渠道(从网站和移动应用程序到语音技术和信息亭)上创建基于创新产品的体验，以推动更多的客户参与和转化。

“Algolia 在育碧的在线体验中起着关键作用。我们使用 Algolia 取得了很好的结果，它非常容易与 Salesforce Commerce Cloud 集成并管理不同国家的配置。我们计划在 2020 年将 Algolia 的使用范围从 5 家扩大到所有 17 家在线商店。我们注意到，在搜索整合了 Algolia 的最新商店时，转化率提高了 35%。”

——育碧电子商务项目经理大卫·勒沃

让我们探索 Algolia Cartridge 为 Salesforce Commerce Cloud 提供的功能。

轻松将目录编入 Algolia

在后端，Algolia cartridge 使将 Salesforce Commerce Cloud 的产品目录同步到 Algolia 的任务变得非常简单，只需点击几下鼠标。Algolia Cartridge 自动索引商业云产品和类别，使其可搜索，并增强高级导航体验。联合客户可以定义他们想要在 Algolia 中索引的产品属性，使它们可搜索，在结果中显示它们，或者在 Algolia 的排名公式中使用它们。

扩充您现有的店面参考架构(SFRA)，无需任何开发…

Algolia 的 Salesforce 商务云套件集成了 SFRA。它取代了原生搜索和导航体验，为在线购物者提供快速、相关和个性化的体验。可以使用全面的开源 Javascript 框架和预先存在的小部件来定制体验。

开箱，下面是阿尔戈利亚的异能:

丰富的产品和类别自动完成，允许输入错误，随输入搜索:

具有动态过滤功能的完整搜索结果页面，便于浏览:

动态过滤分类页面，方便浏览:

这种原生前端集成带有内置的点击和转换跟踪，允许进行 点击和转换分析 、 A/B 测试 、 个性化 等等，一切都是现成的。

…或者，在每个频道上采用无头架构和全新的、创新的体验

虽然用于 Salesforce Commerce Cloud 的 Algolia Cartridge 与 SFRA 的店面进行了本机集成，但客户只能使用 Cartridge 的索引功能，并在每个渠道上构建基于定制创新产品的体验，在 Algolia 的 API 上采用无头方法。

利用我们的 API 客户端、先进的前端库和丰富的文档，Salesforce Commerce Cloud 客户可以在其在线商店上进行产品搜索和发现，还可以为商店员工提供配套应用程序、为客户服务代表提供库存浏览器、店内信息亭等。

为您的电子商务和销售团队配备直观的工具

Algolia 通过一个 视觉营销工具 l，一个用户友好的仪表板和高级搜索分析，提高了商业团队的工作效率。只需点击几下鼠标，即可发起促销活动，并对各种渠道、特定商品关键词或类别页面的最新趋势做出反应。 Algolia cartridge for Commerce Cloud 的用户可以访问 Algolia 的用户友好仪表板来管理体验，其中包括可视化销售工具、关联算法的轻松管理、个性化算法管理工具及其实时模拟器、A/B 测试工具等。

将多个云的内容汇集在一个统一的体验中

除了通过插件索引 Salesforce Commerce Cloud 产品和类别之外，Algolia 还可以通过其 API 和爬虫索引任何内容源，包括 Salesforce Commerce Cloud、Community Cloud 和 Service Cloud 中的内容，并将其引入 Algolia，以提供统一的搜索和发现体验。

如何入门

Algolia for sales force Commerce Cloud 现已正式上市。您可以通过sales force Commerce Cloud Partner market place访问它，并阅读我们的 墨盒文档 几下鼠标即可开始使用。

Algolia 与世界领先的系统集成商和数字机构合作，帮助零售商制定和实施正确的数字战略。联系我们，开始或加速您的数字化转型！

Algolia 在日本开设新办公室

原文：https://www.algolia.com/blog/algolia/announcing-expansion-japan/

在过去的六年里，Algolia 有幸与世界各地的领先公司合作，从世界上最大的在线市场之一到世界上最大的游戏公司之一，以及其他许多公司。除了提供闪电般的搜索和发现体验，在现代网站和移动应用程序中提供更好的业务结果，Algolia 的搜索即服务平台是语言不可知的，这帮助它迅速成为全球 6500 多家公司使用的顶级搜索解决方案。

随着我们的超高速增长，并继续在全球范围内扩大公司规模，我们相信我们需要更接近我们的客户——倾听、学习并建立长期的合作伙伴关系。

今天，我们朝着这一目标又迈进了一大步，宣布随着我们在日本东京的新办事处的成立，我们将向亚太地区进行全球扩张。

拥有 100 多家总部位于日本的客户，包括 Cookpad ( Komerco )、 CYDAS 、 alu 和 Cansell ，Algolia Tokyo 将能够更好地支持我们的本地客户，提高日语搜索的相关性，更好地了解我们的全球客户群，并吸引本地人才加入我们的世界级员工队伍。

日本文化丰富，语言、习俗和规范独特。有了新的东京办事处，我们现在可以更好地了解日本特定的业务和技术需求，例如，处理三种字母，包括日本汉字、片假名和平假名，标记日语文本以获得更好的搜索相关性，以及为我们的客户微调我们的解决方案。

Algolia 在巴黎、旧金山、纽约、亚特兰大、伦敦和现在的东京设有办事处，并在世界各地设有 70 多个数据中心，无论客户需要什么，无论他们需要什么语言，Algolia 都能为他们提供支持，同时提供他们自己的客户所期望的现代、闪电般的体验。

我们很高兴能够继续投资于我们的全球足迹和全球平台。今天就是一个例子，也是未来的一个征兆。在接下来的几周和几个月里，请继续关注这方面更多令人兴奋的消息。

宣布 Firebase + Algolia 搜索扩展

原文：https://www.algolia.com/blog/product/announcing-the-firebase-algolia-search-extension/

我们知道你为什么在这里。你想学习如何整合谷歌 Firebase Firestore 数据库与 Algolia 搜索。

Firebase Firestore 是一个 NoSQL 云数据库，它提供了将您的数据管理成多个集合的结构。它是可扩展的，无服务器的，它提供客户端和服务器之间的同步和离线模式。最重要的是，它非常安全，而且价格合理。

然而，Firebase 不支持开箱即用的搜索功能。为了解决这个问题，你需要求助于第三方应用 Firebase 推荐的应用实际上是 Algolia 。

我们有一个搜索产品，可以实现快速、相关、API 优先的全文搜索，并且有一个可靠的免费计划，可以轻松启动和发展您的产品。我们还为所有主要语言/平台提供了广泛的客户端库和 SDK 选择，并为我们的文档感到非常自豪。

然而，直到今天，整合 Algolia 和 Firebase 还涉及到一个非同寻常的 步骤 。今天，我们很兴奋地宣布 Firestore < > Algolia 扩展。

技术堆栈

让我提供一个高层次的集成图，说明我们试图用您的产品组合中的这两种产品实现的目标。

T32

那么，我们如何用新的 Firebase 扩展框架实现上述架构呢？

老派方式

有很多文章和 博文 描述了实现。其要点是使用云函数来实现监控 Firestore 数据库的逻辑，并将更改推送到 Algolia 索引。这需要在 Google Cloud 函数中编写代码来连接和监控 Firestore 数据库的变化，以及维护和支持集成。

街区上的新小子

在 Fireconf 2019 上，Firebase 公布了 Firebase 扩展框架。其思想是为用户提供由扩展提供者维护和支持的仅配置的扩展。正如在 Google I/O 上宣布的那样，我们很自豪能够在 2021 年成为该框架的一部分。只需点击一个按钮或使用 CLI 即可安装 Algolia 扩展，这将启动一个提供云功能的流程，以根据开发人员提供的配置信息监控 Firestore 数据库的变化。让我们来看看实际情况。

先决条件

1。导航到 Firebase 扩展列表页面 。

有关扩展的详细信息，请点击“查看详细信息”。

2。单击“在控制台中安装”开始安装过程。该过程的第一步是创建或选择一个现有的 Firebase 项目。

3。系统将提示您输入以下配置:

1. 收藏路径，您的 Firestore 数据库中收藏的路径
2. 字段，要发送到 Algolia 进行索引的文档字段
3. Algolia 应用程序 ID
4. 阿尔戈利亚指数名称
5. Algolia Api 密钥
6. 地点，GCP 地区部署云功能

注意:该扩展可以多次安装，以监控不同的集合，并将更改推送到中央 Algolia 搜索索引或每个集合的单独索引。

就是这样！现在，继续点击安装并根据您的意愿进行配置，别忘了给我们发送反馈:twitter.com/algolia.，配置愉快！

附:未来的改进

该扩展有一些已知的限制，将在未来的版本中解决。

1. Algolia 相关性适用于小于 10kb 或根据您的计划设置的限制的记录。任何大于此限制的记录将被 Algolia 索引过程拒绝。在扩展的未来版本中，我们希望实现一个记录分割逻辑，将大记录分割成小记录用于索引。有关大型文档 的更多信息，请参考 发送和管理数据。
2. 在将 Firestore 文档发送给 Algolia 之前对其进行重组，以提高相关性。

宣布新的 JavaScript API 客户端 v4

原文：https://www.algolia.com/blog/engineering/announcing-the-new-javascript-api-client-v4/

二月初，我们发布了 Algolia API 客户端 JavaScript v4，这是我们有史以来最强大的 JavaScript 客户端。它更快、更小、更灵活，并且完全支持我们的 通用 API 客户端规范 。值得注意的是，它包括以前不可用的方法，如零停机时间重新索引、跨帐户操作和许多其他复杂的操作。

好消息是它只涉及到对 API的最小改动，所以更新应该用不了 十分钟 : 升级指南 。

在本文中，我们将重点介绍这个全新版本的一些主要改进。

缩小了文件大小

我们的新客户带来了许多新功能；然而， 尽管增加了这些内容，但实际上 比【v3】小了

• 精简版是 v4 上压缩的4.27 kbg，比 v3 上的 13.21 kb 有所下降。
• 默认版本是 v4 上压缩的7.44 kbg，低于 v3 上的 19.35 kb 。

这相当于与前一版本相比， 总共减少了 64%的尺寸 。随着这种减少， 您的页面加载更快 。

零依赖

此外，我们还将 依赖项的数量从 15 减少到 0 。对，没错——0 依赖 。因此，我们不再冒险接收可能破坏客户端的第三方更新。

更进一步 DX

为了提供最佳的开发者体验，我们添加了一系列新的助手，它们不仅仅是 API 端点的简单映射。用户现在能够零停机地“替换所有对象”，或在应用程序之间“复制索引”，以及许多其他这样的多任务操作！下面是一些例子:

【T9

最新 JavaScript

为了优化开发者体验和类型安全，新的客户端是 完全写在TypeScript中。 得益于此，开发者将能够利用 开箱即用的可选静态类型和类型推断。

重新设计的架构

就像 v3 一样，我们 出货有两个版本:lite和 默认——这些都是 预定义版本 ，帮助开发者快速入门使用传统的:algoliasearch(appId，apiKey)。

现在，得益于全新的架构，你可以 构建自己版本的客户端****适应你的需求 。这里有一个例子:

使用这种方法，开发人员可以注入他们自己的请求程序和日志程序，以及他们自己的缓存实现。好消息是，即使你注入你的具体实现，一切仍然在我们的 重试策略 下运行。

我们相信这种模块化有助于开发人员满足更高级用例的需求。

等等！

Algolia API 客户端 JavaScript 是 100%开源的，所以可以随意挖掘 源代码 来看看它到底是如何工作的。挖吧！访问我们的 文档 。

看到需要改进的地方？只需在 GitHub 上向我们发送请求。谢谢！我们希望你喜欢这个新版本！🎉

API 密钥与 JWT 授权:哪个最好？

原文：https://www.algolia.com/blog/engineering/api-keys-vs-json-web-tokens/

当你构建自己的 API 时，检查你的 用例 将帮助你决定为每个 API 实现哪些安全方法。对于某些用例，API 键就足够了；在其他情况下，您会想要 JSON Web 令牌(JWT)授权带来的额外保护和灵活性。所以在比较 API 密匙和JWT 授权时，胜者是…看情况。

所有 API 调用都需要某种程度的安全性和访问控制。具有合理 ACL 的 API 密钥可以提供足够的安全性，而不会增加太多的开销。但是随着微服务在几乎所有大小任务中的使用越来越多，您的 API 生态系统可能需要一种更统一、更细粒度、更安全的方法，比如 JWT 授权。

API 键正常时

使用基于云的搜索 API 的在线企业通常可以暴露只读 API 密钥，而没有太大的风险——如果数据的底层索引不包含秘密的话。事实上，客户端应用程序 应该 出于性能原因直接连接到云搜索引擎——从而暴露其 API 密钥——以避免在走向云之前更长时间的后端服务器之旅。另一方面，索引更新需要限制访问的 API 键，这些键永远不应该公开。

但是在两种用例(搜索和索引)中， API 键一般还好；没有迫切需要 JWT 授权的开销。

什么时候才能考虑 JWT 的授权

然而，API 越来越需要更多的灵活性和保护。JWT 授权不仅增加了额外的安全级别(下面将详细介绍)，它还提供了一种更易于管理和更容易的方法来协调日常使用的大量 API 和网络。如下一节所述，通过生成包含用户和应用级信息(加密或散列)的 单个共享令牌 来帮助同一生态系统中的任何 API 确定令牌持有者被允许做什么，从而集中认证&授权。

**API 密匙，乍一看，似乎很简单——你只需要发送正确的 API 密匙就可以了。但那有点骗人。当您的生态系统依赖于许多集成的微服务时，管理众多的 API 密钥会变得混乱、不可靠，并且几乎无法管理。它们的数量会增加、更改、过期、删除、ACL 更改等等，而无需通知依赖这些 API 密钥的应用和用户。

借助 JWT，您为单点登录架构奠定了基础。 我们在下面的 一节中讨论这个切换到 JWT。

相关链接–

1. 深究 API 密钥安全。
2. 对于 CLI 人员，一个全新的 Algolia CLI 工具。
3. 关于 Algolia 的安全性和合规性。

使用 API 密钥 vs JWT 授权

使用 Api 键

API 密钥直接、简单且完全透明。它们不代表任何潜在的信息，它们不加密秘密消息。它们只是一个不可读的唯一 id。

这里有一个客户端 javascript 中公开可用的 API 密钥的例子。该代码包括一个应用程序 ID (app-id-BBRSSHR )，它使用 API 键(temp-search-key-ere 452 sdas 56 qsjh 565d)来允许它进行搜索。应用程序 ID 是指您的一个面向用户的应用程序(如在线网站或流媒体服务)。API 密钥是临时的和短暂的(在一段时间后过期),以提供某种保护来防止不必要的使用或滥用。

import { hitTemplate } from "./helpers";
const search = instantsearch({
  appId: "app-id-BBRSSHR",
  apiKey: "temp-search-key-ere452sdaz56qsjh565d",
  indexName: "demo_ecommerce"
});

再比如:索引，需要更安全的 API 密钥。它有相同的格式(appId + apiKey)，但它是私有的，因为它对公众是隐藏的，要么在编译的代码中，要么在后端的安全数据库中。App ID ( YourApplicationID)指的是后台系统。API 密钥(YourAdminAPIKey)可能是一个永久的管理密钥，为了简化维护，它一年只改变一次。

use Algolia\AlgoliaSearch\SearchClient;
$client = SearchClient::create(
    'YourApplicationID',
    'YourAdminAPIKey'
);
$index = $client->initIndex('demo_ecommerce');
$index->saveObject(
  [
    'firstname' => 'Jimmie',
    'lastname'  => 'Barninger',
    'city'      => 'New York',
    'objectID'  => 'myID'
  ]
);

使用 JWT 令牌

一个 JWT 令牌 是一个庞大的不可读字符集，包含隐藏和编码的信息，被签名或加密算法掩盖。它由三部分组成:标题、正文和签名。它们之间用一个句号隔开:Header.Body.Signature。

EZPZAAdsqfqfzeezarEUARLEA.sqfdqsTIYfddhtreujhgGSFJ.fkdlsqEgfdsgkerGAFSLEvdslmgIegeVDEzefsqd

JWT 报头 为EZPZAAdsqfqfzeezarEUARLEA，包含以下信息:

{
  "alg": "HS256",
  "typ": "JWT"
}
{
  "sub": "1234567890",
  "name": "John Doe",
  "iat": 1516239022
}

有不同的算法可用，例如RS256和HS256。这里我们使用HS256，它要求在生成签名时使用一个私钥。“RS256”使用私钥和公钥组合。

JWT 体 (称为 有效载荷 )是sqfdqsTIYfddhtreujhgGSFJ，它包含用户的身份，帮助建立令牌用户的权限。它还给出其他信息，比如截止日期(越短越安全):

{
  "sub": "1234567890",
  "name": "John Doe",
  "iat": 1516239022
}

签名 是fkdlsqEgfdsgkerGAFSLEvdslmgIegeVDEzefsqd， ，它是通过使用 HS256 散列方法组合报头、主体和共享私钥而生成的，如报头中所示。

HMACSHA256(
  base64UrlEncode(header) + "." +
  base64UrlEncode(payload),
  secret)

这就是你如何得到下面的令牌:Header.Body.Signature :

EZPZAAdsqfqfzeezarEUARLEA.sqfdqsTIYfddhtreujhgGSFJ.fkdlsqEgfdsgkerGAFSLEvdslmgIegeVDEzefsqd

关于认证的一句话&授权

API 密钥和 JWT 都用于认证和授权，但它们的工作方式不同。

• 认证 允许用户或应用程序使用 API 的一个或多个方法。
• 授权 定义了他们如何使用那些方法。有些 app 或用户只能读取数据；其他的可以更新；其他人是管理员(角色和权限)。API 键也是如此，由它们的 ACLS 管理——它们可以是只读的、写访问的或管理的。

API 密钥使用相同的 API 密钥进行认证和授权。JWT 授权在生成授权令牌之前需要一个初始身份验证过程。令牌生成后，将在整个生态系统中使用，以确定令牌持有者可以做什么和不可以做什么。

另外，API 密钥认证的是 应用 而不是 用户；而 JWT 对用户和应用程序都进行身份验证。当然，您可以使用 API 密钥进行用户级授权，但它并不是为此而精心设计的——生态系统需要为每个用户或会话 id 生成和管理 API 密钥，这对系统来说是不必要的负担。

关于更好的保护和安全的一句话

在安全性方面，API 密匙和 JWT 都是易受攻击的 。 最好的安全措施是为所有的端到端通信实现一个安全的架构。

也就是说，API 密钥在历史上不太安全，因为它们依赖于隐藏的 。 你可以用 SSL/TLS/HTTPS 隐藏密钥，或者限制它们在后端进程中的使用。但是，你不能控制所有的 API 使用；API 密钥可能会泄漏；HTTPS 并不总是可能的；诸如此类。对于 JWT，由于令牌经过了哈希处理/加密，因此它采用了更安全的方法，不太可能被暴露。

JWT 令牌中有什么信息？

API密钥 和 JWT 令牌 之间最显著的区别是，JWT 令牌是独立的:它们包含 API 需要的信息，以确保交易安全并确定令牌持有者的权限粒度。相比之下，API 键使用它们的唯一性来获得初始访问权；但是 API 需要在一个中央表中找到一个键的相关 ACL，以准确地确定这个键允许访问什么。通常，API 密钥只提供应用程序级的安全性，给予每个用户相同的访问权限；而 JWT 令牌提供用户级访问。

一个 JWT 令牌可以包含像它的截止日期和用户标识符这样的信息，以确定用户在整个生态系统中的权利。

让我们来看看你可以在 JWT 令牌中包含的一些信息:

iss (issuer): identifies the principal that issued the JWT.
sub (subject): identifies the principal that is the subject of the JWT. Must be unique
aud (audience): identifies the recipients that the JWT is intended for (array of strings/uri)
exp (expiration time): identifies the expiration time (UTC Unix) after which you must no longer accept this token. It should be after the issued-at time.
nbf(not before): identifies the UTC Unix time before which the JWT must not be accepted
iat (issued at): identifies the UTC Unix time at which the JWT was issued
jti (JWT ID): provides a unique identifier for the JWT.

示例

{
    "iss": "stackoverflow", 
    "sub": "joe", 
    "aud": ["all"], 
    "iat": 1300819370, 
    "exp": 1300819380, 
    "jti": "3F2504E0-4F89-11D3-9A0C-0305E82C3301",
    "context": 
    { 
        "user": 
        { 
            "key": "joe", 
            "displayName": "Joe Smith" 
        }, 
        "roles":["admin","finaluser"] 
    } 
}

JWT 授权提供了灵活性、可靠性和更多的安全性

这是一个场景。你有很多应用:

• 允许我们跟踪所有用户的 API 使用情况的应用
• 提供账单和客户数据的应用
• 允许 API 用户在不同系统上更改设置的应用
• 检索产品数据或业务内容的应用
• 等等

用 API 键做

运行节目的 API 多了，问题就出现了。您将所有这些访问所需的 100 多个 API 密钥存储在哪里？管理太多的 API 密钥需要将 API 密钥表提供给生态系统中运行的所有应用程序。

因此，生态系统中的每个应用都必须了解数据库。每个应用程序都需要连接并读取该表。一些应用程序将被允许生成新密钥或修改现有密钥。所有这些都很好，但是变得难以维持。管理这个问题的一种方法是创建一个 API，根据这个数据库验证一个键。但是为此，您需要第二个身份验证系统来连接到这个 API。

不仅检索 API 密钥很麻烦，而且维护它们的持续时间和授权级别也很繁琐。而且并不是每个 app 都是 app 级别的功能，他们需要用户级别的权限。此外，API 的使用方式因系统而异。更糟糕的是，不同的应用程序共享 API 密钥，因此依赖于不同的应用程序来维护共享 API 密钥的正确访问级别。

切换到 JWT

任何需要认证的 API 都可以很容易地切换到 JWT 的授权。通过 JWT 授权，您可以获得基于用户的身份验证。一旦用户通过身份验证，用户将获得一个可以在所有系统上使用的安全令牌。用户(以及令牌)的管理是集中的。您设置了访问权限，并为每个用户提供了每个系统的不同权限。JWT 授权端点对用户进行身份验证并创建令牌。

有了这个架构，下一步就是创建一个单点登录到完整的生态系统中，并且只依赖令牌来获得权限。最后，最简单、最可靠、最易于管理的方法是创建一个端点，专门进行身份验证和授权，这样整个生态系统中的所有其他服务器都可以依靠这个中心点来授权客户端和服务器之间的 API 交互。

总之，有时候 JWT 是绝对需要的，有时候又是多余的

作为一名应用程序开发人员，我在构建 API 时主要关心的是正确使用它们并提供正确的数据和功能。因此，我非常依赖 DevOps 的建议来推荐最佳和最易管理的安全性。但这不仅仅是安全问题。在一个大型生态系统中，我们需要一种简单而健壮的方法来跨多个系统和服务器访问微服务，这种方法最好通过集中身份验证和授权流程来实现。

【JWT】在以下两种情况下是矫枉过正:

• 只有几个 API 的简单生态系统
• 第三方原料药供应商。

第三方 API 应该易于使用和快速实现，集成时前期工作很少。此外，您需要共享用于签署令牌的密钥。所以两端都控制的时候最好，这在第三方场景中不太可能。您还需要信任实现。例如，API 可以选择忽略截止日期或 NBF(“不在此之前”)。

JWT 不是矫枉过正当…

当多个服务需要在一个巨大的网络上相互通信时，您会想要使用 JWT。集中和保护这些交流至关重要。当每个网络或应用程序需要基于用户而不仅仅是应用程序的不同访问级别时，这一点尤为重要。控制流量并能够对网络呼叫进行优先级排序也很重要。最后，在添加新的微服务或改进现有微服务时，您需要简单的即插即用体验。

相关链接–

1. 深究 API 密钥安全。
2. 对于 CLI 人员来说，一个全新的 Algolia CLI 工具。
3. 关于 Algolia 的安全性和合规性。**

自动建议:自动完成建议的最佳实践

原文：https://www.algolia.com/blog/ux/auto-suggest-best-practices-for-autocomplete-suggestion/

你能领会暗示吗？搜索框中的自动完成建议怎么样？

更重要的是，如果你是零售商或在线媒体内容提供商，你能有效地为你的搜索框用户提供自动建议吗？

当你输入谷歌搜索词或使用其他高端搜索引擎如必应时，你可能已经注意到了自动完成功能。搜索框技术似乎越来越擅长预测人类需求。自动建议功能似乎在思考你可能想要什么，也许你的请求与其他人所做的流行搜索相一致。你在一家公司主页的搜索栏中输入几个字母(甚至只是一个字母)，感觉就像在玩哑谜游戏:搜索引擎开始猜测。

汽车建议的定义

想知道自动建议和自动完成功能之间的区别吗？你并不孤单；很容易将它们混淆，人们经常将它们与包括 typeahead 和预测搜索在内的其他术语互换使用。

但如果我们要谈技术问题， 自动建议 是一个宽泛的概念，包括预测搜索用户查询，并根据部分输入的搜索词提供查询建议，通常在搜索栏下方的文本框中。

自动完成 本质上是自动建议的一个子集；当用户键入时， 自动完成单词和短语 ，而不是提供建议。

当然，自动暗示不仅仅是一个被疯狂猜测打断的室内游戏。搜索算法是基于大量用户数据专业设计的，因此它们可以“智能地”预测用户的想法。

不管优点如何，如今，如果你有一个可搜索的网站或应用程序，并想在竞争中领先或保持领先，为用户提供自动建议功能是必不可少的。

自动完成建议最佳实践

在实现自动建议时，哪些搜索功能会吸引你的受众并帮助他们快速找到想要的内容？这里有一些设计合适体验的最佳实践:

范围您的内容

自从 20 世纪 90 年代的网络泡沫以来，可用的数字内容数量激增；甚至一个电子商务网站可能包含数百个网页。涉水通过内容的泥潭不是用户的选择——他们 必须 能够立即缩小他们的搜索范围，否则他们将浪费时间，永远也到不了任何地方。

这就是范围界定的用武之地。在搜索引擎开始搜索之前，确定搜索范围有助于用户定制和缩小搜索查询。

范围“标签”根据类型对搜索查询进行分类，将用户指向网站的正确部分。一个很好的例子是谷歌搜索引擎的标签，它最初通过图像、视频和新闻等类别缩小搜索结果页面。

适用于: 提供丰富内容的网站和应用，这些内容可以按类型分类

例如: 亚马逊，其将产品划分为书籍、电影、家居、服装等类别。

提示

• 让您的范围标签更宽泛(如电器、清洁产品)
• 允许用户选择多个范围标签(这样人们就不会过早地排除整个产品类别)
• 将范围标签放在搜索栏附近，以便于选择(然后让搜索栏确认选择)。

迎合移动搜索者

与 76%的消费者 使用移动设备的微型键盘购物，提供 优秀的移动友好搜索 可以极大地提高他们的购物成功率。

适用于: 拥有大量移动用户的网站或应用(如苹果地图)

举例: Gmail 自动完成

提示

• 使搜索图标和输入栏足够大，便于查看
• 提供快速预测(延迟不到一秒)
• 用插件支持键盘导航和快捷键
• 支持移动功能(例如，提供优化的用户友好界面)

提供高级搜索

研究表明，人们 偏好更少的选项 而不是更多的选择；超过一定数量的选择，他们变得不知所措。如果用户被过多的选项淹没，很可能会导致“行动瘫痪”——无法做出选择。

这对你网站的搜索意味着什么？简单来说，过多的用户搜索选择会扼杀你的转化。

保持精简的高级搜索可以帮助你的用户做出选择并继续前进。高级搜索是范围的扩展，有更多的过滤器供用户选择。它让搜索者可以快速导航到更具体的搜索结果，这在搜索结果很多的时候特别有用。

有用: 提供大量内容的网站或 app

举例: 右移

提示

• 提供适当的 过滤
• 有吨高级滤镜？不要试图把它们都塞进一页，在底部提供一个延续的“更多过滤器”按钮
• 添加价值范围的滑块(如定价的美元金额)

记住人们最近的搜索

不记得你昨天做了什么？还是有希望的:你的搜索引擎也许能帮助你恢复记忆。

最近的搜索历史记录可以帮助那些可能已经变得忙碌或分心的用户回忆他们的搜索活动，并从他们停止的地方继续，目的是让他们第二次快速找到搜索结果。

适用于: 任何网站或 app，尤其是那些对用户来说决策旅程较长的，比如涉及昂贵购买的)

示例: 沃尔玛，它在搜索栏中显示最近搜索的下拉列表

提示

• 不删除用户之前的搜索查询
• 按照从最近到最早的顺序列出搜索结果
• 在显示最近的搜索时，纠正错别字以潜在地节省用户时间

缩短建议列表

这种可用性改进技术建立在范围和高级搜索的基础上。短建议列表不需要用户没完没了地上下滚动，而是挑选自动完成的搜索建议，只显示最相关和最及时的(根据其他用户的趋势等因素)。

有用之处: 让搜索建议列表更合胃口

举例: 谷歌，将建议数量限制为 10 个

提示

• 在桌面电脑应用上，将搜索建议限制在 10 条左右
• 在手机等较小的设备上，可容纳的结果较少，建议列表最多为 4–8 条

提供语音搜索

语音搜索通过自动语音识别(ARS)工作，将口头建议翻译成文本搜索。说话会取代打字吗？也许吧。针对网站和应用的语音搜索肯定在增加，尤其是在电子商务领域。对于想要不用手就能搜索的智能设备用户来说，这尤其方便。

有用的为: 乡亲们赶路

举例: 谷歌地图

提示

• 创建一个手机友好型网站
• 为基于问题的关键词优化你的网站(语音搜索者比打字者更有可能提问)
• 在你的内容中使用自然的“口语”语言(例如，用户更有可能以“展示给我看”或“我需要…”开始短语。

自动建议最好

有效的自动建议功能提供了 正确的搜索体验 ，让用户在发现、考虑或转化阶段(或三个阶段)参与进来。

想了解更多关于自动建议的信息，并开始使用这项技术来提升你的网站搜索用户体验吗？世界领先的企业信任 Algolia 的 搜索 API 能够提供令用户满意的搜索优化，并提高他们的底线。今天就开始 免费 ！

搜索建议如何增加转化率

原文：https://www.algolia.com/blog/ux/autocomplete-how-search-suggestions-increase-conversions/

今天的网站访问者要求无摩擦的用户体验——尤其是在使用搜索时。因为领先品牌(谷歌、网飞等)设定的高标准。)，用户希望立即找到信息，没有麻烦，或者他们只是在竞争对手的网站上这样做。组织必须使用过滤、联合搜索以及最重要的自动完成等功能来优化他们的站点，以支持无缝体验的需求。

想象一下，只需轻轻一击就能找到你要找的东西。这正是 autocomplete 所做的，也是它对转化率有直接影响的原因。

什么是自动完成？

当用户在搜索栏中键入内容时，自动完成功能会向用户提供搜索建议。它使用上下文来预测用户正在搜索什么，使他们能够停止键入，只需点击列出的项目。它也被称为预测搜索、提前键入、自动建议、随键入搜索或搜索建议。

优化良好的自动完成功能为成功和引人入胜的搜索铺平了道路。以流行的鞋类零售商 GOAT 的以下示例为例:当用户搜索一双 Yeezy 500 鞋时，他们只需输入首字母 Y 即可看到显示 Yeezy 500 的结果。在输入鞋的第一个单词和字母 5 后，他们会得到几乎所有可用 Yeezy 500 的结果。

5 种方式自动完成影响转换

搜索是联系用户和他们需求的好方法。事实上，将近一半的用户在访问一个网站时会立即进入搜索框。搜索可以提供一条赢得转化的途径。据发现，转化率可以提高 200%，添加自动完成功能可以促进销售额和转化率提高 24%。给你的搜索添加一个自动完成搜索框还有其他好处

缩短搜索所需的时间

自动完成搜索允许用户点击建议并直接进入搜索结果，从而减少搜索所需的时间。autocomplete 提供的即时反馈可以帮助改善网站的整体用户体验，引导用户找到他们需要的东西，并更快地转换。

增加搜索成功的几率

通过产生已知能产生相关结果的关键字建议，自动完成功能大大增加了首次搜索成功的可能性。适当优化的自动完成功能减少了影响搜索结果的打字错误或笨拙措辞的机会。总的来说，这减少了搜索体验中的挫折感，让用户更顺畅地找到他们想要的东西。

扩展用户对你网站的了解

使用自动完成功能，每次击键都是扩大用户对组织目录了解的机会。最佳的自动完成功能支持多种语言，使用户能够发现他们以前不知道的目录功能、产品和服务，使他们更加熟悉(和舒适)公司的网站。这种意识增加了转换机会、销售收入和客户满意度。

支持商品销售计划

自动完成建议是一种管理用户在你的网站上互动的内容和产品的方法。您可以根据用户在网站上的一般搜索行为，将搜索配置为首先显示最相关的项目。通常这是基于什么是最受欢迎的，流行的，或新发布的。

您还可以根据业务优先级和销售目标提供自动完成建议，例如，促销价格更高或利润更高的商品。您可以采取措施，通过自动完成规则来管理季节性商品销售，和/或通过自动完成为回头客设置体验和个性化。

提高对您至关重要的业务指标

即使转化不是你的首要任务，自动完成搜索也能帮你实现目标。自动完成搜索增加了购物车网站的平均订单价值，从而带来更大的收入。它还提高了用户参与度，尤其是对于电子商务之外的垂直行业。用户搜索信息的时间越少，他们实际参与网站内容的时间就越多。这两个好处都表明用户满意度更高，用户体验更好。

3 自动完成最佳实践

这里有三种简单的方法为用户创造最好的自动完成体验:

1。突出显示可扫描性建议

突出显示建议之间的相似或不同之处，以便用户可以轻松浏览、区分和找到与他们最相关的建议。由于屏幕尺寸较小，高亮显示在移动设备上更加重要。

安德玛强调了搜索建议中的相似之处，这样用户就可以很容易地看出它们的不同之处。在这个例子中，自动完成搜索建议都用粗体显示用户的原始查询“top ”,这有助于强调返回结果的不同类别。

2。使用联合搜索

自动完成与 联合搜索 配合使用效果最佳。联合搜索将来自不同数据库和/或来源的结果交付到单个界面上。将这种方法与 autocomplete 结合使用，扩大了用户可以访问的结果范围，并且由于搜索界面中的建议，帮助他们更快地找到他们需要的内容。

Birchbox 的网站采用了搜索栏中的联合搜索。只需敲几下键盘，用户就能获得相关产品、相关品牌和有用的指南。

https://www . algolia . com/doc/guides/solutions/gallery/federated-search/

3。限制建议

重要的是不要给用户太多的建议。相反，给他们与他们正在寻找的东西相关的最佳建议。搜索分析能够洞察最有效的搜索信息，从而获得最佳结果。如果您不简化 autocomplete 的建议，它们对用户和组织都失去了价值。

使用自动完成功能创造有益的搜索体验

借助自动完成等有用的功能，您的企业可以显著减少从搜索到转换的时间。事实上，Algolia 的 即时搜索 (显示搜索结果和建议)为您提供了创建无与伦比的搜索体验所需的所有 UI 组件。

为你的网站打造一个奇妙的搜索体验可以推动业务增长。阅读我们的电子书“ 【超越框框的搜索】 ”来了解像自动完成这样的工具如何改善你网站的搜索体验，并帮助你最大化参与度和转化率。

自动完成(预测搜索):在线转换的关键

原文：https://www.algolia.com/blog/ux/autocomplete-predictive-search-a-key-to-online-conversion/

你有没有一个朋友会帮你完成句子？有人那么了解你，这很神奇，不是吗？

在科技世界中，这种互动的最佳伙伴的等价物是自动完成，也被称为预测搜索、提前键入、自动建议、自动填充和自动填充。当你试图在搜索框或文本框中输入你想要的内容时，在线搜索功能似乎会考虑你想要的内容。它是人工智能预测你接下来要输入哪个按键、单词或短语，然后尽最大努力完成你的句子。

自动完成中的冒险

例如，假设你突然很想吃巧克力圣代，想找一家冰淇淋店。你开始在手机的搜索栏中输入“ic”，甚至还没来得及添加“e”，就出现了令人垂涎的“我附近有冰淇淋”的想法。

啊，艾好了解你。而万一洒在石路上的是 而不是 你想要的，那也猜测一些备用的想法:iCloud，艾斯·库伯，冰岛。然后，您可以退出输入字符的烦人过程，单击正确的建议，并获得您的相关结果。

卑微的出身

根据维基百科，自动完成预测的概念最早是在 1967 年提出的。在其初期，autocomplete 的第一个应用是帮助身体残疾的人打字更快，减少他们在写作时必须击键的次数。

举例来说，建议的单词和短语的吸引力最终被证明要大得多，例如，在医生当中，他们不得不为难以拼写的药物开处方，因此很高兴有长名字提供给他们以方便考虑。另外，即使所有类型的非医生也能欣赏这种文本输入。

2004 年，谷歌推出了其自动完成技术的实验版本，开创性的“谷歌建议”，并于 2008 年发布。

你最初可以从谷歌搜索中获得的建议自动补全功能，会将其他人已经搜索过的数据考虑在内，这些功能无休止地古怪有趣，甚至激发一些人将其命名为“”

圆满成功

今天，autocomplete 是一个熟悉的老朋友，它向使用搜索引擎、网络浏览器、数据库查询工具、电子邮件等的人提供听起来合乎逻辑的建议。网站访问者希望它就在那里，因为由于谷歌、亚马逊和网飞等公司设定的高标准，他们已经习惯了数字手持。他们期待即时的建议和正确的搜索结果；如果缺乏技术，他们会直接去竞争对手的网站。

事实上，自动完成让搜索变得更加容易和快捷，它已经被公认为可用性最佳实践。这是一件好事，因为尽管人们习惯于能够使用有效的搜索，但他们自己的搜索技能很糟糕:根据一项研究， 只有 1%的人知道如何调整他们的搜索策略以找到更有效的结果。所以没有自动完成功能，人们是不完整的。

后端细节

自动完成是如何发挥它的魔力的？都是算法的问题。基于各种因素，应用算法来识别当用户开始键入查询时他们将看到的可能的完成。自动完成算法可以考虑:

• 当前正在谈论什么，有多少人在搜索它

• 搜索者输入一个术语的次数或频率

• 特定搜索建议的点击率

• “语义”考虑，精确定位搜索者的具体意思——上下文； 同义词可以替换 来提高关联性

• 在一个电子商务网站上，该网站查询先前输入并点击的潜在买家，并导致购买

操作选项

您可能已经注意到，您使用过的自动完成功能并不都以完全相同的方式工作。具体技术包括:

• 在开始打字时立即提供建议，没有延迟，这不仅提供了很好的用户体验，而且看起来更像。
• 强调搜索建议之间的相似或不同之处。这使得快速扫描正确的项目变得容易(在小的移动屏幕上特别有帮助)。例如，在线零售商安德玛是如何强调相似性的——“top”是粗体:

• 限制建议。重要的是不要让人们有太多的选择，所以您可以配置自动完成功能，只显示最佳建议，这是由搜索分析确定的。
• 优化建议，即展示那些显示最相关结果的建议。这增加了搜索者第一次尝试的成功机会，减少了可能破坏搜索的打字错误和笨拙的措辞。自动完成建议通常基于业务相关性、来自 站点搜索分析 的数据以及业务目标。一个优化的自动完成搜索引擎是允许输入错误的，并且使用 和 相同的相关因子作为你的搜索引擎。
• Teaming autocomplete 与 联合搜索 功能，扩展了可选搜索结果的广度。例如，在一个美容网站上，可以为购物者提供产品、相关品牌、编辑指南以及诸如“如何选择润肤霜”之类的提示

A 为自动完成，B 为利益

根据谷歌的统计，自动完成的搜索转化能力得到了证实

• 使用自动完成功能时，用户完成表单的速度比快 30%
• 它在移动设备上特别方便，但在桌面上也很有效；平均来说，自动完成功能 减少了大约 25%的打字时间 (从全球来看，累计起来，每天的打字时间超过 200 年)

当然，搜索可用性的提高会带来后续的提升，你猜对了。易贝的 Shanmuga Priya Pandiyan 解释说:“你对用户要求越少，他们就越倾向于填写表格，更快的填表速度会增加转化率。”。Autocomplete 帮助人们更快地找到相关结果，减少因混乱、分心或因搜索引擎无法解析查询而无法找到项目而导致的跳出率。

自动完成通常能在多大程度上改变游戏规则？搜索分析专家迈克罗伯茨(Mike Roberts)说，有人估计:它可以提高 24%的销售额和转化率。“自动完成使搜索查询更长，”他指出，“更长的查询有更高的转化率。”

如果转换不是你的首要任务，自动完成仍然会是一个巨大的帮助。怎么会？如果您的站点有购物车，自动完成功能可以增加平均订单的价值。它还提高了用户参与度，尤其是对于电子商务以外的垂直行业。人们花在搜索信息上的时间越少，他们花在网站内容上的时间就越多。

许多行业的网站都可以从添加(和微调)自动完成功能中受益，这是显而易见的。当然，电子商务网站可以用它来帮助购物者浏览他们的产品目录；媒体公司可以用它来帮助用户找到相关的新闻文章和视频。但令人惊讶的是，尽管有证据表明 autocomplete 很棒，但根据bay mard Research的数据，截至 2020 年，66%的电子商务网站没有提供该功能。

为商家赢得一份

如果你是一家有网站的公司，投资自动完成功能能得到什么？通过向人们展示流行的查询，引导他们找到他们喜欢的结果，你可以增加他们逗留和查看更多你的内容的机会。可以:

• 向人们介绍你的网站。例如，您可以让自动完成功能显示产品类别，以扩大人们对您的产品的了解。您可以将自动完成建议与您的业务优先级保持一致，还可以让它适应多种语言以避免混淆。提高游客的认知度可以增加游客的满意度。
• 减少人们必须花在搜索上的时间。因为自动完成提供了快速的上下文建议，所以不太可能有人需要键入整个查询。他们很乐意避免输入冗长的查询和输入错别字，这是一个未经优化的搜索引擎很难解析的。
• 支持销售计划。您可以使用自动完成建议来管理用户交互的内容。例如，您可以:
  • 根据用户的一般搜索行为，首先显示最相关的项目(例如，什么最受欢迎或最受欢迎)
  • 根据业务优先级提出建议(例如，推广价格点或利润较高的商品)
  • 使用自动完成规则管理季节性商品销售
  • 为回头客设置个性化
• 改善用户体验。让人们立即找到他们想要的内容意味着出色的可用性。

移动不(总是)移动

企业失败的一个特殊领域是移动应用。

假设你出门在外，想看看火车什么时候离开。你在 iPhone 或 Android 手机上输入“火车时刻表”,就会弹出一个看起来像压扁了的公司网站，让你费尽周折才找到时刻表。这被证明是一个巨大的麻烦，如果该公司针对移动设备进行了优化，这本来是可以避免的。

这种问题经常发生。电子商务移动网站的转化率比桌面网站低 66%()。例如，移动应用程序不能给人们提供正确的自动填充结果。

贝玛研究所 支持这一观点。它做了手机屏幕自动完成可用性测试(总共 87 家公司),发现一些预测最终是误导性的。“移动自动完成特别难，”它总结道，“因为用户界面受到已经很小的屏幕的影响……再加上用户的触摸键盘同时显示(几乎占据了 50%的屏幕)。”

自动优势

尽管需要更多的自动完成功能，但谁能说这不是最伟大的事情呢？当它在 移动设备 或其他任何地方可用时，它:

• 让生活更轻松
• 提供经过验证的查询供用户点击
• 增加搜索者成功找到物品的机会
• 减少人们从一次搜索中获得 零个结果 的次数
• 增加搜索者的信心:你可以看到你在正确的轨道上，然后添加细节
• 帮助支持营销计划
• 可以扩大搜索者对其他产品的认知(交叉销售)
• 通过这种扩大的认知，可以减少放弃，获得潜在的转化机会

在电影《杰里·马奎尔》中，汤姆·克鲁斯对他的行政/恋爱对象说:“你让我变得完整。”无论这种完整的概念是应用于关系还是搜索术语，它显然是一个真正强大的东西，就搜索技术而言，它只会变得更受欢迎。

了解更多信息

作为服务合作伙伴与 搜索合作伙伴 可以提供 UI、分析和其他工具来创建出色的搜索。如果您对自动完成 的 可能性感兴趣，这里有一些资源:

如何避免“无结果”页面

原文：https://www.algolia.com/blog/product/avoid-no-results-pages/

随着像谷歌和亚马逊这样的网站提供即时和个性化的搜索结果，今天的网络用户希望他们访问的每个网站都有相同的体验。

但是返回“零结果”或“没有结果”页面的搜索是用户体验中令人沮丧的障碍。而且，通常情况下，他们会驱使访问者访问你的竞争对手的网站。通过对网站搜索引擎的战略性改进，你可以避免“没有结果”的页面，并确保你总是为用户提供一条前进的道路。

什么是“无结果”页面？

“无结果”页面是当内部站点搜索引擎不能定位与用户查询相关的任何内容时向用户显示的网页。

有时，确实没有任何产品或内容与查询相匹配。但是，对于很多站点来说，相关内容 确实存在——但是站点搜索没有 优化得足够好 找到匹配。

当用户遇到一个“没有结果”的页面时，他们通常会完全放弃这个页面或网站。如果你真的很幸运，他们可能会尝试重新组织他们的查询并再次搜索。但是注意力持续时间很短，提供一个“没有结果”的页面很快就会失去客户的兴趣(并可能失去他们的购买)。

为什么“没有结果”的页面不利于生意

“没有结果”页面对用户来说是个死胡同，因为它没有回答最初的查询，也没有给出有意义的替代建议。它既会让用户感到沮丧，又会以多种方式损害业务，包括:

• 危害整体 UX。 一个不返回结果的网站搜索无法实现将用户与他们需要的东西联系起来的基本功能。当用户没有得到他们需要的东西时，他们就不能与你的网站进行有意义的互动。
• 破坏用户对网站内容的感知。当搜索失败时，用户可能会认为你没有提供他们想要的内容或产品。用户更有可能不了解你的网站所提供的一切就离开，这反映在搜索失败后的高跳出率上。
• 对 KPI 产生负面影响。频繁出现的“无结果”页面会对品牌本身产生负面影响。一个不合格的网站搜索给用户的感觉是，相对于竞争对手，该网站的服务质量很差。这导致跳出率上升，参与度和转化率下降，销售额下降等。

繁体“无结果”页面无效

一些“无结果”页面通过提供一些关于如何更好地组织他们的查询的基本提示或者推荐一些常见的搜索来鼓励用户再次搜索。有时网页会包含幽默的图片来减轻不可避免的沮丧的搜索者的情绪。拥有充足客户服务资源的网站也可能会提供如何获得支持的信息。

然而，最终这些补救措施都是不够的。为什么？内部站点搜索引擎仍然没有满足理解查询和提供最相关结果的基本期望。

在许多行业，收购比以往任何时候都难，而且大多数网站的内容已经饱和。因此，现实是，如果游客不能很快得到满足，他们会离开去寻找其他东西。

微调你的站点搜索以消除“无结果”页面

任何普通的网站搜索都能返回结果。但是如果相关性没有被微调，用户将会遇到“没有结果”的页面，特别是对于不太常见的查询。通过调整相关性、语义设置和搜索引擎的其他组件，您可以完全消除“无结果”页面。

设计良好的网站搜索系统可以动态地分解复杂搜索的语义和结构，以提供最佳匹配。这允许引擎返回相关的结果，即使当查询拼写错误或者没有使用与相关产品列表或网页完全相同的术语。

Example of a complex query returning relevant search results

出色的网站搜索体验可以将不完美的用户查询转化为相关的结果。但是最好的网站搜索工具更进一步。当确实没有与查询相关的产品或内容时，搜索引擎应该推荐用户可能感兴趣的相关产品或内容，而不是针对预期查询的“无结果”页面。通过这种方式，你的网站搜索将访问者连接到他们知道他们需要的东西，以及他们还不知道他们需要的东西。

避免“没有结果”的 6 种方法第页

有很多方法可以优化搜索引擎，避免出现“没有结果”的页面:

1。构建你的同义词库

一个灵活的搜索引擎必须能够 处理同义词 来捕捉访问者可能引用同一条目的各种方式。例如，一家在美国销售汽水的公司必须能够应付来自中西部使用“pop”一词的顾客。因此，了解你的客户并把这些信息建立到同义词库中是很重要的。该信息可以与产品或服务相关的内容一起被索引。除了其他研究之外，使用你的网站搜索数据来了解哪些同义词是最重要的，哪些关键术语你可能会错过。

2。使用自动完成和查询建议

自动完成 搜索和查询建议当用户在搜索栏中键入时，提供推荐和备选查询。这有助于用户细化他们的搜索和/或发现新的查询，引导他们更快地找到他们所需要的。通过建议已知返回结果的查询，自动完成消除了搜索失败的可能性。

Example of a rich autocomplete that goes beyond search suggestions

3。确保你的网站搜索能够适应人为错误

人类经常拼错单词和误用标点符号。一个未优化的网站搜索将会被用户的错误绊倒，因此不会返回匹配结果。伟大的网站搜索系统必须 处理错别字 并过滤标点符号以提供最佳结果。但是，请注意，通常通过计算字符与最可能的单词匹配之间的距离来进行输入错误纠正，因此需要进行一些实验和监控，以确保系统不会过度纠正或不足纠正单词。

Example of a query with a typo returning relevant search results

4。个性化结果

用户历史可以为客户可能的搜索兴趣提供有价值的见解。通过使用诸如过去的搜索、购买和自我报告的兴趣之类的数据，搜索引擎应该能够更好地理解用户的搜索意图，并提供 上下文相关的结果 。这也将增加点击率和转换率，因为用户更有可能对结果感兴趣。

5。基于业务需求定制您的搜索

虽然许多搜索功能可以跨领域推广，但也有一些因素是您的企业或行业所独有的。根据业务考虑因素(如网站的主要 KPI)以及客户优先级(如最畅销的产品),优化您业务的定制相关性。随着您细化搜索的相关性以满足业务需求和客户需求，搜索将返回越来越多的相关结果。

6。使用分析来了解客户需求

优化搜索是一个反复试验的过程。令人欣慰的是，每次用户与网站交互时，他们都会生成大量关于他们所需的有价值的数据。 分析你的网站搜索 可以帮助你理解这些数据并据此采取行动。通过发现热门搜索、表现不佳的内容和受欢迎的产品，以及其他指标，您可以调整您的相关性，甚至填补内容空白。

Site Search data presented on Algolia Dashboard

如果真的有“没有结果”怎么办？

不幸的是,“没有结果”的页面最终还是会出现，即使是使用了很好的网站搜索。在这种情况下，尽快让用户回到相关内容并从错过的机会中吸取教训以改进未来的搜索是非常重要的。

在整个搜索体验中推荐产品是防止反弹的好方法，因为用户可以快速点击一个产品，而不必重新开始搜索。理想情况下，有了足够的用户数据，推荐的产品应该是上下文相关的，受欢迎的，以增加点击率。

因为搜索是一个持续的迭代过程，一个“没有结果”的浏览量应该是一个额外的数据点，以改善未来的实施。使用您的站点搜索仪表板定期查看返回零结果的搜索。有了这些信息，您可以决定是否需要调整搜索设置或创建新的内容或产品列表，以更好地满足这些需求。无论你做什么决定，确保“无结果”页面在此期间尽可能优化，这样你就不会失去有价值的客户。

如何为你的用户提供最相关的结果

“没有结果”的页面让开发者和最终用户都很沮丧。有了一个功能强大、经过优化的 站点搜索解决方案 ，你就可以轻松避免这种头痛。

在我们的 媒体 和 电子商务 电子书中了解更多优化搜索的好处。亲自了解如何通过智能搜索改善用户体验并满足您的业务目标。

B2B 电子商务的数字化转型:如何建立一个成功的 B2B 电子商务网站，结合最佳行业实践

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/b2b-commerce-digital-transformation-how-to-build-a-successful-b2b-ecommerce-website-incorporating-best-industry-practices/

在构建引人入胜且适应性强的 p 产品搜索和发现界面时，无头、可组合的架构创造了关键的灵活性，以确保 c 转换和增加的交易和订购。在本文中，我们将讨论这三个要素，或者说步骤——无头/可组合、搜索/发现、转化/参与——如何在一个现代的、竞争激烈的 B2B 业务中发挥作用。

第一步:无头/可组合架构取代传统的单片平台

Gartner 预测，“到 2023 年，采用可组合方法的组织将在新功能实施速度上超过竞争对手 80%。”

无头架构 通过去除前端和后端之间的链接，允许自由和灵活。站点内容和 UI 元素可以即时更改，而不会影响后端基础设施。现代的 API 优先方法让内部团队(产品、营销和销售)能够迭代在线全渠道体验，并测试具有高敏捷性和可扩展性的新策略。

B2B 行业领导者，如 戴尔科技 为其电子商务平台采用了无头、API 优先的架构。与传统整体解决方案相比，无头/可组合方法的优势对任何组织都非常有影响:

• 快速创新:快速部署新功能，更好地控制每个功能
• 降低维护成本:可以灵活选择组件和功能，立即获得自动软件更新
• 轻松适应和改变业务需求的任何变化

可组合架构使 B2B 公司能够实现全渠道销售模式，这已被证明比传统方法更有效。麦肯锡 发布的最新研究将全渠道确定为“全球 B2B 销售的至关重要的固定设备”，83%的 B2B 领导者称其是比传统的“仅面对面”销售方法更成功的发现和获得新业务的方法。

此外，全渠道模式适用于多个地区，显示了全球 B2B 公司的热情采用趋势。

第二步:产品搜索和发现

根据 Forrester 的研究， 92%的 B2B 购买都是从搜索 开始的。此外，Baymard Institute 最近的 研究 发现，“产品类型”搜索(例如，“男孩的帽衫”、“凉鞋”)几乎总是用户与网站的第一次交互。产品类型查询有助于塑造用户对可用产品的早期印象。即使用户查询与网站的精确类别描述不匹配，正确配置搜索相关性以提供相关结果也是至关重要的。当搜索结果给用户留下库存有限或不受欢迎的印象时，放弃的风险就会大大增加。

• 将产品目录和电子商务功能统一到一个 UX 中，针对多个平台进行优化
  • 产品目录和购物平台必须统一
  • 支持内容，如规格表、文件、销售过程中因各种法规要求提交的文件以及类似文件，应可通过单个搜索栏访问，并链接至特定产品或产品类别
  • 架构需要将搜索引擎和定价引擎结合起来。

注意:对于 定价是动态的 并且产品价格经常变化的情况，定价引擎解决方案应该提供任何定价复杂程度的实时定价数据。

• 产品目录结构:计划包括哪些可搜索属性(尺寸、产品类型/类别、品牌、颜色、流行度)
• 相关性设置:确保快速高效的产品发现，包括并配置 B2B 特定功能(如 SKU 搜索)
• 商品销售:使用以下工具自动销售活动和促销产品:
  • 相关性规则(例如，将特定产品提升到搜索结果列表的顶部)
  • AI 动态重新排名
  • 艾同义词建议
  • 个性化
  • 产品推荐

第三步:兑换、交易、订购

提高转化率和用户参与度的一些要素是什么？

• 个性化定价:确保您的每个企业客户都能看到自己定制的预先协商好的价格、折扣和运输信息，并实时更新
• 结账流程简化:确保高效的结账流程，同时包括所有相关的订单信息，如库存/存货数据、跟踪和运输。
• 快速简单的再订购:B2B 购物者大部分时间都是回头客；因此，重新订购流程应该精简和简化(例如，通过别名进行个性化搜索，个性化搜索结果页面和浏览页面，一个快速订购按钮，让 B2B 购物者只需粘贴他们想要购买的产品的 SKU)

为 B2B 电子商务公司的数字化转型选择合适的搜索和发现引擎的决策流程:

• 时间表和紧迫性
  • B2B 购物者已经习惯了 B2C 在线体验 。他们对 B2B 世界的期望是与 B2C 电子商务的趋势和最佳实践相匹配。今天，用户不想再等了，这给在在线 B2B 购物体验上落后的 B2B 组织带来了风险。因此，数字化转型的紧迫性和优先性需要很高。
• 基础设施
  • 性能。在搜索和索引等关键功能中，专门设计和构建的第三方引擎具有明显的优势。你应该期待搜索引擎能以闪电般的速度提供搜索结果，并且可以很容易地从一个平台复制到另一个平台。
  • 可靠性。不需要安全或维护补丁的解决方案，为具有高安全维护需求的产品提供了更好的替代方案。
  • 规模。为扩展进行资源调配需要付出巨大的努力，并且由于时间限制、工程资源缺乏和预算限制，通常无法很好地实施。最佳解决方案需要能够处理任何规模的大数据量。
• API 优先 vs monolith 解决方案:可组合/无头方法是使公司适应未来新趋势和挑战的重要工具。
  • 易于构建和迭代。搜索引擎解决方案应该有完整的文档记录(API 客户端、前端库)。当打开新的渠道或部署到新的国家或地区时，应该不需要从头开始。
  • 易于连接/为无头体验做好准备。为了成功实现全渠道销售模式，搜索引擎需要连接到所有的客户接触点。全渠道是 B2B 行业的关键，也是开展业务的最佳方式，例如，销售人员应用程序、在线目录、仅提供给特定客户的翻新专用应用程序、客户支持工具等等。
• 相关性管理
  • 白盒方法。搜索引擎应该提供透明的算法，让商业团队控制排名和相关性策略
  • 仪表盘为了高效运作并对业务趋势和挑战做出快速反应，业务团队应该能够从用户友好的仪表板管理相关性，而不需要每天都依赖它。

性能、可靠性、可伸缩性和灵活性 是搜索和发现引擎应该为 B2B 商务组织提供的四个基本优势。Elastic 和 Solr 等开源解决方案是高度资源密集型的，需要大量的工程资源来维护和更新。虽然开放源码解决方案看似“免费”，但其实施和维护既昂贵又耗时。这些困难堆积在其他挑战之上，例如搜索结果排名算法缺乏透明度。另一方面是易于实现的解决方案，它们的灵活性和可伸缩性有限，因为它们依赖于开源解决方案和千篇一律的架构和设计。这些解决方案受到不透明排序算法的限制，并且当面临对搜索结果的相关性排序实施修改或定制的需求时，它们的不可预测性是众所周知的。这对于任何 B2B 商务公司来说都是一个很大的劣势，因为这些公司可能需要对产品进行多次修改。Algolia 为客户提供了广泛的定制，以确保产品满足每个 B2B 企业的独特要求，并提供可扩展性和从一个平台到多个其他平台的简单复制。

B2B 商务数字化转型:营销和人工智能优化

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/b2b-commerce-digital-transformation-merchandising-and-ai-optimizations/

在我们的 B2B 数字化之旅中，继搜索和导航优化 之后，我们将讨论商品销售以及如何利用人工智能自动化对其进行优化。数字销售让您能够控制产品目录的展示，并允许您将业务逻辑应用于搜索结果页面、类别页面、过滤面，甚至产品传送带。

面向 B2B 公司的商品销售

B2B 公司需要完全控制如何向网站用户展示目录，轻松选择要推广的产品和要突出显示的产品。为了在日常生活中有效地利用这种功能，需要一个以业务用户为中心的 UI 界面，其目标是使 B2B 销售团队能够独立自主地工作，不受工程和其他技术团队的影响。此外，拥有多个子部门的大型 B2B 组织需要有能力在子级别推出销售指南。每个地方分支都应该能够独立地建立自己的规则和商业策略。

销售策略是电子商务的重要工具，不应该是 B2C 零售商的专利。B2B 公司需要能够受益于 B2C 的最佳在线销售实践，并获得基于内部销售和营销策略快速推广任何产品或类别的能力。

用 AI 自动化优化商品销售

自动化是另一个可以增强销售工作并最大限度提高效率的方面，尤其是在处理超大目录时。这包括为用户提供 ML 生成的产品推荐，对搜索结果进行动态重新排序，以确保最受欢迎的产品出现在顶部，或者根据用户搜索建议人工智能生成的同义词。

通过应用人工智能和机器学习工具，我们可以腾出时间让组织的人才专注于电子商务流程和网站管理的定制方面，同时补充员工可用的数据，并利用人工智能生成的分析见解支持他们的业务决策过程。人工智能和人工智能工具能够大规模分析大量数据，并推荐和强调战略机会，例如识别潜在的增长空间或发现应该减轻的“失去的”机会。

商品销售

搜索商品销售

搜索营销确保所有必要的业务逻辑都包含在将呈现给用户的搜索结果中。

商品类别

类别销售工作流程使公司能够将业务逻辑应用于类别页面。这样，每次购物者在浏览网站和不同的产品类别时(或从外部来源(如谷歌)登录类别页面时)，结果都会以特定的顺序出现，可以根据当前的促销业务需求轻松调整和优化转换。

• 锁定并隐藏物品
• 增强、隐藏和过滤类别
• 设置类别排序的优先级
• 禁止物品类别
• 商品筛选选择
• 基于日期范围的商品，用于限时促销
• 基于地理位置、设备、用户群的商品
• 可配置的预览界面
• 设置无条件规则(规则一直触发*)，例如:*
  ** 返回自定义数据，如横幅(例如，在类别页面上显示横幅)* 添加默认搜索参数(例如，将所有查询的半径搜索参数设置为 1000 米)* 隐藏项目(例如，根据用户搜索的内容隐藏记录)*
  ** 设置仅上下文规则(由‘rule context’触发的规则，不需要查询)* 基于过滤器选择的商品，其中过滤器可以是条件或触发器，但也可以是商品* Facet Merchandising(Facet type 和 value 重新排序–功能可应用于搜索和分类页面)*

*### Algolia B2B 电子商务客户成功实施销售策略的例子:

使用相关性规则搜索商品和促销项目:工具站

当用户在 B2B 零售商 Tool Station 的网站上搜索“hozelock”时，选定的产品会被钉在搜索结果的顶部，以便更有效地进行商品销售。

搜索商品——重定向到一个包含相关规则的专用登录页面:亚瑟王面粉

在 B2B 零售商亚瑟王烘焙网站上，当用户输入查询“过敏”时，他们会被重定向到网站上专门为他们的查询定制的页面。

AI 优化

人工智能

动态重新排名利用人工智能来发现用户行为的趋势。根据查询和他们点击或转换的结果的位置，它可以通过提升越来越受欢迎的结果来提高你的相关性。

艾同义词建议

使用人工智能，Algolia 可以识别用户经常更改(重写)的查询，并提出术语的同义词。有了动态同义词建议，你所要做的就是接受或拒绝建议的同义词。如果你认为有更好的选择，你也可以在接受建议前调整一下。这些同义词很好地表明了用户在网站上搜索的内容以及他们如何表达他们的查询，这对 SEO、数据改进、产品目录增强等非常有用。

人工智能推荐

利用 ML 对推荐进行过滤、推销、排名和语境化以符合您的品牌和独特的业务目标。

• 经常一起购买——推动交叉销售，增加平均订单价值
• 相关产品–最大化转化率和目录曝光度

Algolia B2B 电子商务客户成功实施人工智能优化的例子:

动态同义词建议:工具站，Selco

在 Tool Station 的网站上，由于 Algolia 的人工智能生成的同义词建议，用户即使在输入查询时使用不同的词(例如“水泥”或“混凝土”)，也可以获得相关的结果。

在 Selco 的网站上，由于 Algolia 的人工智能生成的同义词建议，用户即使在输入查询时使用不同的单词(例如“loft flooring”或“chipboard flooring”)，也可以获得相关的结果。

上面的例子展示了配置和执行稳健的销售策略的各种有效方法，从开展季节性促销活动，到利用人工智能和人工智能工具，通过自动实现向 B2B 电子商务网站购物者显示的搜索和浏览结果的最佳相关性来推动销售和收入。*

B2B 商务数字化转型:个性化

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/b2b-commerce-digital-transformation-personalization/

优化 B2B 电子商务网站上的搜索和导航体验 是实现 B2B 业务数字化的重要一步。下一步是配置一个设计良好的销售策略 ，包括整合人工智能工具，利用“群体智慧”自动生成同义词和产品推荐，以及动态重新排列搜索结果和产品在类别页面上的显示顺序。个性化在这种设计之上又增加了一层。

为每个用户个性化搜索结果和类别页面不仅可以最大限度地减少购物者搜索产品的时间，我们知道这是一个非常重要的因素，也是 B2B 购物者的最佳实践、、而且还可以确保用户始终看到与他们独特偏好最相关的结果。实施个性化策略可以确保每个用户在 B2B 网站上都有不同的电子商务体验，这些体验符合用户的特定需求和购物习惯。预期结果将是客户满意度的提高，这对于 B2B 电子商务的成功 至关重要，因为单个“用户”实际上可以代表一家大公司的众多用户，并负责下大订单。考虑到每个购物者的体验对 B2B 行业的重要性，用户在 B2B 电子商务网站上的旅程可能比 B2C 零售商更重要。

个性化对 B2B 公司来说有几种意义。除了我们刚刚讨论的用户级别的行为个性化之外，还需要帐户级别的个性化。这种个性化解决了 B2B 商务的特殊需求。对于 B2B 公司，向其他企业销售产品和服务可能意味着拥有特定的目录、价格或 SKU，这些都可以在帐户级别进行个性化。

个性化 B2B 搜索体验的四种方式

B2B 电子商务网站的个性化类型:

1. 个性化目录
   • 公司与权限设置
2. 个性化定价
   • 针对每个用户和客户群的动态定价
3. SKU 个性化搜索
   • 通过别名搜索自定义别名
4. 行为个性化
   • 个性化查询建议
   • 1:1 个性化

个性化目录

B2B 产品目录往往很复杂，每个买家账户都有许多产品变化和特定的条款和条件。通常，B2B 购买流程也比 B2C 更复杂，涉及不同权限的不同用户。

例如，一个帐户中的买家可能有权请求产品报价，但实际上并没有购买，或者根据允许他们购买的产品查看不同版本的产品目录。当个人买家搜索或浏览时，他们希望只找到他们有权看到的产品。

使用 Algolia，您可以使用 安全 API 密钥 来确保每个登录用户只能搜索或浏览他们有权访问的产品目录部分。

例如，您可以使用安全 API 密钥:

• 将搜索限制到特定索引
• 对每个搜索应用预定义的过滤器
• 将预定义的搜索参数应用于每次搜索

https://www . algolia . com/doc/guides/security/API-keys/# secured-API-keys

个性化定价

根据 B2B 买方和卖方之间的具体协议，为每个买方账户定制定价、库存和其他条件。有了 Algolia，你可以确保每位买家都能看到适用于他们的条件。

根据您的定价结构，处理灵活价格和其他条件所采用的策略:

• 固定价格和折扣。如果你有一个适用于所有买家的产品目录，没有每个买家或每个细分市场的差异，你可以使用 Algolia 的常规 B2C 解决方案。标准价格是价目表中产品的固定价格。比如“公价从”。
• 定价等级。如果您的客户群具有不同的定价等级，您可以将每个客户群的价格作为其自身的属性进行索引。当买家搜索时，会显示他们所属细分市场的价格。对于每个细分市场的定价，不同的价格是为不同的买家群体量身定制的。
• 每位买家的定制价格。如果每个买家帐户都有自己的定价，您可以动态更新定价信息。当买家搜索产品时，您从数据库中获取该特定买家的产品价格，并将其显示在搜索结果中。
• 基于数量的单位定价。根据订单数量，单价需要实时变化。
• 可协商报价/现货合约定价(按用户定价)。允许您的 B2B 购买者直接从购物车中请求报价并使用协商的价格更新定价信息。商务平台应该允许 B2B 卖家查看、接受和拒绝报价请求。

注意:给定产品的库存可用性或运输交付时间可能因 B2B 买家而异。例如，B2B 销售者可以允许苹果购买 10 台，微软购买 20 台。定价和库存可用性将需要个性化和实时反映。

实施个性化定价时，您可以从许多可用的解决方案中进行选择。该决定可能取决于业务需求和架构依赖性或其他功能限制。解决方案评估标准应考虑可扩展性/记录数量、可用性以及对个性化、商品销售、动态重新排名、推荐、分析、仪表板可用性、过滤&排序以及索引性能等功能的影响。

个性化定价策略实施的一个例子是延迟加载定价信息，对每个客户或每个用户组使用一个指数:

https://www . algolia . com/doc/guides/solutions/ecommerce/B2B-目录-管理/教程/个性化-定价/

在下面的例子中，B2B 电子商务网站要么要求客户登录以查看具体价格，要么根据之前协商的价格连接到销售代表以核实定价信息。

个性化‘按别名搜索’

终端企业用户能够通过 SKU 搜索自定义别名。例如，通常在 B2B 网站上订购一套清洁产品的业务代表将能够输入别名查询“清洁产品”,并看到他们通常订购的所有产品的列表。这种类型的自定义别名对特定用户来说是唯一的，对其他用户不可用。每个自定义别名都将针对特定的业务用户配置文件进行个性化设置。

行为个性化

个性化 通过在关联策略中加入个人层，加强了交互搜索。在搜索体验中加入个性化的偏好会让搜索结果对个人用户更有吸引力。

行为个性化允许 B2B 网站将历史客户信号整合到 ML 中，以根据以下数据智能地对结果进行排序:

• 位置/地理
• 首选商店
• 过去的购买记录
• 过去的搜索
• 首选品牌
• 按地区划分的季节性
• 产品/客户细分目标(根据地区和行为产生群体)

在决定个性化策略时，公司需要首先分析哪些客户信号对他们的业务最有价值。这将使公司能够控制和“定制”个性化在网站上的应用方式。例如，我们可以为客户行为的不同方面赋予不同的权重，例如赋予品牌与商店更高的重要性。

个性化查询建议 :根据不同用户的个性化配置文件，向他们显示同一查询的不同建议。

【1:1 个性化 :根据用户先前在网站上的行为和独特的用户偏好，将搜索和浏览结果个性化到每个用户简档。B2B 客户在下订单时经常使用相同的类别和子类别。考虑到在大多数情况下，企业用户需要登录才能浏览目录并进行购买，跟踪他们在网站上的行为并个性化他们的购物体验是非常有益的。

个性化对于 B2B 电子商务行业非常重要。有多种策略可以借鉴 B2C 最佳实践，如行为个性化。同时，有一些独特的方面和要求在 B2B 行业中特别常见，例如个性化目录和定价，需要有效地解决这些问题，以便提供卓越的电子商务体验。通过精心规划数字化转型和逐步实施 B2B 电子商务解决方案 B2B 零售商将能够跟上 B2C 行业趋势，满足购物者对 B2B 电子商务网站的期望。此外,可组合的商业方法将提供传统技术栈架构所不具备的灵活性和可伸缩性。这种方法给了 B2B 公司快速发展和成为行业领导者的自由。B2B 电子商务成功的关键是随时准备适应新的趋势，并在过程的每一步满足买家的期望和需求。

B2B 商务数字化转型:搜索、过滤、分类和导航

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/b2b-commerce-digital-transformation-search-filtering-sorting-and-navigation/

B2B 零售业 的最新趋势和发展正在敦促和挑战企业采用 B2C 电子商务最佳实践 :

“为了在这种环境中竞争，组织必须借鉴 B2C 领域的最佳实践，包括面向客户的员工的数字工具和全渠道商务。”

–Forrester，让您的 B2B 业务成为数字业务，2021 年 1 月

这种数字化转型需要精心规划的战略和对 B2B 技术体系、架构和流程 的重组，这使 B2B 零售商能够从面向未来的全渠道电子商务解决方案中受益，提供灵活性、可扩展性和相对于技术落后的竞争对手的竞争优势。对于您的组织的数字化之旅，推荐的方法是从搜索开始，因为这是购物者与公司网站交互的第一种也是最常见的方式，尤其是在 B2B 世界中，用户是受意图驱动的，并确切知道他们在寻找什么。接下来是浏览、过滤和增强的导航体验。为了统一和一致的用户体验，搜索和浏览功能应该在网站上产生无缝的用户旅程，以满足用户对电子商务网站上现代购物体验的期望。

搜索型界面

建立支持 B2B 买家需求的强大搜索界面:自动完成、查询建议和 B2B 特定搜索解决方案。

• 使用包含最新趋势的预测性搜索建议，加快重复购买:
  • 查询建议
  • 关于空查询的流行或推广的搜索建议
  • 搜索结果可视化
• 为买家提供对产品、常见问题、技术规格和其他信息的无缝搜索:
  • 在一个下拉菜单中组合了联邦/多索引搜索和查询建议。例如，每个客户查询将同时触发对多个索引的搜索，并在单个界面中呈现不同类型的搜索结果:产品、产品规格表、类别、常见问题解答、销售解决方案的组织的客户案例等等。
  • 产品列表详情——包括每件产品的相关库存信息。例如，库存状态、单价、批量价格和可用折扣。
• 按 SKU 等号码搜索:
  • SKU 搜索
  • 按款式编号搜索

B2B 买家正在寻找特定的产品和规格，并希望使用产品标识号，如库存单位(SKU)。请务必设置 Algolia，使其更易于搜索产品编号和按特定尺寸过滤。

B2B 行业特定搜索功能示例

让我们来看看一些已经成功实现 B2B 行业特定搜索功能的 Algolia B2B 电子商务客户。

为业务需求量身定制的产品搜索:安德玛

安德玛为其 B2B 买家提供了一个单独的在线目录，为他们提供了一个适合其业务需求的浏览体验，例如包括批发价和建议零售价以及商品款式编号的列表。

【T2

带查询建议的联合搜索:Selco

当用户在 Selco 网站的搜索栏中输入查询时，相关信息会以下拉菜单的形式呈现在用户面前，该菜单分为多个类别，显示来自多个索引的结果以及查询建议，省去了大量浏览网站所需的时间和精力。

联邦搜索空查询:多佛

当用户在多佛 OPW 洗车解决方案网站的搜索栏中输入查询时，只需在输入前点击搜索栏，就会生成多索引查询建议。关于空查询的建议缩短了搜索时间和精力，并改善了网站上的客户体验。

网站用户有多种选择来探索相关内容。他们可以从建议的搜索、产品和类别中进行选择，而不仅仅是在搜索框中输入查询。

当用户使用自动完成功能搜索时，可视化结果:Chomette

Chomette 的 B2B 网站具有动态自动完成搜索功能，用户可以在搜索结果页面上输入相关产品进行预览。

SKU 搜索:乔梅特

Chomette 的 B2B 网站让用户在输入 SKU 时找到相关产品，而不是产品名称或关键词。

B2B 产品列表详情:Chomette

Chomette 向企业用户显示多种类型的相关产品列表详细信息，如 SKU、库存状态、单价、批量价格和折扣可用性。

基于浏览的界面——过滤、排序和导航

在您的网站页面上实施高效、直观的浏览功能，如过滤和导航，以满足您企业客户的需求。

• 搜索结果页面
  • 过滤和排序
  • 分级过滤面
• 类别页面
  • 给分类页面添加导航和过滤器
• 产品列表页面
  • 产品变型交互样本
  • 轻松批量订购

B2B 行业特定的示例 B2B 特定的导航和订购功能

搜索结果页面——过滤和排序:Chomette

Chomette 利用 Algolia 的过滤和排序功能，在搜索结果页面上向用户展示与他们相关的内容。比如新产品或者打折产品。

搜索结果页面——动态分层过滤面:多佛

多佛 B2B OPW 洗车解决方案网站的访问者可以通过选择“动态”分级过滤器来深入查看所需产品。这些过滤器提供了与它们的查询以及它们的搜索结果集相关的方面值。

分类页面——添加导航和过滤器:安德玛

在安德玛网站上，想要运动装备的人，例如短裤，可以在导航菜单上选择产品类别，立即显示相关的 Algolia 驱动的类别页面，上面满是可供浏览的商品。

产品列表页面——产品变型交互样本:安德玛

运动器材零售商安德玛提供互动色板(当你点击色调时，模特穿的衣服的颜色会改变)，以及尺寸指示视觉效果，以帮助人们做出正确的购买决定。

产品列表页面-轻松批量订购:安德玛

结论

以上示例展示了优化 B2B 电子商务网站搜索和导航体验的好处。这些都是基于 B2C 的最佳实践，并适合 B2B 行业的独特要求和具体情况。实施同类最佳的 B2B 在线购物功能不仅改善了当前的用户体验，还为任何 B2B 电子商务购物流程的未来扩展和数字化优化奠定了基础。

向数字化的转变带来了收入方面的好处:买家将更频繁地访问在线平台下订单。此外，我们倾向于在搜索会话中看到更高的平均订单量(AOV)，这意味着如果买家使用搜索，他们可能会订购更多。最后，投资电子商务平台和数字化转型将为幕后人员(如销售代表、支持或客户服务团队)腾出时间，专注于定制交易和专门的增值建议，而不是通过电话重新订购产品。

B2B 电子商务的数字化转型:建设一流 B2B 电子商务网站的基本搜索和发现组件是什么

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/b2b-commerce-digital-transformation-what-are-the-essential-search-and-discovery-components-for-building-a-best-in-class-b2b-ecommerce-site/

电子商务网站的基本要素包括快速、相关和上下文相关的搜索和导航体验，以及通过销售功能和人工智能优化实现的业务逻辑，如搜索结果的动态重新排序、同义词建议和基于独特用户配置文件的个性化。这对于 B2B 来说应该没有什么不同，因为用户希望能够快速方便地订购。

除了上面列出的标准电子商务元素之外，B2B 网站还有独特的挑战和要求，这些对于成功实施电子商务平台解决方案至关重要:

核心要求

| 数据 | Personalised catalogues

• 买方账户级别的目录管理和授权政策
• 每个客户的可用库存

个性化价格 |
| 搜索 |

• 搜索最终客户自己的参考资料(大宗产品订单的别名)、标题、描述、技术信息、特性( 、零件号 、制造商、品牌、项目功能)
• 使用特殊字符搜索尺寸-缩写、 连字符属性 、符号“(“、” = “、”/")、测量单位的刻面(m，cm)…)
• 强&快 刻面
• 长尾查询(超出最受欢迎的结果)

|
| 用户界面 | B2B 快速订单(根据 SKU 或产品名称快速下单) |

高级要求

| 联合搜索 | 包括多种结果类型 : FAQ、产品评论或规格表 |
| 排序依据 | (注意:B2B 的价格排序特性的实现取决于每个独特的用例以及技术堆栈/架构)下面是一些建议和想法

• 公共价格:如果每个客户的折扣以百分比表示，则公共价格可能有用。
• 每客户价格(虚拟副本)
• 每个客户群(虚拟副本)

|
| 查询建议 | Query suggestions can be implemented on B2B sites under some conditions.注意:查询建议只包括最流行的查询，不包括长尾上的查询。 |
| 行为个性化 | 基于用户交互的个性化结果 |

https://www . algolia . com/doc/guides/solutions/ecommerce/B2B-catalog-management/

数字化转型计划需要将独特的 B2B 需求与基本的电子商务功能无缝融合，以实现拥有高效易用的全渠道 B2B 电子商务平台的目标。你想让你的买家从你的平台上购物变得尽可能简单高效——比打电话给你的销售代表或客户服务更容易。

实施计划从配置搜索开始；设计过滤、分类和导航流程；运用营销策略；并通过人工智能优化来放大设计，包括 B2B 特定的个性化功能。对于 Algolia，相关层的结构和设计使您能够完全控制如何向客户展示您的产品和内容。

B2B 商务数字化转型:为什么 B2B 零售商应该采用 B2C 最佳实践

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/b2b-commerce-digital-transformation-why-should-b2b-retailers-adopt-b2c-best-practices/

B2B 电子商务的数字化转型对数字化用户体验提出了越来越高的要求。对 B2B 电子商务的需求正在迅速增长。目前， 75%的 B2B 产品采购已经在网上完成 。虽然有 30%的 B2B 买家更愿意在网上购买至少 90%的产品，但目前只有 19%的人这样做。B2B 网站访问者的活动不仅限于购买产品，而是跨越多个其他领域，如产品信息收集、客户服务相关的互动(如帮助中心搜索)、通过聊天或电话与销售或支持代表沟通等。多达 62%的 B2B 买家现在更喜欢在线获取信息，这促使企业开始考虑客户对 B2B 商务流程和体验的新需求和期望。

如今，超过 90%的 B2B 购买是从搜索 开始的，而 大多数互动已经通过数字渠道 发生。新一代买家对 B2B 电子商务平台有更高的期望:相关和直观的产品搜索和导航，更容易和更快的结账，容易重复订购，更快的交货和改进的跟踪。

“在线 B2B 领导者，如亚马逊商务、W.W .固安捷公司、MSC 工业供应公司、惠普企业和戴尔技术公司，多年来一直在提高制造商和分销商的电子商务标准。”(来源:**Order Up:酝酿 B2B 买家的有效购买路径 *，2021 年 8 月)*这些公司迅速跟随 B2C 数字化转型的脚步。通过采用 B2C 电子商务最佳实践，他们成为了 B2B 领域的领导者，现在主导着整个行业。

“制造商 HPE 和戴尔长期投资在线订购和相关系统，如复杂的产品配置器。分销商固安捷(Grainger)和 MSC 都在继续改进他们如何让客户通过多种电子渠道(从电子商务网站和移动设备到互联网连接的自动售货机和 EDI)找到并订购产品和服务。”(来源: Order Up:酝酿 B2B 买家的有效购买路径 *，2021 年 8 月)*这种对 B2B 商务平台数字化的战略投资让这些公司经得起未来考验，使他们从竞争中脱颖而出，并允许他们快速适应和迭代任何行业转变。最重要的是，持续创新的文化使新技术的采用成为一个更顺利的过程，并且比那些跟不上潮流的组织更少内部阻力。

当前 B2B 商务趋势

领先的 B2B 电子商务市场平台包括以下功能*(来源:* 亚马逊 ， 促销营销杂志 ， 阿里巴巴**2021):

• 该平台是各行业/品类产品的采购中心
• 买家可以按行业或产品类别进行分类或搜索
• 该平台支持公司采购卡，并提供数量折扣、商业定价和其他优惠
• 一种供应商/卖家过滤选项，通过各种品质进行过滤，例如多样性、公平性和包容性，旨在将买家与小型和多样化的卖家、供应商、行业、年收入、原产国、行业经验、他们经营的市场等联系起来
• 该平台允许买卖双方直接在平台上协商价格，包括使用聊天功能
• 该平台利用 B2C UX 和最佳实践

UI 和 UX 设计仿照 B2C 最佳实践

在下面的例子中，亚马逊 B2B marketplace 采用了单独的产品目录和不同的 UI 设计，专门为每个行业的企业客户量身定制，以确保只向每个用户提供最相关的产品。

登陆页面最佳实践

在下面的例子中，亚马逊为其 B2B 市场上的每个行业定制了登录页面 UI/UX 设计，以最好地满足每个企业客户部门的需求。向企业销售商品和服务在多个方面不同于向个人销售。B2B 公司可能会面临 B2C 领域通常不存在的挑战。例如，B2B 公司必须展示他们的专业知识，并在登录页面上反映他们买家的行业和背景，以便在他们的商业客户中建立信任。

高级电子商务功能，如促销和推荐

在下面的例子中，B2B 市场阿里巴巴为其 B2B 市场提供了 B2C 电子商务网站上常用的高级电子商务功能:基于用户搜索查询的产品推荐、促销类别和推荐搜索查询。

领先的 B2B 制造商和零售商网站包括与领先的 B2C 网站类似的高级电子商务功能。成功的 B2B 电子商务网站包括 B2B 特定功能与 B2C 电子商务最佳实践*(来源:* 贝玛研究所 ) ，如:

• 带有预测性查询建议的自动完成搜索，包括迎合特定 B2B 用户行为，如 SKU 搜索
• 高搜索结果相关性
• 高效的过滤和导航，服务于特定的业务需求
• 个性化目录、搜索结果、定价等。对于每个企业用户
• 人工智能优化和先进的销售策略，以实现更好的转化和销售增长
• 直观、B2B 优化的结账流程
• UX 迎合新手用户，而不仅仅是老用户或有经验的用户

为什么迫切需要采用 B2C 的做法？

B2C 公司的数字化转型比 B2B 零售商更早开始。当新冠肺炎·疫情加速电子商务的发展并快速适应不断变化的客户需求和期望时，最懂技术的 B2C 零售商准备利用他们可用的多种工具，将自己与亚马逊等大型 B2C 零售商相提并论。今天的购物者习惯于快速和相关的搜索结果、简单的网站导航和订购流程、产品推荐、方便的结账流程和有用的客户支持服务。新一代的商业购物者希望 B2B 网站也能提供类似的功能和用户体验。随着 B2C 零售巨头进入并很快主导 B2B 领域，尽快适应商业购物者的期望并为其网站实施 B2C 最佳电子商务实践对于 B2B 零售商的生存至关重要。

数字化转型对 B2B 行业的影响

• **市场规模:**B2B 市场总规模为 67 万亿美元，是全球零售市场规模的近三倍。(来源:加拿大皇家银行资本市场， 美国消费者新闻与商业频道 )
• 商机: 今天的 B2B 世界仍然没有达到高效服务的地步。(资料来源:加拿大皇家银行资本市场， 美国消费者新闻与商业频道 ) 如今相对较低的在线销售额落后于 B2C 同行，但仍在稳步增长，代表着在线扩张的巨大潜力。今天的 B2B 购物者希望获得与 B2C 购物者相同的购物体验。通过投资 B2B 电子商务平台、技术基础设施和其他在线交易支持系统(如定价引擎、库存管理)的数字化转型，B2B 公司将能够获得更大的市场份额，因为大多数 B2B 竞争对手在电子商务数字化方面都远远落后。
• **成功指标:**根据麦肯锡进行的一项研究，成功掌握数字化转型的 B2B 公司比同行多 8%的股东回报和五倍的收入增长。

亚马逊等行业领导者预计将主导 B2B 零售市场。通过正确的 B2B 数字用户体验和电子商务流程优化方法，例如采用 B2C 的最佳实践并解决 B2B 的独特需求和常见难题，亚马逊能够在市场份额和盈利能力方面实现巨大增长。

• 到 2023 年，亚马逊的业务(B2B 电子商务市场)收入将达到 310 亿美元，同期销售额将增长五倍，达到 520 亿美元。(来源:加拿大皇家银行资本市场，**)
• 2019 年亚马逊业务(B2B 零售)增速比亚马逊(B2C 零售)快 3 倍。(资料来源:加拿大皇家银行资本市场， 美国消费者新闻与商业频道 )
• 亚马逊业务在 2019 年的增长速度也是亚马逊网络服务的 1.6 倍。那一年，亚马逊网络服务的销售额从 256.6 亿美元增长到 350.2 亿美元，增幅为 37%。(来源:加拿大皇家银行资本市场， 美国消费者新闻与商业频道 )
• 亚马逊企业全球采购解决方案被 9 个国家的 500 多万家企业使用，全球年销售额达 250 亿美元。(来源: 亚马逊 ，2021)

B2B 电子商务的特点及含义

| | 特性 | 含义 |
| 用户细分 | 领域专家和回归用户拥有专业背景和丰富的产品知识 | 产品知识水平极高的 B2B 用户可以执行导航快捷方式:搜索 SKU、点击导航面包屑、在表单中使用键盘跳转等。 |
| ‘领域专家’谬论 | 对新手用户 (对 B2B 品牌、行话或整个行业领域来说都是新的)的关注度低导致了重大的导航挑战。 | 忽视新手用户会让 B2B 网站错失良机，因为这些用户是获得新客户的巨大潜在来源。 |
| 个人用户的重要性 | 个人用户代表着巨大的利润来源，更不利于疏远。 | B2B 网站在客户支持解决方案上投入更多，而 B2C 网站出于利润考虑，尽量减少投入。 |
| 用户意图 | B2B 产品浏览更多的是意图和问题驱动。 | B2B 用户倾向于根据特定的产品属性进行过滤，或者执行功能查询(寻找特定的东西)。 |
| 结账流程/复杂性 | Checkout flow and order confirmations are more complex (separate billing and shipping addresses, VAT numbers, PO numbers, accounting information, etc.).支付方式可以是异步的(发票、采购订单、信用等。). | B2B 结帐将需要结帐优化，以在功能丰富和可用的流程之间建立适当的平衡。 |
| 电子商务功能 | 电子商务功能通常与产品目录分开。 | 从网站 UX 的角度来看，目录和电子商务的分离与用户对网站功能的期望不一致。 |

【https://baymard.com/premium/guideline-collections/t0ynv1】来源:

*为了成功地将传统 B2B 零售业务转变为现代数字电子商务平台，必须重新设计和重构软件架构。为了能够实施和利用电子商务行业的最佳实践，这是一个必要的步骤。此外，这样的架构变化将使 B2B 组织经得起未来考验，并使其有能力生成快速有效的迭代，并对任何新趋势或业务影响事件做出闪电般的快速响应。

T39*

B2B 搜索最佳实践:增加买家终身价值的 3 种方法

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/b2b-search-best-practices-3-ways-to-increase-the-lifetime-value-of-your-buyers/

当今的经济环境给商业公司带来了宏观层面的挑战，从对衰退的担忧到供应链中断。在这个充满挑战、瞬息万变的时代，对于制造商和经销商来说，保持领先至关重要。建立客户忠诚度和高价值买家的回头客是建立竞争优势的关键。但是，95%的高管 表示 他们的客户变化的速度比他们改变业务的速度更快，因此投资能够预测客户行为并帮助您保持领先的解决方案比以往任何时候都更重要。 埃森哲 发现92%的 B2B 购买都是从搜索开始的。这意味着建立无缝的在线用户体验是提高客户满意度和终身价值的关键，否则就有可能在竞争中失去业务。在这篇博文中，我们将讨论数字领导者使用数据优化网站搜索引擎功能并创造愉快的在线购物体验的三种方式。

1。使用搜索查询来了解买家想要什么

行业研究 显示94%的 B2B 买家在购买前会在网上研究产品，71%的买家不喜欢与销售人员互动，因此帮助买家快速找到他们想要的东西很重要。为了预测并更好地满足客户的需求，您需要了解他们在寻找什么。

有几种方法可以收集这些数据，例如通过调查、焦点小组、搜索分析、谷歌分析和内部搜索日志。还可以用转化率优化工具分析用户行为，跟踪用户如何与搜索结果交互。例如，假设您的大部分 B2B 客户正在搜索特定类型的工业设备。通过分析用户行为，你可能会发现他们经常点击带有详细规格和技术图纸的产品搜索结果。 了解了这一点，你就可以定制你的搜索结果，用这种类型的信息对结果进行优先排序，这给买家更好的体验，并有助于增加 AOV。这可以用商业搜索的 机器学习技术来处理。动态重新排名将根据客户的购买行为，如过去的购买、点击等，从您的产品目录中推广相关商品。

2.在搜索结果中提升重要产品

麦肯锡 写道 随着买家期望值的提高，购买过程中的个性化和便利性对于推动销售和保持忠诚度变得越来越重要。一种方法是根据你的商业目标对产品进行排序，比如促销新产品或季节性产品或高库存产品。例如，如果你有一个新系列的安全设备要推广，在搜索结果中推销这些产品会增加它们的知名度，使它们更有可能被购买。

你还可以使用一种算法，对利润、转换率和库存等因素进行优先排序，以帮助确定哪些产品对你的业务最重要。另一方面，用于隐藏缺货或运输时间长的产品或降低其优先级的功能可以防止可能导致放弃订单的挫折。

此外，在 B2B 销售中，重要的是考虑推广过去的购买，并根据个人买家定制搜索结果，以简化他们的工作流程并增加订单价值。

3.设计一个高性能的搜索体验

最后，你的网站搜索速度和性能对你的业务成功至关重要。akamai Technologies发现 页面加载时间延迟 100 毫秒会导致电子商务网站转化率损失 7%。想象一下，你是一个想买一大笔东西的买家，你最不想要的就是缓慢而没有反应的搜索体验。

Akamai Technologies 发现 页面加载时间延迟 100 毫秒会导致电子商务网站转化率损失 7%。

搜索经常被低估。定制选项似乎是一个好主意，但它们往往速度较慢，更容易出错，并且需要不断维护，从而导致高 OPEX 成本。此外，如果您的目录中有许多具有复杂规格和属性的产品，那么具有实时索引功能的搜索解决方案对于实现大规模速度至关重要。当一次搜索体验可能让你损失几十年的重复订单时，重要的是要考虑实现一个灵活、高速的 API 优先的解决方案，适合任何可组合的技术堆栈。此外，自动完成和分面搜索等功能通过加快搜索结果来改善客户体验。

通过遵循这些最佳实践，B2B 分销商和制造商可以通过解决未满足的买方需求来创造可持续增长，从而增加他们的客户终身价值。高级网站搜索可以轻松创建无缝购买体验，赢得客户忠诚度和回头客。要了解如何成为搜索领域的数字领导者，请查看这些 资源 或 向我们的专家请求搜索审核 。

成为你想看到的改变

原文：https://www.algolia.com/blog/algolia/be-the-change-you-want-to-see/

正如我们的联合创始人 Nicolas Dessaigne 在几周前的博客中所说，他最近将控制权交给了我，让我接替他担任 Algolia 的首席执行官。工作了将近 3 周，充满了许多高潮，但也充满了悲伤，因为最近世界上发生的事情太可怕了，令人深感不安。乔治·弗洛伊德最近死于那些宣誓有责任保护我们所有人的人之手，这让我非常沮丧。任何形式的种族主义和歧视都是不可接受的，任何无谓的暴力行为也是如此。

最近的悲剧和随后的内乱发生在新冠肺炎疫情已经紧张的时候，这在许多方面扩大了社会差距。这就是为什么我个人认为我们需要“成为我们希望在这个世界上看到的变化”——给那些听不到的声音，给那些看不见的东西以可见性，给所有人以同情。当我审视 Algolia 的核心价值观时，平等融入了我们表达谦逊的方式、我们认为每个团队成员都同等重要的方式，以及关爱是如何帮助彼此取得成功的。

那么我们来谈谈上周发生的事情。我们不能转过身去，认为如果我们回到日常生活中，这一切都会消失。我们必须继续前进，取得进步——但我们只能通过积极地继续倾听、进行对话和继续关心来做到这一点。我们站在一个更广泛的社区中，我们相信这取决于我们所有人一起努力创造一个我们结束歧视和偏见的未来。我们必须通过正义、同情和怜悯做得更好。

周二，我们召开了全体员工扩大会议，分享了我们正在采取的紧急措施。和往常一样，在 Algolia，当员工提出互相帮助的建议，并作为一个团队挺身而出时，坦诚和关心溢于言表。这是我们今天要做的。

对于我们的团队成员，我们希望尽可能多的参与其中:

• 我们正在检查我们的员工，看看他们做得怎么样，倾听他们的故事和建议，并提供免费的咨询资源。
• 我们将举办一个倾听圈，员工可以在这里相互分享他们的经历，以增加同理心，并对少数族裔每天面临的问题有更深入的了解。
• 我们将邀请演讲者谈论种族不公正，并提供我们在工作场所和社区中互相帮助的方法。

对于我们的地方、国家和全球社区，我们正在立即采取行动，并为 Algolia 及其团队开发新的方法，使其成为变革的力量:

• 我们正与其他公司合作，敦促国会议员支持 2020 年 5 月 29 日的一项决议，谴责警察暴行、种族貌相和过度使用武力。
• 我们将向致力于改变我们国家的组织捐款。
• 我们鼓励团队成员利用我们的慈善匹配计划，在帮助他们喜欢的组织创造变革时，将他们自己的影响加倍。

当我们采取这些谦卑的步骤时，我们承诺做得更好，做得更多。对有色人种的系统性种族主义和野蛮行为不容忽视，早就应该改变了。我们加入，因为世界说:够了。

保重，

贝尔纳黛特

自定义内部网站搜索的好处

原文：https://www.algolia.com/blog/ux/benefits-internal-site-search/

今天，众所周知，谷歌、亚马逊和网飞这样的巨头为搜索设立了很高的门槛。因此，用户希望随时搜索他们想要的内容，并立即获得相关的结果。不幸的是，许多网站和企业认为搜索是一种事后的想法，而不是一种商业工具。如果你的网站有一个普通的搜索工具或者没有优化的搜索工具，你可能会把用户从你的网站上赶走，并且浪费你的商业资金。

定制的内部网站搜索通过提供一个为企业量身定制的搜索引擎，将用户与网站内容或产品目录快速关联起来，从而帮助您保持竞争力。通过定制网站搜索，企业可以测试、调整和迭代搜索和 UX，以确保它对用户来说始终是一流的。自定义内部站点搜索是实现业务目标和流畅客户体验的关键功能。

内部搜索如何惠及客户？

自定义网站搜索将传统搜索提升为有益且令用户满意的体验。每个网站访问者都有许多好处:

减少搜索体验中的摩擦

自定义内部搜索使搜索流程更加简化和高效。大多数现代网站和应用程序都充斥着多种格式的信息，这些信息以各种方式组织在不同的微型网站和子域名中。

即使你的网站是精心组织的，绝大多数网站或应用程序用户并不知道你的布局，许多人也不会花太多时间去理解它。事实上，根据 Forrester Research 的调查，43%的网站访问者 在打开网站时会立即进入内部搜索栏。因此，一个适当优化和相关的搜索功能是连接他们所需要的最快捷的方式。

这是零售网站上使用搜索栏 的购物者比不使用搜索栏的购物者多花费 2.6 倍 的部分原因。定制搜索工具将有强烈购买意愿的用户与他们的需求紧密联系起来，而不需要他们进行大量的网站搜索或反复试验。

为每个查询提供更好的相关性

不幸的是，用户经常面对过多的模糊或偏离目标的搜索结果，太少的结果，或者在某些情况下，根本没有结果。如果一个搜索引擎的实现没有考虑到用户概况和客户及行业的期望，搜索将会受到影响，你的网站访问者也会注意到。当客户遇到糟糕的搜索体验时，他们会记住它。

定制的内部网站搜索通过向用户提供相关结果来消除这些客户痛点。相关性可以分为两个主要部分——匹配和排名。

匹配是指为查询找到适用的记录。要做到这一点，网站搜索必须容忍用户的错误，如打字错误和替代措辞。网站搜索还需要真正具有适应性，考虑自然语言特征和部分单词匹配等因素，以确保每个查询都能找到结果。

排名确保最佳匹配出现在搜索结果的顶部。最好的网站搜索工具了解用户的在线行为，并迎合他们的期望和需求。对于现代网站搜索，基于用户简档的个性化可以驱动优化排名。所有这些加在一起就能产生符合每个用户期望的结果，让访问者更加满意，并最终提高转化率。

为网站访问者提高 UX

对于用户来说，没有什么比一长串没有优先级的结果更糟糕的了。通过自定义搜索，公司可以突出显示搜索结果，以帮助用户了解为什么会返回某些结果。他们还可以 使用方面和过滤器 为复杂的搜索建立一个直观的界面，以及从网站的不同区域提取内容，以简化用户需要完成的搜索数量。

An example of a search query where several attributes are required to explain the result: the movie title & the actor name.

但是除了交易体验之外，网站搜索能做的不仅仅是引导客户快速转化。当访问者查询一个真正优化的、定制的内部网站搜索时，他们应该很高兴发现他们甚至不知道自己需要的内容或产品。相关产品和内容、季节性商品或企业希望推广的商品可以配置为在特定查询的搜索结果中显示，从而推动用户进一步参与您网站上的产品或内容。

在这个网络世界中，客户希望他们的需求尽快得到满足，而不是感觉自己在商业计划中无足轻重。他们也想获得鼓舞人心的经历。自定义内部网站搜索可以帮助你做到这两点。当您释放自定义网站搜索的潜力时，您的客户将从即时提供的更相关和个性化的结果中受益。这提高了用户满意度，建立了品牌忠诚度，并增加了回头客的机会。

内部网站搜索如何让企业受益？

受益于定制网站搜索的不仅仅是用户。提供强大的搜索功能是在用户对他们的搜索体验有很高期望的世界中保持竞争力的重要方法。毕竟，你的用户搜索越成功，你的生意就越成功。

自定义内部搜索也有助于解决公司面临的关键挑战:

揭露客户意图

其中一个挑战是，由于缺乏关于客户兴趣的数据，对客户的需求缺乏了解。自定义内部网站搜索功能可以让公司直接获得这些信息。事实上，当需求出现时，消费者通常会转向搜索，期望获得即时、顺畅的体验。这些“Now Moments”提供了与客户联系并了解其意图的最佳机会，因为每次搜索都会生成可操作、可分析的数据。通过搜索，企业可以直接了解用户在某个特定时刻的需求，并获得战略洞察力。

提高内容可发现性

另一个挑战是内容的可发现性。随着网站的发展，寻找特定的内容变得越来越困难。某些页面、产品或信息可能比网站导航本身更容易通过网站搜索找到。

自定义网站搜索可帮助您发现所有内容。无论你的站点上有多少页面或文档，只要是组织良好的索引的，你的站点搜索就能全部解析。配备了 联合搜索界面 的定制内部站点搜索工具特别有效，因为它们可以同时在几个单独的索引中进行搜索。例如，通过一个查询，联合搜索界面可以在一个简化且直观的界面中显示博客文章、常见问题解答和产品，其中相关性可以根据业务和用户规范进行调整。一个优秀的联合搜索引擎还可以包含同义词，并考虑到搜索过程中的拼写错误和其他关键变量。

通过这种方式，内部搜索最大限度地增加了为客户提供相关搜索结果的机会，而无需您付出特别的努力。推而广之，它提高了转化率。自定义搜索还允许您向用户显示特色产品或相关信息，这些用户可能不会在其他地方发现这些信息。

真正的商家如何从定制网站搜索中获益

Coursera， 一个拥有数千门课程和数百万用户的在线学习平台，需要一个能够跟上公司发展的网站搜索功能，而 Coursera 的开发人员无需付出太多努力。Coursera 需要直观的网站搜索，开发者可以随时定制和测试。使用 Algolia，Coursera 实现了 联合内部搜索 以及全新的 UX、高亮显示、标签等等。结果，Coursera 看到了 令人印象深刻的改进 :

• 10 倍的搜索速度
• 学位描述页面浏览量增加 10%
• 30%的注册来自网站搜索

德国的在线杂货商 Bringmeister 正在努力满足网站搜索用户和开发者的需求。用户感到沮丧，因为他们必须键入准确的产品名称才能找到他们要找的东西，而开发人员对性能问题和他们的开源搜索平台缺乏灵活性感到沮丧。Bringmeister 在 Algolia 上实现了一个新的搜索功能，结果令人惊讶。Bringmeister 发现，退出搜索页面的用户减少了 63%，与搜索相关的客户投诉降至零。除此之外，Bringmeister 还有 增加效率和敏捷 几个方面:

• 团队可以在没有开发者资源的情况下调整搜索排名。
• 商业领袖可以使用查询规则来推广某些产品以及其他活动和合作关系。
• Bringmeister 可以通过搜索向客户展示新的、鲜为人知的产品。

为什么需要自定义内部站点搜索

使用自定义网站搜索的网站在速度、用户体验、开发者控制和效率方面有优势。在这个世界上，近一半的用户在访问网站时会寻找内部搜索栏(成功的搜索会使转化率增加一倍以上)，自定义网站搜索为保持竞争力和提供出色的用户体验带来了重要的好处。

Algolia 让您在网站或应用上轻松创建和实现出色的搜索。借助开箱即用的各种高级功能和丰富的分析功能，您可以将您的站点搜索转化为竞争优势。

了解更多关于 购买 vs .构建您的内部搜索 ，或 观看我们的演示 了解 Algolia 的行动。

数据驱动的决策优势

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/benefits-of-data-driven-decision-making-how-real-time-analytics-can-identify-user-intent/

你的电子商务网站出了点问题。一件商品突然停止销售，或者你在社交媒体上收到了关于购物过程的投诉。因此，为了解决这个问题，您需要做出一个(或几个)业务决策。

你使用哪种业务决策流程？

1. 咨询神奇 8 球 (娱乐目的)，然后跟着你的直觉走——嘿，你还没有错(据你所知)
2. 召集一次会议 以获得上级的意见，然后进行投票并希望避免需要某种决胜局
3. 在人工智能的帮助下生成大量的流数据 集合，然后对其进行分析，看看你能做出什么样的基于数据的决策

如果你选了 C，是的。当然，是数据——正确的数据——带来了更好的商业决策。

一些商业领袖仍然不收集数据，而是以老式的方式做出商业决策，比如在他们思考产品线过去发生了什么时，听取他们的直觉指导。然而，分析目前的数据，然后做出明智的决定，显然是正确的答案。

收集实时的事实、数据和指标，根据这些数据获得可行的见解，并做出适当的回应，这是明智的、风险较小的，也是你想继续做生意的基本要求。

那么我们甚至需要一整篇博文来阐明为什么 c 是最佳答案吗？也许不是，但是既然你已经读到这里，我们将会建议一些方法来帮助你发现用户意图并做出明智的决定。

旧类型的数据收集:会议、共识、猜测

在过去，商业人士会在他们的游戏中处于领先地位，例如，与利益相关者一起投票，因为没有基于科学的方法来阐明正确的决策。获取能够准确告知好的决策的相关数据是不可行的。高管和员工都必须查看他们偶然发现的任何信息——例如，通过批量数据处理收集的几个月或几周前的数据——然后猜测用例的最佳行动方案。

有时行得通，有时行不通。如果成功了，这个团队可能没有办法复制它。如果没有，很可能没有办法找出原因，更不用说如何纠正了。

幸运的是，访问实时数据为商业决策提供信息，然后熟练地采取行动，这是许多公司现在可以做得很好的事情。由于人工智能和机器学习，对企业来说，这是一个完全不同的竞技场，特别是那些在数字领域运营的企业，如电子商务网站。

有了先进的分析技术，公司可以挖掘出更多的信息，而且相对来说是瞬间完成的。此外，如果指导明确，他们可以采取建设性的措施来实时响应客户的需求。

什么是数据驱动决策？

数据驱动的决策意味着利用大量的最新原始数据。能够看到趋势和模式可以使所有的差异。例如，通过将实时数据与产品供应相匹配，机器学习正在改变许多在线零售商做出管理库存的关键决策的方式。

那么，数据驱动的决策(简称 DDDM)就是根据充足的数据做出商业决策的过程。最好是新鲜相关的实时数据。

就这样。让数据说话，倾听它说什么，了解如何最好地利用信息，并采取相应的行动。

再简单不过了。什么是 实时 数据驱动决策？

当速度的概念进入数据检索等式时，事情变得有点不确定。

当提到响应时间时，流行的“实时”是一个松散的概念，无论营销人员是指发生时间还是指不太令人兴奋的版本， 接近实时 。我不想打击任何人的热情或营销人员的热情，但据我们所知，没有任何信息是真正实时提供的，因为它正在发生。这是因为在数据驱动的方法中，仍然必须收集和处理数据，尽管是在几毫秒内，但随着时间的推移，仍然需要 。

所以“近实时”是一个更准确(法律上不太确定)的术语。这并不意味着一些软件程序在处理数据时不会更快:被认为接近零的延迟时间因应用程序和网站而异，因此一些公司声称的实时分析比其他公司更真实。(在 Algolia，我们只是指即时搜索结果:从用户输入一封信到得到回复之间没有延迟。)

为什么实时数据分析如此重要？

对不断变化的迹象和环境的实时可见性使公司能够收集有价值的商业情报，然后以可能改善客户体验或带来回报的方式快速做出响应。预测机器学习(ML)模型可以快速关联大量数据，以揭示问题。这意味着先着手解决需要彻底改革的问题。如果您的竞争对手在基于数据的运营和决策方面领先一步，而您却依赖旧信息来做出关键决策，他们很可能会进一步领先。

公司看重 DDDM

在很大程度上，成功的公司正在利用数据驱动的技术来增强他们的决策能力，并最终利用这一流程在竞争中胜出，实现他们的业务目标。我们知道这一点是因为:

• 根据 Forrester (2020 年)的调查，90%的企业领导者理解实时洞察的价值，他们中的大多数人(84%)认为能够进行实时课程纠正是必要的
• 在一项涉及跨国公司 调查 的研究中，80%的公司表示他们通过利用实时数据实现了一些改进。

因此，你有一个明智的选择:使用实时分析作为商业决策的基础，可以提高你的关键绩效指标(KPI ),这是一个很好的选择。

……但不一定适用

那么，是什么阻碍了更多的企业将其数据驱动的金块转化为重大成功呢？可悲的是，将知识——看起来很基础，看起来很清晰——融入到做出良好的实时分析决策的蛛丝中并不容易。

即使你可以将所有合法的数据带入组织的集体视野，你仍然必须能够理解这些数据，能够从不断堆积的废话中提取出有价值的部分。数据也可能过于复杂，这使得数据分析成为一项挑战。

公司不一定知道如何将他们的综合数据转化为成功；他们不知道分析他们挖掘到的大量信息的正确方法。

事实上，专家估计，意识到建设性地使用数据的重要性的商业领袖中，只有一小部分人能够利用实时数据来指导他们的业务发展。

成功的数据驱动型决策不一定是通过让合适的技术专家来解读茶叶，甚至是通过选择合适的分析技术提供商来实现的。好的结果不能保证。

这里有一个 的研究 证实了这种不幸的情况。研究人员引用:

• 访问数据有问题
• 无法理解用户需求或业务环境
• 收集劣质数据(例如，不适合决策)

有点发人深省。但这并不意味着应该完全放弃数据驱动的决策。

还是一个值得冒的风险

尽管可能会遇到障碍，许多公司还是继续投资分析工具。然后，如果他们能够战胜困难——看看他们的图表和仪表板，弄清楚如何分析数据，并在收入方面做一些伟大的事情——他们就赢了。

另外，一个“安慰”的好处是，如果你还不能做出最好的数据驱动的决策，这些决策中的一部分可以为你做出。一些类型的人类决策不再需要，因为有了人工智能，某些最佳决策可以自动化。

(嘿谢谢，AI 数据分析师！可能没有人感谢过你们机器人不知疲倦的信息检索和想法。只要记住:虽然我们喜欢你做的事情，但你不是负责人，你只是在为我们做决定。)

数据驱动决策的十大好处

抛开障碍和机器人欣赏不谈，让我们专注于应用实时分析如何帮助你捕捉和优化你的网站或应用，这样你就可以更好地了解你的 用户意图 。

得益于基于数据做出的准确决策，消费者已经习惯于即时满足他们的需求，比如在网上购物时。例如，当有人在你的网站上结账时，如果你能使用实时数据处理结论进行交叉销售或追加销售，你就能实现可观的利润增长。

借助智能数据驱动的决策，您将:

获得有价值的见解。 当你能找到数据的底部时，你已经回到顶部的一半了。

见机遇。 有了好的数据就有了扎实的思路和方向。

根据成熟可靠的数据集做出更好的决策 。

趁热打铁。 通过实时分析，您可以了解并主动解决客户问题和需求变化。

提高效率。 当高管、经理、员工和顾问拥有他们得出明智商业结论所需的所有数据点时，他们可能会承担更少的风险。可能会犯更少的错误，导致更少的车轮旋转和浪费时间。

满足顾客，提高转化率。有效的客户服务和个性化的根本是什么？深刻的分析。

通过发现隐藏的数据宝石，击败竞争对手 你可以利用这些数据领先于可能没有采用分析平台的竞争对手。

创造数据驱动的文化。 当您将数字洞察力作为团队成员和您的组织的资产来重视和推广时，您就创造了一种以教育为中心的文化。

更加敏捷。随着数据的指引，你可以做出正确的选择来保持前进的势头。

增加收入。

DDDM 在行动:两个案例研究

在哪些场景中，关键数据驱动的决策在重新定向营销工作和实现企业转型方面发挥了重要作用？这里有几个鼓舞人心的大企业例子。

沃尔玛

这家大型零售商收集了大量的客户数据，并以各种方式使用这些数据，依靠大数据分析“实时了解药房、配送中心以及整个商店和电子商务的工作流程。”

借助实时数据分析提供的专家见解，公司能够根据客户需求调整库存，并立即采取行动，最大限度地提高客户满意度和利润。例如，他们发现这是一个 非常 的好主意，在飓风之前(和之后)储备大量某种舒适的食物 草莓馅饼 。是的，果馅饼既可以在断电前放在烤面包机里加热，也可以在天黑时凉着吃——会是这样吗？或者也许他们只是数百万人的一顿大餐，不管即将到来的高潮还是健康不佳。尽管如此，大数据不会说谎，这已经成为沃尔玛一个容易操作的盈利技巧。

在分析应用和数据驱动决策方面，这家连锁巨头还做了什么？当购物者在他们的网站上搜索可能缺货的类似产品时，他们会参考历史数据和当前数据来建议商品替代品。他们使用数据来优化供应链路线，个性化 电子商务 体验，并改善实体店的结账流程，等等。他们显然已经掌握了分析数据的艺术。

西南

航空公司的各种运营活动通常依赖实时数据。广受欢迎的航空公司西南航空也不例外:在其他项目中，它利用目标客户数据来加深对客户会喜欢哪些新服务的理解。

如果你坐过西南航空公司的飞机，你会知道它的登机流程:根据办理登机手续的时间，让乘客排队，支付额外费用，或者持有常飞旅客身份。可以肯定地说，西南航空公司的登机过程很慢，尽管它可能比指定座位时要快。这对寄宿生来说也是一种压力，尤其是对最后一批寄宿生来说，他们甚至可能无法为自己的随身行李找到空位，而且很可能会被塞进中间的座位。

如果你曾经是这样的人，你会很高兴听到西南航空公司一直在研究如何让人们更快登机——就像它刚刚起步时能够做到的那样——而不是诉诸于预先分配座位，出于某种原因，这可能会占用更多的时间，而航空公司的时间表是不必要的。

该公司正在利用数据科学和实时数据观察来确定登机的最佳方式，何时可能出现登机问题，以及延误背后的原因。实时收集的数据还可以提供可操作的见解，说明可以做些什么来改善某些类型的登机情况。

用于搜索的实时分析

我们说到哪里了？哦，对了:在实时数据的帮助下，西南航空和沃尔玛这样的数据驱动型组织能够进行创新，做有效的事情，既改善客户体验，又增加利润。

此商业策略可用于得出结论的一个领域是在线搜索和发现。毕竟，在处理和正确解释人们的搜索词，然后将他们指向他们想要的内容的过程中，涉及到大量的数据。

例如， Algolia 是一家搜索提供商，每天提供数十亿次搜索查询的近实时分析。可以:

• 使用我们的 API 在您的网站或应用程序中无缝实施搜索
• 使用我们的 搜索分析 查看用户在做什么
• 找出 电子商务搜索 导致转化的百分比
• 使用数据驱动的决策来提高您的指标和盈利能力
• 分析您的网站搜索数据 查看产品搜索频率的变化，从新数据中获得实时洞察，帮助您保持(或确保)客户忠诚度和竞争优势

你对为你的网站搜索决策者获得更多数据驱动的洞察力和明确了解你的用户意图的好处感兴趣吗？用一个 现场演示 或 免费开始 来深化你的搜索优化吧！

最佳市场 UX 搜索实践，由行业领导者展示

原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/best-marketplace-ux-practices-for-search/

在本帖中，我们将从世界上最受欢迎和最赚钱的市场中寻找 UX 最佳市场实践。您会注意到一个趋势:市场搜索引擎需要支持高级搜索和浏览场景，如动态分面、内容传送带、自动完成下拉列表和联合搜索。

如果您受到启发，不要忘记以一种跨 web、移动 web 和移动应用程序提供统一的全渠道体验的方式来实现这些实践。

亚马逊:内容传送带

亚马逊主页有一个广泛的内容展示，涵盖几十个类别。体育用品，流行的交易，节日装饰，最后一分钟的交易被叫出来。这是浏览百货商店的数字等价物，也是商品内容传送带的一个很好的例子。

https://www . algolia . com/doc/guides/solutions/gallery/static-content-carousels/

Etsy:个性化市场 UX

从基于最近搜索和浏览活动的建议搜索，到个性化选择和最近查看的商品，Etsy 知道如何通过个性化留住和重新吸引购物者(当然也非常了解这位作家！)

https://www . algolia . com/doc/guides/solutions/gallery/recent-search/

新蛋:错别字公差

购买电子产品通常需要输入精确的搜索查询，然而品牌名称的变化很容易被打错，尤其是手机用户。这就是错别字容忍度如此重要的原因。新蛋明白了:搜索“三星 Galexy”会得到与“三星 Galaxy”相同的结果。

色鬼:优化的中间搜索屏幕

作为到即将到来的搜索结果页面的过渡的屏幕是珍贵的不动产。当一个 Goat 用户搜索一个产品时，他们会快速浏览一下之前的搜索结果作为提醒，同时显示其他用户正在搜索的内容。这可以帮助一个缺乏灵感或漫不经心的购物者变成一个认真的买家。

Houzz:引人入胜的搜索栏

Houzz 知道用户可能不了解他们网站提供的所有购物和内容的可能性。他们没有提供一个空白的搜索栏，而是利用这个机会为购物者提供多种搜索和发现选项(照片、产品、优点……)——并随之转化。

vide dreaming:手机上的可搜索过滤器

您是否曾经不得不滚动一长页的筛选值来找到您要找的值？ 因为过滤器的数量有时太多，就像这里的品牌一样，Videdressing 为用户提供了一个在这些过滤器中进行搜索的便利，并在给定的上下文中找到可用于过滤的品牌。

此外，Videdressing 使过滤视图非常直观，以提高可访问性和用户体验。

沃尔玛:定制面

沃尔玛的面是为特定的产品类别量身定制的。例如，搜索 t 恤会触发标准过滤器，如尺寸和颜色，但也会触发“袖长样式”或“类别”等方面。(虽然搜索结果中的照片裁剪可能会更好)。

ManoMano:联合搜索

除了提供相关的搜索结果(加粗最相关的搜索词的奖励！)，ManoMano 巧妙地根据用户的个人喜好和处理信息的方式，为用户提供多种类型的内容，转化为多种转化路径。

https://www . algolia . com/doc/guides/solutions/gallery/federated-search/

对建立这样的高级体验感兴趣吗？下面是我们的指南如何构建高级市场搜索。

电子商务个性化的最佳实践

原文：https://www.algolia.com/blog/customers/best-practices-for-ecommerce-personalization/

通过个性化直接面对每一位顾客是在这个艰难的市场中取胜的关键。这种客户忠诚度是一个成功的电子商务品牌与竞争对手的区别。换句话说，千篇一律的网络营销方式已经成为过去。公司需要通过从各种客户行为和互动中捕捉每一个信号，分析数据并实时应用于每个渠道，来适应他们的目标受众。

这篇文章展示了个性化电子商务的最佳实践。 学习那些创造了各种个性化购物体验的流行品牌的成功经验。了解个性化如何将他们的在线业务提升到客户忠诚度的新高度。

第 1 部分:个性化的最佳实践—搜索结果和类别页面

Algolia 提供的最具影响力的优势之一是为搜索和分类页面创造更加统一的个性化体验。将 Algolia 个性化应用到这两个页面，可以确保在整个用户旅程中获得更加一致和个性化的体验。

体育用品零售商的个性化搜索结果&Gymshark

Gymshark 通过结合事件和方面值来创建用户资料，确保每位购物者都能看到最符合其独特偏好的产品。例如，Gymshark 的个性化策略包括用户点击出现在搜索结果中的产品、点击过滤方面和“添加到购物车”按钮等事件，以及其他类似事件。

个性化搜索结果基于匹配查询返回，然后基于用户对活动、颜色、特征和适合度的特定简档偏好提升一些项目。每个用户 ID 的个性化策略背后的逻辑听起来会是这样的:“你主要购买了紫色的女性产品，这些产品是为瑜伽制作的；下次你来的时候，让我们展示更多这样的产品。

您可以通过三个主要步骤实现个性化:

1. 向 Algolia 发送用户数据(需要编码):
   • 计划跟踪哪些用户行为
   • 使用 Algolia 的 Insights API 向 Algolia 发送点击和转换事件以及用户令牌。用户令牌允许 Algolia 识别执行特定事件的用户
2. 配置个性化策略:
   • 使用 Algolia 仪表盘配置每个事件和方面的加权重要性
   • 使用 Algolia 仪表盘模拟和测试您的个性化策略
3. 在生产中启用个性化:
   • 为每个查询添加一个额外的参数以实现个性化

澄清一下，Gymshark 的成功指标:

• 搜索转化率:从 Algolia 之前的 6.2%上升到平均 10%，并且还在攀升
• 来自搜索的订单:从不到 10%的前 Algolia 增长到 2020 年黑色星期五的 30%以上
• 来自搜索用户的收入同比增长 400%

奢侈品时尚市场个性化搜索结果页面:真实真实

一刀切的个性化方法并不奏效。不同的商业目标需要不同的策略。因此，每个公司都需要分析他们的具体使用案例，并基于三个主要问题来配置个性化策略:

1. 您应该包括哪些事件，这些事件相对于其他事件有多重要？
2. 你应该包括哪些方面，它们相对于其他方面有多重要？
3. 个性化对你的相关性有多大影响？

对于某些行业，特定方面或事件可能比其他方面或事件更重要。像 Real Real 这样拥有多个品牌和产品类型的奢侈品网站上的用户行为，可能与 Gymshark 这样的运动服装零售网站上的用户行为不太相似，后者提供更多由单一品牌生产的特定产品，产品类别数量明显较少。

因此，在现实生活中，他们选择了一种个性化策略，这种策略依赖于用户点击 faceting、产品视图、“添加到购物车”CTA 按钮以及定义为已完成订单的转换。个性化搜索结果基于匹配查询返回，然后基于用户的特定配置文件偏好提升一些项目，如设计师姓名、尺码、颜色、性别、金属类型和戒指尺寸。

眼镜零售商个性化分类页面:EyeBuyDirect

EyeBuyDirect 网站上的购物者享受一致的个性化体验。例如，当用户浏览到“女性眼镜”类别页面时，搜索结果会根据每个用户的独特偏好(如镜架样式/形状或材料)进行放大。Algolia 个性化为所有行业提供信号，在本例中为镜架，非常适合眼镜行业使用案例。换句话说，可以个性化的信息种类是没有限制的，就像你在这篇文章中看到的其他公司一样。每次用户浏览网站时，他们都会看到根据他们的浏览行为、历史记录和用户资料定制的产品结果。

EyeBuyDirect 的成功指标:

• 通过搜索、增加的浏览和个性化服务，收入增加了 4%
• 根据产品推荐，转化率提高 1–1.5%

A/B 测试零售商搜索结果和类别页面的个性化:Honest Brew

Honest Brew 运行 A/B 测试来评估其类别页面浏览和搜索结果页面的不同个性化策略。根据用户对价格、啤酒风格、数量等的独特偏好，Honest Brew 微调其个性化策略，以在低风险环境中通过实时流量提高点击率和客户转化率。

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第二部分:附加个性化体验

保存的时尚市场搜索和通知:Mercari

在 Mercari 的 marketplace 上，当用户在搜索中找不到商品时，他们可以选择保存搜索结果。因此，只要匹配搜索查询的项目被列出，Mercari 就会通知用户。

用 Firebase 保存了搜索警报

当有新的匹配商品时，自动通知顾客。保存的搜索非常适合自动化重复的搜索查询，并与不断变化的内容保持同步，例如，在具有房地产列表和在线市场的网站上。

个性化过滤器——时尚市场的用户偏好设置:Vide Dressing，Depop

在 Videdressing 的设计师时尚网站上，用户可以保存品牌、类别和尺寸的偏好，在继续浏览时实现个性化。

购买设计师时装的顾客可以在 Depop 的应用程序中保存他们喜欢的风格、品牌和尺寸，方便他们继续浏览时的个性化。

个性化过滤器——时尚市场的愿望清单:视频着装

当用户在 Vidressing 的市场上找到他们想要的产品，但不准备购买时，他们可以将它们添加到愿望清单中。当用户继续浏览时，Videdressing 使用这个愿望列表数据来个性化用户体验。

结论

个性化是电子商务公司的强大工具，帮助零售商优化销售流程，最大化转化率和整体收入，同时提高客户满意度和品牌忠诚度。

联合搜索——它是什么，为什么使用它，最佳实践

原文：https://www.algolia.com/blog/product/best-practices-for-federated-search/

联合搜索本质上是跨多个站点、应用程序或数据源运行搜索查询，并以单列或多列布局显示结果。

通过一个联合搜索界面，一个流媒体平台可以显示来自不同数据源的歌曲、艺术家和播客的列表——只需一个查询。电子商务也可以通过在显示器的不同部分显示推荐和不同类别的产品而受益。

在一个网站环境中，你可以创建一个跨多个域或子域的实时搜索应用。这很简单，只需在要包含在中央索引中的站点列表中添加一个新的域或子域，然后创建一些附加的搜索规则。例如，如果您有一个“父”网站和几个“姐妹”网站，您可能希望父网站平等地显示来自所有网站的结果，但在姐妹网站上，它可能更喜欢来自该姐妹网站的结果。

对于企业搜索，它可能包括不同的信息源，如内部网、数据库和其他数据集。您可以集中后端数据，或者在不同的应用程序和数据集上执行相同的查询。

在所有情况下， 联合搜索 从单个查询开始，从多个数据源返回不同的结果，帮助您的用户找到他们需要的信息。

联邦搜索案例研究:NSW.gov.au

NSW.gov.au 是澳大利亚新南威尔士州的公众形象。像世界各地的其他政府机构一样，有一个顶级政府网站加上几十个其他机构网站，如财政部、卫生部、工业部等。

NSW.gov.au 大学的团队发现，访问者经常在姐妹机构网站 ServiceNSW 上搜索有关驾照、酒牌、搬家和其他主题的问题。

驾照更新信息在 ServiceNSW。NSW.gov.au 提供跨两个网站的联合搜索，为网站访问者提供更好的用户体验。

为了满足访问者的需求，NSW.gov.au 混合了来自 ServiceNSW 的数据集(包括网页、PDF 和 DOCX 内容),并将结果与母网站的内容一起交付。

在 NSW.gov.au 上的网络搜索包括来自这两个网站的结果，但相关性评分和机器学习会自动改善结果，以支持某些关键词搜索。访问者在 NSW.gov.au 上输入“rego”(驾照注册的缩写)，就会从 ServiceNSW 得到结果。

每个站点被独立地爬行，并且数据被合并到联合搜索索引中；不需要额外的连接器。在另一种情况下你可能需要使用我们的API和其他 开发者资源 来构建一个中央索引。

跨网站联合搜索的注意事项

在确定如何跨站点联合搜索数据时，需要考虑几个因素。这里只是几个。如果你想要更多的信息，看一看我们深入的 联邦搜索的实现 。

整理搜索结果

每个站点都有自己的目标。不同网站的内容和受众可能会有很大差异，因此确保为正确的查询提供正确的内容非常重要。

您可以配置 规则 以多种不同的方式在一个或多个站点上交付结果。例如，您可以按类别、按前端的过滤器，甚至按后端的索引过程和查询执行来组织。这些只是思考这个问题的几种方式。让我们简单地看一下它们中的每一个。

• 类别 :每个网站都可以有自己的搜索同义词或推广。在这种情况下，您可能希望将系统配置为根据查询的来源在每个网站上不同的类别中进行搜索。
• 过滤器&过滤器 :你可以在每个站点上使用不同的 过滤器或面 来缩小搜索结果的范围，只搜索那个站点或主题。换句话说，过滤器可以明确地按域过滤，或者，如果站点有非常不同的内容，过滤器可以按内容类型过滤。
• 索引 :您的索引过程可以用一个相似的标签对网站 A 和 B 中的内容进行分类，这样每个记录在进入时都会被标记，但为网站 c 设置一个不同的标签。然后您可以根据标签建立搜索面规则。或者，也许你想偏向某人正在搜索的网站的结果。在这种情况下，您可以在查询时使用一些步骤来提升某些结果，从而提升该域的结果。此外，您还可以在管道本身进行过滤。
• 多个查询 :可以在不同的数据源上并行执行同一个查询*，发送每个数据集的结果。*

*搜索索引可能是上述所有内容的混合。换句话说，在索引和查询时，联邦搜索解决方案有许多不同的选项来传递相关信息。从确定每个网站访问者的目标和结果开始，然后你就可以确定如何通过搜索来实现这些目标。

索引、模式和数据转换

也许联合站点搜索的最大挑战是索引和管理完全不同的模式和站点组织。

• 不同的模式 :每个站点可以使用不同的模式，如 Dublin Core、Open Graph 或 Schema.org，它们具有不同的元数据字段以及日期和时间格式。
• 域结构 :每个站点可能有非常不同的域结构和层次结构。搜索引擎可以使用域结构(例如/index、/products/、/services/、/services/details/，等等。)对结果进行分类，提高相关性。
• 标记 :索引可受(1)h1、h2、h3 等如何影响。标签是结构化的，以及(2)标签中包括什么元数据(例如，元标签和属性)。

为了管理这些差异，您可以添加规则来在数据被索引时转换数据。例如，您可能希望以一致的格式存储记录和数据，如时间/日期。您还可以选择转换搜索索引的内容。一个网站可能称它为“冠状病毒”，另一个网站可能称它为“新冠肺炎”，所以您需要存储一个包含同义词的索引。这也可以通过更高级的 向量分析 来处理，将数据聚类为数字主题。

另一个考虑是内容的重复。不同来源的数据可能具有相同类型的内容，例如/about 或/company 页面，因此当某人搜索有关业务的信息时，他们可能会遇到这两种情况。您需要决定如何处理重复或非常相似的内容。

滤镜

搜索过滤器 帮助用户缩小搜索范围，找到他们想要的东西。使用联合搜索，您可以创建跨每个站点或特定于每个域的过滤器。

一般来说，有三种不同类型的滤镜。这些并不相互排斥；如果您愿意，可以使用其中一个或全部三个。

• 静态过滤器，允许最终用户在输入搜索查询后过滤内容。例如，您可以给访问者一种按主题或评级过滤结果的方法。
• 动态过滤器(也称为方面)，根据搜索结果集的值生成。例如，如果用户搜索“汽车”,你可以显示所有品牌——丰田、福特、沃尔沃等。—可用于该类别，这不同于搜索“船”或“摩托车”
• 使用过滤表达式过滤结果。在这种情况下，最终用户将始终看到过滤后的结果。例如，您可以将结果限制在一个站点或站点的一部分。如果您销售衬衫、鞋子和珠宝，您可以从一个或多个部分中排除结果。换句话说，类别是过滤器的自然起点。

无论你选择哪种过滤器，你都要考虑它们如何出现在每个网站上。你可以在每个站点上使用相同的过滤器，或者根据上下文来提供过滤器。

分析学

关于分析的一个简短说明:如果你已经添加了跨不同来源的联合搜索，你如何知道它在工作？每个网站所有者都希望查看他们网站的搜索性能。应该监控点击率(CTR)、转换、热门查询和无效搜索或无结果等指标，以确保访问者找到他们需要的内容。

结论

联合搜索可以为最终用户提供更好的搜索体验，但它需要大量的规划，以确保结果符合每个网站的预期。值得指出的是，联合搜索并不意味着每个网站都需要使用相同的 CMS 或遵循完全相同的模式或元数据标准。只要搜索索引能够标准化，就很容易产生好的结果。*

网站和应用程序搜索可用性秘密

原文：https://www.algolia.com/blog/ux/best-practices-for-site-search-ui-design-patterns/

你的网站搜索用户界面(UI)是否易于使用，或者它是否是一项需要极大耐心的可用性工作？你的整体用户体验(UX)得到好评吗？

把你的搜索用户界面放在显微镜下，然后根据你独特的使用情况精简你的网站搜索用户流，这是你能做的最被低估但最有力的事情之一，以促进你的在线业务。

诚然，一些公司——从初创公司到老牌巨头——在网页开发和为目标受众应用 UI 设计技巧上投入了大量的精力和资源。有些人甚至创建和分析复杂的用户角色。但是，即使是最深思熟虑的搜索用户界面设计也可能会无意中让人陷入困境。由于糟糕的搜索模板设计思想、被误导的开发者决策以及过时的技术，某些问题会在网站搜索界面中突然出现。

搜索:不是“一劳永逸”

在动态的在线商务世界中，持续监控和动手调整你的搜索功能可能会很有见地；甚至可能是转型。

无论你是经营一家小型电子商务商店，管理一个大型商场，还是维护一个出版或企业网站，执行良好的网站搜索设计工作都是你最好的朋友。

例如，如果你的网站有大量的内容，与其强迫访问者浏览你的网页目录，你可以强有力地帮助他们直接找到相关的条目。当您的目标最终用户能够避开痛点并找到他们需要的东西时，战斗就成功了一半。

常见搜索 UI 问题

你如何确保良好的搜索体验，在回报用户的同时，有助于提高客户保持率和转化率？

这里有一些现实世界中交互设计的障碍——搜索信息架构的问题可以通过简化你的 UX 设计过程来解决。

错误设计流程的提示包括:

别人找不到你的搜索框(或放大镜)

不够大，或者不在你主页的显著位置，不在下级页面的同一位置一致显示。现在怎么办？

您搜索的外观/感觉与网站的其他部分不匹配

为什么？也许一个开发人员想通过在搜索按钮上添加铃铛和口哨来创造“好的 UX”，使视觉设计“令人兴奋”也许他们的想法是添加弹出动画和古怪的排版。然而，这些干扰正在干扰有效搜索用户旅程的完成。

搜索结果不容易被截留

你尽职尽责地向搜索者展示密集的文本块和冗长的描述。不幸的是，尽管你试图给他们提供细节，但人们不容易通过查看这些乱七八糟的东西来找出他们应该点击哪些相关的结果。他们需要一种快速定位的方法。

搜索者可以删除“没有结果”

如果他们的搜索词不太正确或输入不正确，他们可能得不到匹配的结果。它发生了。然而，你不必“终止”他们的搜索，让他们悬在虚空中。相反，你可以使用这个空间来提供他们可能喜欢的替代项目的快捷方式，其他人最近在你的网站上进行的搜索，或者促销。

他们没有显示关联内容

假设有一篇有趣的博客文章宣传他们刚刚搜索的产品，但是当他们在搜索栏中键入产品名称时，他们只能看到产品页面的相关信息。

联邦搜索 就解决了这个问题。它呈现多种类型的内容，如产品相关的评论、常见问题解答、产品使用指南、教程。您可以标记每种类型的搜索结果(例如，“产品”和“操作视频”)。联合搜索还允许您通过微调结果的相关性来满足每个用户的需求。

没有帮助 微缩

Microcopy 是一些文本，可以帮助网站用户导航搜索界面或有效地生成搜索结果。如果它在一个重要的搜索关头丢失了，你的搜索用户可能很难回到正轨。

您不提供建议搜索和自动完成

这些 两个响应式设计特征 通常出现在大多数现代搜索体验中，用户期望他们的帮助，例如，如果他们输入错别字。

您的搜索功能并非人人都能使用

在使用网站搜索和其他网站功能方面，人们有不同的能力水平。由于视力不好等障碍，他们中的一些人需要一些帮助。你希望你的 UX 设计能被所有的访问者容易地使用，你可以用已建立的 指南 来增强它。

为什么无故障搜索如此重要？

对于一个企业来说，所有这些场景都是不确定的，尤其是考虑到 43%的网站访问者会立即进入搜索栏。然后，这些专注于搜索的人转化的可能性是其他人的 2-3 倍。所以从他们决定搜索的那一刻起，你就不想让他们失望。

不要担心:你可以让你的搜索 UX 对你的信息搜索者来说天衣无缝，这意味着他们在这个过程中保持富有成效的参与。

超级站点搜索最佳实践

这里有一些我们最喜欢的行之有效的方法来创建用户满意的、优秀的搜索:

评估你的搜索栏

说到搜索，用户研究发现人们习惯于行业标准的布局，一切都按照他们期望的方式运行。例如，他们希望能够很容易地找到搜索图标或文本输入框。

召集你的设计团队利益相关者，看看你主页上的搜索栏，问这些问题:

美观吗？

一个好的搜索界面是一件美好的事情:它看起来越吸引人，就越有可能吸引网站上的人们来查看它。

搜索框是否放在显著位置？

传统智慧:让你的搜索栏或放大镜图标在你的主页上容易被看到，不管它是在页面的底部中心、顶部中心还是右上角(或右下角)效果最好。然后，为了保持一致性，把它放在所有页面的同一个位置。

醒目吗？

如果你的网站访问者被迫首先搜索你的搜索栏或放大镜图标来开始他们的搜索，你的用户界面需要一些调整。

你不必过分使用闪烁的红色矩形，但是你需要一个与你的站点整体外观和感觉相协调的输入框。此外，你需要一个能在小屏幕上显示的页面，这样你的移动搜索用户不用眯着眼睛就能快速访问。

对于一般的查询，文本输入空间是否足够长？

大多数搜索者不会输入超长的短语，但是如果他们碰巧想罗嗦，你也不想妨碍他们。

有用吗？

优化你的搜索用户界面并不是简单地勾选视觉元素复选框让它看起来更漂亮，然后快速移交给产品。就以用户为中心的设计原则而言，它也使 UI 元素 100%功能化——也就是说，简单明了，令人愉悦。例如，它可以快速提供相关的搜索结果。

优化人们的搜索结果如何出现

拿出你的 digita l 设计工具: 下面是一些修复搜索页项目外观的秘诀。

在网格和列表视图之间决定

根据 UX 的研究，对于一些网站，使用列表视图是有意义的，而对于其他网站，网格视图是显而易见的选择。

电子商务网站有丰富多彩、清晰的商品图片，通常使用网格视图来展示他们的产品，而那些有更多规格的商品(例如，计算机和计算机部件，学术工作)的网站则使用列表视图。您也可以简单地让用户选择他们想要的视图。

例如，Eyebuydirect 的电子商务网格视图是这样的:

增强可回收性

面对一大堆冗长的搜索结果，你的眼睛会变得呆滞无神吗？不需要 UX 的设计技巧或可用性测试就能发现人们需要轻松的搜索体验；他们只想确定他们想要的信息或与产品相关的选项。

为此，你可以:

• 使标题和产品描述简洁
• 在标题或项目名称下，包含内容的简短摘录或预览
• 在项目和文本块之间添加足够的空白区域
• 在搜索结果项中高亮显示输入的关键词
• 对于你的移动用户:看看搜索结果如何出现在不同的 移动设备 上，比如最新的苹果 iPhones 等机型上有限的屏幕空间。直观地区分和标记不同类型的搜索结果内容可以帮助您的移动用户更好地浏览内容。您的图形设计应该与设备 限制 兼容。

将信息放在人们可以看到的地方

研究表明，为了高效地收集信息，人们阅读网页内容时会采用不同的模式。两个例子:

• 在没有标题、副标题和项目符号的页面上，用户以 F 型模式浏览，重点放在页面的顶部和左侧
• 在 分层饼状图中，它们关注正文前的标题和副标题

**解决问题的诀窍在于，你可以根据用户的阅读方式调整搜索结果的外观。通过找出访问者通常使用的阅读模式，你可以看到他们的目光被吸引到了页面的哪个位置。这些地方是关键细节的地方，如标题、片段和描述。

使用上下文搜索片段

乍一看，你的网站访问者可能会怀疑他们的搜索结果与他们的需求有多大的相关性。这就是 上下文搜索片段 可以发挥作用的地方:强调表明搜索结果如何匹配其查询的摘录。这很容易通过在搜索结果中的关键词上使用加粗字体来实现。

下面是 CDC 如何使用上下文片段:

在关键术语上使用粗体，加上不同类型文本的颜色编码，给读者提供了即时的上下文，使他们可以轻松地点击进入。

用缩微品引导搜索者

如果与搜索相关的内容含糊不清，添加定向文本、提示或标签来澄清。

搜索提示就是一个例子。以下是 Birchbox 使用 microcopy 的方式，建议可以激发访问者进入的流行搜索查询:

提供搜索过滤选项

像 microcopy 一样， 过滤器 可以用来将人们推向你知道会提供大量结果的搜索查询。过滤器还根据预定义的类别缩小用户搜索范围。

以下是 Rugs.com 如何过滤它众多的地板覆盖物

用刻面方便高级搜索

分面搜索 是另一种形式的过滤。面不同于过滤器，因为它们是动态的；它们可以根据查询的上下文而改变。

Yelp 是一个很好的例子，它在设计组合中有效地使用了分面搜索。无论你是在找餐馆、水管工还是机械师，都可以通过屏幕顶部的下拉菜单轻松缩小搜索范围；然后，您可以根据提供商与您的距离、营业时间和其他变量深入搜索结果页面。

提供建议搜索和自动完成

每一个网站搜索用户界面都可以通过提供相关的建议来帮助用户，让用户看到他们的搜索结果随着他们的输入而“进化”。并且 自动完成 (也称为自动建议)除了似乎试图读取您的想法之外，还通过注意感知的拼写错误来保持事情的进展。

以下是 Coursera 如何在你输入时生成搜索建议:

总是提供(某种类型的)结果

“哦不！我们找不到任何结果。”

谈到 UX/用户界面网页设计，你一定不希望你的网站访问者看到这样令人沮丧的消息；这类似于“你运气不好；走开，去另一个网站试试。”这一不幸的结论可能只是因为他们在查询中拼错了一个单词，或者他们使用了搜索引擎无法识别的同义词(例如，“慢跑者”而不是“汗水”)。

幸运的是，有几种的方式可以让你用建设性的想法取代一条没有出路的搜索结果信息。在你的用户界面设计过程中，这当然是值得做的，因为它可以让人们留在你的网站上，并最终提高你的转化率。

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当然，你不必等待你的搜索者来礼貌地推销商品。甚至在访问者寻找搜索栏之前，你就可以像 Medium 所做的那样，向他们推荐有趣的热门内容

奖励你的搜索者，提升你的 KPI

通过仔细分析你的搜索栏、你的搜索结果的显示方式以及你的目标用户看到的信息，你可以创造出成功的用户界面设计，使你的网站或移动应用搜索收入达到新的里程碑。

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