原文：Algolia Blog
协议：CC BY-NC-SA 4.0
原文：https://www.algolia.com/blog/ux/how-can-recommending-frequently-bought-together-products-increase-roi/
想象你一直在 Wayfair 网站上为你的狗狗 Luna 阅读狗狗沙发的产品评论。你把一件商品，一个包括抱枕的豪华沙发，放进你的网上购物车。然后，你注意到一个“经常一起购买”的庭院伞推荐。
嗯。这件商品是应该放在户外，如果需要的话，露娜可以在伞下休息时晒晒太阳，还是 Wayfair 经常购买的推荐算法有什么古怪？
或者在家得宝(Home Depot)网站上，你在购物车里放了一个钻头，然后注意到“经常一起购买”( FBT)产品”部分似乎有点古怪……它暗示了 巨型庭院 Pong 或 rose bundt pan 以及其他一些几乎不相关(如果与钻头有关的话)的商品。你想做的只是修理一个松动的架子，现在你正专注于举办一个花园派对和烤一个蛋糕。家得宝有你需要的一切。
或者，你可能有过经常一起购买的电子商务经历，在这种经历中，看似随机的东西被建议与你正在考虑的东西搭配。
你仔细看了看，然后开始怀疑这些所谓的相关产品。电子商务网站的建议产品捆绑算法被破坏了吗？过度劳累的机器人精神崩溃了吗？本该学习的机器却在开关前打盹了吗？
或者也许 你是 实际上是有智力问题的可怜的笨蛋——也许这个算法真的非常了解哪些看似不相关的商品通常会被购物者一下子拿走，因为它可以看到大量令人难以置信的数据。如果是这样的话，那么也许你实际上需要一些庭院乓，只是还没有意识到有多糟糕。
完全有可能不是你。众所周知，网上商店会将令人挠头的商品配对，努力进行追加销售&交叉销售(Reddit 上有一个字符串证明了这一点)。谁知道这种匹配是如何或为什么会持续下去，但它确实发生了。如果没有别的，它让你开始思考并试图猜测为什么推荐引擎会把这两个项目联系起来。
不管奇怪的联想会不会发生，如果你是一个在线零售商，你不会希望在推荐产品时被发现这种失礼行为。
如果你对 FBT 的工作方式有所了解，你可能还会傻笑，认为 fbt 非常简单，很难搞砸。毕竟洗发水+护发素，登山鞋+背包？如果你的顾客购物车里已经有绿色鸡蛋，他们真的应该考虑一些火腿。这能有多难？
不过，一个更好的问题是，你的在线销售额中有多大比例来自经常一起购买的推荐。如果答案是“没有”或“我不知道”，或者在任何情况下都是非常小的百分比，请继续读下去。
也许你听说过亚马逊广为流传的统计数据:该网站 35%的销售额来自其先进算法产生的推荐。如果亚马逊可以做到这一点，那么其他电子商务零售商很可能会利用频繁购买的推荐来改善他们的用户体验，并获得更多收入。该技术可广泛获得；你只需要知道为你的行业和潜在客户实施它的最佳方式。
经常一起购买的产品推荐策略依靠 协同过滤 。它在被查看的单个商品或产品组合的上下文中起作用(例如，当人们在查看他们的购物车页面和通过结账之前可能继续浏览其他类别和商品时，他们在他们的购物车中藏了什么)。
如果你是一个精明的零售商，你知道如果你能让人们相信，如果他们为了安抚他们的FOMO】而购买的不仅仅是一件相关商品，而是一整套概念上相关的推荐产品，他们会更开心，那么你就有可能将转化率提高很多。
这就是频繁购买的全部意义:投资回报率大幅提高。提出正确的建议来增加顾客的购买乐趣，可以带来一系列的追加销售(也许还有一些交叉销售)。
典型的电子商务经常一起购买部分推荐其产品页面经常被其他客户访问的商品。像其他类型的在线推荐一样，追加销售功能是基于经常一起购买的商品相互补充的假设，因此提供额外的相关信息可以提高您的购物车容量和平均订单价值。
乍看之下，零售商可能会认为他们所要做的就是根据人们将其他商品和他们的主要商品一起放入购物车的次数来对它们进行排序，然后在一个容易注意到的小部件中设置为从商品列表的顶部单击推荐附加商品。
逻辑假设，但没那么简单。
为什么更复杂？因为有些日常用品是 自然 经常一起买(想想 咖啡和甜甜圈 )。
你希望人们购买比他们已经放入购物车的东西更多的东西。如果没有足够的关注和更高层次的策略，在自动驾驶仪上，你可能会建议自然搭配作为经常购买的商品。显而易见的商品建议会占据产品详情或结账页面上有限的促销空间，这样技术上可能不太受欢迎但与产品有更强促销联系的商品就无法被浏览。
因此，要让人们点击“添加到购物车”按钮，然后购买他们积累的商品，从而提高转化率，有一个解决方案:一个有效的经常一起购买的应用程序或网站功能可以平衡普遍受欢迎(技术上来说是最经常一起购买)的商品与其他商品页面不太频繁但从兼容性角度来看仍然值得购买的商品的追加销售。
你可以通过最大化你经常购买的质量建议来解决这个问题。例如，Algolia 推荐着眼于用户购买目标路径上的 转换事件 。如果同一购物者在同一天向两个或两个以上的商品注册转换，则认为这两个或两个以上的商品是一起购买的。
将您经常购买的商品推荐在一起意味着查看细节，并根据需要对这些元素进行微调:
你对什么会让 FBT 有可能在你的特定网站上成功的理解 。现在你差不多读完了这篇文章，你有了一个好的开始。你的算法。 关键是能够做出智能的相关商品推荐，引起购物者的共鸣，从而推广值得他们关注和拥有的高质量商品。你的顾客的购物体验。 你的 FBT 推荐必须出现在最能吸引购物者眼球的地方。你的顾客一定会觉得在你的网站上是一种享受。如果你能提供很棒的经常一起购买的推荐，同时确保顾客的旅程是愉快的和没有压力的，你就准备好了。您的整体相关产品战略 和实施，该战略应面向创造强大的用户参与度。你的开发者诀窍。 这里有一些 的技术提示 来帮助你的团队成功应用你频繁购买的方法。你的耐心水平。可能需要一些时间、精力和烦恼来找出哪些 FBT 技巧是有效的，并能引起用户的共鸣。当你的 aov 开始飙升时，你的坚持是值得的。你的选择。 不必单干。如果你担心在你可能并不精通的领域陷入困境，考虑一下与在线购买推荐专家合作的好处。
如果您确定您还没有准备好提升您经常一起购买的解决方案的学习曲线，如果它太复杂或者您的开发人员和支持团队没有时间处理它，我们希望您考虑采用我们成熟产品的优势， Algolia 推荐 。
我们强大的 API 将让您快速、无缝地在您的网站和移动应用上实现搜索，包括为您的产品类型提供出色的常用功能。
现在就做好准备，通过经常一起购买的推荐来提高投资回报率。 联系我们 滚！
原文：https://www.algolia.com/blog/ux/how-can-related-product-recommendations-boost-engagement-and-roi/
假设冬天来了，你需要一件新外套。温暖的东西。一些时髦的东西。完全属于你的东西，比如你在社交媒体上看到的那件羊毛风衣。
你去你最喜欢的零售服装品牌的网上商店，在搜索框中输入“冬季外套”，浏览产品标签，最后仔细阅读一个看起来很完美的产品的详细信息页面。
然而，随着你对产品描述的深入研究，你得出结论，这件外套不是宝石。面料或颜色很奇怪，一些愤怒的评论家只给了它一颗星，因为质量低劣，或者你的尺寸早就卖完了。
织补。 产品数据有问题。也许你应该从这个网站跳到另一个网上商店，再试一次。
但是，当你滚动的时候，“你可能也会喜欢这个……”出现在你面前，伴随着更好的外套和一些夹克的缩略图。
你忍不住点击，然后再点击一些。好看的东西。你甚至可能会买一件这种光滑的皮夹克——显然不是你想在寒冷天气穿的那种——但是，见鬼，你看起来会很酷。
你喜欢这种购物体验，并且对它的运作方式感到满意。你可能一直在你最喜欢的零售商网站上看到相关的产品推荐，比如 Zappos，Wayfair，Best Buy，当然还有 Amazon。也许你甚至在做出购买决定之前专门搜索了一些相关产品，只是为了确保你已经考虑了最好的想法。
重要的是，你没有放弃网站，可能还进行了购买。
对于零售商来说，这就是相关产品推荐的力量。当公司能够有效地向顾客或订户展示相关产品时，他们的忠诚度和转化率会变得有点疯狂。
顾客上你的网站是因为他们喜欢你的产品。你可以通过向他们展示相关产品页面来传播爱意，从而延长他们与你在一起的时间。
根据sales force(2018):
在网上下单的购物者中，有 37%点击了推荐那些点击推荐的人平均在网站上花了12.9 分钟， 相比之下，那些没有点击的人只花了 2.9 分钟使用搜索并点击推荐的购物者转化**的频率是那些只使用搜索的购物者的 3.7 倍——在移动设备上转化 的频率是后者的 4.2 倍**
**## 有哪些相关产品推荐？
既然你已经知道它们可以惊人地强大，那就让我们确保我们在正式构成相关产品推荐的内容上达成一致。
它只是一个链接，链接到基于用户搜索或其他指标可能感兴趣的类似相关内容。以外套为例，其他外套和夹克作为推荐，还有围巾、手套、帽子等保暖物品。这种功能让潜在买家参与评估产品。
相关产品推荐的秘密是一个精明的搜索引擎，它分析用户与不同产品的交互，从而得出这些产品之间的联系。然后应用定性数据，以便网站可以显示最有希望的推荐。
但不止于此。从某人的在线搜索和其他互动中收集的数据越多，他们的产品推荐就越准确。假以时日，零售商的搜索引擎会变得更加智能。它不会忘记你上周搜索的内容；它会深思熟虑地推荐商品，因为它会回忆起你之前的搜索。
你可能会发现这些想法很鼓舞人心，尤其是当这些想法与快速送货和免费送货等可爱的功能结合在一起时。难怪人们会收集数百份亚马逊快递。也许是时候开始去亚马逊匿名了？
让你的相关推荐更接近顾客的需求，这是一种改善购物者网站体验的可靠方式。
以下是提供高质量相关产品建议的三个好处:
更高的购物者参与度
正如 Algolia clientAuto Mercado所发现的那样，电子商务客户参与和出色的购物体验密不可分。当相关的产品推荐以一种用户友好的方式展示出来时，客户就会被吸引到你的网站上四处搜寻，探索相似的产品，考虑所有的交叉销售和追加销售，并从那里入手。
A 级客户体验
我们怎么说都不为过……说到网上销售，出色的、个性化定制的用户体验会让人们不断回头。正如我们的客户波兰玩具销售商 诺斯基诺斯基 所发现的那样，易于浏览、位置恰当的产品推荐提高了购物体验的质量。当你能让购物者意识到什么是他们的完美商品时，你的工作就完成了。
令人印象深刻的转换指标
如果你能始终如一地展示出你了解顾客的需求，并且有适合他们的东西，他们就更有可能购买。推荐合适的产品是一种行之有效的提高转化率的方法。
你的电子商务网站还能成功多少？为了从推出相关内容建议中获得最佳效果，请考虑遵循以下指南:
保持左侧
听说过 横幅失明 吗？别担心，这不是什么可怕的眼病。人们倾向于忽略主要内容区域右边的内容，因为他们认为这是广告。网上购物的公众已经适应跳过这一领域。因此，正如国际象棋的格言“边缘上的骑士是暗淡的”，避开右边距。
不要走得太低
如果不是右侧的视觉荒原，您应该将相关产品建议的模板放在哪里？
肯定不是在 页面的最底部 。你的潜在客户不太可能在那个位置(可能在很远的地方)看到相关的产品部分。
放弃？相关物品推荐该何去何从？营销专家建议将 放在 产品内容的正下方。这是购物者期待的地方，也是他们最有可能点击的地方。
保持连接
如果一名购物者正在看搅拌机，并把其中一个放进购物车，但你推荐的产品显示是洗衣机，这两件东西中的一件与另一件不一样。他们会挠头，想知道你的附加算法中了什么。更糟糕的是，他们可能会忽略你的网站从这一点上提出的任何建议，无论是在主页上还是在结账时的购物车页面上。相关推荐一定是——你猜对了——相关的。
使用推荐专家
Algolia 推荐 在实现快速、可扩展的产品发现方面享有盛誉。因此，如果您准备好优化您的网站体验，我们的 API 已准备好为您的行业和购物者群专业地展示相关产品，这样您就可以开始降低跳出率，提高您的平均订单价值，并增加您的收入。 退房 。
我们的 故事 关于推荐
你的 分层定价 期权
我们的 联系方式**
原文：https://www.algolia.com/blog/product/how-can-you-improve-your-content-management-system-cms-with-great-search/
作者需要将他们的内容放在静态 HTML 文件中，并上传到服务器。想要阅读这些内容的人将会面对一堆杂乱的编码文本，让他们看得眼花缭乱。简而言之，网上冲浪和阅读无格式网页不会令人愉快。
当万维网出现时，企业内容管理的想法是相当革命性的，因为它使 Web 内容可以通过传统方式访问。现在，互联网上有超过 7300 万个网站由内容管理系统(也称为 WCM 或网络内容管理系统)提供支持。流行的开源 CMSWordPress(wordpress.org)是其中最成功的，但是还有许多其他的(例如 Drupal，Joomla，Squarespace，Wix)，为各种类型和规模的企业量身定制。
因此，谢天谢地，我们有了管理内容的概念，还有所有随之而来的内容管理系统，它们涌现出来，为这一过程提供了便利。
有了 CMS 平台，您可以在直观的用户界面中创建内容，并以易于阅读的格式轻松发布。公司不必建立自己的内容管理系统，存储数字内容和图像，并投资永久维护内容交付应用基础设施，而是可以建立一个内容管理系统来卸下这一责任。
“内容管理系统”听起来不言自明，不是吗？
这确实很简单:软件让多个“普通人”用户轻松地创建、发布、更改、管理和存储各种内容——基本上涵盖了内容生命周期的每一步——而不需要专业的技术知识或编码。
内容存在于数据库中，并呈现在显示层。系统的设计和功能可以通过模板和扩展为特定组织量身定制。CMS 通常还支持工作流和基于角色(例如作者、编辑、业务员)的权限。
这里有一个 CMS 如何提高组织成功的快速纲要:
面向大众的内容管理。CMS 是一个伟大的均衡器:对于大多数任务，你不需要开发人员介入并实时获取内容。一旦他们知道如何使用 CMS，非技术人员就可以做任何事情。
存放在一个地点。在 CMS 的范围内，所有的东西都是有组织的，并且是可用的，它的数据库是理想的可搜索的，因此可以快速找到需要的项目。
可重复利用的资源。对于内容创建者来说，使用现有的品牌组件(如标准模板设计和经认可的企业形象)来开始他们的工作流程是很容易的。
虚拟水冷却器。来自遥远地理位置的多个贡献者可以贡献和协作，因为 CMS 界面通常是基于浏览器的。
一致的专业呈现。 一次创建一个东西，让你的现代 CMS 正确地显示它，不管查看者的设备是什么(例如，电脑屏幕还是智能手机)。
全渠道适应性。 如果您的现代 CMS 支持多渠道交付，您可以在保持全球品牌的同时，根据当地市场定制内容。
抵御外部威胁。CMSes 通常包括防火墙和其他安全功能。无头 CMS(我们马上会谈到这些)更安全，因为它们的内容与表示层中发生的事情是分开的，有风险的区域更小。
得益于快速发展的内容管理技术，现在有三种类型的内容管理系统可供使用:传统的、分离的和无头的。这就是它们的不同之处。
繁体
这种最初的 CMS，也被称为“夫妻制”(美满婚姻？)，是一个一体化模型，后端(内容存储库)和前端(显示层)本质上是“硬连接”在一起的。
这意味着你的内容不能用于不同类型的演示(除非添加插件)。另一个缺点是:CMS 的第一个版本不一定与相邻的信息系统交互，比如产品数据库。尽管如此，对于某些组织和应用程序来说，这种融合模型很容易实现。
脱钩
在网络起飞和技术选择激增的某个时候，开发人员想出了一个绝妙的主意，看看如果他们将内容管理应用程序的前端和后端分离会发生什么。这种将两部分分开的概念证明对“夫妇”来说是变革性的，伴随着双方新的自由而来的是一些明显的优势:
不再需要在每台网络服务器上安装 CMS 软件应用程序的开销；这加速了内容交付将内容创作者 从由前端管理的布局中解放出来扩展能力 使用商品硬件的站点
无头
如同用一个解耦的 CMS 模型，用一个的无头 CMS，前端就不见了。
关键区别:与分离的 CMS 不同，没有仍然存在的断头(唉！).这听起来有些极端，但可以把它想象成“当一扇门关闭时，另一扇门就会打开。”当一个头滚动的时候，其他的小头就可以长出来代替它。通过替代将多种类型的内容分发到各种显示目的地(如网站、手机、手表)的途径，您可以获得灵活性。
实现这一技术壮举的背景是什么？RESTful API(或 GraphQL API)不是后端控制内容流向单个目的地(通常是一个网站)，而是让内容自由地向外扩展。然后，开发人员可以在不损害前端完整性的情况下对后端进行更改。对于想要追求全渠道战略的企业，你可以看到为什么 headless 模型是一个游戏改变者(也许它是所有 CMS 中最好的)。
现在你已经了解了内容管理系统发展的最新动态，让我们来谈谈搜索，因为它与任何类型的内容管理系统都有关系。
每当你在一个内容管理系统中管理大量内容时，也就是说，当你有大量的文档、营销文案、歌曲或其他你不断积累的东西时，你也迫切需要人们能够在浩瀚的海洋中找到他们想要的特定内容，并且能够很快找到。
如此相关、快速、用户友好的搜索是内容密集型内容管理系统的完美伙伴。它可以轻松产生更高的点击率，更多的最终用户参与，以及对人们需求的更准确理解，或者在电子商务的情况下，对提升客户体验的需求的更准确理解。
搜索功能的增加通常会推动两个在线领域的可用性改进:
电子商务网站和市场， 在线客户希望直接购买他们急需的某些产品的地方重量级内容网站， 例如，包含数千个项目的文档管理收藏和视频共享平台
在这两种情况下，就像没有内容管理乐趣的黯淡的生活景象一样，一个失去了搜索奇迹的内容管理系统将看起来像是黑暗时代的产物。
随着所有 CMS 选项的激增，你如何选择一个适合你的商业模式和 2022 年及以后的收入目标的呢？
你可以看看那些专门为处理你所在行业(如电子商务或媒体)的独特需求而设计的 CMSes。您可以获得为您的企业的规模和附带需求而构建的 CMS，例如为小型企业定制的 CMS。你也可以寻找一个现代的 CMS 来反映你的目标是全渠道分销的事实。
另一个接近这个决定的方法是跳过所有这些参数，从在看似“一般”的网站搜索解决方案中，提供你需要的所有特定工具的任何感觉正确的选择开始。
对于一个现成的网站搜索解决方案，在你的评估过程中有一些事情需要考虑
该解决方案与您的 CMS 兼容吗？
这是第一个要勾选的方框。你提议的搜索功能能与你网站上的所有平台、插件和扩展一起工作吗？您的站点支持工具是可行的匹配吗？看看规格。
多快才够快？
谷歌永远地宠坏了我们所有人，但并不是所有的网站搜索引擎都能提供超级即时的结果，尤其是如果大量的数据必须首先被解析的话。那么需要多大的搜索速度呢？为了让你的用户满意，并在数字商务的情况下，防止他们跳槽到一个急切的竞争对手，一个可接受的速度是多少？
你用搜索引擎得到分析了吗？
你的搜索者在想什么？每当用户通过搜索与你的内容互动时，你就完成了那张图片的一部分。
搜索不仅提供了对个人思维和需求的洞察，还提供了持久的趋势。
分析你的网站搜索数据 可以帮助你评估你的搜索质量，揭示相关关键词，并给你改进可用性和转化率(如果适用)的方法。搜索数据为营销经理提供了做出明智决策所需的信息。在电子商务网站上，您可以确定最受欢迎的搜索趋势和受欢迎的商品，然后配置您的搜索功能，使受欢迎的产品易于找到，突出显示销售商品，向搜索者显示他们可能喜欢的其他商品，等等。
在专注于保留大量内容(如视频)的网站上，搜索模式分析可以帮助您识别缺失的内容——多个用户正在搜索但您没有提供的内容。信息就是力量；这种类型的洞察力可能会导致调整您的搜索术语，将输入略有不同术语的人重定向到您提供的项目，或者甚至创建按需内容供您的用户查找。
你能个性化你用户的搜索结果吗？
你肯定听说过个性化是如何改变现代在线消费者体验的。如果你像许多商人一样，也许你还没有签约提供个性化服务，但是你很感兴趣。
工作原理是这样的:如果两个人搜索一个查询，基于他们之前的搜索或内容浏览，他们可能会收到不同的搜索结果。
搜索个性化使网站用户和网上商店的购物者在寻找内容的过程中变得更加有趣和有价值。更重要的是，作为一家企业，它给你提供了多种机会，通过利用你对搜索者的了解来提高他们的数字搜索能力，从而更好地为他们服务。
例如，您可以:
为您的数字体验创造各种变化 (例如，不同语言的相同内容或不同类型的群组)设置规则 增强搜索引擎响应常见查询的方式根据收集到的个人偏好信息向个人展示相关内容避免显示某些内容， 如缺货的产品
设置搜索软件会有多麻烦？
一些搜索工具需要大量开发人员的帮助才能启动和运行。其他的相对容易实现，即使你几乎没有 IT 部门的素质。每个可能的解决方案需要做多少工作？
搜索功能好维护吗？
支持同上。如果您最终在现有硬件的基础上构建了一个服务器端搜索解决方案，那么在可预见的未来，您将需要维护该设置。这可能仍然是最好的路径，或者你可以选择 SaaS 搜索解决方案，它完全消除了这个问题。
如果你需要经过验证的网站搜索，你可以用最少的开发人员知识来设置，看看Algolia。
作为一个完全托管的解决方案，我们的功能可以使用 API、高级前端库和爬虫(如果您需要的话)快速集成到您的站点和移动应用程序中。
要了解如何在您的 CMS 上使用我们的搜索，请查看我们界面的这个 演示 。当您看到它有多容易使用时，我们认为您会想马上了解更多。如果是这样的话， 与我们的团队取得联系 ，这样我们就可以帮助您开始整合搜索来改造您的 CMS！
原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/how-composable-commerce-can-boost-customer-spending-during-black-friday-and-cyber-week/
与往常一样，2022 年的假日季将为电子商务企业和市场带来一些惊人的机遇。随着在线购物继续流行并不断发展，以及新冠肺炎疫情期间前所未有的增长，许多在线零售商不能依赖运气，因为他们即将迎来黑色星期五、网络星期一和今年的假期。
让我们来看看 2021 年以来美国假日季的趋势，从中获得一些见解，帮助你在今年冬天充分利用你的营销策略。
图表和统计数据来源: Adobe:消费者在网络星期一 花了 107 亿美元； Adobe:美国消费者在网上花费创纪录的 2040 亿美元
消费者在 2021 年网络周期间花费了 339 亿美元，同比下降了 1.4%。截至网络星期一年底，网上消费额为 107 亿美元，比美国历史上最具纪念意义的网上购物日 2020 年创下的纪录下降了 1.4%。2021 赛季支出(11 月 1 日至 29 日)总计 1098 亿美元(同比增长 11.9%)。在整个 2021 年假日季(11 月 1 日至 12 月 31 日)，消费了 2045 亿美元，同比增长 8.6%。
值得注意的趋势
移动电话用户在假日消费总额中所占的比例越来越大，占在线销售额的 43%。 这与 2020 年相比略有增长，当时移动占 40%。台式电脑和笔记本电脑仍然是人们网上购物的主要方式。23%的在线订单使用路边取货。平均路边提货订单为 91 美元。现在购买以后支付(BNPL)的收入同比增长 27%，使用这种方法的平均每单消费为 224 美元。在线购物者浏览了超过 60 亿条脱销信息，比 2019 年假日季(疫情之前)增长了 253%，同比增长了 10%。
为了利用在线购物客户体验的最新趋势，尤其是假日购物，您可以:
配置和微调您的搜索和导航结果的相关性 。使用同义词并调整您的语言设置，即使用户使用与您的产品目录中略有不同的词进行搜索，也可以将他们带到他们想要的产品。提供查询建议 引导用户，缩短他们搜索所要花费的时间。在他们开始输入查询之前，你可以推荐热门搜索、类别和促销产品。这对于在小屏幕移动设备上打字的用户来说尤其强大。优化您的电子商务平台 用于移动设备和除台式电脑之外的其他设备确保无缝的全渠道体验 提高并保持客户满意度和忠诚度
优化你的销售策略
利用分析 来了解你的客户在这个假期寻找什么，然后在你的营销策略中利用这种洞察力使用促销横幅 将购物者的注意力吸引到您突出显示的产品和类别上隐藏断货商品 或推至搜索结果底部将产品和类别 如热门产品钉在搜索和类别页面的顶部商品页面推荐商品 :为了增加订单量，推荐相关商品或经常一起购买的商品
确保您的技术堆栈稳健
根据我们的 2021 年在线商务趋势调查， 在 2020 年的假日季节，65%的电子商务公司发现他们满足需求的能力不足，47%的公司无法扩展规模以满足需求，25%的公司希望能够更有效地迭代和销售商品。
拥有一个灵活、可扩展和可靠的电子商务平台的一个关键是从传统的商业架构升级到可组合的商业架构(无头架构)，看起来可能是这样的:
使用可组合商业方法，您可以:
轻松更换部件:您的决策需要以业务为导向，而不是受限于过时的技术架构。您希望现代技术能够快速修复任何没有达到预期效果的问题。将前端和后端分离开来，使用 API 优先的解决方案，可以让您自由地快速迭代，最大限度地减少基础设施变更的时间和资源。
最大限度缩短上市时间:在快速发展的电子商务世界中，过去能满足您业务需求的方法可能不再有效。这意味着你需要能够快速推出新的应用程序，并通过不断为你的电子商务平台带来新的功能来保持你的势头。
提供便捷的路边取货服务:为了确保即时的库存信息，你的库存管理系统必须连接到你的电子商务商店。再加上网上购买，店内提货(BOPIS) 功能，这会给你的客户留下深刻印象，他们可能更喜欢路边提货，而不是在实体店排队等候。假期越近，与更昂贵、更不及时的运输方式相比，BOPIS 可能看起来越有吸引力。
让购物者保存搜索提醒:尽量减少失去潜在顾客的机会，这些顾客因物流或库存限制而灰心丧气或无法购买他们正在搜索的商品。怎么会？通过提供当与他们保存的搜索匹配的项目变得可用时自动提醒他们。
发送推荐电子邮件:避免无效的千篇一律的电子邮件营销，确保对每一位客户采取个性化的方式。对于你的注册或回头客，在黑色星期五促销邮件中提出基于机器学习的建议。如果一个登录的客户在你的网站上浏览一个类别，推荐该类别中评价最好的产品。如果购物者刚买了一件商品，推荐其他经常一起购买或与其购买相关的商品。
利用社交媒体营销工具:对于寻求成功的零售商和市场来说，社交媒体商业选择现在是“必须具备的”。微信、Instagram 和脸书等社交媒体网站不仅仅是营销工具，它们还是全方位服务的电子商务平台。让他们为您的底线工作。
提供语音搜索:便捷的语音辅助设备(想想 Alexa 或 Siri，或者应用内语音搜索)已经非常受购物者的欢迎。支持语音搜索的电子商务市场预计到 2023 年将增长到每年超过 800 亿美元的 T4，所以为购物者提供简单的语音搜索可能会最大化你 2022 年的假期利润。
从黑色星期五开始选择全频道:无缝融合您的电子商务体验和店内购物体验，确保您的客户满意度不会被任何一个购物频道打破。无论您的购物者更喜欢使用语音助理、店内信息亭、移动设备、台式电脑还是社交媒体，您都必须确保用户体验极佳，并且您的每个频道都与其他频道整合良好。
零售电子商务的前所未有的增长，加上多方面的客户购物行为的演变，意味着公司必须不断适应以满足客户的需求。在假期等关键销售时期，超越传统的网络周销售和营销策略，推出先进的电子商务功能是有好处的。
确保您的技术团队准备好应对最大销售季节的压力，首先要有一个精心规划的可组合架构，能够承受任何和所有季节性购物压力。给你的零售企业一份可能会继续赠送的礼物:现在就准备好你的网站或应用程序，利用今年假期提供给你的一切。
想要一些个性化的建议吗？请求免费搜索审核 。我们将查看您的网站，并为您提供如何在这个黑色星期五改进在线商店的建议。
原文：https://www.algolia.com/blog/ux/how-does-a-music-recommendations-algorithm-work-to-boost-user-engagement/
你使用在线音乐流媒体服务吗？考虑到这些应用程序的受欢迎程度，这可能是一个愚蠢的问题，但我们还能如何开始这样的帖子呢？
太好了；你熟悉针对歌曲和艺术家的“智能”音乐推荐。也许 Spotify、Apple Music、Noteflight、Amazon Music、Pandora 或其他音乐建议工具已经帮助你发现了一个新的喜爱的歌手或新专辑。也许机器学习与音乐的融合让你扔掉了你的 CD 收藏，因为它无法与在线体验相匹配，在线体验让你可以同时听各种艺术家的音乐，还有其他选择。
在流媒体平台出现之前，发现新音乐意味着音乐爱好者走进音乐商店，翻阅各种类别的商品。现在，就像许多其他消费产品一样，歌曲推荐和推广它们的平台已经彻底改变了音乐世界。
音乐爱好者可以在手机上享受“为我”的歌曲发现，无需离开家，也可以在日常活动中享受，因为他们可以享受令人惊叹的个性化推荐的声音。
现代数字音乐推荐做你最好的朋友过去可能会做的事情(你知道，就像高中时每周都会带一张新 CD 来试听的那个人)。他们说“嘿，听听这个。我们知道你的口味，觉得你会喜欢的。”
通常，他们是对的。那是因为音乐 推荐功能 是(相当明显)由音乐推荐算法驱动的。
算法使它变得简单。他们可以发现新的宝石，并把听众带回他们几十年前最喜欢的歌曲。他们可以让用户参与进来，继续使用这款应用。他们可以帮助艺术家找到新的观众，同时将听众与鲜为人知的歌曲和新兴专辑联系起来。
一个音乐算法如何发挥它的魔力，或者你的歌曲推荐是如何联系在一起的——也就是说，彼此之间的联系——这种神秘性就不那么明显了，如果不可能弄清楚的话。是数据科学；这一点很清楚。
音乐推荐算法和其他 推荐算法 一样。它们是用通常由人工智能驱动的数学公式设计的。
与任何其他商品推荐工具一样，音乐推荐算法的目的是创造良好的用户体验。目标 不是 产生销量或者把用户转化到某个特定的音乐流派(虽然这可能会发生副作用)。相反，该算法有助于创造一种令人愉快的个性化体验，以帮助人们参与到倾听的行为中，从而通过继续订阅来产生收入。
与其他类型的搜索引擎不同，音乐推荐软件根据艺术家和流派的相似性来提出建议。它着眼于偏好(例如，用户库中经常听的歌曲和他们最喜欢的艺术家)，并且还考虑不喜欢/厌恶(跳过的歌曲、忽略的流派)以建立全面的简档。基于音乐购买(例如 iTunes)而非订阅来运营的音乐平台除了考虑用户的收听历史之外，还会考虑他们的购买历史…
Spotify 推荐算法 获得好评。它检查歌曲结构，并通过扫描用户创建的播放列表来找出音乐之间的关系。此外，它还通过分析会员的收听习惯来推测他们的音乐偏好南安普顿直播入口。
结果:新歌曲出现在播放列表的底部，它们似乎根据艺术家或流派联系在一起。其他时候，你会得到一个全新的 Spotify 播放列表。似乎和你的听力偏好有联系，但你搞不清楚是什么。
Spotify 音乐推荐功能还依赖于您是否在主屏幕上收听推荐的歌曲。
该算法会查看你听一首歌的时长，如果超过 30 秒，就会被记录为竖起大拇指。你播放一首歌曲或播放列表的时间越长，你的后续建议就越符合用户数据。如果 Spotify 的机器人偶尔错过了你推荐歌曲的标记，你的一举一动仍会被音乐推荐软件跟踪并记录下来，以便它能够坚定不移地取悦你，从而让你保留 Spotify 帐户。
有了音乐流媒体服务，建议可以以多种方式提供给听众，即使他们基本上都在做同一件事:做推荐。
有两种类型的推荐:个性化的和非个性化的。许多人会说，音乐和当今的任何事物一样，个性化是必由之路，但一些流媒体服务可能也看到了更普遍地推荐音乐的好处。
以下是各种音乐服务使用的一些推荐方法:
个性化推荐
发现: 挖掘出让你感动的音乐很有趣吧？无论是曲目、专辑还是艺术家，音乐发现功能都可以帮助用户偶然发现符合他们偏好的新音乐。例如，一个表示喜欢乡村音乐的人会被推荐给该流派的其他好音乐，也许包括一位崭露头角的艺术家的流行歌曲。Spotify 的 Discover Weekly 就是这一功能的一个例子。欣赏预测: 这种更“自信”的水晶球音乐推荐引擎技术利用人工智能来评估用户是否喜欢特定的歌曲、艺术家或专辑。结果呢？你可能会惊讶于这项服务的阅读能力和愉悦你的能力。播放列表生成: 基于收听者相似口味而培养的播放列表。如果你喜欢各种各样的音乐让你有不同的心情，你会得到适合的播放列表。置顶内容: 精选听众喜爱的歌曲。如果你不想因为讨厌某个东西的声音而不得不换台，这就是你的推荐类型。Apple Music Replay 就是一个例子。Radio streams:“Radio”这个词可能会让你一头雾水，就像在 Spotify 上一样，至少你不会收到真正的电台(就像广告的来电信和中断)。相反，这只是基于偏好呈现播放列表的另一种方式。如果你正在听一首你喜欢的歌曲，然后点击“转到电台”，你会得到一堆相似的歌曲，你可以对它们进行采样并添加到你自己的主题播放列表中。或者继续播放你的电台。
非个性化推荐
趋势列表: 流行项目列表(例如，顶级艺术家、歌曲、原声音乐、专辑)。精选播放列表: 一个与用户偏好无关的歌曲列表，但仍然可以引导他们发现新歌、艺术家和流派。Radio streams: 推荐与用户偏好无关的随机歌曲集。
更好的问题应该是什么没有得到好处，而谁没有从接受人工智能生成的宋的建议中得到好处？
音乐和歌曲推荐提高了任何音乐流媒体平台的可用性，将音乐与想听音乐的人联系起来，从而提高用户参与度。这很关键，因为虽然一家电子商务商店的目录中最多有数千种商品，但一个音乐流媒体平台可能可以访问数百万首歌曲(有些歌曲的流媒体播放次数高达数十亿次)。如果没有音乐建议工具，找到听众喜欢的新音乐可能是一项相当困难的任务。
以下是主要优势:
针对听众的个性化
个性化内容击中了消费者的要害；这是毫无疑问的。“只为你”的精选内容肯定会在使用应用程序时产生温暖的感觉。此外，听你自己的播放列表也很有趣，你知道这会让你心情愉快，无论它们是 Spotify 的“你的顶级混音”还是你个人创建的主题播放列表(比如“后台工作”或“跑步”)。
为听众发现
音乐推荐算法产生了一种“好奇”的心理，促使听众进入一个旋律优美的兔子洞。对于媒体平台来说，发现尤其重要，因为听众会觉得他们拓宽了视野，培养了多样化的新音乐品味，然后所有这些活动都可以与朋友分享。
婚约内容
音乐推荐算法通过邀请用户尝试他们无数的个性化建议来创造即时互动。“深思熟虑”的建议让人们保持关注，竖起耳朵倾听任何会让他们的音乐欣赏能力大打折扣的事情。
支持音乐家
音乐建议工具不仅仅有利于他们的收听客户和流媒体服务；它们也有利于音乐家，因为这些算法将艺术家与潜在的新观众联系起来。乡村音乐歌手被推荐给乡村音乐听众。年轻一代会发现新的流行歌曲。麦可·布雷找到了吸引更多中年妈妈的方法。
听者留人
与听众产生共鸣的一连串音乐推荐会激发他们的兴趣，并激发他们的长期忠诚度。真正“获得”客户喜爱的音乐类型的算法会在使用音乐平台时产生积极的感觉，这使音乐粉丝不断回来。
商业成功
当然，这一切都是为了积极影响音乐推荐系统的底线。对于促进音乐购买的流媒体平台来说，推荐是一个明显的收入来源。对于像 Spotify 这样基于订阅的平台，更高的参与率(由探索和接受新音乐兴趣的用户创造)会带来更多基于广告的收入。
想要帮助你的人工智能音乐 推荐 ？有了 Algolia 的推荐引擎，你可以进行协同过滤、商品、排名和音乐推荐的语境化，以反映你独特的品牌和收入目标。
想看看每月多达 10，000 条记录和搜索请求的入门是多么容易吗？用我们的 免费计划 或者如果您愿意， 请询问我们 您入门的最佳方式。
原文：https://www.algolia.com/blog/ux/how-does-autocomplete-maximize-the-power-of-search/
我们完成彼此的……
句子 搜索结果 。
想要一个知道你在想什么，能完成你想法的伴侣？
这很可能不会发生，至少不会经常发生，如果发生了，可能会有点奇怪。
但是搜索引擎呢？现在 那个 会更有可能(也可能更可取)。
当你的爱情兴趣没有始终如一地符合你的需求时，自动完成建议(不要和略有不同的 自动建议 )是下一个最好的选择。这种软件功能可以完成用户在搜索框中输入的单词或字符串，而无需他们键入完整的短语。当你想被理解，并且快速到达一个有用的搜索结果页面时，使用自动完成功能是一个很好的实践。
自动完成搜索建议功能，也称为 预测搜索 (和 typeahead)，是基于文本的应用程序中的一种软件功能，旨在在您键入时自动完成单词或短语。
你可能已经多次使用过自动完成功能来查看相关建议。你知道，你开始输入一个谷歌搜索项，搜索栏会在一个趋势项的下拉菜单中帮你完成。当你输入电子邮件地址时，你看着你的电子邮件程序预测联系人姓名。你开始输入你希望在亚马逊或你最喜欢的电子商务网站上找到的产品名称，然后会看到大量的自动补全功能。自动完成列表是神奇的。
自动完成的概念最初被认为是一款软件，旨在帮助那些发现打字困难的残疾人。让他们松了一口气的是，autocomplete 帮助他们进入用户的搜索输入过程，并完成他们努力想得到的东西。
这项技术最终找到了进入主流的途径，逐渐进入重量级搜索引擎，如谷歌和必应。软件工程师凯文·吉布斯把这个想法带到了谷歌，并在推出他所谓的谷歌建议(现在的谷歌自动完成；他对大数据和高速互联网等技术进步的利用创造了一种异常准确和个性化的预测服务。
尽管依赖于复杂的技术，自动完成还是以一种相当简单的方式工作。autocomplete 功能检测用户似乎在输入字段中键入的内容，并且随着每次击键，开始匹配站点搜索索引中的单词和短语。
然而，单词和短语如何响应于用户输入出现在搜索索引中并优先于其他单词和短语的过程更复杂。
首先，像谷歌这样的搜索引擎公司有一个黑名单，所以某些单词和短语，如与暴力、仇恨言论和侵犯版权有关的，会被忽略。
自动完成技术从搜索索引中提取单词和短语并对其进行排序的方式取决于许多因素，包括:
人气。 热门搜索词，那些经常被很多人搜索的，自然倾向于先被选中。新鲜度。 这考虑了一段内容有多新。如果相关的话，新鲜的内容可能比吸引流量但已经过时的内容排名更高。网站所有者应该在几年内更新博客文章和网页。历史。 其余都是历史；更准确地说，是你的搜索历史。如果你想知道为什么某些搜索词会出现在你的查询建议中，而 只会出现在 你的查询建议中，请记住这取决于你之前搜索过的内容。地点。 自动完成并不只是关注某人正在搜索什么，它还能识别出他们正在搜索什么。地理空间框架提供的搜索结果迎合了一个地理区域内的语言特质和流行搜索词，例如，显示当地零售商实体店的信息。
电子商务网站所有者从提供自动完成搜索功能中获得了什么好处？名单很长。
根据 SlideShare， 80%的消费者 更有可能从提供个性化客户体验的公司购买。因此，对于你的潜在客户来说，连同其他个性化搜索功能，自动完成功能可能会改变游戏规则。
搜索引擎就像是通向你的在线或应用程序内容的门户。一个没有自动完成功能的搜索栏就像一扇被锁住或者没有上过油的门；为了获得访问权，人们必须做更多的工作。
大门越容易打开，你的用户就能越快地找到你的产品、服务或内容。一个复杂的搜索工具是一个受欢迎的、开放的门户。
具体来说，自动完成帮助用户:
快速搜索内容。 Autocomplete 通过预测用户的搜索查询(以一种能感觉到意外收获的方式)并完成你似乎想要的搜索词来加速搜索过程，节省大量时间。的确，在使用 autocomplete 的单一实例中，节省的时间看起来微不足道。但谷歌说，累积起来，它可以比每天打字节省 200 年 。消除错别字。 Autocomplete 不仅仅是预测文本，给出相关的搜索建议。它完全拼写出想要的术语和短语 ， ，让搜索者快速说“是！”，停止滚动，然后单击。另一个好处是避免拼写错误:许多人甚至使用搜索引擎(比如 Google 或 Bing)中的自动完成功能来进行拼写检查。浏览搜索过程。许多网站现在使用自动完成建议列表，所以这个功能已经成为一种搜索基准。这是理所应当的，因为 autocomplete 将人们从输入用户查询平滑地转移到潜在的转换。一帆风顺的用户体验创造了快乐的客户，他们也可能会出去再玩一次。随时随地搜索。 当像苹果 iPhone 这样的智能手机刚开始流行时，移动用户抱怨 IOS 键盘太小。即使是现在，尝试使用一个小小的移动设备键盘也意味着要回去删除字母。好消息是，自动完成功能很早就通过下拉菜单为您完成单词和短语。转换。对于那些觉得没有它就不完整的人来说，自动完成不仅仅是一个神话。当然，最大的好处是，它可以彻底改变你的电子商务网站指标。自动完成的好处是更好的用户体验，移动友好的搜索，以及对用户非常感兴趣的东西的准确搜索结果，这意味着人们可以在你的在线商店找到他们需要的东西。直接结果呢？更多的转化。
潜在客户希望无缝地体验卓越的搜索体验，以一种让他们感到个性化的方式，而一个具有自动完成功能的 强大的搜索引擎 可以帮助他们做到这一点。现场搜索提高了网站的可用性，提高了投资回报率。
Algolia 为企业提供一流的搜索和发现技术，提供个性化的购物体验，可以 将转化率提高 30%+ 。我们的 API 可以让你在你的网站和移动应用中无缝地实现搜索。可以:
实现简单的网站导航。 借助搜索自动完成功能，您可以迅速将用户从搜索栏引导至相关结果和链接内容。利用令人大开眼界的搜索分析，为您的电子商务搜索发现营销和销售机会 。定期优化你的搜索结果排名，提升你的搜索引擎优化能力，让你的网站在谷歌和必应中排名靠前。
探索 Algolia autocomplete 的诸多优势以及其他让我们与众不同的搜索功能。我们提供 分层定价 也是如此。咱们 聊聊 ！
原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/how-dynamic-pricing-software-can-help-your-ecommerce-business-thrive/
想象你要去度假。
你首先需要一副很酷的新太阳镜，所以你在亚马逊上搜索最热门的款式和最优惠的价格。
然后，你去 AirBnB 网站寻找短期租赁，最后，咨询动态定价引擎 KAYAK，查看机票价格，预订最便宜的机票。
到了出发的时候，你可以在手机上方便地从优步或 Lyft 预订一辆车。
一切都好。除了一件事:你知道吗，所有这些公司都使用动态定价——基于各种因素的可变价格，旨在确定购物者愿意支付多少钱——以实现利润最大化？
结果:多亏了数据科学，因为动态定价的工作方式，一个朋友可以买一副一模一样的酷太阳镜，预订一模一样的度假租赁和航班，坐上一模一样的拼车服务司机的车，但支付的数据驱动价格与你完全不同。
很可能完全不同。
例如，如果你不得不在基于时间的“高峰定价”时间预订机场电梯，以赶上高峰时间出发的航班，而他们可以在半夜悠闲地搭乘凌晨的红眼航班，那么你可能会受到价格歧视，并由于价格变化而损失相当多的现金。
因此，在你购买产品和预订服务之前，知道最好的日子和时间来购买所有产品以避免价格上涨是值得的。
也许你已经听说过这种动态定价软件现象，但还没有注意到它对你的影响；毕竟，你怎么能轻易地知道它正在发生呢？这并不像公司特意宣传他们的机器学习价格优化秘密或广播你因为他们不断变化的产品价格变化而不知不觉地多花了多少钱(尽管他们更有可能指出你在省钱)。你可以做研究，或者和朋友交流购物心得，也许还可以了解一家公司的动态定价策略。
不管怎样，在很多零售网站上(比如塔吉特和阿里巴巴)，这种事情就在你眼前发生着。你知道吗，如果你经常去亚马逊这样的网站，你看到的价格会比你是一个新手走进他们的虚拟大门时看到的价格要高。这是真的:顾客的忠诚度水平被计算出来并应用于优化他们所看到的价格。
电子商务:动态定价的最佳合作伙伴
如果你是零售商，动态定价的 概念 是一场可以理解的不同的游戏，如果你做得对，你肯定会赢。
为什么这么有前景？该功能基于产品或服务的实时供应和市场需求。这是一件非常复杂的事情，大多数电子商务网站都无法有效监控。当您实施动态定价时，它会密切跟踪市场中的实时价格涨跌，并密切关注您的竞争对手的定价动向。这意味着您可以轻松识别市场情况，并以最佳价格做出回应。
虽然一些实体零售店安装了迷你电子显示器，显示其 SKU 的动态价格，但电子商务商店是主要的使用案例，因为互联网和大数据使在线零售商可以极其轻松地对几乎任何产品实施动态定价。
卖家可以实时分析竞争对手的价格、预测需求和实际需求、天气、事件和其他外部因素以及运营成本。
以下是将动态定价技术应用于电子商务平台的一些优势:
您可以通过动态定价算法获得更多控制权
有了动态定价，一些公司可能会担心机器人会接管并变得肆无忌惮。那会被误导。正如大多数与网络相关的情况一样，为了优化价格，知识就是力量。当然，能够从里到外了解你的定价数据至关重要——你的商品或服务的价格点的供求、实时波动和市场趋势。然后，由于您的动态定价工具，您可以放心地为您的最高收入定价。这并不是说算法是万无一失的；您仍然可以做出您认为合适的更改，并签署定价建议。
你可以强化你的品牌
对于电子商务零售商来说，统一定价真的很难(不可能？)知道价格底线在哪里，以保持你想要的利润。当你使用一个动态定价模型，根据市场数据来确定你实际能涨到多低时，你基本上可以保证你不会亏损。明确知道自己的极限之后，你就可以在如何操作价格方面稍微放松和灵活一些，比如你可以通过主页促销或闪购变得多疯狂。总而言之，这对推广你的品牌是有好处的。
你避免行政成本
告别旧式、耗时的定价计算和管理费用。当你从固定价格转向动态定价时，你不得不简化你的操作。当您自动执行动态定价时，影响会更加明显。
你获得更多的销售
动态定价的要点是为企业选择合适的价格，同时又不会让消费者觉得过高。借助动态定价解决方案，您可以使用算法来提高正确定价的决策率。你可以提高更受欢迎产品的价格。你也可以用它来告诉你什么时候需要降低价格，以帮助摆脱库存。人工智能对于这些类型的价格调整是无价的。如果你能准确、持续地找到最佳定价点，你的利润就会增加。
你提高了你的利润率
更多的销售，更好的利润，更高的转化率，更大的成功。好多少？使用动态定价的利润率平均提高了 10%。然而，根据 Forrester的说法，公司可以通过使用动态定价将利润提高多达 25%。难怪几乎每个成功的大型在线零售商的网站都在使用动态定价。
你更了解你的客户
你制定的任何策略都必须考虑到让顾客满意。人们愿意为你的产品付多少钱？动态定价给你市场数据。例如，你的顾客对价格有多敏感？你可以确定每个顾客的需求曲线——购物者支付的最高和最低价格。此外，这些类型的见解可以帮助您为您的购物者创造更好的个性化。
动态定价是电子商务世界中一种流行的工具。这也是创建一个成功的零售网站，提供有竞争力的价格和成功的客户体验的一个方面。
当您考虑您的业务需求以及是否实施不同类型的动态定价或投资价格优化软件时，请考虑升级您的 搜索技术 以改善您的用户体验。通过使用 Algolia 搜索和发现工具，根据客户的行为(例如，他们的购买历史或他们经常查看的内容)设置定价规则，您可以尝试最大化定价。您可以使用规则或巧妙的索引，或者找到自己的编码解决方案。您可以 尝试一下 ，以及探索设置。
无论你的电子商务定价决策将你引向何方，你都有一些很好的选择，可以使用最先进的价格管理将你的电子商务业务提升一个档次，并超越你的业务目标。我们希望你能尽快与 取得联系 ，看看我们的搜索 API 能提供什么。
原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/how-ecommerce-search-engines-handle-different-types-of-queries/
你在谷歌(或使用另一个流行的搜索引擎，如必应)或你最喜欢的电子商务网站(如亚马逊)搜索时输入一个查询。您希望以搜索引擎结果页面(SERP)的形式获得您的信息检索，该搜索引擎会对您想象中的最佳项目进行“有根据的猜测”,从而为您提供准确的结果。
不幸的是， 许多电子商务商店不提供这种水平的搜索成熟度和搜索引擎优化。
2022 年，Baymard Institute 发布了一份关于 类电子商务网站搜索查询 的概述，并报告称“42%的网站的电子商务搜索 UX 性能低于可接受水平……。更糟糕的是，8%的网站有一个彻头彻尾的“破碎”的电子商务搜索 UX……”。
这是一个相当严厉的评估，尽管当你考虑到搜索引擎必须做的艰巨工作时，这并不奇怪:正确解析信息、导航和交易搜索查询，并准确确定相关性。
什么样的 搜索查询 ？有时购物者确切地知道他们想要什么(例如，他们在社交媒体上看到的东西)，但更多时候，他们盲目地寻找可能的解决方案。
【Baymard 确定的一些查询类型包括:
精确 搜索类似“苹果 iPhone 13 Pro”功能相关 搜索类似“蓝牙音箱”兼容性 搜索类似“iPhone 手机套”症状相关 搜索类似“清洁 iPhone 屏幕的东西”
面对如此广泛的查询类型，搜索引擎很难解释它们并给出最相关的选择，这是可以理解的。
在这篇博文中，首先我们将看看网站搜索引擎必须应对的各种查询，然后电子商务企业如何通过丰富的搜索索引来满足需求。最后，我们将看看机器学习如何改变游戏，以改善许多查询类型的搜索结果。。
按确切名称(如品牌)
大多数电子商务搜索引擎在为精确搜索查询提供 相关结果 方面做得很好。例如，如果一个宠物主人在一个宠物用品电子商务网站上搜索“Greenies”，他们几乎肯定会看到该品牌的狗和猫。
按类型
用户想要什么类型的产品？假设这是一个有嚼劲的狗食。当客户搜索产品类型(“耐嚼”)而不是特定品牌的商品时，搜索引擎会有一段艰难的时间。例如，搜索“耐嚼零食”可能会也可能不会出现用户预想的最佳结果。
Product-type ecommerce search functionality is a bit more hit or miss.
在 Algolia，我们的高级搜索引擎将采用一种策略来解决这个问题，以提供更准确的结果:将“耐嚼零食”的搜索拆分为“耐嚼零食”的搜索。这意味着可接受的搜索结果必须包含描述或元数据中的两个关键字。
(剧透:有了矢量搜索，这些同义词和描述性搜索都是内置的。在这篇文章的后面，我们将与 AI 进行更多的交流。)
通过症状
如果购物者不是在寻找一种产品，而是在寻求帮助摆脱令人讨厌的症状，那该怎么办？搜索数据显示，人们经常目光短浅地关注一个他们迫切想要解决的问题，比如 a:
漏水的水龙头偏头痛染色地毯
他们只知道他们有一个紧急的问题。当然，他们在寻找解决方案，但他们通常不知道需要什么特定的产品来缓解压力。
在这种情况下，网站访问者的搜索结果通常是广泛的，因为搜索者对一系列可能的解决方案持开放态度。例如，“偏头痛”搜索结果可以提供止痛药、自然疗法、冷敷、头套、泡沫滚轴，以及更多的。
不同的电子商务搜索引擎处理这些类型的查询通常略有不同。
一些搜索引擎会给你索引中的每个文档分配一个相关性分数。分数范围从 0(不匹配)到 1(完全匹配)，搜索结果从分数最高的开始排序。
Algolia 使用平局决胜算法对项目进行排序。它首先对所有 精确匹配的 进行排序。当有多条记录完全匹配时，它会使用一系列测试来打破平局。首先，它根据地理位置进行排名(如果用户打开了该功能)，例如，首先是最近的餐馆。然后，它计算匹配的单词数(匹配越多，排名越高)，直到每个记录都找到自己的位置。
关于拼写，如果一个拼错的单词与内容中的一个拼错的单词相匹配，则被视为完全匹配。如果没有，Algolia 允许最多两个字母的拼写错误，但在平局决胜顺序中，拼写错误的术语排名较低。
最后，该算法根据业务目标应用特定于业务的标准来调整排名。例如，一家公司可能希望在人们搜索结果的开头推广其高利润或热门商品。
如果您想提高零售网站搜索返回最佳、最相关结果的几率，并帮助改善您的客户体验和搜索转化率，这一切都要从构建丰富的 搜索索引 开始。无论您是使用产品信息管理系统(PIM)还是直接在您的在线商店 CMS(例如Shopify)中编写产品描述，为了提供高质量的结果，您需要构建一个强大的内容索引，其中包括产品属性，例如:
产品名称或标题产品数据产品类别产品描述和/或类型图像 alt 标签颜色、尺寸、数量等附加元数据产品评论相关产品(这也可以从类别中推断出来)
然后，当有人搜索某样东西时，他们更有可能得到正确的结果。像“耐嚼的狗零食”这样的东西，搜索引擎会把它们放在正确的产品推荐栏里，就像亚马逊在这里做的一样:
Amazon’s index allows it to provide on-target search results.
正如网络营销人员尼尔·帕特尔指出的，许多网站缺乏足够的描述性数据。添加所有正确的信息不仅能增强你的产品页面，还能为搜索引擎提供强有力的线索，让它们抓取你的索引。
正确归类和标记
对产品进行分类和标记的过程可以改善用户的搜索结果，并帮助人们通过分类导航而不是搜索框来浏览网站。理想情况下，分类页面和/或标签将出现在索引数据中，为搜索引擎提供额外的元数据。类别可以作为元数据添加，甚至可以通过站点的 URL 结构推断出来。比如:
www.example.com/product/jackets【www.example.com/swimwear/bikiniswww.example.com/shoes/loafers
搜索引擎可以从这些 URL 中提取有用的类别和子类别数据(如“泳装”和/或“比基尼”)，以便从一开始就返回准确的结果。
你们提供分面搜索吗？类别还用于在搜索结果页面上构建 过滤器和 方面。
一个好的产品分类法不仅仅有助于现场搜索，它还有助于SEO和网络搜索引擎。当提供结构化分层数据时，爬虫工作得最好。附加标记(例如，添加颜色作为属性)可以极大地改善结果。
构建丰富的描述性数据时需要考虑的一些事情:
如果你销售 零件， 添加相关品牌或商品，它们会与很好地搭配对于 维生素和补充剂， 分别说明各自有助的情况(如维生素 D 缺乏)为 服装、 添加颜色、尺寸和兼容物品
注意: 分类和标签太多都有可能；你需要找到一个平衡点，既要添加足够有用的内容，又不能太多以至于影响浏览。
非产品搜索引擎查询
电子商务网站访问者只寻找产品，对吗？不总是。有时，他们只是希望搜索工具帮助他们找到运输信息、退货政策、支持、跟踪、工作或其他信息。所以，如果你的网站搜索只索引你的产品信息，那就错过了众所周知的只见树木不见森林。
您的搜索提供商可以:
索引整个网站，而不仅仅是产品使用机器学习理解用户查询的上下文设计搜索结果页面来表示不同类型的内容
同义词
人们可以通过输入您通常用来描述产品的词语的同义词进行搜索。或者当他们表示“英寸”时，他们可以键入缩写“in”；这会混淆搜索引擎。这就是为什么我们建议您利用您的搜索分析——无论是来自 Google Analytics 还是您的搜索平台附带的指标包——来了解访问者在搜索中使用的其他关键字。
Product-type synonyms can help provide relevant search results.
借助强大的 同义词管理 和良好的机器学习能力来开发对搜索者意图的理解，可以为他们提供更好的搜索体验。
一个警告:为查询中的每一个单词开发同义词——尤其是那些非常微妙的术语——实际上是不可行的。但随着时间的推移，如果有足够多的人在查询中使用缩写或口语术语，人工智能搜索引擎可以做出调整，以提供更好的转换结果。
到目前为止，我们已经讲述了改善搜索索引的重要性。让我们来看看提高查询搜索相关性的一些方法。
机器学习
基于人工智能的搜索通过智能反馈循环的持续和自动改进提供了巨大的力量:从搜索和销售中产生的数据越多，搜索引擎就越能有效地随着时间的推移自动改进结果。
内置搜索 AI 收集搜索历史，随着时间的推移了解访客在寻找和购买什么，无论是品牌名称还是具体功能，还是像“新娘母亲的惊艳秋装”这样的长尾关键词查询。通过了解哪些搜索导致转化，搜索引擎可以自动为类似的搜索提供更高的转化结果。
很快，最好的电子商务搜索引擎将包括向量——一种表示单词的数学方法，它有效地概括了文本的含义，并可以提供比标准关键字搜索更好的结果。矢量搜索支持更相关的长尾、非关键词聚焦的查询。
自然语言处理
搜索语言通常是模糊的，因为用户的意图并不总是显而易见的。“银行”是一个经典的例子:—搜索者是指金融机构还是河边？
对于一些电子商务网站搜索用例，客户可能会键入症状或形容词来寻找答案。如果没有添加上下文或提及特定产品，就很难确切知道他们需要什么。
自然语言处理 (NLP)，分析非结构化文本以推断结构和含义的过程，是一种可用于改进搜索结果的技术。在这个上下文中，“结构”意味着高度定义的信息，例如，类别或数字，很像数据库中的字段。它还可以表示事物之间的关系。常见的例子包括大小、颜色、地点、名称、时间、实体和意图。
当底层数据具有可以从查询映射的重要结构时，NLP 最有价值。例如:“75 美元以下的男式 14 码耐克鞋”。在这种情况下，可以对数据进行结构化，并根据产品类型、性别、尺寸、价格和其他属性自动应用过滤器。
NLP offers user-friendly search capabilities.
个性化
如果有人访问您的网站并搜索“温暖的夹克”，您可以使用 搜索个性化 提供针对其特定个人需求定制的不同结果。一般来说，你拥有的关于某人的数据越多(例如，访问过的页面、购买历史、性别、年龄)，你就越能个性化他们的搜索结果。
即使访问者是匿名的，使用可用的数据，如浏览器类型、IP 位置、一天或一年中的时间、移动搜索与桌面搜索以及其他属性，对“保暖夹克”的搜索也可以是个性化的。
在“保暖夹克”的例子中，你可能向佛罗里达州和明尼苏达州的人推销不同的服装。虽然您可能对用户一无所知，但您仍然可以根据他们的 IP 位置对搜索结果进行个性化设置。
规则
大多数 搜索服务 提供了一个功能，让您添加规则(或调整搜索算法)来处理不同类型的搜索。
Configuring search relevancy
规则有助于解决困难的搜索查询，它们提供了另一种方式来提供符合零售商产品展示标准的结果，例如，畅销书、高或低库存水平、用户的位置、价格、商品、购买历史。
在您的搜索栏中添加 自动完成或即时搜索 功能可以进一步增强搜索体验，并可以帮助访问者输入更好的查询。额外的好处:它帮助人们消除错别字，这可以进一步加快他们的搜索速度。
自动完成
自动完成用户体验——也称为查询建议、提前键入或自动建议——在用户在搜索栏中键入时为他们提供查询建议，使用分析(热门搜索)和上下文来预测他们正在寻找的内容。
Autocomplete enables users to find the right information faster.
自动完成功能可以引导访问者更快地找到正确的类别或产品页面，并表明你提供了他们想要的东西。虽然 autocomplete 并没有提高搜索引擎处理不同类型查询的能力，但它对于提供有用的结果、更快地消除不相关的结果以及促进优秀的网站整体可用性是非常有益的。
即时搜索
或者，即时搜索不是实时接收查询建议，而是在用户键入他们的查询时实时刷新 实际搜索结果页面 。这被称为即时搜索或键入时搜索。在顾客输入完他们的查询之前，图片搜索结果几乎神奇地出现了
instant search results on HannaAnderson.com
在处理不同类型的搜索查询时，电子商务平台可能会受到挑战的束缚。虽然你显然不能读懂你的访问者的想法，但一个由正确的人工智能驱动的好的搜索引擎在计算出他们的搜索词并满足他们的需求方面似乎具有积极的洞察力。
无论你有几百个网页还是几百万个 SKU，Algolia 都能让你的电子商务搜索覆盖 尖端的功能和速度，加上一个新的混合 API。注册一个 免费试用版 或个性化产品 演示版 ，看看我们如何帮助您熟练地处理访客的搜索查询，并通过虚拟收银台快速获得它们。
原文：https://www.algolia.com/blog/product/how-geo-search-improves-search-and-discovery/
相关的搜索结果对于创造一个有价值的、个性化的、周到的搜索之旅至关重要。今天的用户从许多不同的设备上进行搜索，有不同的限制，所以有一个策略让用户尽可能快地得到最好的结果是关键。随着许多人在旅途中搜索，满足移动用户独特需求的搜索工具和功能对于实现业务目标和改善用户体验尤为重要。
在这篇文章中，我们将讨论地理搜索或基于位置的搜索如何增加你的网站或应用程序的搜索和发现体验的相关性。
地理搜索，也称为基于位置的搜索或本地搜索，根据特定位置向用户提供特定结果。一个人可能会使用基于位置的搜索来找到附近的企业或服务，通常是通过像谷歌或 Yelp 这样的网站。或者，企业可以在其网站或应用程序上启用地理搜索，以允许用户根据用户的位置找到相关结果。
从餐馆、社交媒体和搜索引擎到娱乐、银行和个人护理网站，许多企业受益于为用户提供特定位置的结果。
为什么地理搜索很重要？
随着谷歌地图、苹果地图等服务成为无缝定位事物的标配， 基于位置的搜索成为用户期待。
此外，随着网上购物的大幅增长，消费者通常开始通过移动设备购物。使用手机作为浏览工具，然后他们开始在实体店购物。对于其他用例，人们使用地理搜索进行研究，目的是亲自采取行动。
谷歌自己的研究 为地理搜索和移动使用之间的联系提供了有力的证据:
95%的移动用户搜索了本地搜索结果61%的用户致电该企业，59%的用户在搜索后访问了该位置44%的人进行了购买(26%在网上购买，36%在商店购买)这些用户中有 88%在搜索后一天内采取了行动
如果你有一个既有实体位置又有在线业务的企业，你需要地理搜索。客户想知道哪些产品和服务是近在咫尺且随时可得的，而地理搜索弥合了您的在线存在和实际位置之间的差距。如果你的企业不提供这一点，你就错过了捕捉有价值的业务。
如何在你的网站或 app 上实现地理搜索
在您的内部搜索中实施地理搜索主要取决于您的搜索提供商。
如果您的 搜索即服务 提供者是 Algolia，那么添加带有给定纬度和经度的` _ geoloc '属性就很简单:
如果您没有现成的地理搜索服务提供商，您可能需要获得第三方包装。不幸的是，这可能是一个乏味的实现过程，因为供应商需要为您的数据建模，并且您可能需要彻底改变数据库的模式。
在您的整体搜索和发现策略中，有两种主要方式可以使用地理搜索:
1。开发和完善您的全渠道战略
具有前瞻性思维的品牌知道整合和连接不同平台和位置的客户体验的重要性，包括应用程序、实体店、网站以及消费者可以与品牌互动的任何其他地方。一个全面的 全渠道零售战略 就是创造一个统一的体验，而地理搜索是一个伟大的工具，可以帮助你在这些不同的平台之间架起一座桥梁。
对于一家电子商务零售商来说，这看起来像是，但不仅限于，允许在线用户搜索他们附近的产品。在你的全渠道战略中实施地理搜索的可能性只受到你的创造力和知识的限制。你越了解你的用户喜欢怎样购物，你能增加什么来改善他们的体验，你能提供的体验就越好。提供基于位置的结果可以加强和扩大他们与你的品牌的接触。
2。提供准确快速的实时结果
无论是可租赁的滑板车和自行车、食品配送、租赁汽车接送，还是其他完全的东西，实时数据对于一些商业模式来说都是至关重要的。客户需要相关和准确的地理数据来确定在哪里可以找到他们需要的东西，企业需要能够跟踪有价值的资产。
像汽车租赁服务这样的公司经常在更新和维护汽车位置数据的数据库时遇到困难。借助作为强大搜索引擎一部分的地理搜索工具，整个过程可以无缝衔接。数据更新迅速，客户和企业用户可以快速灵活地进行搜索，从而保持运营顺畅。
地理搜索是一个很好的工具，可以增强您的搜索策略，并在搜索结果中对基于位置的上下文进行分层。如果你正在微调你的搜索地理战略，你需要一个能处理你的用例的合作伙伴。从 地理搜索 到即时搜索，Algolia 提供了您需要的 UI 和后端搜索组件，无需使用大量开发资源即可创建一个开箱即用的有效搜索。
要了解更多关于设计满足并超越用户需求的搜索的信息，请阅读我们的电子书“ 7 种方法，从 Algolia 搜索中获取更多信息 ”
原文：https://www.algolia.com/blog/engineering/how-i-recreated-r-place-with-algolia/
你可能听说过 r/place，一个由 Reddit 在四月的第一周创建的合作像素艺术项目。
如果你不知道 r/place 是什么，这是 Reddit 在 2017 年推出的一项实验:由数十万用户同时制作的合作创建的像素艺术画布。今年四月，他们又做了一次，这次用了更大的画布。
了解 Reddit 如何构建 r/place
https://www.redditinc.com/blog/how-we-built-rplace/
我亲自参加了这个项目。也许你也是！我在这里和那里放置了一些像素，非常喜欢。
这也让我开始思考。我想知道我是否可以利用 Algolia 的能力及其快速索引/浏览功能来创建一个受 r/place 启发的实时实验。
最初的想法是创建一个索引，包含几百条记录 &，每行呈现一些点击，使用 CSS grid 来放置它们。
每条记录是一个像素，每条记录包含以下属性:
我使用了 包，来呈现我页面上的每一条记录。
这个想法非常简单:每个记录(或点击)是一个 div，每个 div 是一个像素。div 的背景色是点击的值。
当你点击那个 div 时，它发送一个到 Algolia，并用你选择的颜色替换属性。
基本上，它是这样工作的:
而在 JS 这边:
对于调色板，我创建了一个简单的组件:
因为 Algolia 根据它的默认排序算法(排序公式)对结果进行排序，所以我必须进入我的索引设置，删除排序配置中的所有内容，以防止点击被“随机”呈现，并使用 ID 属性和升序排序将像素按从 1 到 x 的正确顺序排列。
Algolia’s ranking and sorting index settings
现在基础已经就绪，是时候点击一下，看看它会如何渲染了。这是我生成的第一批截图之一。我很高兴看到这个想法仍然存在，并且正在发挥作用！
First screenshot I did of the rendered canvas
我需要提到的是，我计划让它实时工作，这意味着当其他人参与时，当你在画布上时，你将能够看到像素被着色。
为了实现这一点，也为了避免等待服务器对像素着色的响应，我需要使用所谓的""
*> 乐观 UI 是一种模式，您可以使用它来模拟突变的结果，甚至在收到来自服务器的响应之前更新 UI。
来自:apollographql.com
既然我对自己想要什么以及如何实现有了一个基本的想法，我决定用 Vercel 来托管它。我已经在使用一个 NextJS 应用，这是我选择的框架，而且我有一个 Vercel Pro 账户。Vercel 最后非常有用！稍后我会解释原因。
然后我更深入，从几百条记录到一千条；一幅 1000 像素的画布，可以开始“着色”我和几个同事聊了一下，他们就在我收拾自己乱七八糟的代码的时候开始玩了。
画布现在看起来像这样:
The canvas when people started trying it
我认为添加边框是个好主意，这样你可以看到你点击的地方，这也清楚地表明“像素”并不完全是正方形。对于无边框版本来说，这很容易猜到，但这使得它更加清晰。这是我最终解决的问题，在未来的迭代中使像素平方。
这就是事情变得有趣的地方:我的同事开始发送改进想法和修复“错误”的方法，这些错误实际上是 Algolia 的功能。例如:
On this gif we can see that clicking on a color will fetch the cached state of the canvas
当你点击时，颜色被应用；然后，当您选择另一种颜色时，先前单击的像素会恢复为其先前的颜色。这是因为 Algolia 的响应是缓存的，单击调色板会触发组件更新，所以它会显示缓存的响应。
为了解决这个问题，我的同事莎拉·达扬建议使用 Algolia 提供的方法，如下所示:
表示不会缓存请求和响应。每个方法调用都会发出一个 API 请求。阅读更多
接下来，我在索引中添加了一些点击，并将画布放大到包含 4020 像素的网格。我把链接发给更多的朋友，他们开始玩它。
The canvas after some talented folks started drawing in it ⚡️
这给了我足够的反馈来改进应用程序的代码。
我还使用 CSS 将光标颜色替换为用户选择的颜色，这样他们就可以看到将要应用的颜色。
为了实现这一点，我将这部分 CSS 添加到我的主页面组件中，这样它就可以使用状态:
The cursor color changing on click
我认为实现一个用户计数器来显示有多少人同时在画布上是一个好主意。
对于用户计数器，我用 socket.io 做了一个项目，托管在 Heroku 上，用的方法统计用户数。每当用户连接时，就会向客户端发送一条消息。这将向我显示同时连接到画布的用户数量。为了保持最新的用户数量，我设置它在用户断线时发送一条消息。
设计非常简单，但我不需要更多的东西:
The pretty basic user counter
在这一点上，画布上出现了一些图形，但是有一个重要的问题:索引 API 键被公开，这将允许人们破解它，并使用批处理请求更改像素的颜色。
为了解决这个问题，我决定使用 NextJS API routes 来处理请求，并对我的 API 密匙保密。还记得我说过 NextJS 最终非常有用吗ὠ;？
缺点是索引时间略有增加，但对我来说，这没什么，因为它只有几秒钟，而且那个项目是一个实验，一个概念的证明。
所以将 API 调用延迟几秒钟是完全没问题的。另外，还记得乐观的 UI 方法吗？这给用户留下了快速的印象，所以一切都很好。现在，每当用户点击一个像素时，这个函数被调用:
并且在 API routes 文件夹内移动这个索引代码，允许我在 API 端点内执行我的函数，安全地保存我的敏感数据。
正如您所看到的，单击已经具有相同颜色的像素不会有任何作用，因为更新具有完全相同的值的记录是没有意义的，所以这一步消除了一些索引操作。
现在是有趣的部分:让画布互动。如前所述，当有人点击一个像素时，一个呼叫就会被发送到 Algolia。
我希望协作体验能够实时发生，所以我需要稍微突破一下极限。出于性能考虑，Algolia 的默认分页设置为1000 次点击 ，而的点击上限为每页 1000 次，因此我需要找到一种方法，在不分页的情况下一次性获得所有记录。
Pagination & Hits per page settings of Algolia
Error message stating that 50000 is too big for the hitsPerPage
这就是 Algolia 的浏览方法派上用场的地方。我每隔几毫秒运行一次查询(准确地说是 600 毫秒，它浏览了整个索引，并将所有命中结果放入一个数组中。
代码如下:
那工作得很好！令人惊讶的是，Algolia 每隔 600 毫秒一次更新数千个项目，而不会冻结甚至变慢。
是时候把它变得更大了。
我的朋友凯文·格兰杰提出了一种方法，将画布从之前的 4020 像素放大到四倍，这就是我们最终完成这幅画布的原因。我们还修改了每行的像素数量，最终得到了一个16080像素的画布！
这是最终的结果:
当人们开始使用画布时，我认为把它做得更大会更好，这样可以画更多的东西，人们也有空间释放他们的创造力。我只对公司人员开放。最多的时候，大约有 18 个 T2 人同时使用它，这导致了一场小的像素战争。但这对我来说还不够。
因此，我将空间增加了一倍多，从的 16080 次点击增加到包含的 36180 次点击的最终大小，以允许更多的绘图并增加实验的趣味性。
Final canvas form with the grid shown
看到人们共同创造像素艺术真的很有趣。这是我为了捕捉历史而制作的一个画布探索者的录音。这描绘了最初几天的活动:
How I recreated r/place with Algolia
每隔 10 分钟，Heroku 上托管的节点脚本将以与每 600 毫秒刷新画布时相同的方式查询索引，这意味着它使用 Algolia browse 方法并将所有命中连接在一个颜色数组中。
颜色保存在仅包含三个属性的新对象中:
该快照是代表 36，180 种颜色的值的数组。然后在 Algolia 索引中对其进行索引，使用属性进行排序，从而使历史保持正确的方向。
All the attributes inside one of the explorer’s hit
起初，我使用的是全色值，例如:
但是我受到了 Algolia 的限制，因为最终的记录大小太大了(记录大小限制)，而且由于性能原因，不能被索引。
因此，需要将颜色从十六进制的 6 位数字减少到十六进制的 3 位数字，并且我还删除了符号，从而产生了一个更小的数组，从而改善了 hit 的整体大小。
所以这个:
变成了这样:
现在我有了一切工作，并能够从头开始播放画布的演变。我喜欢从事这个有趣、有创意的项目，在这个过程中我学到了很多东西。我也喜欢它被公司如此热烈地接受的方式。
希望你喜欢这本书；如果你想了解更多，不要犹豫，在 Twitter 上 ping 我！
这里，你会找到该项目的 Github 资源库。
State of the canvas on April 22, 2022*
原文：https://www.algolia.com/blog/product/how-leading-ecommerce-companies-increase-brand-loyalty-by-offering-a-fast-informative-customer-service/
客户服务在任何公司的销售和增长战略中都占有很大一部分。毫无疑问，卓越的客户服务有着令人印象深刻的投资回报率。根据最近发布的sales force Research的研究，89%的客户更有可能再次购买，78%的客户愿意在一次失误后再次做生意，因为这是一次积极的客户服务体验。
企业在客户服务团队和支持方面的支出每年都占据企业预算的很大一部分，并分散到多个在线业务和行业，如零售、电子商务市场、媒体、SaaS 和社交媒体。尽管支持成本很高，但糟糕的客户服务对公司盈利能力的影响是巨大的。糟糕的客户服务导致 58%的客户愿意换公司，根据 微软 的分析。此外，根据 Zendesk 的报告，如果这种经历重复一次以上，这一数字将增长到 80%。
随着消费者行为向在线空间的巨大转变，公司必须适应新的用户行为和客户期望，以便保持相关性并优化其交易流程和用户旅程。
根据 Zendesk 的客户体验趋势报告，消费者对独立解决问题有明显的偏好，69%的消费者倾向于独立查找支持相关信息。不幸的是，只有三分之一的公司向客户提供自助服务选项，如知识库。根据 ICMI 分析 ，如果将每次呼叫的实时帮助/支持服务成本(平均约为 6 美元)计算在内，自助式客户支持代表着客户和公司的双赢局面。
在线零售公司通过将支持相关内容集成到联合搜索体验中，在用户输入客户服务相关查询时显示支持横幅，并在网站上提供易于发现的专用支持中心部分，为客户提供无缝的客户之旅。
重定向至客户支持页面上与体育相关的帮助查询&商品零售商:Arc’teryx
当体育零售商 Arc’teryx 的电子商务网站上的客户输入与客户服务和支持相关的查询时，他们会被引导至专门的支持页面，无需花费时间浏览网站。
【T2
支持横幅搜索电子桌面:PC 组件
当用户在搜索框中输入与支持相关的查询时，西班牙电子网站 PC Componentes 会将用户引导至全面的支持资源页面。
零售商客服页面高亮显示和截图:Arduino
Arduino 在其帮助中心网站上使用 Algolia 高亮和剪贴功能。高亮显示向用户显示为什么 Algolia 显示一个特定的结果，而 snippeting 提取相关的上下文。
电子商务品牌和市场通常会处理包含数十万种产品的大型目录。集成支持中心使他们能够在用户寻求帮助时将他们与最相关的帮助中心资源联系起来。用户可以轻松、灵活地获得所有必要的信息，而不必花时间打电话给客户支持热线，也不必长时间等待客服代表或浏览网站搜索信息。
帮助中心搜索移动市场:Mercari
当 Mercari marketplace 购物者搜索特定问题时，界面会自动将他们引导至最相关的支持资源。
成功指标: Mercari 能够通过 Algolia 搜索功能为用户提供卓越的搜索和发现性能。用户查询返回的搜索结果和响应时间快如闪电，相比之下，平均等待时间和与呼叫中心现场客户服务代表的交谈时间，或用户浏览网站以搜索支持相关资料的时间更长。
整体 500 毫秒，端到端延迟平均搜索延迟小于 200 毫秒
客户服务是任何电子商务公司销售和增长战略的重要组成部分。出色的客户服务体验，以及由此带来的客户满意度的提高，有助于销售工作，有利于投资回报和客户维系。在极端的客户至上方法的时代，有时被称为客户痴迷——这是主要行业领导者设定的趋势——客户对每个电子商务网站或应用程序都有很高的期望。为你的客户提供低于标准的客户服务的风险转化为客户对你的竞争对手的忠诚度的损失。此外，自助服务解决方案的重要性正在上升。随着越来越多的客户倾向于独立寻找支持相关问题的答案，支持服务解决方案必须不断发展，以跟上新的趋势和期望。
原文：https://www.algolia.com/blog/product/how-leading-media-gaming-and-saas-companies-increase-brand-loyalty-by-offering-a-fast-informative-customer-service/
今天的消费者期望的不仅仅是标准的客户服务，还包括他们访问的每个网站上的全面、响应迅速的自助服务支持。客户希望公司为他们提供与大型行业领导者相同的体验，这些领导者为他们可能遇到的任何服务相关问题提供卓越的支持解决方案。
我们倾向于将客户服务与零售和电子商务行业联系起来，但随着零售巨头向新行业扩张，他们对在线支持也抱有同样高的期望。媒体、游戏、SaaS 和其他行业现在有望通过现场代表和自助服务解决方案(如易于搜索的帮助中心、聊天机器人和人工智能生成的自动答案)提供一流的客户体验。
高效的自助服务支持中心对于基于订阅的服务非常重要。一方面，客户从轻松找到所有支持相关问题的答案中获得了巨大的好处，而不必仔细浏览网站上的各个页面，这不可避免地会导致搜索疲劳和沮丧。
另一方面，组织本身受益于消除或大幅降低客户的支持成本。运营成本的节约，加上客户满意度的提高，对组织和客户来说都是双赢的局面。
在媒体网站上提供卓越的客户服务解决方案有多种互补方式。其中包括:
在多索引搜索中合并支持相关查询将客户重定向到专门的支持页面添加支持相关的横幅，当用户输入支持相关的查询时就会出现以聊天机器人为特色，回答用户关于支持相关主题的问题
游戏支持中心:Playstation
当索尼 Playstation 网站上的用户在搜索栏中输入查询时，单个搜索结果页面会显示来自许多不同来源的结果，如内容页面、游戏和客户支持。为用户提供单一的信息访问点，可以省去大量浏览网站所需的时间和精力。
当客户在 Sony Playstation 的网站上搜索与客户服务和支持相关的主题时，他们会被定向到一个专门的支持页面，因此无需单独浏览网站。
支持搜索电视节目和视频的横幅:NBC
当用户专门搜索有关客户支持的主题时，在横幅中显示可用资源。
寻找支持相关信息的 SaaS 用户希望快速找到相关答案。在网站上实现支持中心的好处不仅限于降低成本和方便。这是 SaaS 公司调整和更好地适应用户偏好的一种方式，因为技术用户往往更喜欢独立搜索信息。
突出显示和剪切 SaaS: Adyen
SaaS 公司 Adyen 在其网站的支持中心使用联合搜索体验。他们基于单个查询提供各种信息，通过使用高亮和剪贴，Adyen 帮助用户理解为什么特定的搜索结果匹配。
客户服务是任何组织收入和增长战略的重要组成部分。良好的客户服务体验有利于投资回报和客户保持，而低于标准的客户服务会导致客户忠诚度的损失。此外，随着越来越多的客户喜欢独立寻找支持相关问题的答案，自助服务成为客户服务流程中不可或缺的一部分。此外，今天的客户期望以闪电般的速度独立地找到相关信息，并且只需最少的搜索工作。
为了跟上客户互动、行为和期望的趋势和变化，公司必须利用新兴且性能越来越强的人工智能技术来实现客户服务产品的现代化。
原文：https://www.algolia.com/blog/ux/how-leveraging-search-analytics-can-boost-user-engagement-and-roi/
你是否曾希望能读懂顾客的心思，了解他们想要什么或需要什么？
你当然有。
现在想象一下，你能够利用这种超能力，通过可操作的见解来提高你的搜索引擎性能，最终带来收入的巨大增长。
你不需要斗篷或者氪星血统。事实上，答案就在你面前。这一切都在你的网站搜索跟踪的用户搜索分析中。你在每月网站搜索报告中读到的关于网站访问者(或使用你的应用程序的人)的量化数据点和统计数据是提升你的内容策略和网站性能的关键。
用户搜索分析是详细的数据，使您能够准确分析潜在客户如何在您的网站上搜索产品。当他们到达你的网站主页或登陆页面时，它帮助你准确地理解他们想要什么，然后输入搜索查询，最重要的是，他们是否设法找到并购买它，或者以其他方式注册转换。
例:你的公司是一家高端服装品牌，一名顾客正在你的电子商务网站上搜索冬装。搜索框是他们的第一个停靠点。他们输入一个搜索词，比如“羊毛围巾”，仔细阅读搜索引擎的选择，然后到达一个产品详情页面。
完成这个搜索(以及其他搜索)的步骤会成为你潜在有用的用户搜索数据库的一部分。有了这些有助于理解你的搜索功能是如何工作的关键信息，你就可以确保你的网站或移动应用程序购物者正在做正确的事情。
用户搜索分析不仅仅是一件好事；它们至关重要，因为它们让你的产品团队能够发现:
顾客在寻找什么: 冬装、周末度假、家居装饰**他们使用了哪些搜索词:**10 号冬靴，曼哈顿的两居室公寓，蓝色卧室灯**哪个搜索词的销量最高:**10 码黑色耐克鞋，中号红色连衣裙，新款特斯拉汽车他们在搜索时找不到的物品 :黑色牛仔裤 xxl，黑胶唱片 vintage
因此，你收集的网站搜索数据为你提供了全面了解你的用户体验和参与度的基础。
然后，您可以使用分析工具迅速采取行动，解决任何不一致或不规范的问题，例如没有结果的热门搜索，从而让您的购物者感到沮丧。
然而，为了迈出这关键的一步，你需要一个搜索数据分析软件 工具 让你监控你的关键指标并模拟你的用户行为。
了解用户的想法和需求有其明显的优势。除此之外，您还可以:
1。发现意想不到的模式
当你手边有大量的用户搜索分析数据时，谚语“知识就是力量”听起来是正确的。发现你的用户如何与你的站点上的元素交互，以及他们搜索你的网页的方式，给你一个他们当下需求和愿望的详细快照。
有时候，当你深入挖掘网站搜索分析的本质时，你可能会对某个特定搜索的发现感到惊讶。搜索模式实际上是艺术作品，检查你的网站曲折的用户旅程可以帮助你发现人们到底想在他们的搜索结果页面上看到什么。明确地知道这一点，你就可以提供更多。
2。自信地做出正确的决定
我们都知道在我们的个人生活和职业生涯中，做出决定是多么艰难。如果你能毫不犹豫地做出正确的决定，会怎么样？
借助数据驱动的用户分析，您可以。至少在你的职业生涯中，它让你不再猜测。
能够准确定位客户需求是做出正确决策的关键。例如，如果你正在制定一个策略来提高你下一季度的转换率，确定你网站上最受欢迎和最热门的搜索对于衡量你的成功和订购剩余库存是至关重要的。类似地，发现哪些搜索没有搜索结果表明您可以在哪里扩展您的产品。
3。降低你的跳出率
如果你的用户找不到他们要找的东西，他们就会离开。就这么简单。然而，有了搜索分析工具，你可以找出他们点击的具体原因，并防止这种消极的情况发生。
这都与相关性有关，提高相关性是利用用户搜索分析的主要好处之一。怎么说都不为过:一旦你知道你的用户想要什么，你就可以做出改变来满足他们的搜索并满足他们的购买欲望。这是一个很好的赌注，利用网站搜索分析，找出他们到底想要什么，将有助于您保持他们在您的网站上。
例如，如果你是一家运动鞋零售商，并且你发现你的网站上有很多访问者在搜索一个你网站上没有的独立教练品牌，你可以采取行动购买。当他们看到你带着它时，他们可能会把它添加到购物车中，然后不停留在那里——他们也可能会考虑添加产品。
4。提高参与度(和回头客)
当潜在客户登陆你的网站时，由于他们在谷歌和亚马逊等网站上享受的一流搜索体验，他们期待的不仅仅是一个平稳的旅程。他们希望快速、轻松地找到他们想要的东西。
这就是你的用户参与度发挥作用的地方。你需要能够自然地吸引人们——希望留在你的网站上——这样他们就能成功搜索，然后继续浏览。
用户搜索分析照亮了你的用户旅程，因此你可以做出对搜索者有意义的修改，并提供卓越的客户体验。这是有道理的:在你的网站上有很好的 搜索经历的人更有可能回来！
5。提高您的投资回报率
达到关键绩效指标总是很难——这是网上做生意的本质。然而，你可以超越猜测，让你的商业决策变得更容易。再次，它归结为坚实的搜索数据。没有用户数据，你怎么知道客户想要什么？搜索数据突出了差距，并向你展示了人们最想要和最想买的东西，以及他们是如何找到这些东西的。简而言之，提供 伟大的搜索 ，加上你的用户想要的产品和服务，是获得更好回报和将你的收入推向新高度的一个可靠途径。
所有这些权威数据科学的好处听起来都很棒，不是吗？你可以到达那里。从功能的角度来看，需要做一些事情来充分利用你的用户搜索分析:
1。关注搜索相关性
这就是你从用户搜索分析中获得最大投资回报的方式。通过提高搜索相关性，您可以为您的用户创造更好的体验，这样他们就可以快速找到他们想要的东西，而无需更多的麻烦。
相关结果不只是让人们留在你的网站上；他们鼓励他们购买，逗留更长时间，并定期回来。
2。对“没有结果”说是
有了分析平台，并不总是关于你的网站提供了什么，而是关于它没有什么。深入调查，找出哪些搜索让你的用户想要更多或者放弃你的网站。这是真正有价值的商业情报，可以成就或打破你的指标。
然后考虑优化:应用你的内部网站搜索数据来增强对你的产品或服务的搜索(以及你的网站导航，如果适用的话)。增加相关性的这一步可以很容易地提高你的用户参与度，并产生更高的收入。
3。与拼写错误和同义词交朋友
当搜索者很匆忙的时候，他们想要的词并不总是在搜索栏中完整地出现。为了解决这个问题，你可以优化你的搜索栏，找出明显的拼写错误(例如，Carribean dress 或西班牙语语法书)，以准确解读你的用户意图，从而使一个平稳，连续的游客旅程。
最迷人的(气人？)英语的一个特点是有很多单词可以(正确或不正确地)互换。有病又有病。嫉妒又羡慕。这样的例子不胜枚举。
人们搜索的产品和服务名称也是如此，尤其是在不同国家之间。例如，一些购物者寻找一件毛衣，而其他人寻找一件套头衫。确保将所有术语作为标签添加到产品名称中，有助于提供快速、轻松的搜索体验。
准备好释放你的内部网站搜索分析的商业价值了吗？
很容易用 来分析 。我们的搜索解决方案让您能够了解活跃用户的需求，然后实施数据驱动的决策来改善搜索体验，从而改善您的搜索指标并刺激您的盈利能力。
借助 Algolia 的高级分析工具，您可以:
在您的分析报告中发现令人惊讶的重大搜索趋势确定没有产生结果的热门搜索和搜索字符串查看用户在网站搜索结果中点击的确切位置，他们点击搜索结果的频率，当然，还有你最关心的事情:有多少百分比的搜索会带来高点击率和转化率配置您的搜索设置，解决阻碍您购物的问题
现在是行动号召:想要更好地了解你的用户和他们的需求——并在合适的专家分析帮助下提高你的网站可用性和客户保持率？我们打赌你知道。联系 我们的团队 ，我们将让您专业地分析您的内部搜索数据，为您的网站或应用程序进行专业级升级。
原文：https://www.algolia.com/blog/ux/how-movie-and-video-recommendations-work-and-why-streaming-services-must-get-it-right/
你如何在线观看电影和视频？在你电脑上的 YouTube 上？手机应用程序中的网飞？或者更好的说法是，你使用多少流媒体服务来观看你推荐的电影和视频？
像网飞这样的视频流媒体公司——也被称为媒体服务——已经开始主导娱乐行业，不仅改变了消费者的观看习惯，也改变了行业的运营方式。
就像音乐领域的 Spotify 一样，OTT 媒体服务使用了一种现在很常见的方法；一种“胜利公式”它看起来是这样的:免费试用后相对便宜的月订阅费，然后是推荐内容的扩展库和高度个性化的用户体验。
让我们来看看流媒体服务如何为用户生成个性化的视频推荐，为什么获得正确的内容推荐很重要，以及您的企业如何利用这些知识来改善您的客户体验。
在谈论高质量的 个性化推荐 时，人们往往关注一个方面:推荐算法是如何工作的。对许多人来说，算法——一套循序渐进的程序或遵循的规则——呈现出一种近乎神话的形式。对另一些人来说，这是一群硅谷天才无比复杂的大脑产物。不管怎样，这都被视为一家公司成功的秘密。
但是这些算法并没有你想象的那么神秘。算法功能并不局限于拥有最聪明的计算机科学家的精英组织。你不需要和谷歌竞争来雇佣最好的工程师。任何企业都可以通过电影推荐 API 使用这项技术，您可以轻松地将它与您的产品和服务集成在一起。此外，这项技术可以帮助企业通过吸引和留住高度参与、满意的客户来增加收入。
毫不奇怪，亚马逊是这方面做得最好的公司之一。可以说，杰夫·贝索斯对客户的痴迷和他对亚马逊成为“地球上最以客户为中心的公司”的 愿景 导致了对用户体验的重视。如今，推荐是必不可少的，因为客户期望并要求与他们使用的每件产品或服务相关的高度个性化的体验。
它带来的不仅仅是卓越的客户体验。麦肯锡 的研究 发现，做好个性化客户体验的组织可以从中获得 40%的高收入。
这对于视频和电影流媒体服务尤为重要。有了如此多的选择——想想网飞庞大的电影和电视节目库或 YouTube 推荐——推荐已经成为提供成功客户体验的重要方式。否则，用户会继续浏览，直到被 的选择淹没 ，他们决定做些别的事情:做饭、开车兜风、玩游戏。或者查看竞争对手的视频内容。
为了说明这一切有多重要，有必要快速概述一下推荐视频的商业案例。电影和视频推荐至关重要，因为它们:
提高用户参与度: 客户希望他们的服务能够了解他们的偏好并提供无缝的个性化体验。他们希望能够看着他们的手机或打开他们的电视，并立即收到一个符合他们心意的推荐。提供竞争优势: 建议是一种竞争优势。如果你的推荐引擎和竞争对手的不一样，客户会很快改变忠诚。增加订阅数量: 在竞争激烈的行业，吸引和留住订阅用户是关键。当你能优化你的推荐时，你就有了更满意的客户，他们会长期坚持你的服务。发展业务: 没有以上这些要素，你的业务根本就跟不上。没有比这更有说服力的商业案例了。没有好的推荐，几乎不可能发展你的业务。
那么一个 推荐引擎 是如何工作的呢？我们可以获得关于数据科学的技术，但这种讨论不会增加太多价值。在这一点上值得知道的只是 Algolia 这样的公司提供电影推荐 API。
但是既然你问了，这里有一个基本的高层次概述。
有 两种方式 生成视频推荐:
内容基础
这种方法会考虑客户的偏好(喜欢、不喜欢、活动)，并根据他们的电影推荐相似的内容。如果客户一遍又一遍地观看 【侏罗纪公园】 ，电影推荐系统会推荐相关视频，比如另一部恐龙电影或特许经营。为了有效地完成这项工作，你需要有效地标记和描述你的内容，例如，包括类型、子类型、导演、演员和节目长度。通过这种方式，推荐引擎可以提供您的客户渴望观看的播放列表内容。
协同过滤
这种技术利用了过去围绕用户喜欢的电影类型的交互，但也考虑了其他用户的偏好。通过在多个用户的偏好之间建立联系，它可以预测其他观众可能喜欢什么。当你大规模这样做的时候，你可以得到一些非常准确和有趣的推荐视频和电影。
听起来很棒，但是从头构建一个推荐引擎不是很复杂吗？
不，如果你选择正确的解决方案来照顾你的技术方面，就不会。
Algolia 完善了一个电影推荐 API，易于实施和调整，因此您的企业可以立即开始提供个性化的视频推荐。使用 Algolia 推荐 ，您的开发人员将获得一个简单而强大的 API，来交付您的客户所期望的推荐体验。
要了解电影推荐 API 如何工作以及如何为您的客户改进视频和电影推荐，请立即联系 美国 。
原文：https://www.algolia.com/blog/ux/how-related-content-recommendations-keep-users-engaged/
你喜欢你在 Medium.com 上读到的一篇文章，这篇文章是一个青少年写的，关于青少年对各种社交媒体网站选项的看法。嘿，你会不会 也 这样一个 60 多岁的婴儿潮一代对脸书的看法？
当你在网上浏览时，类似内容的推荐会让你保持兴趣和求知欲。它们让你觉得在线内容提供商，如视频和电视节目网站、报纸出版商和写作网站、社交媒体、求职板和其他内容类型的中心正迎合你的需要。它们会让你怀疑，即使是你自己也不一定是你想阅读、观看或互动的内容的专家，毕竟，有时它们会建议你不要查找的相关内容。无论如何，如果你认为自己是一个信息海绵或某个主题的初露头角的专家，你可能会特意去寻找相关内容的推荐。
像你这样的人对提供在线内容的公司来说是个好消息。如果你关注他们网站的链接，你就在推动页面浏览量。你这样做的时间越长，你就越有可能转化，比如注册成为会员，以便阅读(或观看或收听)更多有趣的内容。帮助您找到您需要或想要的内容页面，并延长您花在 captivated 上的时间，是他们推动转化的关键。
对于内容网站所有者来说，这就是相关内容推荐的来源。当他们能够在附加内容推荐功能方面一针见血时，这就构成了一个令人信服的理由，让你继续留在他们的网站上，并不断回来，也许会成为一个忠实的会员或订户。
相关内容推荐是基于用户的搜索活动或其他指标，指向相似相关内容的链接。想想有一次你上网去 找一部新电影 ，界面怎么没忘记你一周前一直在找的东西；它推荐了让你想了解更多的项目。或者当你阅读纽约时报网站上的那篇新闻文章时，它会提示你另外一篇有趣的文章，你会从头到尾地阅读。
在技术层面上，推荐引擎分析用户与不同项目之间的交互，以绘制这些项目之间的链接。从那里，它使用定性数据来显示相关的内容推荐。
但这只是开始。用户记录的输入和动作(例如，完成的搜索)越多，他们的推荐就越准确。最终，搜索软件会建立一个可靠准确的个人资料。如此可靠，以至于有些人觉得它就像是一个“了解他们”的老朋友。嗯，这种高质量的意识很容易导致较低的跳出率和稳固的长期“友谊”
到目前为止，一切顺利。但是许多网站都没有达到(甚至没有试图达到)像网飞这样的大型网站所达到的在线个性化水平。这很不幸，因为越来越多的消费者希望及时收到相关内容的建议。
请记住，你的任务——如果你选择接受的话——是让人们更愿意呆在你的网站上，看看你还在做什么。相关推荐的存在有助于这种有价值的努力，这可以极大地提升你的网站的吸引力。
你可以想象到目前为止这篇文章的主旨，建立相关内容推荐有很多好处，其中很多都有连锁反应。这里可以说是前三名:
欣喜、感激的用户
被提供一个系列中的下一个调查性的故事或者博客网站上的下一个相关话题，或者他们喜欢的类型的最新电影，吸引人们。他们对它很感兴趣，并且可能记得他们是多么喜欢它的内容。他们将你的网站加入书签，并经常访问你。你获得了他们永恒的忠诚。
提高用户参与度
非凡的用户参与度和一流的用户体验是相辅相成的。当相关的信息推荐以正确的方式呈现时，网站访问者会情不自禁地在你的网站上搜索，探索相似的主题，并丰富他们的理解。
暴涨转换
推荐相关内容(无论是关于产品、博客文章、新闻还是其他内容)是个好主意；事实证明，这也是推动转化率和收入的一个因素。正如在线零售商Gymshark发现的那样，通过 Algolia 推荐 ，他们可以为点击推荐产品的顾客增加 5.5%的订单率。此外，他们的移动订单率增长了惊人的 150%。
好的，那么你被说服了做相关内容推荐这件事的重要性。但是你如何让你的网站合作呢？你的用户能从他们刚刚阅读或互动的内容中看到你的相关内容的路径吗？
要从推出相关内容建议中获得最佳效果，请记住:
对就是错
有一种 倾向 让人们在网上把页面右侧的某些网页元素视为广告，因此忽略它们(不管它们是不是广告)。是的，人们训练自己避免被转移到广告商的登陆页面。这意味着右侧不是介绍相关内容的最佳位置。
最下面是出局
将相关内容链接放在页面底部的网页模板是一个失败的命题。你的用户根本看不到他们在那里。
我们在这里排除了选项。那么，这些东西放在哪里呢？
营销专家建议网站将 放在内容 的正下方(而不是页面的最底部)。这是观众可能会将目光投向的最佳位置；进一步探索内容的起点。
关联性是必备的
如果有人在寻找关于气候变化的新闻文章，他们不会想看到关于卡戴珊的文章。如果他们在看一部可爱的浪漫喜剧片，他们可能不希望你推荐一些令人沮丧的纪录片。
提供大量的链接似乎是明智的，但是如果这些项目没有足够的相关性，它们就不会被注意到。所以，即使你非常想推广某个特定的内容，如果它不相关，也要三思。人们登陆你的网站是出于特定的内容驱动的原因，现在不是偏离主题的时候。给他们你最好的相关内容菜单。
可用专家帮助
要让相关内容推荐发挥作用，拥有能够满足你建立参与度和增加转化率目标的技术是有帮助的。易于实现、调整和简化，以满足用户的内容需求。这样，无论人们是直接进入内容详情页面还是随意点击主页标题，你都可以确信你提供了正确的建议。
我们很高兴您能抽出一分钟来查看这些内容，我们希望这些内容能帮助您改变网站的表现。感谢您的关注！
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原文：https://www.algolia.com/blog/product/how-search-helps-business-teams-increase-sales/
从获取和留住客户的测试方法到寻找强有力的数据来支持决策，可持续发展的公司知道完善您的战略并衡量结果是多么重要。但即便如此，许多企业还是忽略了一个强大的战略工具——搜索栏。如果你认为搜索框只不过是 UX 的一个要求，那你就错过了。适当优化后，搜索可以被调整以匹配业务目标，并生成关于您的用户的有洞察力和可操作的数据。
通过帮助你更好地理解和服务你的用户需求，伟大的搜索也让你的用户高兴，推动销售，转换和用户参与。
无论是内部搜索、搜索即服务还是网站搜索，所有这些术语都指向网站的搜索功能，只是有一些细微差别:
内部搜索， 或现场搜索，是一个总括术语，指的是个人网站上的搜索功能，帮助用户在网站的产品或内容目录、子域或数据库中找到东西。搜索可以在本地或云中进行。
搜索即服务 是一种云托管的内部搜索，由第三方供应商维护网站搜索的托管、运营和维护。 有了这款 SaaS，网站就能即时访问到厂商提供的搜索功能、创新和更新。这使得企业能够快速无缝地实现非常强大的搜索功能，而不需要大量的搜索专业知识或开发资源。
站点搜索 是大型站点内部搜索和搜索即服务的一种具体形式。
为什么业务和销售团队要关心搜索？
如果你的企业在互联网上提供产品、内容或服务，你的用户就会期待在你的网站上搜索。事实上， 43%的用户会直接进入搜索栏 。搜索栏会影响 用户对你的品牌和底线的认知 。
相关、有效的搜索可快速将您的用户与他们的需求联系起来，推动平均购物篮价值、转化率、潜在客户生成、注册/订阅的增长，并改善用户体验。糟糕的搜索(或者根本没有搜索)会阻止他们找到他们想要的东西。一次不成功的搜索经历 会导致 12%的用户去竞争对手的网站 。
任何网站都可以从为用户提供速度更快、相关性更强的搜索结果中获益。大型 电子商务网站 等拥有大型产品或内容目录的网站尤其需要搜索。没有它，用户就不可能浏览网站。如果他们不能导航，他们就不能皈依。
搜索也不仅仅是将用户与他们的需求相匹配。设计良好的搜索可以感受到个性化，即使没有个性化工具， 引导用户发现他们尚未预料到的需求 。相关搜索可以成为建立品牌忠诚度战略的有效**鼓励回头客和访客 。**
**## 在你的商业战略中利用搜索的 8 种方式
这里有 8 种搜索方式可以支持你的商业策略并推动销售:
1。基于业务优先级的直接排名规则
有效的内部搜索引擎为企业提供了在 默认排名标准 之上分层特定业务标准的能力，因此它们提供了卓越的搜索相关性。这允许业务用户区分业务需求和优先级的优先级，并更有效地定位他们的用户。自定义排名允许业务团队根据他们知道的重要因素(如受欢迎程度、最近添加等)调整和指导排名。)，这有助于提高重要产品、内容等的可见性和用户参与度。
2。使用营销工具推广产品和内容
对于精心打造一个服务于用户需求和商业目标的搜索和发现体验来说，监管是至关重要的。使用 搜索营销 工具，您可以确保您网站上的搜索体验符合您的营销战略，支持促销活动，并帮助您实现收入目标。您可以开展季节性活动，在搜索结果中显示促销横幅，推荐类似产品，战略性地提升和隐藏产品，将用户重定向到常见查询的专用页面，最终提供令人满意的个性化体验。
搜索结果的商业化通常是一个耗时的过程。Algolia 的用户友好型拖放界面使跟单商能够轻松创建规则。
3。在本地应用您的全球战略
如果你的企业有几个由本地团队管理的不同网站，你应该知道在所有网站上复制一致的 搜索和发现策略 的难度。有了一个强大的搜索工具，你可以在你的本地站点上统一你的核心策略。然后，借助营销、定制排名工具和本地相关关键词的知识，您的本地经理可以负责他们所在地区的营销和内容推广。
4。轻松扩展站点
随着业务的扩展，网站通常也需要这样做。您网站的搜索应该支持而不是阻碍您的发展，允许新的内容、产品、资源等立即被搜索到，以防止失去销售和/或参与的机会。通过有效的搜索，拓展业务的挑战性要小得多。诸如站点爬虫之类的工具和诸如联合搜索之类的搜索功能确保您的内容仍然是可搜索的，并且您的产品是可快速检索的，无论您站点的内容和产品目录变得多么大或多么分散。事实上，当涉及到快速构建跨各种实体的联合体验时，爬虫可以成为一个很好的替代解决方案来替代 API 集成。通过将这些需求外包给专门的搜索供应商，企业可以缓解搜索可用性和安全性的日益增长的烦恼。
5。支持更好的决策
当用户与你的搜索界面交互时，他们会直接告诉你他们需要什么和渴望什么，并以搜索查询的形式整齐地打包。分析这些用户行为和趋势信息有助于您在决定如何为用户提供最佳服务时消除一些猜测。一个 搜索分析仪表板 以一种易于理解的格式呈现相关信息，例如关键词和关键短语搜索、过滤器和方面选择、没有返回结果的搜索、搜索建议点击等。这些有价值的、可操作的数据可以帮助您发现您的策略中可能缺少的东西，并找到改善搜索体验的机会。
6。通过热门搜索了解你的用户
热门搜索极具洞察力和可操作性。这些搜索揭示了人们访问你的网站的原因，包括哪些产品、服务或品牌产生了最大的影响，以及他们可能有的常见问题。这样的信息对于完善推销和完善营销工作是非常理想的。随着对与用户群产生共鸣的内容的了解增加，销售人员可以突出关键功能，并立即用新线索先发制人地解决热门问题。
7。使用“无结果”搜索来填补空白
在网站上没有返回结果的搜索揭示了内容策略或产品路线图中的差距。该数据可以指示对广泛改变的需求，例如，开始新产品和/或内容开发，或者简单改变，即，向同义词库中添加新的同义词以捕捉人们搜索事物的各种方式。通过将“ 无结果”搜索数据 与现场收集的反馈进行匹配，销售团队可以帮助企业确定未来产品增强(与产品开发团队)或内容创建(与营销团队)的优先顺序。
8。创造更好的自助服务内容
如今，在客户与销售代表交谈之前，大量的购买者旅程就已经开始了。销售团队可以让客户通过网站上的高质量内容进行自我教育，从而获得成功。利用来自网站文档或帮助部分的搜索分析数据，您可以创建有用的内容，主动回答问题，并使潜在客户能够自行适应您的产品。这种类型的自我教育对于满足销售渠道至关重要，尤其是当客户可以通过搜索随时使用公司的服务和产品时。
所有这些搜索功能都通过用户友好的仪表板、报告和自定义排名选项得到了显著增强。有竞争力的搜索解决方案甚至允许商业用户自己微调他们网站搜索的不同方面，只需要很少或不需要开发团队的帮助。
搜索是推动业务绩效的战略工具。以下是三家公司如何利用搜索来发展业务的:
安德玛:提高搜索转化率
当安德玛需要一种便捷的方式来维护和改善搜索体验时，他们转向了搜索即服务解决方案。通过搜索分析，安德玛发现了没有返回结果的查询。他们采取行动，优化搜索以产生相关结果，这反过来又导致跳出率下降。他们还根据受欢迎程度、新颖程度和可用性对产品进行定制排名。有了这些改变，安德玛能够将转化率提高 35%，并在强大的零售垂直市场中拥有最高的运动服装品牌搜索转化率。
iflix:增加内容收视率
对于 iflix 来说，搜索一直是应用导航的关键，也是访客是否观看内容的关键驱动因素(一个关键的商业指标)。不幸的是，一个优化不佳的内部解决方案让用户很难找到他们感兴趣的电视节目、电影、新闻视频和其他内容。当 iflix 将其搜索转向 Algolia 时，他们看到了高度定制、高度相关的搜索引擎的好处。与内部解决方案相比，业务和开发团队使用这种方法能够更快地迭代和改进搜索。优化搜索结果以更好地服务于其客户群导致 iflix 的转化率增加了 20%。伟大的搜索使 iflix 能够在主流市场上与同行竞争。
PubNub:缩短买家旅程
PubNub 是一个实时消息传递 API，它依靠超过 10，000 个内容资产的广泛目录来满足各种客户角色的需求。虽然他们已经准备好向任何潜在客户展示他们的价值，但如果没有一个系统的内容入口，这些用户永远也找不到出路。PubNub 实现了 Algolia 的网站搜索，以将大型目录转变为智能、个性化的搜索体验 。通过网站搜索，PubNub 的用户可以访问任意数量的网站，以获得符合他们需求的搜索结果，这大大缩短了客户的旅程和价值实现时间。
搜索栏是一个小而强大的工具，可以增加商业价值。优化的搜索可以让您的用户在需要时快速找到他们想要的东西，最大限度地提高用户体验和客户参与度。不要错误地认为只有你的开发者才能设计你的搜索。Algolia 的 可视化编辑器 使商业用户能够根据最重要的因素轻松引导搜索和发现体验。
通过我们的电子书 了解更多关于改善搜索体验和底线的实用方法，从 Algolia 搜索中获得更多益处的 7 种方法 。”**
原文：https://www.algolia.com/blog/algolia/how-searchandising-can-help-your-business/
你听说过搜索。你听说过销售。请允许我们给你介绍一个你可能还没听说过的术语:搜索和设计。
正如我们之前在 Algolia 博客上分享的那样， 搜索和使用 是一种允许企业结合实体和电子商务优势的做法。如果做得好，它可以引导客户在你的网站上进行一次引人入胜的旅行。它还可以增加您的转化率和收入，以及与客户的相关性。但是我们超越了自己。在我们深入研究之前，让我们先弄清楚 到底是什么。
正如你可能从名字中猜到的那样，searchandising(也称为 searchandizing 或 search merchandising)是搜索和销售的混合体。所以让我们先定义这两个术语。
先从 开始搜索 。电子商务环境中最狭窄的一种是客户在搜索栏中输入查询，而不是浏览。虽然过去搜索和浏览是有区别的，但多年来我们发现这两种活动并不完全不同。
事实上，超过 50%的搜索活动发生在搜索栏的 之外的 ，就像是在一家网店点击某个特定的类目。从功能上讲，该操作背后仍然有一个查询；你点了那个类别是因为你在找东西。从技术上来说，现在是搜索引擎和它访问的产品数据推动了浏览体验。
现在让我们考虑一下 商品销售 的定义。当商业用户、营销人员和网站所有者在用户搜索和浏览时推广他们的业务时，就会发生这种情况。有了搜索引擎提供的商品销售 规则 ，商家可以对结果重新排名，展示横幅，促销商品，突出新发布的商品。良好的商品销售确保顾客消费的是对顾客和零售商都有益的正确内容。
将所有内容整合在一起——搜索、浏览和销售
当我们拓宽搜索的定义时，术语 搜索和搜索 就出现了。它使用搜索和营销的元素来管理搜索结果，以产生更多的结果来推动某些指标。
正如我们在前述博客中提到的:
Searchandising 允许产品所有者、营销人员、商人和网站所有者推广产品，以符合业务目标的方式组织搜索结果，甚至跟踪人们如何与产品互动。搜索是一个迭代和持续的过程，可以不断改进，最终推动更多的销售。
那么，searchandising 到底能让你做些什么呢？让我们来探索一下！
有几种方法可以理解搜索和设计的好处。先从商业角度来看。
对于电子商务从业者来说，搜索引擎可以帮助你增加收入和转化率。如果没有 searchandising，也就是说，如果你的搜索功能是严格基于规则的，你最终可能会发现损害你业务的产品，比如缺货或低库存商品(或者甚至是非常符合搜索标准但评价很差的商品)。
使用 searchandising，你可以优先选择一个比当前排名第一的商品库存更多或顾客满意率更高的商品。即使从严格基于规则的角度来看，一些搜索结果可能更与文本相关，searchandising 让您有机会应用一些控制，以便更好的项目可以排名更高。
换句话说，searchandising 给企业带来的好处是，它允许你将自己的专业知识融入其中，打造出你自己完全可定制和可扩展的搜索体验。
搜索和设计是双赢的，因为它也让顾客受益。让我们看一个例子来说明如何操作。考虑一下季节性对在线服装零售商的影响:4 月份访问该网站的人可能在搜索栏中键入“夹克”,然后得到一些打折的冬季夹克，而他们实际上在寻找的是的一件轻薄的春季夹克。突然间，几个月前相关的结果或多或少都过时了。Searchandising 允许你重写规则来解释这些异常，这最终会带来更好的客户体验。
这是另一个用例:对于一些搜索查询，数据显示随着时间的推移，人们没有点击顶部的结果。也许他们总是点击第 10 或第 11 个结果。在这种情况下，客户搜索的内容和他们看到的内容之间存在差距。有时，这样做的原因并不清楚，但是通过使用 searchandising，您可以将更有可能被点击的结果推到更靠近结果顶部的位置。同样，向客户提供的结果与其在线购物体验的更大背景更相关。
我们可以一整天都在谈论搜索和设计的不同应用，以及为什么它对企业和客户都有好处。但是你实际上是怎么做的呢？这就是事情可能变得更复杂的地方，这取决于你使用的是哪个搜索平台。
传统上，搜索引擎总是由工程师为工程师开发的。他们的算法是透明的，就像看某人的数学作业是透明的一样:它就在你面前，但除非你理解核心语言，否则很难知道你在看什么——更不用说试图对它进行任何更改了。
然而，在过去的 5-10 年里，开箱即用和专门构建的解决方案激增。例如，有了 Algolia ，营销人员和电子商务从业者实际上可以打开引擎盖并做出改变，而不会搞乱算法或商品销售。
当你有一个具有适当透明度和可用性的平台时，你就能更好地控制搜索在你网站上的运作。像我们这样的工具将控制权交给了能够为其业务提供最有效解决方案的人。
当 EyeBuyDirect 在 2015 年重新推出其网站时，它已经准备好成为眼镜零售行业的主要参与者。然而，随着网站获得更多的流量，他们的前端开发人员意识到，他们没有为客户创造更相关的搜索体验的灵活性。
然而，通过 Algolia，EyeBuyDirect 能够引入 searchandising 来优化客户的搜索和发现体验。使用 A/B 测试和目录个性化，该团队能够为每个客户提供真正的定制体验，提供相关的、智能排序的内容。
在 EyeBuyDirect 的案例中，结果确实不言自明。在实施 Algolia 个性化服务的两周内，该网站的总收入增加了 4%，其中转换率增加了 2.5%，平均订单价值增加了 1%(AOV)。
总部位于英国的时尚品牌 GymShark 的搜索和发现功能遇到了大问题。糟糕的搜索结果把最畅销的商品埋在了页面的底部，而脱销的商品则显示在页面的顶部。当然，这导致了较差的转化率以及企业和客户的挫折感。
在 Algolia 的帮助下，GymShark 团队再次戏剧性地扭转了局面。如今，他们的搜索体验是根据需求、受众和目录量身定制的。该团队还在他们的排名中添加了标准，以便脱销的商品不会首先出现。
他们还使用人工智能来调整某些搜索词的相关性。例如，搜索“运动裤”的美国顾客得不到任何结果，因为这些产品在网站上被列为“慢跑者”。通过检测这一错误，他们能够纠正它，并向客户展示他们实际上在寻找什么，无论他们在哪里。
GymShark 认为他们的搜索和设计任务成功了。一年后评估结果，他们发现他们的搜索转化率从 6.2%上升到超过 10%。此外，虽然搜索曾经在不到 10%的订单中发挥作用，但在 2020 年黑色星期五，它在超过 30%的订单中使用。最后，来自搜索用户的收入同比增长超过 400%。
搜索和设计的理由很简单。当您能够为客户创造更好、更相关、更有针对性的体验时，您的业务也会受益。最好的消息是，工具已经存在，你今天就可以开始你的搜索和使用之旅。
要了解如何转变您的数字战略， 免费注册 Algolia并亲自查看。或者 今天就从我们的搜索专家那里获得定制的演示 。
原文：https://www.algolia.com/blog/customers/how-swedol-created-a-better-digital-b2b-experience/
“[阿尔戈利亚]从一开始就非常专业。我们有一个伟大的客户成功经理和团队，他们提供了很多帮助，是一个很好的合作伙伴。
当我将它与其他公司进行比较时，他们“向你推销 CSM 和与你一起工作的团队”，“但随后他们让你去“看文档”，我不禁要问，“如果我必须自己寻找一切，团队还有什么意义？”Algolia 没有出现这种情况。"
Clint fischer strm——Alligo 电子商务主管
对于一个服务于 B2B 客户的电子商务平台来说，很难让从买家到销售团队等所有人都满意——尤其是一个拥有大量产品的平台。这是 Swedol 电子商务主管 Clint Fischerströ面临的挑战。他通过 Algolia 更快、更好、更容易的搜索克服了这一挑战。现在每个人都很高兴，可以找到他们需要的一切，这转化为收入的增加。
确保 100 家商店的最佳 B2B 购买体验
自 1963 年开业以来，向运输专业人士销售润滑油，直到今天，向多样化的客户群提供从工具到工作服的各种产品，【Swedol为企业和消费者提供了卓越的客户服务和定制的购物体验。它们现在跨越建筑、工业和车间、运输、农业、林业和公共服务等行业。
Swedol 电子商务主管 Clint Fischerströ的使命是提供工具和指导，以帮助客户的业务增长，难怪他每天都在努力为整个北欧地区的 Swedol 在线商店创造个性化的差异化体验。但是工作并不止于此。为了创造一流的体验，其 100 家零售店的 1000 多名销售团队成员还必须配备一流的技术，以便快速高效地为客户服务。
不灵活且开发人员过多的解决方案阻碍了业务目标的实现
2019 年，Clint 和他的网络开发人员/系统专家 Viktor sre Lind 终于厌倦了 Swedol 销售团队对他们持续糟糕的搜索体验的无数抱怨。
“在我们改用 Algolia 之前，组织内部普遍的看法是，当你去网上商店时，每个人都说，‘这个网站太糟糕了，因为搜索太糟糕了。“这太可怕了！”"
viktor sre Lind，Alligo (Swedol)网站开发人员/系统专家
当时，Clint 和 Viktor 正在使用为 B2B 和 B2C 电子商务领域打造的全包式开箱即用定制开箱即用解决方案定制 解决方案。该解决方案为 Swedol 这样的企业提供了有用的功能和分析，但缺乏灵活性和相关性，给数字团队带来了诸多挑战，尤其是糟糕的搜索体验。为了适应日益增长的 B2B 买家的期望，需要一种新的解决方案，能够更好地吸引他们的在线客户，并帮助 Swedol 扩大他们的数字业务。
“我们有这些想要解决的问题，但是没有开发人员我们什么也做不了。这个解决方案本身非常好，但是我们没有仪表板之类的东西。以前，无论我们想做什么，我们都必须向开发团队发送一张票…或者必须从一开始就在设置中完成，因此很难持续优化网站和搜索结果。你不能开展任何活动，也不能重新订购商品或诸如此类的事情。”
Clint fischer strm——Alligo 电子商务主管
为了更好地服务 Swedol 销售团队及其客户，并帮助他们成长为北欧地区数字商务领域的头号玩家，Clint 知道必须做出一些改变。该团队需要一个灵活的工具来改善他们的开发人员体验，并很好地响应他们的 B2B 业务的高技术需求。它还必须是他们可以快速、轻松实施的东西，并且来自一家对成为市场第一有明确未来愿景的公司。
“我们希望围绕这一点创建一个新的战略，建立一个新的系统，但同时也需要一些时间和精力来清理我们的 ERP、PIM 和 MDM 中的坏数据。”
viktor sre Lind，Alligo (Swedol)网站开发人员/系统专家
速度、相关性和灵活性
为一个 B2B 电子商务网站建立一个快速且相关的搜索体验绝非易事。与其 B2C 电子商务业务类似，Swedol 的团队拥有数千种产品，每种产品都包含数千种产品。但是当销售给企业时，每个客户必须被给予不同的访问不同的分类，不同的价格，专业项目，等等。即使在每个企业及其各种自定义项目中，也有多个用户角色对特定项目具有不同的访问权限。显然非常需要定制的结果。
得益于 Algolia 快速索引商品的能力，Swedol 现在可以无缝、高效地在 Adobe Commerce (Magento)托管网站之间传递信息，以更好地管理产品分类，只显示最新和库存商品，同时只提供客户特定的产品分类。向正确的客户展示合同特定的产品组合(有时包括定制产品)是提供 B2B 买家期望的在线体验的关键。
事实证明，速度、相关性、自助式仪表盘和 Algolia 合作伙伴团队的访问相结合正是 Swedol 需要的解决方案，有助于其扩展和发展业务。
“Algolia 的速度确实是我们最喜欢的东西之一，还有仪表板……另外，对于未来，如果我想要什么，我们真的可以从 Algolia 那里获得我们需要的帮助，找到最佳的前进方式……我们可以获得我们需要的帮助，在对我们真正重要的事情上做出决定。”
Clint fischer strm——Alligo 电子商务主管
改进的搜索提高了转化率
自从实施 Algolia 以来，Swedol 的数字团队再也听不到来自现场的不满抱怨。他们的客户和内部团队更加高兴，因为他们可以轻松浏览产品并找到他们想要的东西。
Web 团队决定放弃之前的交钥匙电子商务 解决方案，转而使用 API 驱动的搜索和发现体验，这一决定被证明是成功的，提升了搜索结果。在使用 Algolia 的 API 进行了一年的搜索和发现后， Swedol 的客户现在在网站上花费的时间增加了 26%，搜索量增加了 7.5%，转化率增加了 22%，这当然直接转化为收入的增加——cha-ching！
工作才刚刚开始
Swedol 团队的下一步是什么？如果你还没听说，Swedol 和北欧地区的另一家重要企业工具联手组成了 Swedol 母公司 Momentum Group 旗下的 Alligo 业务部门。未来两年将为 Clint 的团队带来更多机会和更大的项目。
合并完成后，统一 Swedol 和工具系统的工作已经开始。TOOLS 的 Adobe Commerce platform (Magento)网站必须重建，建立一个新的 PIM 系统，同时将大量数据迁移到 Swedol 的 ERP 系统中，并且——你猜对了——在 Algolia 中索引 TOOLS 的分类。
“现在有了工具，我们的规模扩大了一倍。现在我们有 2000 名员工和 200 家零售店。(合并后)我们最终拥有了不同的网站、不同的网络平台、不同的搜索引擎等等。现在，我们的目标是拥有相同的系统…以一种智能的方式构建我们的架构，以此为基础，这非常重要。当这项繁重的工作完成后，我们会卖出更多。”
Clint fischer strm——Alligo 电子商务主管
Clint 和他的团队将在接下来的一年里致力于开发一个完整的无头商务解决方案。“当繁重的工作完成后，”Fischerströ说，“我们希望拥有市场上最好的搜索引擎。我们希望审视一切，寻找为我们的业务实施 Algolia 的最佳方式。我们会卖出更多。”
——
Algolia Search and Discovery 与传统的自主电子商务平台和 headless 商业生态系统紧密结合。要了解它如何转变您的数字战略， 免费注册 并亲自查看。或 今天就从我们的搜索专家那里获得定制演示 。要了解更多关于 Swedol 的故事，请点击下载案例研究。
原文：https://www.algolia.com/blog/product/how-technology-matchmaking-works-with-a-sharable-composable-architecture/
对于工程师来说，一个在线市场意味着 生态系统——经营一个企业的前端和后台系统。现代生态系统由第三方软件组件组成，这些组件由各自领域的专家构建。例如，搜索和人工智能专家构建搜索和发现组件，金融公司提供支付功能，业务专家创建交易和订购流程。
生态系统工程师不必编写一个 可组合架构 的业务逻辑。相反，他们将第三方 API 组件集成到他们现有的基础设施中，并且只专注于管理组件之间的数据和业务逻辑交换。
在我们之前关于 匹配和白标 的文章中，我们展示了组件和可组合生态系统本身可以 共享 ，其中一个企业直接与其他企业共享其基础设施和软件组件，或者向他们展示如何在自己的基础设施上运行相同的组件。本文的重点是“牵线搭桥”，或者说涉及一个市场的部分 将 专业编写的 API 组件引入其他市场。
为了说明匹配，我们在第一篇文章中描述了两位企业家如何建立一个成功的市场生态系统。他们的故事从这里开始。他们开始共享他们的接口 和 基础设施，这基本上是亚马逊、Etsy 和所有其他市场所做的。随后出现了衍生产品、牵线搭桥和白色标签。
多个 ui
他们的一家供应商，一家硬币收集公司，想要一个不同的界面，但不想构建或购买自己的基础设施。marketplace 架构(API 组合的、无头的)使工程师能够将用户界面从后端组件中分离出来。通过这种方式，硬币收藏家能够从他们自己的网站访问生态系统的 API 服务。
从电商到媒体
另一家厂商想要流媒体音乐。他们创建了一个混合基础设施:一些组件运行在市场的基础设施上；其他组件(用于媒体流)在供应商的基础设施上运行。
白色标签
其他厂商看到了需要 复制 的基础设施，利用自己的基础设施建立自己的网站。那时，最初的 marketplace 工程师看到了一个给他们的 marketplace 生态系统贴上白色标签的机会，这使得外部供应商能够通过以下方式构建他们自己的 market place:
购买原始市场生态系统的白标版本，并将其安装在他们自己的基础设施上购买第三方组件，然后根据他们的需求进行集成和配置。
共享其生态系统的企业(A)提供了一个数据交换 API，允许另一家公司(B)将其数据发送到 A 的索引中。公司 A 的数据交换 API 接收、验证并在没有错误的情况下更新其基础设施上的数据。这为公司 A 提供了一个扩展机会，因为他们引入了这些合作和整合渠道。我们将看到这一切是如何与 Algolia 的搜索和发现 API 一起工作的。
更进一步，A 可以通过白标共享其生态系统，允许 B将其生态系统软件 复制到自己的服务器上。在这个场景中，B 管理自己的生态系统，并成为提供第三方 API 组件的公司的直接客户。
让我们进入细节。
这里有几个关键的驱动力在起作用:
搜索发现订购付款交货
当然还有更多。例如，在后端，有库存管理、客户关系管理、定价工具和其他此类从头到尾运营业务的应用程序。在前端，有用户评论、建议和图像，仅举几例。
市场生态系统提供以下服务来创建客户之旅:
首先，顾客搜索和发现，然后决定他们想要什么接下来，他们订购、付款并收到一份快递(或流、阅读、下载)
我们不会讨论第二部分。您可以探索管理订购流程(购物车、愿望清单、客户账户、CMSs)支付(一般支付、一键式、延期支付)和交付(链接–快速、提货/收集、流、读取)的大量 API 和平台。
在本文中，我们感兴趣的是客户旅程的第一部分，即搜索和发现，在这一阶段，消费者搜索或浏览他们想要购买、浏览、阅读或下载的内容。正如您将看到的，搜索和发现不仅仅是一个搜索栏，它还涉及最终用户与数字市场交互时内容的显示和导航。
Algolia 为搜索和发现之旅提供软件组件。如前所述，搜索和发现不仅仅包括搜索栏，还包括菜单导航、搜索、浏览、分面&过滤，以及搜索结果、分类页面和产品视图的相关性和视觉布局。从本质上讲，在客户选择他们想要购买的商品(或观看、阅读、下载)之前，搜索和发现涵盖了前端用户旅程的每个部分。购买后，它还会通过“继续购物”按钮继续。
所有生态系统共享的基础是一个灵活的 API 优先、功能丰富的产品。首先，A 公司使用 Algolia 这样的搜索和发现 API，创建了一个以搜索为主导的生态系统。公司 A 与公司 1 共享其生态系统…无论是合作伙伴还是衍生产品。
要理解分享是如何工作的，重要的是要理解什么是。Algolia 的搜索和发现技术主要依靠一个特别设计的索引和快速索引过程。一旦一家公司提取并格式化了它的数据，就会使用一个索引 API 来添加、删除或更新 Algolia 服务器上的数据。因此，数据位于 Algolia 托管的服务器上，这些服务器位于世界各地，以最大限度地减少交易延迟。该公司可以选择最适合其用户群的任何地区。该 API 可以访问任何地区的任何服务器。
这里有三种方法可以共享搜索和发现 API:
相同的指数，相同的网站——公司使用相同的网站和指数。这是第一步，没有分拆，没有白标。亚马逊和 Etsy 就是这么做的。所有供应商将他们的数据发送到同一个共享索引，市场提供网站。同一指数，不同网站——公司共享同一指数，但不一定是同一网站。在这种情况下，公司 1…n 将他们的数据直接发送到 A 公司的索引，但是他们建立了自己的网站，并从他们自己的独立网站访问共享的索引。这是一个 UI 匹配场景，其中网站的功能(如搜索、导航、商品销售和其他所有功能)作为他们自己网站的组件介绍给供应商。相同的指标 结构 ，不同的服务器——公司从 marketplace 中 100%分离出来，创建自己的 marketplace。但是首先他们获得了索引结构的副本(没有数据),并在他们自己的 Algolia 帐户/服务器上重新创建它。然后他们用自己的数据填充它。这两个指数现在已经分开，两者之间不再有任何联系。这些公司必须建立自己的网站，成为 Algolia 的直接客户。在这里，我们看到了匹配和白标，在前端和后端，供应商购买、集成和配置他们已经了解的组件。
索引面临的挑战是如何管理供应商发送给市场索引的数据。这是通过数据交换层完成的，数据交换层接收数据并对其进行验证。为此，市场向其供应商公开了一个数据交换 API。这个 API 接受供应商的数据，对其进行验证，如果数据没有问题，就将其发送给 Algolia。
因此，有两个 API:
更新搜索索引的 Algolia API接收和验证输入数据的市场 API
我们不会把 marketplace API 称为 ETL。一个 ETL 通常是Eextracts，Ttransforms， L oads data。但是如这里所定义的，不需要任何 E 提取或 T 转换，因为市场会要求已经在同一个 JSON 中结构化和格式化的数据被发送到 Algolia 的 API。
因此，marketplace API 的工作是接收-验证-加载数据。验证过程应确保:
数据完整，格式正确，不会破坏 Algolia 索引数据不太大或发送不太频繁，从而降低系统速度
索引的内容
市场必须创建一个索引结构来驱动其业务和网站的搜索需求。一个指标包含 属性 ，其中有四个用途 :
用于搜索的属性(用于匹配用户在搜索栏中键入内容的关键字和文本信息)显示的属性(图像或额外的屏幕信息，如价格、作者、品牌)用于过滤和刻面的属性(品牌、大小、流派)用于排序(价格，日期)和排名(销售数量，评分)的属性
此外，一些市场将提供可用于销售和内容管理的属性，如横幅或商品促销。
数据结构
只有在市场设定标准的情况下，共享指数才能发挥作用。Algolia 接受一个无模式 JSON 文件，它足够灵活，允许任何结构或内容。市场利用这种灵活性为其独特的需求创建精确的结构。然而，外部供应商受到更多的限制，因为他们必须使他们的数据符合市场设计的结构。以下是一些指导方针:
一些属性需要对所有供应商通用，如项目名称、价格、描述。每个供应商都需要提供这些必需的属性。其他属性将是可选的。虽然每个可选属性都有明确定义的目的(用于搜索、显示、刻面或排名)，但供应商可以随意忽略它。当然，为了在共享网站上最好地展示他们的商品，供应商应该提供大部分(如果不是全部)属性。最先进的市场网站包含动态前端逻辑，因此如果供应商提供某个可选信息，网站可以为该供应商显示不同的内容。
内容管理，商品销售
某些属性可用于促销个别商品。这些属性在销售和内容管理中的实际使用将由市场来管理:工程师为促销设置屏幕占位符，供应商可以通过提供正确的内容来利用这些占位符。
相关性&指标设置
这里不多说了:相同的索引设置会被所有厂商共享。这意味着，所有的配置，如错别字容忍度、排名、可搜索性和方面属性，以及许多其他影响相关性的设置，都将由市场而不是供应商来配置。
关于数据交换 API 的更多信息
市场应用编程接口应该有以下特点:
获取将要发送到 Algolia 的相同 JSON 文件。发送响应——成功或错误，并提供详细信息。执行批处理，这意味着如果数据非常大，它会将记录分成小批，并以固定的间隔(每批 2 分钟左右)发送。像任何 API 一样，是向后兼容的。
将索引迁移到供应商自己的基础架构
这不需要市场或供应商进行结构性改变。供应商只需建立自己的 Algolia 帐户，并将相同的市场设置应用于自己的索引。然后，供应商开始使用相同的 JSON 向自己的索引发送数据。
关于前端，首先要注意一点:同一个索引可以支持多个用户界面。这是生态系统共享的关键:不同的供应商创建他们自己的 ui，同时使用相同的索引 API 方法。这是可能的，因为用于搜索的 API 方法可以指向相同的索引和服务器。
搜索 UI 体验，及其观感
搜索的基础是:搜索栏、搜索结果、分面、分页、排序。这些功能从一个用户界面到另一个用户界面看起来非常不同。它们可以放在屏幕上的任何地方。不同网站的用户界面会有很大的不同。但基本面不会改变，基础指数也不会改变。
搜索结果
指标 设置 驱动关联。相关性可以归结为搜索结果的顺序 。也就是说，索引中的 数据 可以根据其内容和格式对这些设置做出不同的响应。因此，当供应商发送数据时，他们需要仔细遵循索引提供商的内容指南。当供应商将其数据移动到自己的 Algolia 帐户和服务器时，它们最初可能会保持相同的结构和设置。然而，随着时间的推移，他们可能会改变索引配置和数据格式，以适应不断变化的需求，从而保持竞争力。这也是复制生态系统和白标的主要原因——对搜索体验的更多控制。
发现
任何关于技术的讨论总是与创造技术的人有关。虽然 API 提供财务、业务和用户界面专家功能，但故事是关于设计和开发软件的人，以及最终以 API 的形式公开他们的专业知识的人。这些专家既有技术性的，也有非技术性的。他们的勇气和分享是我们数字经济的动力。
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原文：https://www.algolia.com/blog/ux/how-the-benefits-of-knowledge-management-software-can-transform-your-business/
您的组织是否给予 知识管理 应有的重视？
在公司内部，不同类型的知识分散在各处，从内部电子邮件和即时聊天线程到内容管理系统，内容管理系统包含演示文稿、销售合同、由问讯台支持团队编写的自助常见问题解答、员工入职资料、客户支持数据等。此外，还有大量的第一手知识藏在员工的大脑中——这些信息最好能通过知识管理系统提供给最需要的人。
小型企业和大型组织都可以从用户友好的知识管理实践中受益。知识管理软件确保信息资产随时可用，以帮助企业中的人员完成他们的工作并实现他们的工作目标。知识库软件发挥着关键作用，因为它让员工在您的企业中共享信息。本质上，知识管理软件建立和简化您的组织，将知识转化为价值。反过来，这可以将您的公司转变为一个灵活、蓬勃发展、具有独特竞争优势的企业。
术语“知识管理”听起来不言自明，但是让我们回顾一下商业大师 Gartner 定义的这个概念，以确保我们都在同一个博客页面上:
知识管理 (KM)是“将企业的智力资产的管理和使用形式化的业务流程。知识管理提倡一种协作和综合的方法来创建、获取、组织、访问和使用信息资产，包括人们隐性的、未捕获的知识。
那么，大多数公司不是都有良好的知识管理实践吗？毕竟，这似乎是商业成功的一个非常基本的方法。
嗯，这将是一个巨大的否定。如果统计数据是可信的，在大多数组织中，知识管理功能被大大低估，甚至从未考虑过。通常只有当组织中出现严重问题时，例如关键数据在以前同事的电子邮件客户端中丢失时，管理层才会考虑保护公司知识的重要性，并随后考虑知识管理系统。
像这样的时机可能太晚了，或者迟到总比不到好，但要真正实现知识管理的价值最大化，它有助于巩固知识管理作为企业运营的核心部分，使其成为云 it 设置增长的基础。当你做对了，你将会得到很多正确的 其他 事情，比如员工在更短的时间内在 内部网 上访问急需的信息，更好的员工协作，全面的、最新的培训材料，以及改善的客户体验，等等。
为了评估你知识管理能力的现状，这里有一些很棒的问题:
当有经验的员工离开你的公司时，他们的知识财富是带走了，再也不见了，还是有某种正式或非正式的知识转移？您的员工能够在工作流程中轻松分享知识吗？管理层积极鼓励知识共享吗？是否有记录在案的知识共享流程？如果需要的话，员工是否觉得他们可以随时进入你的公司“蜂巢思维”？如果处理治理问题需要文档或其他资产，需要它们的人是否可以轻松访问它们？是否为不同的企业集团明确指定了信息访问权限，以便人们可以访问适当级别的数据？
如果你对这些思想煽动者的回答表明，知识管理部门的情况并不令人满意，那也没关系。如果您的企业因为任何原因而严重错过了知识管理的好处，好消息是您仍然可以用任何数量的可用选项来纠正这种情况。
现在，我们来看看正确的知识管理解决方案能为您带来哪些好处:
知识管理效益的预期范围和规模是巨大的，然而，许多企业并没有释放全部潜力。德勤 2021 年 全球人力资本趋势 调查发现，55%的受访者认为知识管理只是“简单的知识记录和传播”只有 36%的人将知识管理视为推动价值的一种方式。
让我们现在就纠正这个误解。为了支持这一点，这里列出了为你的企业建立一个好的知识管理系统的主要好处。
有了知识管理软件，你可以:
真正拥有并保护自己宝贵的知识
如果你想变得有竞争力或保持竞争力，公司知识是一种你绝对不能失去的力量。无论是为了提高生产率、改善团队合作，还是为了令人满意地满足治理和法规遵从性要求，易用性和快速访问知识都是必不可少的。
对于你的 员工 或客户(或两者)来说，你是否以及如何利用你的信息资产可能是一个关键的竞争优势。有了知识管理软件，您可以选择主动拥有并保护您的私人知识库数据，然后您可以以有意义的方式利用这些数据来推进您的业务目标。
规范信息访问流程
标准化存储、共享和保留公司知识的流程有显著的好处。形象地说，它让每个人都“在同一页上”，提高了效率。当您的所有数据都可以在单个系统中访问时，您不再需要处理需要从过时的信息孤岛中获取数据的一部分人；您的信息存取得到了完全整合、优化和简化。
驱动创新保持领先
在快速变化的商业环境中，你需要超越竞争对手，这可能需要自发或有计划的解决问题和创新。能够创新取决于高管们手边是否有正确的信息，信息的组织方式要让他们能够分享信息，然后做出更好的决策。当您拥有一流的文档管理结构时，您就有更好的机会采取必要的创新措施，使您朝着正确的方向前进，例如提高客户满意度。
解放您的员工远程工作
本周你的工作地点在哪里？你的团队成员呢？
很有可能至少你们中的一些人是从家里或另一个遥远的地方拨入的。有了好的知识管理软件，你就能做到，因为你不必跋涉到办公室去获取完成工作所需的文件或数据。
知识管理软件意味着，如果您的任何员工兼职或一直远程工作，您的业务不会受到任何影响。
建立便于访问、保留和共享公司数据的渠道和流程，让每个人都能访问他们需要的信息，无论他们在哪里积极参与帮助您取得成功。有效的知识管理不仅可以让您的员工实施强大的项目管理并在不同的地点相互联系，还可以提高团队协作工具(如 Slack messaging)上的交互质量，从而提高员工的幸福感和对远程工作能力的长期满意度。因此，本质上，良好的知识管理转化为员工保留。
改善团队决策
当您通过正确的知识管理工具轻松访问所有相关信息时，就更容易做出正确的决策。当员工能够深入研究全部数据，并挖掘同事的经验和意见时，直觉决策会得到改善。知识管理软件使这一部分变得相对容易。
鼓励员工不断学习
需要您的员工了解对您所在行业的成功至关重要的最新信息吗？在一个技术创新挑战现状并推动各行业颠覆的世界里，围绕培训和知识库文章共享来构建您的运营结构是值得的。知识管理软件可以在帮助您优化这一领域和培养持续学习的企业文化方面发挥关键作用。
提高工人生产率
使人们能够快速找到相关信息有助于减少他们在死记硬背和重复任务上花费的时间。结果是:简化了流程，降低了费用。通过访问同事的知识、经验和以前完成的工作，员工不需要从零开始项目，项目可以更顺利地运行。这些关键特性很快就会对您公司的底线产生影响。
准备好开始转变您公司的运营方式并为成功做好准备了吗？
当您将您的系统、流程和人员加入一个内部知识库、一个信息“屋顶”——一个真实的单一来源——时，您就选中了无缝知识共享的复选框。
Algolia 是实现这一目标的绝佳方式。我们一流的 workplace SaaS 软件可让您保护和管理所有与信息相关的宝贵资产。我们灵活的 网站搜索 即时引导人们跨系统找到正确的知识，并让您:
指标无限制通过灵活的集成进行定制连接后台系统
我们的软件定价允许你只为你使用的东西付费。 立即联系我们 了解我们的知识管理平台如何为您的企业释放知识管理的全部潜力！
原文：https://www.algolia.com/blog/ecommerce/how-to-boost-ecommerce-with-social-media/
社交商务是一个快速增长的领域，目前占据全球电子商务市场的 7%。预计到 2025 年，这一比例将达到 17%，相当于 17 万亿美元的年销售额。
(来源: 方舟投资管理有限责任公司)
虽然社交商务仅占美国电子商务总销售额的 1%,但在中国，该市场已经成熟到 3900 亿美元的规模，占该国所有电子商务销售额的 22%。
(来源: 方舟投资管理 LLC )。
疫情加速了电子商务和社交媒体在全球的普及。今天，我们见证了这些平台对两者的各种混合进行实验。社交商务涵盖多种实现方式，例如具有社交功能的电子商务交易、社交媒体上的电子商务功能，以及整合到电子商务网站和移动应用程序中的社交方面。 (来源: 方舟投资管理有限责任公司 )。
继微信在亚洲的 电子商务成功 之后，Instagram、FB、Twitter、Snapshot 和抖音都在其平台上增加了电子商务功能。脸书正在提供 直播购物功能 ，Instagram 开发了强大的 电子商务功能 ，Twitter 正在 试点电子商务 功能，Snapchat 正在投资 增强现实工具，以便在其平台上实现电子商务 ，最后，抖音宣布与 shop 合作
社交媒体已被证明在活动期间，如 2020 年黑色星期五，会推动电子商务行业的更多在线销售。例如，在感恩节周末，社交媒体带动了零售网站十分之一的访问量，同比增长 17%。(来源:**Adobe 2020 年假日购物季报告 )。)
社交商务的兴起趋势为零售商和市场提供了一个机会，将他们的电子商务行业专业知识与现代实时在线购物体验的互动性相结合，以主动和有意识地影响购买决策。
从功能上讲，社交商务可以通过不同的方式实现，与品牌愿景、公司能力以及最终客户的在线购物行为和期望相匹配。
微信整合:
将您的产品目录与您的微信商店 整合，通过将微信应用程序实时连接到股票管理工具，实现全渠道电子商务数字体验。这将使您的电子商务公司能够实施高度个性化和精确定位的直接面向消费者(D2C)销售和数字营销战略。在您的网站或您的产品推荐电子邮件/外发电子邮件活动中包含微信二维码，以消除购物过程中的摩擦，并确保您的客户始终能够轻松便捷地访问他们选择的平台。
综合社交媒体图册或图库
展示您网站上社交媒体平台上精选的用户生成内容。例如，在你的电子商务网站的登陆页面上整合一个 Instagram 灵感图库。画廊将精选社交媒体帖子，展示您想要推广或展示的产品。您可以通过将社交媒体网站上的特色产品与每个类别或搜索结果页面进行匹配，对内容进行重新排名和排序，以确保最受欢迎的商品显示在最前面，从而优化呈现给用户的内容。此外，对于注册用户，您可以对内容进行个性化设置，以确保他们总能看到与他们唯一的用户资料相匹配的最相关的项目。
商品列表页面上的用户生成内容
展示你的产品目录中的产品，这些产品出现在相关产品页面上用户生成的社交媒体帖子中。您可能希望使用人工智能推荐来展示社交媒体帖子，展示您目录中的其他产品，如相关产品或经常一起购买的产品。在产品列表页面上显示用户生成的产品评论。Baymard Institute 的 研究 发现，“用户生成的产品图像可以丰富和补充现有的图像，使产品——以及销售产品的网站——看起来更值得信赖”。
直播流媒体商业
使用实时流媒体商务加速购买流程。在活动期间，主持人(影响者、品牌代表、名人)将展示产品并向观众推荐。观众可以实时提问，并直接从主持人那里得到答案。这种类型的影响者营销是一种非常强大的方式，可以让你的品牌在经常基于社会证明购买产品的潜在客户以及营销他们的人中间获得可信度。通过设置仅在直播会话期间有效的库存和限时优惠，加快产品结账和购买流程。
了解更多关于 如何利用直播增加和加速消费者需求。
社交媒体不仅作为一种广告工具，而且作为一个功能齐全的电子商务平台，为电子商务行业提供了一个有利可图的机会。将社交媒体电子商务整合到销售工作流程中，为公司提供了从不断增长的细分市场中获益的机会，并通过跟上客户的购物需求和习惯以及提供增强的客户体验来与客户保持联系。
原文：https://www.algolia.com/blog/customers/how-to-boost-online-sales-with-category-merchandising/
一份精确而准确的营销战略计划为电子商务购物者提供了一个顺畅的旅程，在文本、商业和上下文三种类型的相关性之间保持着持续的平衡。
用户通过两种方式在网站上浏览产品:
搜索:直接在搜索栏中输入他们的查询(参见 如何通过搜索营销增加在线销售 了解更多关于搜索营销的详细信息)浏览:导航到各种网站页面和类别，点击横幅、主导航下拉菜单项，并通过选择不同的方面来过滤类别页面结果。
为了确保电子商务用户的统一购物体验，零售商同时应用搜索和类别页面销售。
类别销售工作流程使电子商务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，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。
钉住、隐藏、推进和掩埋类别向类别登录页面添加内容传送带添加动态登陆页面
在分类页面上锁定结果:Nuts.com
在 Nuts.com 网站上，基于特定的类别页面，产品列表页面在所选杂货类别的产品列表中的特定位置突出显示钉住的产品。例如，在“腰果”类别中，列表顶部的前三种产品被固定在各自的位置上。
产品内容传送带—市场流行系列:ManoMano
ManoMano 通过可点击的销售横幅吸引购物者的注意力。他们到达一个特殊的登录页面，利用内容传送带展示每月交易，特价商品按产品类别以网格格式组织。
成功指标:
仅两周时间，多个市场的转化率增加了 20%
体育动态登陆页面&商品零售商:文化王者
街头服装时尚零售商 Culture King 使用动态类别登录页面来推广他们的产品。当用户点击“老高尔夫球手”促销横幅时，他们可以在登录页面上查看特色的新老高尔夫球手头饰。
时装零售商动态登陆页面:shoebaca
在线鞋类零售商 Shoebacca 使用链接类别登录页面来突出产品类别。例如，当用户点击“春天的时尚来了！”促销横幅，他们看到了新的春季系列的登录页面。
营销策略的准确性和精确性对于任何电子商务企业都至关重要，有助于零售商保持竞争力并转型为行业领导者。通过确保整个网站的统一购物体验来优化客户旅程，为零售商提供了竞争优势，提高了品牌忠诚度，增加了销售和转化率，并降低了跳出率。
原文：https://www.algolia.com/blog/engineering/how-to-build-a-helpful-search-for-technical-documentation-the-laravel-example/
使用逻辑和组织良好的信息架构来构建网站内容，使爬虫和搜索引擎更容易为特定查询索引相关内容。
这是因为当你把网上内容组织成网页的层次结构，并把每个网页组织成小的属性，如标题、描述、章节和段落时，搜索是最好的。
幸运的是，网络上的大部分信息都可以用这种方式组织。然而，有些内容并不容易分解，例如文档搜索或纯文本内容，如博客、技术文档和在线新闻期刊。
基于文档的搜索初看起来似乎很容易——它只是将内容文本与查询文本进行匹配。但是，对于网页结构，有几个陷阱需要注意和避免。本文解释了这些缺陷，提出了大型文档搜索中的最佳索引和网页结构。
虽然本文中的建议可能适用于任何提供有组织的文本内容集合的网站(blog、newsfeed ),但我们只讨论技术文档上下文中的大型文本，使用我们的 Laravel 技术文档实现。
在深入这些陷阱的细节之前，让我们先来分析一下要点。
索引–如何构建数据
将每页分成小块，并将每个小块保存为单独的记录。将网站的层次结构合并到每个记录中。
搜索引擎——查找和排名记录
Algolia 不使用统计或类似 NLP 或 TF-IDF 的技术来理解或解密文本。相反，它专注于文本本身的字符，通过将查询与内容进行文本匹配来创建相关性，然后应用排名公式、打字错误容忍度、接近度和其他智能方式来读取文本并对结果进行排序。
前端 UI/UX-最佳实践
在搜索结果中只显示部分文本，而不是大部分。不然就是看多了，扫描多了。此外，只允许同一页面的两个实例出现在结果中，以便为其他匹配的页面腾出空间。
这是构建大型文本的一般策略。现在来看实现细节和一些要避免的陷阱。
看看 DocSearch ，这是将搜索添加到文档中的最简单快捷的方法。看一看，是免费的！
开发者文档通常意味着充满大量内容的冗长页面。大多数人试图在他们的搜索引擎中将整个页面作为一个条目进行索引。但是，他们后来发现有很多边缘情况，他们试图通过相关性调整来修复它们，但这很快成为一个无休止的故事，因为问题来自实际的索引本身:
1。仅相关内容
例如，查询将匹配快速启动页面，因为菜单包含并且第一段包含单词。这不是那种提供良好用户体验的匹配。
2。页面包含太长的文本
开发人员不喜欢太频繁地改变网页，他们喜欢包含大量信息的长页面。如果这样一个页面作为一个文档被索引，它将几乎系统地触发相关性问题。这就是为什么我们不建议使用标准的网络爬虫，而是使用 scrapper 来访问原始内容(Markdown 中的大部分时间可用)。
例如，查询将匹配查询构建器页面，因为它包含一个带有单词的段落和另一个带有单词和的段落。这是一个误报，因为它是不相关的:页面上的文本越多，得到的不相关的结果就越多。
3。右侧锚定部分
为了提供最佳的用户体验，在匹配的准确位置打开页面是非常关键的。如果每页只索引一个文档，这将非常困难。这就是为什么有这么多的文档搜索只是在顶部打开页面，用户需要滚动或使用浏览器的搜索来跳转到正确的部分。这并不容易，而且是浪费时间。
对文档页面的标题进行索引可能会回答一些常见的问题，但这还不够。下面的段落包含了你的用户将要搜索的大部分单词。为了获得更高的相关性，对包括正文在内的全部内容进行索引是很重要的。
在本例中，需要文本来正确回答或查询。
对于大多数搜索引擎，相关性是配置中最棘手的部分，因为它通常由一个独特而复杂的公式来定义，该公式混合了许多几乎无法管理的信息。工程师经常调整公式或添加一些加分/扣分来改善特定查询的结果。由于他们没有任何非回归工具，他们无法衡量所有查询的实际影响。后果可能很严重。
为了保持排名在控制之下，关键是要把排名公式分成几个你能理解的部分，并能独立调整。在实践中，我们可以用一个平局决胜算法来拆分排名公式。
假设您的排名公式分为两部分:
第一个定义匹配命中的文本相关性，第二个定义了匹配命中的重要性(从用例/业务角度)。
然后，您可以首先应用文本相关性，并且只有当两个匹配具有相同的值时，才移动到用例/业务相关性(重要性)。这是确保您的最终用户始终首先获得相关匹配的最佳方式(从文本视点，精确匹配他们的查询词),然后——就相关性平等而言——使用业务相关性将结果联系起来。
由于您没有将文本&业务相关性混合在一起(而是一个接一个地应用它们)，您可以修改业务相关性，而不会影响文本相关性的工作方式。
实时搜索入门
为了解决所有这些陷阱，我们通过使用页面的 HTML 结构将页面分成许多较小的块，作为单独的记录进行索引(H1、H2、H3、H4，P)。
参见 Laravel 文档的验证页:
生成的第一条记录将是验证页面标题。它将被转换成下面的 JSON 对象。“link”属性只包含 URL 的最后一部分，第一部分可以很容易地用标签重建:
然后，页面的第一部分(介绍)将变成下面的记录。链接现在包含一个锚文本，并保留页面的标题:
H3 部分下的这一页的一个段落将被翻译成以下记录:
这种方法解决了第一个和第二个缺陷。我们通过将每个文本块作为一个独立的记录进行索引，同时保持每个记录中的标题层次结构，从而解决了这个问题。
Algolia 的设计初衷是使用平局决胜算法来确保每个人都理解并能够调整排名。现在，通过应用我们为文档搜索实现推荐的设置，可以很容易地解决陷阱#3:
匹配命中现在将根据这六个排名标准进行排序:前 5 个与文本相关性相关，最后一个是自定义业务相关性。
排名标准 N 1:匹配单词数(单词数)
首先，我们对记录中找到的查询词的数量进行排序。我们决定将所有单词作为强制项(以及查询词之间)来处理查询。如果没有足够的匹配单词，我们再次运行查询，所有单词都是可选的(或者在查询词之间)。这个过程配置了一个索引设置，使您可以两全其美:和保证减少误报的数量，而或允许返回结果，即使查询范围太窄。
排名标准 N 2:错别字数(typo)
如果两个记录匹配相同数量的搜索词，我们使用错别字的数量作为区分符(所以我们首先有精确匹配，然后匹配 1 个错别字，然后匹配 2 个错别字，…)。
例如，如果查询是“validator”，包含“validate”的记录将与一些输入错误匹配，但将在包含“validator”的记录之后检索。
排名标准 N 3:查询词之间的接近度(proximity)
当两个记录对于单词和错别字排序标准相同时，我们接着移动到下一个标准，该标准比较记录中查询词的接近度。它将基本上计算它们之间的单词数，直到达到一个极限(在某个点之后，它们被认为“太远”)。
例如，查询在与句子匹配时的接近度为 1，在与句子匹配时的接近度为 2。我们按升序对该值进行排序，因为我们更喜欢包含查询词的记录先靠近在一起。
排名标准 N 4:匹配的属性(attribute)
如果两个记录对于前 3 个排序标准是相同的，我们使用匹配属性的名称来确定首先需要检索哪个命中。在索引设置中，只需按重要性顺序排列要搜索的属性:
这意味着，如果匹配是在 h1 中确定的，那么它将比在 h2 中更好，比在 h3 中更好，等等。您还可以注意到每个属性上都有一个“无序”标志。这意味着在排序中不考虑属性内匹配的位置。这就是为什么对于包含相同属性的或的记录，查询将匹配相同的属性分数。
排名标准 N 5:完全匹配的项数(exact)
如果两个记录对于前 4 个标准是相同的，那么我们使用记录中完全匹配的查询词的数量来确定首先需要检索哪个命中。因为我们在每次击键后都返回结果，所以最后一个查询词将作为前缀匹配(它将匹配单词的开头)。该标准用于在前缀匹配之前对精确匹配进行排序。
例如，查询“valid”将在包含“ valid ation”的记录之前检索包含“ valid 的记录。
排名标准 N 6:业务排名(自定义)
仍然缺少一个重要的东西:您的用例/业务标准。如果两个记录的所有先前标准都相同，我们将使用用户定义的自定义排名。
例如，搜索将使用最重要的“h1”属性匹配以下两条记录。这导致与所有先前的条件相匹配，但是我们想首先检索页面标题，因为另一个记录是一个段落。这就是属性在添加到记录中时的表现。
“重要性”值是一个从 0(页面标题)到 7(H4 下的文本部分)的整数，我们在自定义排名中以升序使用(越小越好):
完整的重要性范围如下:
h1 为 0，1 代表 h2，2 对于 h3，3 对于 h4，4 对于 h1 下的文本，5 对于 h2 下的文本，6 对于 h3 下的文本，h4 下的文本为 7。
我们已经在几个技术文档中成功应用了这个方法，比如 Laravel、Bootstrap 和许多其他的文档网站。显示结果的方式不同，但我们使用完全相同的方法和相同的 API。
我们的任务之一是帮助所有开发者浏览技术文档。如果你正在进行一个开源项目，我们很乐意帮助你——以下是如何开始使用 DocSearch 的方法。我们将为您提供免费的 Algolia 帐户和任何支持，使您的实施成为一流的参考。给我们留言！
