从法律行业看垂直搜索

垂直搜索是与综合(或通用)搜索引擎相对的一个概念,是有针对性的在网站或APP中提供搜索窗口,为某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供有专门的信息检索服务,以满足用户个性化的信息需求。

就本文而言,笔者根据自身在法律行业经验,对垂直搜索做一些总结。

一、用户需求

法律工作中,各种法律法规、司法解释、司法观点、指导案例和期刊,可谓是浩如烟海,通过广泛的阅读和记忆,或者过去那种靠经验办事、吃一辈子老本的观念已经不能适应法律行业现阶段的发展。法律检索对法律人(政府机关、公检法司机关、企业、律所、法学院校等)显得愈发重要。法律检索于发现案件争点、调整办案思路、写作法律文书,甚至于案件结果,都有直接的影响。

法律检索是个长期的缓慢积累过程,如果找不对平台,用不对方法,很难收到好的效果。如果不知道要检索什么,要到哪里检索,用什么方法检索,又容易出现检索目的偏移、检索信息疏漏等问题。如果只会用关键词在百度、谷歌等网站上搜索,又很难体现法律人的专业性。

从实际需要的角度来看,一般法律检索主要涉及以下内容:1、法律法规(中央/地方性法规)、司法解释的规定;2、法律条文释义或理解适用;3、最高人民法院指导案例、公报案例或典型案例等;4、最高人民法院的司法观点、专家意见等。 需要注意的是,法条/法规检索,来源一定要是权威的,另外还得进行效力和适用范围的甄别。案例检索,要注意层级问题,比较有用的是最高院案例以及本地高院的案例。


二、垂直搜索引擎的特点

1.数据的针对性

垂直搜索提供某个单一细分行业的搜索,范围较小。数据来源于所处行业的相关站点,信息更加精确。

2.数据结构化和格式化

搜索出来的信息倾向于结构化数据,搜索行为偏向于结构化搜索,结果的展示和索引方面更加适合用户的需求,使搜索过程更加简便。

3.从获取到服务

垂直检索除了为用户提供信息,还有专为促进特定工作任务和流程而设计的功能。


三、垂直搜索的三个阶段

1.搜索词输入阶段

该阶段是是用户表达意愿需求的阶段,此时搜索引擎需要对用户输入的内容进行分词、去停用词和自动纠错等操作,通过语义分析识别出用户搜索意图,力求做到“用户可以写错,不能答错”。

(1)搜索辅助功能

主要有以下几种辅助搜索功能,帮助用户减少输入时间。

\bullet 搜索词匹配: 在用户对搜索的关键词处于模糊的场景比较常用,帮助用户通过匹配广泛的关键字列表选择自己最想搜索的相关内容,从而减少必要的思考和试错时间。

\bullet 快速定位搜索词: 主要是提供搜索词相关的信息和搜索结果信息前置从而缩小结果范围,提供搜搜词相关的信息比如显示搜索结果数量、商品数量等,而显示搜索词属性、标签等则属于后一种情况。

\bullet 联想的搜索输入模式: 根据用户输入的关键词和平台的热门关键综合评价给出的联想列表,以供用户快速选择搜索。

\bullet 辅助多重筛选搜索: 电商类app一般都会有这一功能,比如淘宝的辅助多重筛选搜索,输入时展现的一系列联想内容,点击右边的一个拓展icon,就可以采用联想出的内容,在此基础上继续缩小范围筛选,从而帮助用户获得最接近需求的内容。

\bullet 分类标签搜索: 当内容涉及的类别较多、范围较为广泛时,为了使搜索出的内容更加准确,减少用户在众多相似的搜索结果中选择内容时的干扰,可采用分类标签的方式便于用户搜索。适用于用户已知需要搜索的内容的类别,缩小搜索范围。

2.结果展现阶段

根据用户搜索的意图,将搜索结果展示出来,此时搜索引擎会先将所有相关的内容都搜索出来,然后根据一定的规则进行排序操作,最后将结果呈现。

3.结果自定义调整阶段

用户根据自己的意愿进行搜索结果排序和筛选。

三、用户在应用垂直搜索引擎过程中给企业带来的数据价值

用户搜索行为的数据价值主要从以下几方面展开:

1.热搜词:

一段时间内用户搜索次数最多的词语便构成了“热搜词”,“热搜”不是微博专有,但是都能反映网站用户的大热需求。

2.上升/下降最快:

搜索词更能反映搜索的趋势和走向,也更能指导企业预置运营动作

3.搜索无结果词:

它间接反映了用户求而不得的需求。此时,企业可以进行网站内容的查缺补漏,保证用户再次搜索时的满足感

4.低点击率搜索结果:

造成搜索结果点击率不高的原因可能是:

1:质量真的不高,一眼望去不能解决用户的需求。

2:位置真的不好,就像百度搜索结果中,我们可能只会看前五条或前十条。

如果是原因1,企业就需要调整搜索算法,把点击率低的搜索结果所在展现位置移后,从而提高用户对搜索结果的满意度。

用户筛选行为:企业可以通过对用户筛选的行为数据进行分析,对搜索结果的默认排序进行合理展现,减少用户操作次数,提高用户体验。

四、垂直搜索商业价值:

1:网络广告:一般通过免费提供具体的专业服务来不断打造品牌影响力、积聚人气、扩大访问量,从而间接向广告主提供购买服务获得商业丽丽,通过海量的访问量衍生盛业价值。

2:会员收费制:主要针对企业会员,提供深度服务或行业数据,直接产生利益。

3:信息服务与增值服务:利用专业数据的优势,开发细分场景的信息搜索服务。

4:返佣或折扣盈利:与其他网站合作,并收取佣金。如客户在某垂直搜索引擎A在B网站上定了某种服务,B会返给A网站一些佣金。

5:关键字竞价排名:是一种付费推广的商业模式,以单词点击定价的方式,让与出价关键词匹配的站点,在搜索结果中,出现在排名的顶端、底端或侧栏。


五、发展趋势:

1:生态重构:搜索不仅需要承担“入口”的功能,终点应当延长在全链式的信息获取,通过一站式服务,不断深化人与服务的关联。

2:智能化:不仅要求搜索结果能够智能地解决用户需求,在整个交互过程中,也需要短短进行智能优化,甚至搜索可以帮助用户去发现自己的潜在需求。


参考:

垂直搜索引擎中的用户行为数据价值解析     Sarah

什么是垂直搜索-全面了解垂直搜索引擎     liuxinglanyue     

app搜索功能详解:搜索种类及应用场景分析     

法律检索的术与道     高杉峻

中国搜索往事     互联网指北

《垂直搜索引擎的相关技术及商业应用模式浅析》

《说说垂直搜索引擎的商业模式》-郑泽峰

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,635评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,628评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,971评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,986评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,006评论 6 394
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,784评论 1 307
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,475评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,364评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,860评论 1 317
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,008评论 3 338
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,152评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,829评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,490评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,035评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,156评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,428评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,127评论 2 356