Als primers dies del web, la barra de cerca era un luxe, s'afegia a un lloc quan es feia "massa gran" per navegar fent clic. Ho vam tractar com un índex al final d'un llibre: una llista literal i alfabètica de paraules que apuntaven a pàgines específiques. Si va escriure la paraula exacta que va utilitzar l'autor, va trobar el que necessitava. Si no ho vau fer, us va trobar una pantalla "0 resultats trobats" que semblava un carreró sense sortida digital. Vint-i-cinc anys més tard, encara estem construint barres de cerca que actuen com a fitxes dels anys noranta, tot i que els humans que les fan servir s'han reconnectat fonamentalment. Avui, quan un usuari arriba al vostre lloc i no pot trobar el que necessita a la navegació global en qüestió de segons, no intenta aprendre la vostra taxonomia. Es dirigeixen cap al quadre de cerca. Però si aquesta caixa els falla i exigeix que utilitzin el vocabulari específic de la vostra marca o els castiga per una errada d'ortografia, fan alguna cosa que hauria de mantenir despert tots els dissenyadors d'UX a la nit. Surten del vostre lloc, van a Google i escriuen site:yourwebsite.com [consulta]. O, pitjor encara, simplement escriuen la seva consulta i acaben al lloc web d'un competidor. Personalment, faig servir Google a la cerca d'un lloc gairebé sempre. Aquesta és la paradoxa de la cerca al lloc. En una època en què tenim més dades i millors eines que mai, les nostres experiències de cerca interna sovint són tan pobres que els usuaris prefereixen utilitzar un motor de cerca global de bilions de dòlars per trobar una sola pàgina en un lloc local. Com a arquitectes de la informació i dissenyadors d'UX, ens hem de preguntar, per què guanya la "Big Box" i com podem recuperar els nostres usuaris? L'"impost de sintaxi" i la mort de la concordança exacta El principal motiu pel qual falla la cerca del lloc és el que anomeno l'impost de sintaxi. Aquesta és la càrrega cognitiva que posem als usuaris quan els demanem que endevinin la cadena exacta de caràcters que hem utilitzat a la nostra base de dades. La investigació realitzada per Origin Growth on Search vs Navigate mostra que aproximadament el 50% dels usuaris van directament a la barra de cerca quan arriben a un lloc. Per exemple, quan un usuari escriu "sofà" en un lloc de mobles que ho ha classificat tot a "sofàs" i el lloc no retorna res, l'usuari no pensa: "Ah, hauria de provar un sinònim". Pensen: "Aquest lloc no té el que jo vull". Aquest és un fracàs de l'Arquitectura de la Informació (IA). Hem construït els nostres sistemes per fer coincidir cadenes (seqüències literals de lletres) en lloc de coses (els conceptes darrere de les paraules). Quan obliguem els usuaris a fer coincidir el nostre vocabulari intern, estem gravant la seva capacitat intel·lectual.
Per què guanya Google: no és poder, és context És fàcil aixecar les mans i dir: "No podem competir amb l'enginyeria de Google". Però l'èxit de Google no és només el poder brut; es tracta de la comprensió contextual. Tot i que sovint tractem la cerca com una utilitat tècnica, Google la tracta com un repte d'IA. Les dades de l'Institut Baymard revelen que el 41% dels llocs de comerç electrònic no admeten ni tan sols símbols o abreviatures bàsics, i això sovint fa que els usuaris abandonin un lloc després d'un sol intent de cerca fallit. Google guanya perquè utilitza la derivació i la lematització: les tècniques d'IA que reconeixen "executar" i "córrer" tenen la mateixa intenció. La majoria de les cerques internes són "cegues" a aquest context, tractant "Sabatilla de córrer" i "Sabatilles de córrer" com a entitats completament diferents. Si la vostra cerca al lloc no pot gestionar un simple plural o una falta ortogràfica habitual, efectivament esteu cobrant als vostres usuaris un impost per ser humà.
La UX de "Potser": dissenyar resultats probabilístics A l'IA tradicional, pensem en binaris: una pàgina o està en una categoria o no. Un resultat de cerca és una coincidència o no ho és. La cerca moderna, que ara esperen els usuaris, és probabilística. Es tracta de "nivells de confiança". Segons Forresters, els usuaris que utilitzen la cerca tenen entre 2 i 3 vegades més probabilitats de convertir que els que no ho fan, si la cerca funciona. I el 80% dels usuaris dels llocs de comerç electrònic surten d'un lloc a causa dels resultats de cerca deficients. Com a dissenyadors, poques vegades dissenyem per al terme mitjà. Dissenyem una pàgina "Resultats trobats" i una pàgina "Sense resultats". Trobem a faltar l'estat més important: el "Volies dir?" Estat. Una interfície de cerca ben dissenyada hauria de proporcionar coincidències "difuses". En lloc d'una pantalla freda "0 resultats trobats", hauríem d'utilitzar les nostres metadades per dir: "No ho hem trobat a "Electrònica", però hem trobat 3 coincidències a "Accessoris". Dissenyant per "Potser", podem mantenir l'usuari en el flux. Cas pràctic: el cost del contingut "invisible". Per entendre per què l'IA és el combustibleel cercador, hem de mirar com s'estructuren les dades darrere de les escenes. En els meus 25 anys de pràctica, he vist que la "trobabilitat" d'una pàgina està directament lligada a les seves metadades estructurades. Penseu en una empresa a gran escala amb la qual vaig treballar que tenia més de 5.000 documents tècnics. La seva cerca interna retornava resultats irrellevants perquè l'etiqueta "Títol" de cada document era el número SKU intern (p. ex., "DOC-9928-X") en lloc del nom llegible per humans. En revisar els registres de cerca, vam descobrir que els usuaris estaven cercant "guia d'instal·lació". Com que aquesta frase no apareixia al títol basat en SKU, el motor va ignorar els fitxers més rellevants. Hem implementat un vocabulari controlat, que era un conjunt de termes estandarditzats que mapejaven les SKU amb el llenguatge humà. En tres mesos, la "Taxa de sortida" de la pàgina de cerca va baixar un 40%. Això no era una solució algorítmica; va ser una solució d'IA. Demostra que un motor de cerca només és tan bo com el mapa que li donem. La bretxa lingüística interna Al llarg de les meves dues dècades en UX, he notat un tema recurrent: els equips interns sovint pateixen "La maledicció del coneixement". Estem tan immersos en el nostre propi vocabulari corporatiu, o de vegades anomenat argot empresarial, que oblidem que l'usuari no parla el nostre idioma. Una vegada vaig treballar amb una entitat financera que es va veure frustrada pels grans volums de trucades al seu centre de suport. Els usuaris es queixaven que no podien trobar informació sobre el "pagament del préstec" al lloc. Quan vam mirar els registres de cerca, el "pagament del préstec" va ser el terme de cerca número 1 que va donar lloc a zero visites. Per què? Perquè l'equip d'AI de la institució havia etiquetat totes les pàgines rellevants amb el terme formal "Alliberament de préstec". Per al banc, una "pagament" era un procés, però una "alliberació de préstecs" era el document legal que era la "cosa" de la base de dades. Com que el motor de cerca buscava cadenes de caràcters literals, es va negar a connectar la necessitat desesperada de l'usuari amb la solució oficial de l'empresa. Aquí és on el professional d'IA ha d'actuar com a traductor. Simplement afegint "pagament del préstec" com a paraula clau de metadades ocultes a les pàgines d'alliberament de préstecs, vam resoldre un problema de suport de diversos milions de dòlars. No necessitàvem un servidor més ràpid; necessitàvem una taxonomia més empàtica. El marc d'auditoria de cerca de llocs de 4 passos Si voleu recuperar el vostre quadre de cerca de Google, no podeu simplement "establir-lo i oblidar-lo". Heu de tractar la cerca com un producte viu. Aquest és el marc que faig servir per auditar i optimitzar les experiències de cerca: Fase 1: L'auditoria de “resultat zero”. Traieu els vostres registres de cerca dels darrers 90 dies. Filtreu totes les consultes que no han retornat resultats. Agrupeu-los en tres cubs:
Autèntics buits Contingut que l'usuari vol que simplement no tingueu (un senyal per al vostre equip d'estratègia de contingut). Buits de sinònims Contingut que teniu, però descrit amb paraules que l'usuari no utilitza (p. ex., "Sofa" vs "Sofa"). Buits de formatL'usuari està buscant un "vídeo" o un "PDF", però la vostra cerca només indexa el text HTML.
Fase 2: Mapeig d'intencions de consulta Analitza les 50 consultes més habituals. Són de navegació (busquen una pàgina específica), informatius (busquen "com fer-ho") o transaccionals (busquen un producte específic)? La vostra IU de cerca hauria de ser diferent per a cadascun. Una cerca de navegació hauria d'"enllaçar ràpidament" l'usuari directament a la destinació, sense passar per complet la pàgina de resultats. Fase 3: la prova de concordança "difusa". Escriviu incorrectament intencionadament els vostres 10 millors productes. Utilitzeu plurals, errors ortogràfics habituals i grafies de l'anglès americà i de l'anglès britànic (p. ex., "Color" o "Color"). Si la vostra cerca no supera aquestes proves, el vostre motor no té suport de "stemming". Aquest és un requisit tècnic que heu de defensar al vostre equip d'enginyeria. Fase 4: abast i filtrat d'UX Mireu la vostra pàgina de resultats. Ofereix filtres que realment tenen sentit? Si un usuari cerca "sabates", hauria de veure els filtres de Mida i Color. Els filtres genèrics poden ser tan dolents com sense filtres. Recuperant el quadre de cerca: una estratègia per a professionals d'IA Per aturar l'èxode cap a Google, hem d'anar més enllà de la "Caixa" i mirar la bastida. Pas A: implementeu bastides semàntiques. No només retorneu una llista d'enllaços. Utilitzeu la vostra IA per proporcionar context. Si un usuari cerca un producte, mostreu-li el producte, però també mostreu-li el manual, les preguntes freqüents i les parts relacionades. Aquesta cerca "associativa" imita com funciona el cervell humà i com funciona Google. Pas B: Deixa de ser bibliotecari, començaser conserge. Un bibliotecari t'indica exactament on és el llibre a la prestatgeria. Un conserge escolta el que vols aconseguir i et dóna una recomanació. La vostra barra de cerca hauria d'utilitzar text predictiu no només per completar paraules, sinó per suggerir intencions. Ús d'una barra de cerca impulsada per Google L'ús d'una barra de cerca "impulsada per Google", tal com es veu al lloc web de la Universitat de Chicago, és essencialment una admissió que l'organització interna d'un lloc s'ha tornat massa complexa per a la seva pròpia navegació. Tot i que és una "solució" ràpida per a institucions massives per garantir que els usuaris trobin alguna cosa, generalment és una mala opció per a les empreses amb contingut profund.
En delegar la cerca a Google, cediu l'experiència de l'usuari a un algorisme extern. Perds la capacitat de promocionar productes específics, exposes els teus usuaris a anuncis de tercers i entrenes els teus clients perquè abandonin el teu ecosistema en el moment que necessiten ajuda. Per a una empresa, la cerca hauria de ser una conversa curada que guiï un client cap a un objectiu, no una llista genèrica d'enllaços que el torni a la web oberta.
La llista de verificació d'UX de cerca simple Aquí teniu una llista de verificació final com a referència quan esteu creant l'experiència de cerca per als vostres usuaris. Treballeu amb el vostre equip de producte per assegurar-vos que esteu relacionat amb els membres adequats de l'equip.
Mata al carreró sense sortida. No diguis mai "No s'han trobat resultats". Si no hi ha cap coincidència exacta, suggeriu una categoria similar, un producte popular o una manera de contactar amb l'assistència. Corregiu les coincidències "gairebé". Assegureu-vos que la cerca pugui gestionar els plurals (com ara "planta" i "plantes") i errors ortogràfics habituals. Els usuaris no haurien de ser castigats per un lapsus. Prediu l'objectiu de l'usuari. Utilitzeu un menú de "suggeriment automàtic" per mostrar accions útils (com ara "Seguiment de la meva comanda") o categories, no només una llista de paraules. Parla com un humà. Mireu els vostres registres de cerca per veure les paraules que la gent utilitza realment. Si escriuen "sofà" i en dius "sofà", crea un pont al fons perquè trobin el que necessiten de totes maneres. Filtrat intel·ligent. Mostra només els filtres importants. Si algú cerca "sabates", mostreu-li filtres de mida i color, no una llista genèrica que s'apliqui a tot el lloc. Mostra, no només enumereu. Utilitzeu miniatures petites i etiquetes clares als resultats de la cerca perquè els usuaris puguin veure la diferència entre un producte, una publicació de bloc i un article d'ajuda d'un cop d'ull. La velocitat és confiança. Si la cerca triga més d'un segon, utilitzeu una animació de càrrega. Si és massa lent, la gent tornarà immediatament a Google. Comproveu els registres d'"errors". Un cop al mes, mireu què ha cercat la gent i que no ha donat resultats. Aquesta és la vostra "llista de tasques pendents" per arreglar la navegació del vostre lloc.
Conclusió: la barra de cerca és una conversa El quadre de cerca és l'únic lloc del vostre lloc on l'usuari ens diu exactament, amb les seves pròpies paraules, què vol. Quan no entenem aquestes paraules, quan deixem que la "caixa gran" de Google faci la feina per nosaltres, no només estem perdent una vista de pàgina. Estem perdent l'oportunitat de demostrar que entenem els nostres clients. L'èxit en la UX moderna no es tracta de tenir el màxim contingut; es tracta de tenir el contingut més accessible. És hora de deixar de gravar els usuaris per la seva sintaxi i començar a dissenyar per a la seva intenció. Passant de la concordança literal de cadenes a la comprensió semàntica i donant suport als nostres motors de cerca amb una arquitectura d'informació robusta i centrada en l'ésser humà, finalment podem tancar la bretxa.
