明明有印象却找不到,APP内搜索为什么这么难用?

赶上了互联网浪潮的当代人,每当有任何困扰,第一反应都是打开搜索引擎。

什么叫做“硬核相亲”,什么是“pick一下”,“达达主义”,“隐形贫困人口”——你都默默搜索过,不想被时代与话题抛弃。也许只有这样暗自努力,才能让生活与社交看起来毫不费力。

但搜索引擎无法解决一切。

信息爆炸时,“大而全”不见得是一件好事,除了纷乱的资讯与竞价广告,搜索引擎能给的真的不多。更多的有效信息散落在专业网站与各色细分App中,其内容含金量相对高,时效性强,无用信息少,是web时代那些先天不足的网页无法比拟的。如果说搜索引擎是一个巨大的杂货市场,站内搜索就像一个简洁的购物中心,可它的体验……

文献库搜索曾是许多人的心病,关键词太少搜出1000多篇论文,输入太精准,却提示“没有更多的搜索结果”。

旅行时,听到了街头艺人唱过一首歌,只依稀记得旋律,回来后绞尽脑汁想出了歌词的近义词——毫无疑问没搜到。

好不容易问出小姐姐社交软件ID,搜了发现有60多个重名。

需要的PPT模板在素材网怎么也找不到;视频网站搜个冷门资源,搜索反馈要等上半天结果往往还是“404”。

找用户,搜话题,找帖子,求推荐……在移动互联的大背景下,搜索无处不在。作为信息的入口,用户唯一要求的是:在APP的内容较多,无法完成全部展现时,又快又准找到想看的内容。

简单直接的诉求无法实现,APP内搜索难用,根本问题有3点:

1. 响应时间

基于MySQL数据库进行搜索,文档数仅仅上万条时,若没有索引,关键词查询就比较吃力了。如果一旦到企业级的数据,响应速度就会更加不可接受。

2. 分词

传统数据库并不支持分词。例如,在做中文搜索时,当搜索框输入“四川火锅”时,数据库通常只能把这四个字进行全部匹配。可是在文本中,可能会出现“推荐四川好吃的火锅”,这时就会无结果显示。

3. 相关性

在用数据库做搜索时,结果经常会出现一系列文档。可是到底什么文档是用户真正想要的呢?怎么才能把用户想看的文档放在搜索列表最前面呢?

这些问题,基于Elasticsearch的华为云搜索服务可以解决。

Elasticsearch基于倒排索引,搜索时不用再遍历整张表了,如当搜索“手机”时,Elasticsearch会立即返回文档F,G,H。这样就不用花多余的时间在其他文档上,因此检索速度得到了数量级的提升

Elasticsearch支持中文分词插件,直接解决了分词搜索问题。例如当输入“四川火锅”时,Elasticsearch会自动做下面两件事:将“四川火锅”分词成“四川”和“火锅”,而后查找包含这两个词的文档

Elasticsearch支持相关性评分。通过合理的优化,云搜索服务能够返回精准的结果,满足用户的需求。返回结果会根据分数由高到低排列。分数越高,意味着和查询语句越相关。例如,当搜索“星巴克咖啡”,带有“星巴克咖啡”的信息就要比只包含“咖啡”的信息靠前。

除此之外,云搜索服务由华为专业团队贴身运维,最短时间搭建搜索功能模块。企业使用按需付费,费用低至¥0.59/小时起,包年包月最高可省51%,切实的优质低价!

最新活动上线,试用窗口短暂开启,企业可领30天免费试用。

这一次,希望你不会缺席。

你是不是也想起心里那个还没找到答案的问题呢?

来搜一下吧!http://t.cn/RFg1JxQ

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 213,992评论 6 493
  • 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 91,212评论 3 388
  • 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 159,535评论 0 349
  • 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 57,197评论 1 287
  • 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 66,310评论 6 386
  • 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 50,383评论 1 292
  • 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 39,409评论 3 412
  • 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 38,191评论 0 269
  • 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 44,621评论 1 306
  • 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 36,910评论 2 328
  • 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 39,084评论 1 342
  • 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 34,763评论 4 337
  • 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 40,403评论 3 322
  • 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 31,083评论 0 21
  • 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 32,318评论 1 267
  • 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 46,946评论 2 365
  • 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 43,967评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容