电商站内搜索：分析filter（高级筛选项）优化的要点

优化01filter(高级筛选项)旨在提高用户快速定位所需商品的能力，提高用户检索的效率。基于这一目的，filter优化也按照这一目的进行。目前，filter优化需要考虑两个问题：1。提高filter的存在感。这里有两层含义：提高filter的使用率和提高filter的搜索结果页面显示的引人注目和美观。说白了，提高filter的存在感就是提高其曝光入口的数量，让更多的人知道有可用的筛选功能，从而提高filter的利用率。2.为了解决filter的使用效率问题，使用效率关系到两个方面：一是呈现视觉效果，二是呈现内容逻辑。（1）解决视觉效果有两种方法：一种是竞争产品研究和参考，另一种是自定逻辑（这取决于研究和UI交互设计师的能力）（2）内容逻辑是需要解决的首要任务，呈现什么内容，呈现的内容数量限制，是否可以人为干预，是否有类别限制等。在内容逻辑中，有两个维度需要确定：参数项，如颜色、尺寸、流行元素、适用人群等；参数值是指参数项下的值，如白色、蓝色等具体值。我们知道电子商务中的商品是根据类别索引存储的。每个类别都有一些具体的参数项。很可能有些参数项是相同的，参数值是不同的。比如鞋子和衣服都有尺寸的选择，但是尺寸的值不一样:衣服的尺寸，比如身高175160或者字母L/M/S/XL/XXXL根据码数描述鞋子，比如欧洲标准的40/39/38。如果用户搜索dress，按照全词匹配的原则，会找到鞋类产品吗？肯定会。比如正装鞋，其英语翻译可能是dresshoe，显然会被检索到。此时，产品检索后，索引生成的filter将其两类的尺寸参数聚合在一个参数项下，而参数值以并集的形式加在一起。因此，当用户使用filter筛选尺寸时，会出现40/39和L/M/S或身高参数值。体验不友好吗？一定不友好，我想要的是裙子，不想要鞋子。为什么这些参数值会来到这里，所以我上面写的是答案。附上沙特电商noon搜索dress时的size参数聚合:综上所述，filter显示内容优化的重点应该从两个方面入手:限制标准统一。1.限制:在全词匹配的基础上，只显示有限类别的参数项和参数值。流行点是我搜索鞋子。虽然我能找到裙子，但filter只显示鞋子的参数。裙子的参数没有显示(限制)。2.标准统一：指同一子集类别最好统一参数的格式和形式。例如，青少年服装中可能有一个合适的人群，一些类别可能使用年龄作为参数值，一些类别可能使用身高作为参数值，从而形成同一类别中的同一参数项，但具有不同的参数值。2.标准统一：指同一子类别最好统一参数格式和形式，如青少年服装可能有适合人群，有些类别可能使用年龄作为参数值，有些类别可能使用高度作为参数值，从而形成同一类别同一参数项但有不同的参数值。当然，这并不是完全可以避免的，确实有一些特殊类别的相同参数是独立于其他类别的。我就不说具体的例子了。要统一参数，需要从源头入手。那么参数的来源是什么呢？这是关于参数模板的概念——参数模板：当电子商务商品上架或输入时，需要在后台检查或填写内容模板。经过调查，这些模板的参数直接集成在内部商品管理系统中，分为三种类型（自定义输入、检查（单选和多选）。除商品名称外，两类（必填/选填）基本需要手动输入。在标准化方面，勾选类越多越好，自定义输入越少越好。这取决于商品参数值的标准规范性和丰富性。以女包为例(下图)：女包中不同的参数项将包含不同的参数值。每个行业都有自己独特的生产设计标准，包装类别也是如此。其形状和设计可分为形状/材料/流行元素/内部结构/*度/内部材料、是否可折叠等一系列参数项。如果所有这些都作为自定义输入，企业不愿意手动填写，及时性太低；这也会给统一的标准格式带来不可估量的负面影响，比如有些企业习惯写24英寸，有些企业喜欢写24英寸。以什么形式向消费者展示，是一个需要统一的问题(至少在同一个子类别)。所以归根结底要以勾选-单选-必填为主，勾选-多选-必填/选填为辅。最后，无关紧要的参数是自定义选填(不包括在筛选范围内)。高度标准化需要有足够丰富的标准化选项供商家或消费者选择。参数项下方参数值的确定需要足够的内容支持和行业标准，对早期行业参数研究有很高的要求。说白了就是挖一个参数项中的参数值，这是目前行业普遍接受的，消费者普遍接受。以上知识点主要针对列表分类相关岗位，也需要对搜索产品和操作有深入的了解，这与搜索高度相关，是搜索准确率的重要组成部分。当然，参数模板不是固定的，而是动态的变化。市场上人们对消费品需求的多样性往往可以用“日夜变化”和“喜新厌旧”来形容，产品迭代的速度往往会弹出许多新的参数，这已经成为人们在选择商品时必须考虑的问题。比如手机摄像头的数量，前几年根本不会考虑。因此，这也对后台参数模板相关产品提出了一些要求：保留手动增删和批量修改的权限和入口。否则，全部刷新可能不值得，刷停机是重大生产事故。但相对而言，参数模板在一段时间内相当稳定，没有人会一直修改参数模板。同时，产品需要明确哪些参数项需要显示给消费者进行筛选，因为filter显示的参数项越多越好，所以需要设置一个参数项是否显示的开关，由类别/分类/列表的产品操作统一管理。当然，还有很多地方可以人为干预，比如参数值/参数项的显示排序。统一标准后，要考虑如何限制全词匹配带来的泛类问题。就是上面提到的多个类别和具有同名参数项的参数值，汇集形成filter的问题，如上面提到的尺寸。目前，国内几家主流电子商务公司的运营正在进行调查，其filter的限制主要取决于其类别预测的功能。所谓类别预测限制，是指当用户输入关键字，系统预测确定其搜索的内容/商品在某一类别中时，filter的参数项和参数值仅显示该类别所有召回商品的集合。不显示其他非预测类别，只在filter中预留一个额外的“类别”参数项进行聚合。淘宝JD.COM都采用这种方案。不同的是，JD.COM把类别放在最上面的位置，通常会显示前三类(目测是其类别预测的结果)的其他类别缩进隐藏。淘宝直接将类别放在下面，这可能与其大量商品和类别预测的高准确性有关。限制类别预测的方案需要与类别预测的准确性和类别检查的全部率有关。多少预测会影响商品的曝光和展示，限制filter快速定位功能的发挥。当然还有其他实现形式，就是先选择类别，然后限制filter，借助搜索结果页面顶部的分类(不懂看之前写的文章)。当然，这次增加用户的输入成本肯定不如自动化。filter在电子商务搜索和列表中占有重要地位。虽然现阶段各大网站的个性化算法可以尽可能给出用户想要的最高结果，但可能会造成“悖论”——搜索越准确，filter的利用率越低。因此，我们不适合将filter描述为一个单独的产品进行评估。它更多地携带快速通道、用户行为信息收集和详细页面转换率和销售服务的工具。因此，优化filter的主要点是：统一、标准化、准确、完整的类别限制美观、便捷的交互呈现