ویب کے ابتدائی دنوں میں، سرچ بار ایک عیش و آرام کی چیز تھی، جسے کسی سائٹ میں شامل کیا جاتا تھا جب یہ "بہت بڑی" ہو جاتی تھی جس پر کلک کر کے نیویگیٹ کیا جا سکتا تھا۔ ہم نے اسے کتاب کے پچھلے حصے میں ایک اشاریہ کی طرح سمجھا: الفاظ کی ایک لفظی، حروف تہجی کی فہرست جو مخصوص صفحات کی طرف اشارہ کرتی ہے۔ اگر آپ نے وہی لفظ ٹائپ کیا جو مصنف نے استعمال کیا تھا، تو آپ کو وہی مل گیا جس کی آپ کو ضرورت تھی۔ اگر آپ نے ایسا نہیں کیا، تو آپ سے "0 نتائج ملے" اسکرین سے ملاقات ہوئی جو ڈیجیٹل ڈیڈ اینڈ کی طرح محسوس ہوئی۔ پچیس سال بعد، ہم اب بھی سرچ بارز بنا رہے ہیں جو 1990 کی دہائی کے انڈیکس کارڈز کی طرح کام کرتے ہیں، حالانکہ ان کا استعمال کرنے والے انسانوں کو بنیادی طور پر دوبارہ بنایا گیا ہے۔ آج، جب کوئی صارف آپ کی سائٹ پر اترتا ہے اور عالمی نیویگیشن میں سیکنڈوں میں اپنی ضرورت کی چیز نہیں پا سکتا، تو وہ آپ کی درجہ بندی سیکھنے کی کوشش نہیں کرتے۔ وہ سرچ باکس کی طرف بڑھتے ہیں۔ لیکن اگر وہ باکس ان کو ناکام بناتا ہے، اور ان سے آپ کے مخصوص برانڈ کی الفاظ استعمال کرنے کا مطالبہ کرتا ہے، یا ٹائپنگ کی غلطی پر انہیں سزا دیتا ہے، تو وہ کچھ ایسا کرتے ہیں جس سے ہر UX ڈیزائنر کو رات کو جاگتے رہنا چاہیے۔ وہ آپ کی سائٹ چھوڑ دیتے ہیں، گوگل پر جاتے ہیں، اور ٹائپ کرتے ہیں site:yourwebsite.com [query]۔ یا پھر بھی بدتر، وہ صرف اپنی استفسار ٹائپ کرتے ہیں اور مدمقابل کی ویب سائٹ پر ختم ہوتے ہیں۔ میں ذاتی طور پر ہر بار کسی سائٹ کی تلاش پر گوگل کا استعمال کرتا ہوں۔ یہ Site-Search Paradox ہے۔ ایک ایسے دور میں جہاں ہمارے پاس پہلے سے کہیں زیادہ ڈیٹا اور بہتر ٹولز موجود ہیں، ہمارے داخلی تلاش کے تجربات اکثر اتنے خراب ہوتے ہیں کہ صارفین مقامی سائٹ پر ایک صفحہ تلاش کرنے کے لیے ٹریلین ڈالر کے عالمی سرچ انجن کو استعمال کرنے کو ترجیح دیتے ہیں۔ انفارمیشن آرکیٹیکٹس اور UX ڈیزائنرز کے طور پر، ہمیں یہ پوچھنا ہوگا کہ "بگ باکس" کیوں جیتتا ہے، اور ہم اپنے صارفین کو کیسے واپس لے سکتے ہیں؟ "نحوی ٹیکس" اور عین مطابق میچ کی موت سائٹ کی تلاش کے ناکام ہونے کی بنیادی وجہ وہ ہے جسے میں Syntax Tax کہتا ہوں۔ یہ وہ علمی بوجھ ہے جو ہم صارفین پر ڈالتے ہیں جب ہم ان سے اپنے ڈیٹا بیس میں استعمال کیے گئے حروف کی صحیح تار کا اندازہ لگانے کا مطالبہ کرتے ہیں۔ سرچ بمقابلہ نیویگیٹ پر اوریجن گروتھ کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ تقریباً 50% صارفین کسی سائٹ پر اترنے پر سیدھا سرچ بار پر جاتے ہیں۔ مثال کے طور پر، جب کوئی صارف کسی فرنیچر سائٹ میں "سوفا" ٹائپ کرتا ہے جس نے ہر چیز کو "صوفوں" کے تحت درجہ بندی کر رکھا ہے اور سائٹ کچھ بھی نہیں دیتی ہے، تو صارف یہ نہیں سوچتا ہے، "آہ، مجھے ایک مترادف لفظ آزمانا چاہیے۔" وہ سوچتے ہیں، "اس سائٹ میں وہ نہیں ہے جو میں چاہتا ہوں۔" یہ انفارمیشن آرکیٹیکچر (IA) کی ناکامی ہے۔ ہم نے اپنے نظام کو چیزوں (الفاظ کے پیچھے تصورات) کی بجائے تاروں (حروف کے لفظی سلسلے) سے ملنے کے لیے بنایا ہے۔ جب ہم صارفین کو اپنی اندرونی الفاظ سے مطابقت رکھنے پر مجبور کرتے ہیں، تو ہم ان کی دماغی طاقت پر ٹیکس لگاتے ہیں۔
گوگل کیوں جیتتا ہے: یہ طاقت نہیں ہے، یہ سیاق و سباق ہے۔ اپنے ہاتھ اوپر پھینکنا اور کہنا آسان ہے، "ہم گوگل کی انجینئرنگ کا مقابلہ نہیں کر سکتے۔" لیکن گوگل کی کامیابی صرف خام طاقت کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ سیاق و سباق کی تفہیم کے بارے میں ہے۔ جب کہ ہم اکثر تلاش کو تکنیکی افادیت کے طور پر دیکھتے ہیں، گوگل اسے IA چیلنج کے طور پر دیکھتا ہے۔ Baymard انسٹی ٹیوٹ کے ڈیٹا سے پتہ چلتا ہے کہ 41% ای کامرس سائٹیں بنیادی علامتوں یا مخففات کو بھی سپورٹ کرنے میں ناکام رہتی ہیں، اور اس کی وجہ سے اکثر صارفین تلاش کی ایک ناکام کوشش کے بعد سائٹ چھوڑ دیتے ہیں۔ گوگل جیتتا ہے کیونکہ یہ اسٹیمنگ اور لیمیٹائزیشن کا استعمال کرتا ہے - IA تکنیک جو "رننگ" اور "رن" کو پہچانتی ہیں ایک ہی ارادے ہیں۔ زیادہ تر اندرونی تلاشیں اس سیاق و سباق میں "اندھی" ہوتی ہیں، "رننگ شوز" اور "رننگ شوز" کو مکمل طور پر مختلف اداروں کے طور پر پیش کرتی ہیں۔ اگر آپ کی سائٹ کی تلاش ایک سادہ جمع یا عام غلط ہجے کو نہیں سنبھال سکتی ہے، تو آپ مؤثر طریقے سے اپنے صارفین سے انسان ہونے کے لیے ٹیکس وصول کر رہے ہیں۔
"شاید" کا UX: امکانی نتائج کے لیے ڈیزائننگ روایتی IA میں، ہم بائنریز میں سوچتے ہیں: ایک صفحہ یا تو زمرہ میں ہے، یا یہ نہیں ہے۔ تلاش کا نتیجہ یا تو میچ ہے یا نہیں ہے۔ جدید تلاش، جس کی اب صارفین توقع کرتے ہیں، امکانی ہے۔ یہ "اعتماد کی سطح" سے متعلق ہے۔ Forresters کے مطابق، جو صارفین تلاش کا استعمال کرتے ہیں ان کے تبدیل ہونے کا امکان ان لوگوں کے مقابلے میں 2-3 گنا زیادہ ہوتا ہے جو نہیں کرتے، اگر تلاش کام کرتی ہے۔ اور ای کامرس سائٹس کے 80% صارفین خراب تلاش کے نتائج کی وجہ سے سائٹ سے باہر ہو جاتے ہیں۔ ڈیزائنرز کے طور پر، ہم شاذ و نادر ہی درمیانی زمین کے لیے ڈیزائن کرتے ہیں۔ ہم ایک "نتائج ملا" صفحہ اور "کوئی نتیجہ نہیں" صفحہ ڈیزائن کرتے ہیں۔ ہمیں سب سے اہم حالت یاد آتی ہے: "کیا آپ کا مطلب تھا؟" ریاست ایک اچھی طرح سے ڈیزائن کردہ سرچ انٹرفیس کو "فجی" میچ فراہم کرنا چاہیے۔ ٹھنڈے "0 نتائج ملے" اسکرین کے بجائے، ہمیں یہ کہنے کے لیے اپنا میٹا ڈیٹا استعمال کرنا چاہیے، "ہمیں یہ 'الیکٹرانکس' میں نہیں ملا، لیکن ہمیں 'اسیسریز' میں 3 میچ ملے۔" "شاید" کے لیے ڈیزائن کر کے ہم صارف کو بہاؤ میں رکھ سکتے ہیں۔ کیس اسٹڈی: "غیر مرئی" مواد کی قیمت یہ سمجھنے کے لیے کہ IA کیوں ایندھن ہے۔سرچ انجن، ہمیں یہ دیکھنا چاہیے کہ پردے کے پیچھے ڈیٹا کی ساخت کیسے کی جاتی ہے۔ میری 25 سال کی مشق میں، میں نے دیکھا ہے کہ کسی صفحہ کی "فائنڈیبلٹی" براہ راست اس کے ساختی میٹا ڈیٹا سے منسلک ہے۔ ایک بڑے پیمانے پر انٹرپرائز پر غور کریں جس کے ساتھ میں نے کام کیا جس کے پاس 5,000 سے زیادہ تکنیکی دستاویزات تھیں۔ ان کی داخلی تلاش غیر متعلقہ نتائج دے رہی تھی کیونکہ ہر دستاویز کا "ٹائٹل" ٹیگ انسانی پڑھنے کے قابل نام کے بجائے اندرونی SKU نمبر (جیسے "DOC-9928-X") تھا۔ تلاش کے نوشتہ جات کا جائزہ لے کر، ہم نے دریافت کیا کہ صارفین "انسٹالیشن گائیڈ" تلاش کر رہے تھے۔ چونکہ یہ جملہ SKU پر مبنی عنوان میں ظاہر نہیں ہوا، انجن نے انتہائی متعلقہ فائلوں کو نظر انداز کر دیا۔ ہم نے ایک کنٹرول شدہ الفاظ کو لاگو کیا، جو معیاری اصطلاحات کا ایک مجموعہ تھا جس نے SKU کو انسانی زبان میں نقشہ بنایا۔ تین مہینوں کے اندر، تلاش کے صفحے سے "باہر نکلنے کی شرح" میں 40% کی کمی واقع ہوئی۔ یہ الگورتھمک فکس نہیں تھا؛ یہ ایک IA فکس تھا. اس سے ثابت ہوتا ہے کہ سرچ انجن صرف اتنا ہی اچھا ہے جتنا ہم اسے دیتے ہیں۔ اندرونی زبان کا فرق UX میں اپنی دو دہائیوں کے دوران، میں نے ایک بار بار چلنے والی تھیم دیکھی ہے: اندرونی ٹیمیں اکثر "علم کی لعنت" کا شکار ہوتی ہیں۔ ہم اپنے کارپوریٹ الفاظ میں اس قدر غرق ہو جاتے ہیں، یا بعض اوقات اسے بزنس جرگن کہا جاتا ہے، کہ ہم بھول جاتے ہیں کہ صارف ہماری زبان نہیں بولتا ہے۔ میں نے ایک بار ایک مالیاتی ادارے کے ساتھ کام کیا جو اپنے سپورٹ سنٹر پر کالوں کی زیادہ تعداد سے مایوس تھا۔ صارفین شکایت کر رہے تھے کہ انہیں سائٹ پر "قرض کی ادائیگی" کی معلومات نہیں مل سکیں۔ جب ہم نے تلاش کے نوشتہ جات کو دیکھا، "قرض کی ادائیگی" # 1 تلاش کی گئی اصطلاح تھی جس کے نتیجے میں صفر ہٹ ہوئے۔ کیوں؟ کیونکہ ادارے کی IA ٹیم نے ہر متعلقہ صفحہ کو رسمی اصطلاح "قرض کی رہائی" کے تحت لیبل لگا دیا تھا۔ بینک کے لیے، "ادائیگی" ایک عمل تھا، لیکن "قرض کی رہائی" وہ قانونی دستاویز تھی جو ڈیٹا بیس میں "چیز" تھی۔ چونکہ سرچ انجن لفظی کردار کے تار تلاش کر رہا تھا، اس لیے اس نے صارف کی اشد ضرورت کو کمپنی کے آفیشل حل سے جوڑنے سے انکار کر دیا۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں IA پیشہ ور کو ایک مترجم کے طور پر کام کرنا چاہیے۔ لون ریلیز کے صفحات میں صرف ایک پوشیدہ میٹا ڈیٹا کلیدی لفظ کے طور پر "قرض کی ادائیگی" کو شامل کرکے، ہم نے ملٹی ملین ڈالر سپورٹ کا مسئلہ حل کیا۔ ہمیں تیز تر سرور کی ضرورت نہیں تھی۔ ہمیں ایک زیادہ ہمدرد درجہ بندی کی ضرورت ہے۔ 4 قدمی سائٹ سرچ آڈٹ فریم ورک اگر آپ گوگل سے اپنے سرچ باکس کا دوبارہ دعویٰ کرنا چاہتے ہیں، تو آپ آسانی سے "اسے سیٹ کریں اور بھول جائیں" نہیں کر سکتے۔ آپ کو تلاش کو زندہ مصنوعات کے طور پر سمجھنا چاہیے۔ یہ وہ فریم ورک ہے جو میں تلاش کے تجربات کو آڈٹ اور بہتر بنانے کے لیے استعمال کرتا ہوں: فیز 1: "زیرو رزلٹ" آڈٹ پچھلے 90 دنوں سے اپنے سرچ لاگز کو کھینچیں۔ ان تمام استفسارات کے لیے فلٹر کریں جن کے نتائج صفر ہیں۔ ان کو تین بالٹیوں میں گروپ کریں:
حقیقی خلا مواد صارف چاہتا ہے جو آپ کے پاس نہ ہو (آپ کی مواد کی حکمت عملی ٹیم کے لیے ایک اشارہ)۔ مترادف گیپس مواد جو آپ کے پاس ہے، لیکن ان الفاظ میں بیان کیا گیا ہے جسے صارف استعمال نہیں کرتا ہے (جیسے، "سوفا" بمقابلہ "صوفہ")۔ فارمیٹ گیپس صارف ایک "ویڈیو" یا "پی ڈی ایف" تلاش کر رہا ہے، لیکن آپ کی تلاش صرف HTML ٹیکسٹ کو انڈیکس کرتی ہے۔
مرحلہ 2: استفسار کے ارادے کی نقشہ سازی۔ سرفہرست 50 سب سے عام سوالات کا تجزیہ کریں۔ کیا وہ نیویگیشنل (ایک مخصوص صفحہ کی تلاش میں ہیں)، معلوماتی ("کیسے" کی تلاش میں ہیں)، یا لین دین (کسی مخصوص پروڈکٹ کی تلاش)؟ آپ کی تلاش کا UI ہر ایک کے لیے مختلف نظر آنا چاہیے۔ ایک نیویگیشنل تلاش کو نتائج کے صفحہ کو مکمل طور پر نظرانداز کرتے ہوئے، صارف کو براہ راست منزل تک "فوری لنک" کرنا چاہیے۔ مرحلہ 3: "فجی" میچنگ ٹیسٹ جان بوجھ کر اپنی ٹاپ 10 پروڈکٹس کو غلط ٹائپ کریں۔ جمع، عام ٹائپوز، اور امریکی بمقابلہ برطانوی انگریزی ہجے استعمال کریں (مثلاً، "رنگ" بمقابلہ "رنگ")۔ اگر آپ کی تلاش ان ٹیسٹوں میں ناکام ہوجاتی ہے، تو آپ کے انجن میں "سٹیمنگ" سپورٹ کی کمی ہے۔ یہ ایک تکنیکی ضرورت ہے جس کے لیے آپ کو اپنی انجینئرنگ ٹیم کی وکالت کرنی چاہیے۔ فیز 4: اسکوپنگ اور فلٹرنگ UX اپنے نتائج کا صفحہ دیکھیں۔ کیا یہ ایسے فلٹرز پیش کرتا ہے جو حقیقت میں معنی رکھتے ہیں؟ اگر کوئی صارف "جوتے" تلاش کرتا ہے تو اسے سائز اور رنگ کے فلٹرز دیکھنا چاہیے۔ عام فلٹرز اتنے ہی خراب ہو سکتے ہیں جتنے کہ کوئی فلٹر نہیں۔ تلاش کے خانے کا دوبارہ دعوی کرنا: IA پیشہ ور افراد کے لیے ایک حکمت عملی گوگل کی طرف خروج کو روکنے کے لیے، ہمیں "باکس" سے آگے بڑھ کر سہاروں کو دیکھنا چاہیے۔ مرحلہ A: معنوی سہاروں کو نافذ کریں۔ صرف لنکس کی فہرست واپس نہ کریں۔ سیاق و سباق فراہم کرنے کے لیے اپنا IA استعمال کریں۔ اگر کوئی صارف کسی پروڈکٹ کو تلاش کرتا ہے، تو اسے پروڈکٹ دکھائیں، لیکن انہیں مینوئل، اکثر پوچھے گئے سوالات اور متعلقہ حصے بھی دکھائیں۔ یہ "ایسوسی ایٹو" تلاش نقل کرتی ہے کہ انسانی دماغ کیسے کام کرتا ہے اور گوگل کیسے کام کرتا ہے۔ مرحلہ B: لائبریرین بننا چھوڑیں، شروع کریں۔ایک دربان ہونا۔ ایک لائبریرین آپ کو بتاتا ہے کہ کتاب شیلف میں کہاں ہے۔ ایک دربان سنتا ہے کہ آپ کیا حاصل کرنا چاہتے ہیں اور آپ کو ایک سفارش دیتا ہے۔ آپ کے سرچ بار کو صرف الفاظ کو مکمل کرنے کے لیے نہیں بلکہ ارادوں کی تجویز کرنے کے لیے پیشین گوئی کرنے والا متن استعمال کرنا چاہیے۔ گوگل سے چلنے والی سرچ بار کا استعمال "گوگل سے چلنے والے" سرچ بار کا استعمال، جیسا کہ شکاگو یونیورسٹی کی ویب سائٹ پر دیکھا گیا ہے، بنیادی طور پر یہ اعتراف ہے کہ سائٹ کی اندرونی تنظیم اپنی نیویگیشن کو سنبھالنے کے لیے بہت پیچیدہ ہو گئی ہے۔ اگرچہ بڑے اداروں کے لیے صارفین کو کچھ تلاش کرنا یقینی بنانا ایک فوری "فکس" ہے، لیکن گہرے مواد والے کاروباروں کے لیے یہ عام طور پر ناقص انتخاب ہے۔
تلاش کو Google کو سونپ کر، آپ صارف کے تجربے کو باہر کے الگورتھم کے حوالے کر دیتے ہیں۔ آپ مخصوص مصنوعات کی تشہیر کرنے کی صلاحیت سے محروم ہو جاتے ہیں، آپ اپنے صارفین کو فریق ثالث کے اشتہارات سے روشناس کراتے ہیں، اور آپ اپنے صارفین کو تربیت دیتے ہیں کہ وہ اس وقت اپنا ماحولیاتی نظام چھوڑ دیں جب انہیں مدد کی ضرورت ہو۔ کسی کاروبار کے لیے، تلاش ایک کیوریٹڈ گفتگو ہونی چاہیے جو گاہک کو ہدف کی طرف رہنمائی کرتی ہے، نہ کہ ان لنکس کی عمومی فہرست جو انہیں دوبارہ کھلے ویب پر دھکیلتی ہے۔
سادہ تلاش UX چیک لسٹ جب آپ اپنے صارفین کے لیے تلاش کا تجربہ بنا رہے ہوں تو حوالہ کے لیے یہاں ایک حتمی چیک لسٹ ہے۔ اپنی پروڈکٹ ٹیم کے ساتھ کام کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ آپ ٹیم کے صحیح اراکین کے ساتھ مشغول ہیں۔
ڈیڈ اینڈ کو مار ڈالو۔ کبھی صرف یہ نہ کہو کہ "کوئی نتیجہ نہیں ملا۔" اگر کوئی عین مطابق مماثلت نہیں ہے تو، اسی قسم کے زمرے، مقبول پروڈکٹ، یا سپورٹ سے رابطہ کرنے کا طریقہ تجویز کریں۔ "تقریباً" مماثلتوں کو درست کریں۔ یقینی بنائیں کہ تلاش جمع الفاظ (جیسے "پلانٹ" بمقابلہ "پلانٹس") اور عام ٹائپ کی غلطیوں کو سنبھال سکتی ہے۔ صارفین کو انگوٹھے کی پرچی کی سزا نہیں دی جانی چاہیے۔ صارف کے ہدف کی پیش گوئی کریں۔ مددگار اعمال (جیسے "میرے آرڈر کو ٹریک کریں") یا زمرے دکھانے کے لیے "خودکار تجویز" مینو استعمال کریں، نہ کہ صرف الفاظ کی فہرست۔ ایک انسان کی طرح بات کریں۔ اپنے سرچ لاگز کو دیکھیں کہ وہ الفاظ جو لوگ اصل میں استعمال کرتے ہیں۔ اگر وہ "صوفہ" ٹائپ کرتے ہیں اور آپ اسے "صوفہ" کہتے ہیں، تو پس منظر میں ایک پل بنائیں تاکہ انہیں بہرحال اپنی ضرورت کی چیز مل جائے۔ اسمارٹ فلٹرنگ۔ صرف وہی فلٹر دکھائیں جو اہم ہیں۔ اگر کوئی "جوتوں" کی تلاش کرتا ہے تو اسے سائز اور رنگ کے فلٹرز دکھائیں، نہ کہ ایک عام فہرست جو پوری سائٹ پر لاگو ہوتی ہے۔ دکھائیں، صرف فہرست نہ بنائیں۔ تلاش کے نتائج میں چھوٹے تھمب نیلز اور واضح لیبلز کا استعمال کریں تاکہ صارفین ایک نظر میں پروڈکٹ، بلاگ پوسٹ، اور مدد کے مضمون کے درمیان فرق دیکھ سکیں۔ رفتار اعتماد ہے۔ اگر تلاش میں ایک سیکنڈ سے زیادہ وقت لگتا ہے، تو لوڈنگ اینیمیشن استعمال کریں۔ اگر یہ بہت سست ہے تو لوگ فوری طور پر گوگل پر واپس جائیں گے۔ "ناکامی" کے نوشتہ جات کو چیک کریں۔ مہینے میں ایک بار، دیکھیں کہ لوگوں نے کیا تلاش کیا جس کے نتائج صفر آئے۔ یہ آپ کی سائٹ کی نیویگیشن کو ٹھیک کرنے کے لیے آپ کی "کرنے کی فہرست" ہے۔
نتیجہ: سرچ بار ایک گفتگو ہے۔ سرچ باکس آپ کی سائٹ پر واحد جگہ ہے جہاں صارف ہمیں بالکل بتاتا ہے، ان کے اپنے الفاظ میں، وہ کیا چاہتے ہیں۔ جب ہم ان الفاظ کو سمجھنے میں ناکام رہتے ہیں، جب ہم گوگل کے "بگ باکس" کو اپنے لیے کام کرنے دیتے ہیں، تو ہم صرف صفحہ کا منظر نہیں کھو رہے ہوتے۔ ہم یہ ثابت کرنے کا موقع کھو رہے ہیں کہ ہم اپنے صارفین کو سمجھتے ہیں۔ جدید UX میں کامیابی سب سے زیادہ مواد رکھنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ سب سے زیادہ قابل تلاش مواد رکھنے کے بارے میں ہے۔ اب وقت آگیا ہے کہ صارفین کو ان کے نحو کے لیے ٹیکس دینا بند کریں اور ان کے ارادے کے لیے ڈیزائن کرنا شروع کریں۔ لفظی سٹرنگ میچنگ سے سیمنٹک تفہیم کی طرف بڑھنے سے، اور اپنے سرچ انجنوں کو مضبوط، انسانی مرکوز انفارمیشن آرکیٹیکچر کے ساتھ سپورٹ کرکے، ہم آخر کار اس خلا کو ختم کر سکتے ہیں۔
