Aux débuts du Web, la barre de recherche était un luxe, ajouté à un site une fois qu’il devenait « trop gros » pour y naviguer en cliquant. Nous l'avons traité comme un index à la fin d'un livre : une liste littérale et alphabétique de mots pointant vers des pages spécifiques. Si vous tapez le mot exact utilisé par l’auteur, vous avez trouvé ce dont vous aviez besoin. Si vous ne l’avez pas fait, vous vous êtes retrouvé avec un écran « 0 Résultats trouvés » qui ressemblait à une impasse numérique. Vingt-cinq ans plus tard, nous construisons toujours des barres de recherche qui agissent comme des fiches des années 1990, même si les humains qui les utilisent ont été fondamentalement reprogrammés. Aujourd’hui, lorsqu’un utilisateur arrive sur votre site et ne trouve pas ce dont il a besoin dans la navigation globale en quelques secondes, il n’essaie pas d’apprendre votre taxonomie. Ils se dirigent vers le champ de recherche. Mais si cette boîte leur fait défaut et leur demande d'utiliser le vocabulaire spécifique de votre marque, ou les punit pour une faute de frappe, ils font quelque chose qui devrait empêcher tous les concepteurs UX de dormir la nuit. Ils quittent votre site, accèdent à Google et tapent site:votresiteweb.com [requête]. Ou, pire encore, ils tapent simplement leur requête et se retrouvent sur le site Web d’un concurrent. Personnellement, j’utilise Google pour effectuer une recherche sur un site presque à chaque fois. C’est le paradoxe de la recherche sur site. À une époque où nous disposons de plus de données et de meilleurs outils que jamais, nos expériences de recherche interne sont souvent si médiocres que les utilisateurs préfèrent utiliser un moteur de recherche mondial valant des milliards de dollars pour trouver une seule page sur un site local. En tant qu'architectes de l'information et concepteurs UX, nous devons nous demander pourquoi la « Big Box » gagne-t-elle et comment pouvons-nous faire revenir nos utilisateurs ? La « taxe de syntaxe » et la mort de la correspondance exacte La principale raison pour laquelle la recherche sur le site échoue est ce que j'appelle la taxe syntaxique. Il s’agit de la charge cognitive que nous imposons aux utilisateurs lorsque nous leur demandons de deviner la chaîne exacte de caractères que nous avons utilisée dans notre base de données. La recherche d'Origin Growth sur Search vs Navigate montre qu'environ 50 % des utilisateurs accèdent directement à la barre de recherche lorsqu'ils atterrissent sur un site. Par exemple, lorsqu'un utilisateur tape « canapé » sur un site de meubles qui a tout classé sous « canapés » et que le site ne renvoie rien, l'utilisateur ne pense pas : « Ah, je devrais essayer un synonyme ». Ils pensent : « Ce site n’a pas ce que je veux. » Il s’agit d’un échec de l’architecture de l’information (IA). Nous avons construit nos systèmes pour faire correspondre des chaînes (séquences littérales de lettres) plutôt que des objets (les concepts derrière les mots). Lorsque nous obligeons les utilisateurs à correspondre à notre vocabulaire interne, nous mettons à rude épreuve leur intelligence.
Pourquoi Google gagne : ce n'est pas le pouvoir, c'est le contexte Il est facile de lever la main et de dire : « Nous ne pouvons pas rivaliser avec l’ingénierie de Google ». Mais le succès de Google n’est pas seulement une question de puissance brute ; il s’agit de compréhension contextuelle. Alors que nous considérons souvent la recherche comme un utilitaire technique, Google la traite comme un défi d’IA. Les données de l'Institut Baymard révèlent que 41 % des sites de commerce électronique ne prennent même pas en charge les symboles ou les abréviations de base, ce qui conduit souvent les utilisateurs à abandonner un site après une seule tentative de recherche infructueuse. Google gagne parce qu'il utilise la radicalisation et la lemmatisation – les techniques d'IA qui reconnaissent « courir » et « courir » ont la même intention. La plupart des recherches internes sont « aveugles » à ce contexte, traitant « Running Shoe » et « Running Shoes » comme des entités totalement différentes. Si la recherche sur votre site ne peut pas gérer un simple pluriel ou une faute d’orthographe courante, vous facturez en fait à vos utilisateurs une taxe pour être humain.
L'UX de « Peut-être » : concevoir pour des résultats probabilistes Dans l’IA traditionnelle, nous pensons en binaire : soit une page est dans une catégorie, soit elle ne l’est pas. Un résultat de recherche correspond ou non. La recherche moderne, à laquelle les utilisateurs s'attendent désormais, est probabiliste. Il s’agit de « niveaux de confiance ». Selon Forresters, les utilisateurs qui utilisent la recherche sont 2 à 3 fois plus susceptibles de convertir que ceux qui ne l'utilisent pas, si la recherche fonctionne. Et 80 % des utilisateurs des sites de commerce électronique quittent un site en raison de mauvais résultats de recherche. En tant que designers, nous concevons rarement pour un juste milieu. Nous concevons une page « Résultats trouvés » et une page « Aucun résultat ». Nous manquons l’état le plus important : le « Did You Mean ? » État. Une interface de recherche bien conçue doit fournir des correspondances « floues ». Au lieu d'un écran froid « 0 Résultats trouvés », nous devrions utiliser nos métadonnées pour dire : « Nous n'avons pas trouvé cela dans « Électronique », mais nous avons trouvé 3 correspondances dans « Accessoires ». En concevant pour « Peut-être », nous pouvons garder l'utilisateur dans le flux. Étude de cas : le coût du contenu « invisible » Comprendre pourquoi l’IA est le carburant dele moteur de recherche, il faut regarder comment les données sont structurées en coulisses. Au cours de mes 25 années de pratique, j'ai constaté que la « trouvabilité » d'une page est directement liée à ses métadonnées structurées. Prenons l’exemple d’une entreprise à grande échelle avec laquelle j’ai travaillé et qui disposait de plus de 5 000 documents techniques. Leur recherche interne renvoyait des résultats non pertinents car la balise « Titre » de chaque document était le numéro SKU interne (par exemple, « DOC-9928-X ») plutôt que le nom lisible par l'homme. En examinant les journaux de recherche, nous avons découvert que les utilisateurs recherchaient « guide d’installation ». Étant donné que cette phrase n’apparaissait pas dans le titre basé sur le SKU, le moteur a ignoré les fichiers les plus pertinents. Nous avons mis en œuvre un vocabulaire contrôlé, qui était un ensemble de termes standardisés qui mappaient les SKU au langage humain. En trois mois, le « taux de sortie » de la page de recherche a chuté de 40 %. Ce n’était pas une solution algorithmique ; c'était un correctif IA. Cela prouve qu’un moteur de recherche n’est aussi efficace que la carte que nous lui fournissons. Le fossé linguistique interne Au cours de mes deux décennies d’UX, j’ai remarqué un thème récurrent : les équipes internes souffrent souvent de « la malédiction de la connaissance ». Nous sommes tellement immergés dans notre propre vocabulaire d’entreprise, ou parfois appelé jargon des affaires, que nous oublions que l’utilisateur ne parle pas notre langue. J'ai déjà travaillé avec une institution financière qui était frustrée par les volumes élevés d'appels vers son centre d'assistance. Les utilisateurs se plaignaient de ne pas pouvoir trouver d’informations sur le « remboursement du prêt » sur le site. Lorsque nous avons examiné les journaux de recherche, « remboursement du prêt » était le terme recherché n°1 qui n'a abouti à aucun résultat. Pourquoi? Parce que l’équipe IA de l’institution avait étiqueté chaque page pertinente sous le terme formel « Déblocage de prêt ». Pour la banque, un « paiement » était un processus, mais une « libération de prêt » était le document juridique qui constituait la « chose » dans la base de données. Parce que le moteur de recherche recherchait des chaînes de caractères littérales, il a refusé de relier le besoin désespéré de l’utilisateur à la solution officielle de l’entreprise. C’est là que le professionnel de l’IA doit agir comme traducteur. En ajoutant simplement « remboursement du prêt » comme mot-clé de métadonnées caché aux pages de libération du prêt, nous avons résolu un problème de support de plusieurs millions de dollars. Nous n’avions pas besoin d’un serveur plus rapide ; nous avions besoin d’une taxonomie plus empathique. Le cadre d'audit de recherche sur site en 4 étapes Si vous souhaitez récupérer votre champ de recherche auprès de Google, vous ne pouvez pas simplement « le définir et l'oublier ». Vous devez traiter la recherche comme un produit vivant. Voici le framework que j'utilise pour auditer et optimiser les expériences de recherche : Phase 1 : l’audit « résultat zéro » Extrayez vos journaux de recherche des 90 derniers jours. Filtrez toutes les requêtes qui n’ont renvoyé aucun résultat. Regroupez-les en trois catégories :
Véritables lacunesContenu que l'utilisateur souhaite et que vous n'avez tout simplement pas (un signal pour votre équipe de stratégie de contenu). Synonyme gapsContenu que vous possédez, mais décrit avec des mots que l'utilisateur n'utilise pas (par exemple, « Canapé » ou « Canapé »). Lacunes de formatL'utilisateur recherche une « vidéo » ou un « PDF », mais votre recherche indexe uniquement le texte HTML.
Phase 2 : Mappage des intentions de requête Analysez les 50 requêtes les plus courantes. Sont-ils de navigation (recherche d'une page spécifique), d'information (recherche « comment faire ») ou transactionnel (recherche d'un produit spécifique) ? Votre interface utilisateur de recherche devrait être différente pour chacun. Une recherche de navigation doit « lier rapidement » l'utilisateur directement à la destination, en contournant entièrement la page de résultats. Phase 3 : Le test de correspondance « flou » Faites intentionnellement une faute de frappe dans vos 10 meilleurs produits. Utilisez des pluriels, des fautes de frappe courantes et des orthographes en anglais américain ou britannique (par exemple, « Couleur » ou « Couleur »). Si votre recherche échoue à ces tests, votre moteur ne dispose pas de la prise en charge du « stemming ». Il s’agit d’une exigence technique que vous devez défendre auprès de votre équipe d’ingénierie. Phase 4 : cadrage et filtrage de l'UX Regardez votre page de résultats. Propose-t-il des filtres qui ont réellement du sens ? Si un utilisateur recherche « chaussures », il devrait voir les filtres pour la taille et la couleur. Les filtres génériques peuvent être aussi mauvais que l'absence de filtre. Récupérer le champ de recherche : une stratégie pour les professionnels de l'IA Pour arrêter l’exode vers Google, nous devons dépasser la « boîte » et regarder l’échafaudage. Étape A : implémentez un échafaudage sémantique. Ne vous contentez pas de renvoyer une liste de liens. Utilisez votre IA pour fournir du contexte. Si un utilisateur recherche un produit, montrez-lui le produit, mais montrez-lui également le manuel, la FAQ et les pièces associées. Cette recherche « associative » imite le fonctionnement du cerveau humain et le fonctionnement de Google. Étape B : Arrêtez d’être bibliothécaire, commencezêtre concierge. Un bibliothécaire vous indique exactement où se trouve le livre sur l'étagère. Un concierge est à l'écoute de ce que vous souhaitez réaliser et vous donne une recommandation. Votre barre de recherche doit utiliser du texte prédictif non seulement pour compléter les mots, mais aussi pour suggérer des intentions. Utiliser une barre de recherche optimisée par Google Utiliser une barre de recherche « propulsée par Google », comme on le voit sur le site Web de l’Université de Chicago, revient essentiellement à admettre que l’organisation interne d’un site est devenue trop complexe pour que sa propre navigation puisse la gérer. Bien qu’il s’agisse d’une « solution » rapide pour les grandes institutions afin de garantir que les utilisateurs trouvent quelque chose, il s’agit généralement d’un mauvais choix pour les entreprises proposant un contenu approfondi.
En déléguant la recherche à Google, vous confiez l'expérience utilisateur à un algorithme extérieur. Vous perdez la possibilité de promouvoir des produits spécifiques, vous exposez vos utilisateurs à des publicités tierces et vous entraînez vos clients à quitter votre écosystème dès qu'ils ont besoin d'aide. Pour une entreprise, la recherche doit être une conversation organisée qui guide un client vers un objectif, et non une liste générique de liens qui le renvoie vers le Web ouvert.
La liste de contrôle UX de recherche simple Voici une liste de contrôle finale à titre de référence lorsque vous créez l'expérience de recherche pour vos utilisateurs. Travaillez avec votre équipe produit pour vous assurer que vous interagissez avec les bons membres de l'équipe.
Éliminez l’impasse. Ne dites jamais simplement « Aucun résultat trouvé ». S’il n’y a pas de correspondance exacte, suggérez une catégorie similaire, un produit populaire ou un moyen de contacter l’assistance. Corrigez les correspondances « presque ». Assurez-vous que la recherche peut gérer les pluriels (comme « plante » contre « plantes ») et les fautes de frappe courantes. Les utilisateurs ne devraient pas être punis pour un simple écart de pouce. Prédisez l'objectif de l'utilisateur. Utilisez un menu de « suggestion automatique » pour afficher des actions utiles (comme « Suivre ma commande ») ou des catégories, pas seulement une liste de mots. Parlez comme un humain. Consultez vos journaux de recherche pour voir les mots que les gens utilisent réellement. S'ils tapent « canapé » et que vous l'appelez « canapé », créez un pont en arrière-plan pour qu'ils trouvent quand même ce dont ils ont besoin. Filtrage intelligent. Affichez uniquement les filtres importants. Si quelqu'un recherche « chaussures », montrez-lui des filtres de taille et de couleur, et non une liste générique qui s'applique à l'ensemble du site. Montrez, ne vous contentez pas de lister. Utilisez de petites vignettes et des étiquettes claires dans les résultats de recherche afin que les utilisateurs puissent voir la différence entre un produit, un article de blog et un article d'aide en un coup d'œil. La vitesse, c'est la confiance. Si la recherche prend plus d'une seconde, utilisez une animation de chargement. Si c’est trop lent, les gens reviendront immédiatement sur Google. Vérifiez les journaux d'échecs. Une fois par mois, regardez ce que les internautes ont recherché et qui n'ont donné aucun résultat. Il s’agit de votre « liste de choses à faire » pour améliorer la navigation de votre site.
Conclusion : la barre de recherche est une conversation Le champ de recherche est le seul endroit sur votre site où l'utilisateur nous dit exactement, dans ses propres mots, ce qu'il souhaite. Lorsque nous ne comprenons pas ces mots, lorsque nous laissons la « Big Box » de Google faire le travail à notre place, nous ne perdons pas seulement une page vue. Nous perdons l'occasion de prouver que nous comprenons nos clients. Le succès dans l’UX moderne ne consiste pas à avoir le plus de contenu ; il s'agit d'avoir le contenu le plus trouvable. Il est temps d’arrêter de taxer les utilisateurs pour leur syntaxe et de commencer à concevoir selon leurs intentions. En passant de la correspondance littérale des chaînes à la compréhension sémantique, et en soutenant nos moteurs de recherche avec une architecture d'information robuste et centrée sur l'humain, nous pouvons enfin combler l'écart.
