产品的运营位中，搜索是为「目的明确型用户」提供的运营模块之一，营收贡献占比甚至能高达40%，重要性可见一斑。但很多企业因为电商运营经验不足，并不清楚如何监控与优化搜索功能。比如：某品牌方发现，消费者在小程序内搜口红色号和拼错英文搜索词时，会显示无搜索结果。那么，如何评估究竟要不要就此优化搜索功能？如果需要优化，又该如何做？遇到大型节假日，很多线上商城也会和品牌进行联合营销。那么，如何找到最合适的品牌方，让营销事半功倍？

这一切都需要足够的搜索数据支持。

(相关资料图)

在业务侧，用户的搜索路径为：开始搜索→历史/推荐→输入→查询结果→业务目标。这方面企业普遍面临以下痛点：

·搜索功能入口不明显，导致用户无法直接触达核心需求，用户体验下降，留存率会比平均值降低18%；

·用户界面设计不友好，无法满足用户的需求，用户可能会失去兴趣并减少对应用程序的使用频率，进而寻找其他更方便和高效的替代品，跳失率可高达30%；

·搜索功能无法提供准确结果，用户不得不花费更多的时间和精力来寻找他们需要的内容，使得核心转化率降低20%；

·搜索功能不足，用户无法找到所需产品或服务，可能会转向其他竞争对手的应用程序，导致错失50%业务机会。

要想提升产品内消费行为转化率，让客户产生Aha时刻，进而提升GMV，必须要对搜索功能进行监控与优化。

在产品侧，搜索功能的路径为：搜索入口→搜索中间页→搜索过程→搜索结果页，其中每一步都能进行针对性优化：

·搜索入口：增加搜索新手引导，扩大搜索用户池子；

·搜索中间页：实时优化热搜词，提升用户搜索体验，更快触达用户需求；

·搜索过程：提供联想搜索方式，帮助用户快且准定位需求，减少功能使用上的摩擦；

·搜索结果页：搜索页面提供推荐产品，防止用户跳失。

知易行难，很多企业并不清楚如何在细节上正确实施优化策略。作为第三方数据分析服务商，GrowingIO从以下三个维度沉淀了产品+服务的端到端解决方案，可帮助企业真正落地：

01用户感知评估：盘点流量现状，增加搜索用户

优化搜索功能之前，先要知道搜索功能到底哪里需要优化，即进行搜索功能健康度评估。GrowingIO增长分析（UBA）内可搭建一系列可视化看板，帮助企业盘点流量现状。

看板示例：图为分析用户搜索体验而搭建的「搜索有/无结果」看板

通过不同看板以及对不同指标的层层下钻，企业可以对首页流量位点击人数的模块排名和模块分布、搜索模块的营收贡献、搜索功能使用率、用户的搜索体验、搜索词的匹配效率等各类指标进行全盘监控，并与行业基准进行对比，了解各项指标是否健康，从而有针对性地进行指标优化。

案例：

TO C平台电商搜索无结果占比的基准为2%-5%，某品牌方在进行搜索功能健康度评估时，发现小程序的搜索无结果占比高达18%，处于不健康状态。这时候需要对无结果词层层下钻，看问题出在哪。

如下图所示，经过对搜索无结果关键词分析，GrowingIO发现该品牌的用户有直接搜索口红色号的偏好，并且直接搜索口红色号的用户是搜索口红名称用户的2.5倍。

基于数据，GrowingIO帮助品牌方收集了更多无结果搜索数据并进行了搜索功能优化，让用户直接搜色号就能准确找到商品。

经过优化，在搜索用户基数不变的情况下，该企业的搜索效率提升了20%以上，搜索价值权重提升了5%左右。

02用户体验优化建议：提升搜索转化率，减少用户流失

以监控全盘流量为前提，在对搜索功能的优化上，GrowingIO可以给出最佳优化方案，帮助企业通过一系列手段减少用户使用搜索过程中各环节的摩擦力，尊重用户偏好。

例如：通过分析找到热门搜索词后，可以优化热词的搜索路径上，方便用户快速点击；

定位无搜索结果的原因后，可以针对具体原因采用添加缺失的搜索词、关联相似搜索结果等方式进行功能迭代。

案例：

从搜索流量（搜索成功次数）、搜索效率（搜索结果点击率）和搜索业务贡献（搜索贡献成交额）三方面着手，GrowingIO发现某线上商城小程序中搜索词“美妆A”的搜索效果最佳。

后续运营中，在GrowingIO建议下该商城将“美妆A”设置为热搜词，方便用户直接点击，最终影响热搜词点击提升60%+。

此外，借助该数据，商城还联系品牌方共同策划了线上+线下的品牌试用促销活动，线下帮助品牌方门店拉新、引流用户2K+，线上带动了试用活动产品的销量提升5%+。

03搜索结果匹配满意度探查：找出失败原因，反哺产品、供应链优化

高目标感用户的转化贡献是很重要的运营策略，GrowingIO可以帮助企业持续优化搜索路径，通过用户体验优化建议反哺搜索推荐算法，找到用户真实搜索需求，提供更贴合更准确的产品。

例如，利用GrowingIO可视化看板，企业通过搜索无结果热搜词分布可以了解用户搜索习惯，通过不同搜索词搜索质量可以找到用户真实搜索需求，然后再层层下钻定位搜索匹配优化点，从而优化无结果用户体验或辅助活动运营选品。

案例：

通过在GrowingIO上搭建的无结果搜索词分布看板，结合业务分析无搜索结果原因，某线上商城发现品牌B搜索无结果占比很高，原因是该品牌没有入驻商城的小程序。

在后续运营中，该商城将用户的搜索数据作为数据支撑之一，与品牌方B进行了沟通，成功说服他们加盟入驻商城小程序。给用户提供匹配的搜索结果后，品牌词B的搜索率提升了10%+，结果点击率提升8%+，影响商城GMV提升近5%+。

在对搜索词搜索质量探查中，该商城还通过GrowingIO看板发现同一搜索词在不同书写形式下的点击转化率完全不同。对低转化率的词下钻之后，业务人员发现“aaa”和“AAa”匹配的商品是另一个类别，不符合用户想寻找“AAA”这个商品的真实需求。

得到分析结果后，该商城迅速迭代了商品，将“aaa”和“AAa”匹配到了“AAA”所对应的商品上，最终这两个词的转化率成功提高到了“AAA”的转化水平。

为更系统性和便捷地服务客户，GrowingIO根据电商行业的高频业务场景沉淀了A20场景解决方案，覆盖流量运营、用户运营、体验运营，并可举一反三应用至其他行业。本文介绍的监控与优化搜索功能为“A7 被低估的搜索框”场景解决方案，此前我们还对“A6 首页分发监管”场景有过分享。

通过提供系统性的解决方案，我们希望能为企业的市场、销售、运营、产品等多个部门提供科学的策略指导，同时降低企业进行数据分析的学习成本，让不具备专业分析师团队的企业也能快速实现数据驱动的增长。

随着实践累积，未来GrowingIO将在更广泛的行业有更多解决方案和场景化应用的沉淀，为企业带来更多增长的确定性。