Agli albori del web, la barra di ricerca era un lusso, aggiunto a un sito quando diventava “troppo grande” per essere navigato facendo clic. Lo abbiamo trattato come un indice in fondo a un libro: un elenco letterale e alfabetico di parole che puntavano a pagine specifiche. Se hai digitato la parola esatta utilizzata dall'autore, hai trovato ciò di cui avevi bisogno. In caso contrario, ti veniva presentata la schermata "0 risultati trovati" che sembrava un vicolo cieco digitale. Venticinque anni dopo, stiamo ancora costruendo barre di ricerca che funzionano come le schede degli anni '90, anche se gli esseri umani che le utilizzano sono stati fondamentalmente riprogrammati. Oggi, quando un utente arriva sul tuo sito e non riesce a trovare ciò di cui ha bisogno nella navigazione globale in pochi secondi, non cerca di apprendere la tua tassonomia. Si dirigono verso la casella di ricerca. Ma se quella scatola li delude e richiede loro di usare il vocabolario specifico del tuo marchio, o li punisce per un errore di battitura, fanno qualcosa che dovrebbe tenere sveglio la notte ogni designer UX. Lasciano il tuo sito, vanno su Google e digitano site:yourwebsite.com [query]. O, peggio ancora, semplicemente digitano la loro query e finiscono sul sito web di un concorrente. Personalmente utilizzo Google per la ricerca di un sito quasi ogni volta. Questo è il paradosso della ricerca sul sito. In un’era in cui disponiamo di più dati e strumenti migliori che mai, le nostre esperienze di ricerca interna sono spesso così scarse che gli utenti preferiscono utilizzare un motore di ricerca globale da trilioni di dollari per trovare una singola pagina su un sito locale. Come architetti dell'informazione e progettisti UX, dobbiamo chiederci: perché vince la "Big Box" e come possiamo riportare indietro i nostri utenti? La “tassa sulla sintassi” e la morte della corrispondenza esatta Il motivo principale per cui la ricerca sul sito fallisce è ciò che chiamo tassa sulla sintassi. Questo è il carico cognitivo che imponiamo agli utenti quando chiediamo loro di indovinare l'esatta stringa di caratteri che abbiamo utilizzato nel nostro database. Una ricerca di Origin Growth su Search vs Navigate mostra che circa il 50% degli utenti va direttamente alla barra di ricerca quando atterrano su un sito. Ad esempio, quando un utente digita "divano" in un sito di mobili che ha classificato tutto nella categoria "divani" e il sito non restituisce nulla, l'utente non pensa: "Ah, dovrei provare con un sinonimo". Pensano: "Questo sito non ha quello che voglio". Questo è un fallimento dell'Architettura dell'Informazione (IA). Abbiamo costruito i nostri sistemi per abbinare stringhe (sequenze letterali di lettere) piuttosto che cose (i concetti dietro le parole). Quando costringiamo gli utenti ad abbinare il nostro vocabolario interno, stiamo mettendo a dura prova le loro capacità intellettuali.
Perché Google vince: non è la potenza, è il contesto È facile alzare le mani e dire: “Non possiamo competere con l’ingegneria di Google”. Ma il successo di Google non è solo una questione di pura potenza; si tratta di comprensione contestuale. Mentre spesso consideriamo la ricerca come un'utilità tecnica, Google la considera una sfida IA. I dati del Baymard Institute rivelano che il 41% dei siti di e-commerce non supporta nemmeno i simboli o le abbreviazioni di base, e questo spesso porta gli utenti ad abbandonare un sito dopo un singolo tentativo di ricerca fallito. Google vince perché utilizza la derivazione e la lemmatizzazione: le tecniche di IA che riconoscono che "running" e "ran" hanno lo stesso intento. La maggior parte delle ricerche interne sono “cieche” rispetto a questo contesto, trattando “Running Shoe” e “Running Shoes” come entità completamente diverse. Se la ricerca sul tuo sito non è in grado di gestire un plurale semplice o un errore di ortografia comune, stai effettivamente addebitando ai tuoi utenti una tassa per il fatto di essere umani.
La UX di “Forse”: progettare per risultati probabilistici Nell’IA tradizionale, pensiamo in termini binari: una pagina o è in una categoria oppure non lo è. Un risultato di ricerca può essere una corrispondenza oppure non lo è. La ricerca moderna, che gli utenti ora si aspettano, è probabilistica. Si occupa di “livelli di confidenza”. Secondo Forresters, gli utenti che utilizzano la ricerca hanno 2-3 volte più probabilità di generare conversioni rispetto a quelli che non lo fanno, se la ricerca funziona. E l’80% degli utenti dei siti di e-commerce abbandonano il sito a causa degli scarsi risultati di ricerca. Come designer, raramente progettiamo per la via di mezzo. Progettiamo una pagina "Risultati trovati" e una pagina "Nessun risultato". Ci manca lo stato più importante: il "Intendevi?" Stato. Un'interfaccia di ricerca ben progettata dovrebbe fornire corrispondenze "fuzzy". Invece di una fredda schermata "0 risultati trovati", dovremmo usare i nostri metadati per dire: "Non l'abbiamo trovato in" Elettronica ", ma abbiamo trovato 3 corrispondenze in" Accessori "." Progettando per "Forse", possiamo mantenere l'utente nel flusso. Caso di studio: il costo dei contenuti “invisibili”. Capire perché l'IA è il carburantenel motore di ricerca, dobbiamo guardare come sono strutturati i dati dietro le quinte. Nei miei 25 anni di pratica, ho visto che la “trovabilità” di una pagina è direttamente legata ai suoi metadati strutturati. Considera un'azienda su larga scala con cui ho lavorato che aveva oltre 5.000 documenti tecnici. La loro ricerca interna restituiva risultati irrilevanti perché il tag "Titolo" di ogni documento era il numero SKU interno (ad esempio "DOC-9928-X") anziché il nome leggibile dall'uomo. Esaminando i log di ricerca, abbiamo scoperto che gli utenti cercavano "guida all'installazione". Poiché quella frase non appariva nel titolo basato sullo SKU, il motore ha ignorato i file più rilevanti. Abbiamo implementato un vocabolario controllato, ovvero un insieme di termini standardizzati che associavano gli SKU al linguaggio umano. Nel giro di tre mesi, il “tasso di uscita” dalla pagina di ricerca è diminuito del 40%. Questa non era una soluzione algoritmica; è stata una soluzione IA. Dimostra che un motore di ricerca è valido tanto quanto la mappa che gli forniamo. Il divario linguistico interno Nel corso dei miei vent'anni di UX, ho notato un tema ricorrente: i team interni spesso soffrono della "maledizione della conoscenza". Siamo così immersi nel nostro vocabolario aziendale, o talvolta definito gergo aziendale, che dimentichiamo che l’utente non parla la nostra lingua. Una volta ho lavorato con un istituto finanziario frustrato dall'elevato volume di chiamate al loro centro di supporto. Gli utenti si lamentavano di non riuscire a trovare informazioni sul “rimborso del prestito” sul sito. Quando abbiamo esaminato i registri di ricerca, "ripagamento del prestito" è stato il termine di ricerca n. 1 che ha prodotto zero risultati. Perché? Perché il team IA dell’istituto aveva etichettato ogni pagina pertinente con il termine formale “Rilascio del prestito”. Per la banca, un “ripagamento” era un processo, ma un “Rilascio del prestito” era il documento legale che era la “cosa” nel database. Poiché il motore di ricerca cercava stringhe di caratteri letterali, si è rifiutato di collegare il disperato bisogno dell’utente con la soluzione ufficiale dell’azienda. È qui che il professionista IA deve agire come traduttore. Aggiungendo semplicemente “ripagamento del prestito” come parola chiave nascosta dei metadati alle pagine di rilascio del prestito, abbiamo risolto un problema di supporto multimilionario. Non avevamo bisogno di un server più veloce; avevamo bisogno di una tassonomia più empatica. Il quadro di audit della ricerca sul sito in 4 fasi Se desideri reclamare la tua casella di ricerca da Google, non puoi semplicemente “impostarla e dimenticarla”. Devi considerare la ricerca come un prodotto vivo. Ecco il framework che utilizzo per controllare e ottimizzare le esperienze di ricerca: Fase 1: L’Audit “Risultato Zero”. Estrai i log di ricerca degli ultimi 90 giorni. Filtra per tutte le query che hanno restituito zero risultati. Raggruppali in tre secchi:
Vere lacune: contenuti che l'utente desidera e che tu semplicemente non hai (un segnale per il tuo team di strategia dei contenuti). Lacune sinonimiche Contenuto che hai, ma descritto con parole che l'utente non utilizza (ad esempio, "Divano" vs "Divano"). Lacune nel formatoL'utente sta cercando un "video" o un "PDF", ma la tua ricerca indicizza solo il testo HTML.
Fase 2: mappatura dell'intento della query Analizza le 50 query più comuni. Sono navigazionali (cercando una pagina specifica), informativi (cercando "come fare") o transazionali (cercando un prodotto specifico)? L'interfaccia utente di ricerca dovrebbe apparire diversa per ciascuno. Una ricerca di navigazione dovrebbe "collegare rapidamente" l'utente direttamente alla destinazione, ignorando completamente la pagina dei risultati. Fase 3: il test di abbinamento “fuzzy”. Digita intenzionalmente in modo errato i tuoi 10 prodotti principali. Utilizza plurali, errori di battitura comuni e ortografia americana o inglese britannico (ad esempio, "Colore" o "Colore"). Se la tua ricerca non supera questi test, il tuo motore non dispone del supporto “stemming”. Questo è un requisito tecnico che devi sostenere presso il tuo team di ingegneri. Fase 4: definizione dell'ambito e filtraggio dell'UX Guarda la pagina dei risultati. Offre filtri che abbiano davvero senso? Se un utente cerca "scarpe", dovrebbe visualizzare i filtri per Taglia e Colore. I filtri generici possono essere dannosi quanto l'assenza di filtri. Recuperare la casella di ricerca: una strategia per i professionisti IA Per fermare l’esodo verso Google bisogna andare oltre la “Box” e guardare l’impalcatura. Passaggio A: implementa l'impalcatura semantica. Non restituire semplicemente un elenco di collegamenti. Usa la tua IA per fornire contesto. Se un utente cerca un prodotto, mostragli il prodotto, ma mostragli anche il manuale, le FAQ e le parti correlate. Questa ricerca “associativa” imita il funzionamento del cervello umano e il funzionamento di Google. Passaggio B: smetti di fare il bibliotecario, iniziaessere un portiere. Un bibliotecario ti dice esattamente dove si trova il libro sullo scaffale. Un concierge ascolta ciò che desideri ottenere e ti dà una raccomandazione. La barra di ricerca dovrebbe utilizzare il testo predittivo non solo per completare le parole, ma per suggerire intenzioni. Utilizzando una barra di ricerca basata su Google L’utilizzo di una barra di ricerca “alimentata da Google”, come visto sul sito web dell’Università di Chicago, è essenzialmente un’ammissione che l’organizzazione interna di un sito è diventata troppo complessa per essere gestita dalla sua stessa navigazione. Sebbene sia una “soluzione” rapida per le grandi istituzioni garantire che gli utenti trovino qualcosa, in genere è una scelta sbagliata per le aziende con contenuti profondi.
Delegando la ricerca a Google, affidi l'esperienza dell'utente a un algoritmo esterno. Perdi la capacità di promuovere prodotti specifici, esponi i tuoi utenti a annunci di terze parti e alleni i tuoi clienti a lasciare il tuo ecosistema nel momento in cui hanno bisogno di aiuto. Per un'azienda, la ricerca dovrebbe essere una conversazione curata che guida un cliente verso un obiettivo, non un elenco generico di collegamenti che lo rimanda al Web aperto.
La lista di controllo UX per la ricerca semplice Ecco un elenco di controllo finale da utilizzare come riferimento quando crei l'esperienza di ricerca per i tuoi utenti. Collabora con il team di prodotto per assicurarti di interagire con i membri giusti del team.
Elimina il vicolo cieco. Non dire mai semplicemente "Nessun risultato trovato". Se non è presente una corrispondenza esatta, suggerisci una categoria simile, un prodotto popolare o un modo per contattare l'assistenza. Correggi le corrispondenze "quasi". Assicurati che la ricerca possa gestire i plurali (come "pianta" vs. "piante") e gli errori di battitura comuni. Gli utenti non dovrebbero essere puniti per un errore. Prevedi l'obiettivo dell'utente. Utilizza un menu di "suggerimento automatico" per mostrare azioni utili (come "Traccia il mio ordine") o categorie, non solo un elenco di parole. Parla come un essere umano. Guarda i tuoi log di ricerca per vedere le parole che le persone usano effettivamente. Se digitano "divano" e tu lo chiami "divano", crea un ponte sullo sfondo in modo che trovino comunque ciò di cui hanno bisogno. Filtraggio intelligente.Mostra solo i filtri che contano. Se qualcuno cerca "scarpe", mostragli i filtri per taglia e colore, non un elenco generico che si applica all'intero sito. Mostra, non limitarti a elencare. Utilizza miniature piccole ed etichette chiare nei risultati di ricerca in modo che gli utenti possano vedere a colpo d'occhio la differenza tra un prodotto, un post di blog e un articolo della guida. La velocità è fiducia. Se la ricerca richiede più di un secondo, utilizza un'animazione di caricamento. Se è troppo lento, le persone torneranno immediatamente su Google. Controlla i registri degli "errori". Una volta al mese, guarda cosa hanno cercato le persone che non hanno restituito risultati. Questa è la tua “lista di cose da fare” per sistemare la navigazione del tuo sito.
Conclusione: la barra di ricerca è una conversazione La casella di ricerca è l'unico punto del tuo sito in cui l'utente ci dice esattamente, con parole sue, ciò che desidera. Quando non riusciamo a comprendere queste parole, quando lasciamo che la “Big Box” di Google faccia il lavoro per noi, non perdiamo solo la visualizzazione di una pagina. Stiamo perdendo l’opportunità di dimostrare che comprendiamo i nostri clienti. Il successo nella UX moderna non significa avere la maggior parte dei contenuti; si tratta di avere il contenuto più reperibile. È ora di smettere di tassare gli utenti per la loro sintassi e iniziare a progettare in base ai loro intenti. Passando dalla corrispondenza letterale delle stringhe alla comprensione semantica e supportando i nostri motori di ricerca con un’architettura dell’informazione solida e incentrata sull’uomo, possiamo finalmente colmare il divario.
