独立站搜索框设计:入口、自动补全、结果页与查询数据

独立站搜索框设计:入口、自动补全、结果页与查询数据
张文保 24 分钟阅读 3,968 阅读
本文目录
  1. 站内搜索为什么是独立站最被低估的高转化入口?
  2. 主动使用站内搜索的用户,已经接近下单决策末端
  3. 搜索框入口怎么设计,用户才一眼看到、愿意点?
  4. PC与移动端的搜索框位置和展开方式该怎么取舍?
  5. 自动补全和智能推荐怎么做,才算真的能用?
  6. 无结果页怎么设计,才能把高意图用户留住?
  7. 搜索结果页的相关性排序和分面筛选该怎么落地?
  8. 站内搜索的查询日志,为什么是一份第一方需求数据?
  9. 衡量站内搜索的效果,该盯哪四个核心指标?
  10. 不同目录规模的独立站,站内搜索该做到什么程度?
  11. 站内搜索上线前的四层自查清单
  12. 常见问题解答
  13. 权威参考资料

摘要:独立站的首页预算大多砸在主图、促销和新品上,搜索框只被当成一个小图标。可它承接的是站里购买意图最强的一批访客——主动打字搜索的人,需求已经明确。本文按入口、交互、结果、数据四层拆解搜索框设计:入口如何做到一眼可见并可点,交互如何在用户打字时就给出补全与推荐,搜索落空时如何留住人而不是甩一个404,以及最常被忽略的一层——每条搜索词都是免费的第一方需求数据。文中也核对了流传很广的“搜索用户转化高2到3倍”:公开数据的真实基准接近1.8倍,站与站之间差异极大,不宜当成通用理由。

做独立站诊断时,保哥碰到过太多次同一种情况:团队为首页主图改十几版配色,为弹窗文案争一下午,问到“搜索框是怎么设计的”,多半会愣一下——“就一个框,能搜就行”。

而这个“能搜就行”的框,接的往往是站里最值钱的一批访客。

站内搜索为什么是独立站最被低估的高转化入口?

先核一组被反复引用、却很少有人回查出处的数字。流传最广的版本是“用站内搜索的用户,转化率是普通访客的2到3倍”。方向没错,倍数被放大了。

Algolia公开的电商搜索数据统计,搜索用户的转化率约4.63%,站点平均约2.77%,前者是后者的1.8倍,而不是2到3倍。这个倍数在不同站之间的波动更值得留意:亚马逊的搜索用户转化率从2%到12%,差出6倍;沃尔玛是1.1%到2.9%,约2.4倍;而目录浅、搜索质量差的中小独立站,差距甚至拉不开。

所以别把“上了搜索框就自动多1.8倍转化”当成因果。因果方向是反的:主动搜索的人本来就比随便逛的人更想买。搜索框的质量决定你能不能接住这份现成的购买意图,它不负责凭空制造意图。

它被低估的原因也在这里。搜索框不占视觉中心,贡献藏在“某个用户搜了一下然后下单”这种不起眼的路径里,报表上归不到它头上。可它一旦失灵,损失是双份的:丢掉这一单,还在用户心里记下一笔“这站连我要的东西都找不到”。

行业现状并不乐观。Baymard对326个领先电商站的搜索可用性基准里,仅搜索这一个功能就累计出现700多个可用性问题,他们把站内搜索拆成搜索框、自动补全、结果页、无结果页四类页面分别研究——下面按这四块逐一展开。

搜索框失灵的隐性成本要单独算。差的搜索体验亏掉的不止当下这一单,它至少在三处持续失血:一是当场流失,搜不到就关页面,连挽回机会都没有;二是信任折损,用户默默记下“这站连我点名要的东西都找不到”,下次不会再想起你;三是数据黑洞,用户主动报上来的需求线索本可以拿去补货、选词、改标题,结果全沉在数据库里。前两笔账在转化报表上看不见,第三笔连账都没人记,这是它长期被冷落的原因。

主动使用站内搜索的用户,已经接近下单决策末端

要把搜索框设计对,先得弄清用它的是谁。

逛分类、刷推荐的用户想的是“看看有什么”,打开搜索框打字的用户想的是“我知道我要什么,你这有没有”。前者处在需求探索期,后者已经走到决策末端。两种人不该用同一套界面逻辑去接。

搜索用户大致分三类:

  • 目标明确型:直接搜具体品名、型号、SKU,例如“黑色长款羽绒服XL”。他要的是精准命中,最怕拿到一堆不相关的结果。
  • 属性筛选型:搜功效、材质、场景、风格,例如“敏感肌防晒”“露营折叠椅”。他在用搜索做筛选,需要把分类和产品一起推给他。
  • 救急补救型:在分类页翻了半天没找到,最后才退回来用搜索。这类用户已经有点不耐烦,这一搜再落空,多半就走了。

三类人有个共同点:容错率低。逛街的人没找到会继续逛,搜索的人没找到会直接关页面。所以搜索框的设计目标和首页“吸引、种草”的逻辑相反,它要的是快、准、不让人扑空。后面入口、交互、结果三段都建立在这个前提上。这和电商网站界面设计原则里讲的认知负荷是同一套思路——给高意图用户做减法,比给他堆功能有用。

还有一层常被漏掉:搜索词本身会暴露用户站在购买漏斗的哪一段。搜泛词的(“连衣裙”)多半还在比较,没拿定主意;搜具体型号、带限定词的(“黑色长款羊毛大衣M码”)基本到了临门一脚。同一个搜索框接住的是处在不同决策阶段的人,结果和建议就该呼应这种差异:泛词多给分类和筛选帮他收窄,精确词直接把那件商品推到最前。搜索框除了是查询工具,还是个免费的意图探测器。

搜索框入口怎么设计,用户才一眼看到、愿意点?

第一道坎是可见性。不少独立站为了页面干净,把搜索收成一个小放大镜图标藏在右上角,点一下才弹出输入框。视觉上清爽了,可用性上是给自己挖坑。

Nielsen Norman Group关于搜索要可见且简单的研究给出的结论很硬:搜索应该是一个一眼能认出的输入框,而不是需要用户去发现的图标。敞开的文本框让用户不必判断“这站能不能搜”,看到光标闪就直接打字;缩成图标,就多了一道“先想到去点它”的门槛,而救急补救型用户最没耐心跨这道门槛。

入口层的基本盘是这几件事:

设计点怎么做才对常见的错
可见性顶部导航区直接放敞开的输入框,带占位文字缩成纯图标、藏进折叠菜单
位置页面顶部居中或右上,符合用户的肌肉记忆放页脚、放侧边栏深处
宽度能容纳一句常见查询而不被截断框太窄,打几个字就看不全
占位提示给具体的搜索示范,比如“试试:连衣裙、防晒、礼盒”只写“搜索”两个字

占位文字值得多花心思。空框只写“搜索”,等于什么都没说;一句“试试:物品、功效、风格”,是在告诉用户“你可以这么搜”,顺带暗示这站支持按属性找东西。成本极低,回报不小。

如果你的目录又大又杂(比如同时卖服装、家居、美妆),可以给搜索框配一个范围选择器(scoped search),让用户先圈定品类再搜。这功能是把双刃剑:选对了提速,选错范围会把用户想要的结果挡在外面。除非品类边界确实清晰,否则宁可让用户在全站里搜,把筛选交给后面的结果页。

再补一个常被忽视的细节:全站只留一个搜索入口。有些站首页放一个大搜索框、导航栏又挂一个小的,看着处处能搜,实则分散注意,还容易让两个框的行为不一致(一个跳结果页、一个原地下拉)。一个站一套搜索逻辑、一个主入口,用户的预期才稳。搜索框的视觉权重也要拿捏:显眼到一眼能找到,但不该抢商品和主推内容的风头,它是服务工具,不是橱窗。

PC与移动端的搜索框位置和展开方式该怎么取舍?

可见性原则在两端是一致的,都要好找、好认。但具体怎么摆,PC和手机的约束差得很远,照搬一套往往两头不讨好。

PC端空间宽裕,最稳的做法是顶部导航区放一个敞开的输入框,居中或靠右,从首页到分类页到详情页全站常驻。用户在任何一页想搜,视线扫到顶部就能下手,不用回首页、不用找。全局一致的位置能帮用户建立肌肉记忆,他知道搜索永远在那儿,这份确定性本身就降低了使用门槛。

手机端麻烦得多。屏幕窄、寸土寸金,很多站第一反应是把搜索塞进汉堡菜单。这是个典型的坑:藏进二级菜单,等于又加了一道“先点开菜单再找搜索”的门槛,而手机用户的耐心比PC端还短。更好的处理有这么几种:

  • 顶部常驻图标加输入框:在手机顶栏放一个明显的搜索图标,点一下当场展开占满整行的输入框,而不是跳到另一个页面。展开要快、要顺,别让用户等。
  • 吸顶搜索栏:目录深的站可以让搜索栏在用户下滑时吸顶常驻,随时够得着。代价是占掉一点垂直空间,需要权衡。
  • 占位提示更要给力:手机上打字成本高,一句具体的占位示范(“搜品名、功效、场景”)比PC端更能救场。

还有个容易翻车的细节:手机端点开搜索框后,要不要自动唤起键盘、要不要自动聚焦。自动聚焦省一次点击,体验更顺;但如果搜索是跳转到独立搜索页的,贸然弹键盘会挡住下面的热门推荐。这事得看你的搜索是当场展开还是跳转新页——前者适合自动聚焦,后者要给推荐内容留出空间。

自动补全和智能推荐怎么做,才算真的能用?

用户开始打字的这一两秒,最能拉开档次。差的搜索框这时候一片空白,等你打完回车再说;好的搜索框在你敲到第三个字母时,已经把大概率想要的东西摆出来了。

这里要分清两个常被混用的概念。自动补全(auto-complete)帮你把没打完的词补全,省的是打字;智能推荐(auto-suggest)根据已输入的词直接推出相关的分类和具体产品,省的是“搜完再筛”这一整步。好用的设计是两者叠在一起:用户敲“防晒”,下拉里既补出“防晒霜、防晒衣、防晒喷雾”这些词,又直接挂出几个热卖产品的缩略图——NN/g把这种带图带分类的丰富建议列为成熟搜索的标配,它既帮用户避开拼写错误,又实打实降低了交互成本。

这块也是翻车的重灾区。Baymard关于搜索查询类型的基准研究给出过一组让人清醒的数字:自动补全大概80%的电商站都上了,可只有约19%把所有设计细节都做对;约69%的站对拼写错误的容错差到用户打错一个字母、整页结果就空了。多数站的“智能”是装样子的,用户稍微手滑就被甩出局。

交互这一层真正该死磕的是这几件脏活:

  • 拼写容错:用户把“连衣裙”打成“连衣群”,得照样出结果,而不是冷冰冰一句“无结果”。
  • 同义词与近义词:搜“卫衣”能带出“连帽衫”,搜“手机壳”能带出“保护套”。背后是一份要手动维护的同义词表,没有捷径。
  • 复数与变体:英文站尤其要处理单复数(shoe与shoes)、连字符(t-shirt与tshirt)这类变体,否则一字之差就是两套结果。
  • 高频词必有结果:把用户搜得最多的那批词单独拎出来,确保它们一定能返回有效商品。这件事直接关系到第七节要讲的查询数据。
  • 回车即搜:别强迫用户必须点那个搜索按钮,敲回车就该触发——这是最基本的一条,却总有站漏掉。

这些活儿上不了设计稿的封面,却是搜索好不好用的分水岭。漂亮的下拉动画救不了一个搜“防晒”出零结果的站。

还有个“度”的问题:搜索建议不是越多越好。下拉里塞十几条词、再配一堆缩略图,看着丰富,实则把选择成本又推了回去——用户本来想偷懒,结果又得在一长串建议里挑。比较稳的做法是建议词控制在五六条以内,配图产品两三个,把最可能命中的放最前,剩下的留给结果页去铺。下拉的职责是提速,一旦它自己变成一道需要费神阅读的关卡,就背离了初衷。

无结果页怎么设计,才能把高意图用户留住?

没有哪个搜索引擎能保证次次命中。用户搜了你没有的东西、打错了字、或者用了你没维护的叫法,迟早会撞上无结果这一刻。这一刻怎么处理,最能看出一个站的设计水平。

最糟的做法是直接甩一个404,或者一行灰字“没有找到相关结果”,然后就没有然后了。用户被领进一条死胡同,掉头就走。Baymard专门把无结果页当成一个独立的页面类型来研究,样本收了479个——它不是边角料,是一个需要认真设计的转化节点。

及格的空结果页,至少要给用户三个出口:

  1. 把搜索词回显出来,并且能改:让用户看清自己搜的是什么,一眼发现“我打错了”,原地就能改词重搜,不用退回去重来。
  2. 给替代和建议:“你是不是想找……”、推几个相关分类、或者直接摆上热卖榜,把死胡同变成岔路口。
  3. 保留搜索框和导航:别让无结果页变成一个孤岛,用户随时能换个词、或者切回正常浏览。

空结果页也最容易暴露品牌语气。一句冷冰冰的“无结果”,和一句“没找到‘XX’,要不试试这些?”,给人的感受差很远。前者像吃了闭门羹,后者像店员主动迎上来帮你想办法。对客单价高、讲究服务感的品牌,这一句话的措辞会影响用户对整个品牌的印象,别小看这个平时没人愿意认真设计的边角页面。

换个角度看,空结果页还是一面照妖镜。如果某个词频繁搜出空结果,问题多半不在用户,而在你的供给或叫法——要么是真缺货该补的品,要么是你和用户对同一样东西的叫法对不上。这条线索极其值钱,第七节会专门接着说。

搜索结果页的相关性排序和分面筛选该怎么落地?

用户敲下回车,压力就交给了结果页。这是整条搜索路径上离加购最近的一步,可惜很多站有搜索、没体验:搜出来一堆没头没脑、排序混乱的结果,把好不容易聚起来的购买意图又散掉了。

结果页要盯住这几条:

维度该有的体验
查询回显页面顶部清楚标出“你搜的是XX”,并能一键修改重搜
相关性排序最匹配的排最前,而不是按上架时间或随机铺货
筛选与分面结果多时给出价格、尺码、颜色、品类等过滤维度,让用户继续收窄
结果数量明确告诉用户“共找到N件”,给个心理预期
移动端适配结果卡片在手机上信息密度合理,拇指够得着关键操作

其中相关性排序是命门。用户搜“真皮钱包”,结果第一屏全是帆布包,他不会怪你的算法,只会觉得“这站东西真少”然后退出去。分面筛选则把搜索从一次性命中升级成可以来回收窄的对话,对前面说的属性筛选型用户,这一步几乎决定成败。

除了彻底的零结果,还有一种更隐蔽的失败——软空结果:搜出来一堆,但全不相关。用户搜“真皮钱包”给一屏帆布包,技术上不算空结果,体验上和扑空没差,甚至更糟,因为他还得费神扒拉一遍才确认你这没有。这种情况比零结果更难发现——在后台统计里,它算一次“有结果的搜索”。揪它的办法是盯搜索退出率:哪些词搜完用户大批掉头就走,那些词的相关性多半就出了问题。

还有一点容易被忽略:结果页其实是另一个着陆页,承接的是用户的搜索意图。内容编排、信任信号、引导动作的逻辑,和把着陆页当产品来设计、接住用户旅程第一步是一样的——别让用户在这一步因为信息混乱或缺乏推动而又卡住。具体说,结果卡片上的价格、评分、库存、加购按钮一个都不能省,让用户在结果页就能比较、就能下手,不必点进每个详情页才看得到关键信息。

站内搜索的查询日志,为什么是一份第一方需求数据?

前面六节讲的是怎么让用户搜得顺。这一节反过来,讲搜索框怎么喂养你。把搜索框只当功能的人,多半没意识到这一层价值。

用户在搜索框里敲下的每一个词,都是他用自己的话告诉你“我想要什么”。这是一份没有中间商、没有平台抽成、纯度极高的第一方需求数据。在第三方Cookie越来越不好使、广告定向越来越贵的当下,它的分量只会越来越重。

这份数据至少能喂养四件事:

  • 选品补货:哪些词搜得多、却经常落到空结果页?这是用户在用脚投票告诉你该上什么品。前面说的空结果页监控,到这里就变成了实打实的进货依据。
  • 反哺SEO选词:用户真实搜的词,往往比拍脑袋想的关键词更接地气。把高频搜索词导出来,就是一份现成的长尾词库。这套打法在用站内搜索数据挖关键词那篇里拆得很细,这里不展开。
  • 优化产品标题与描述:如果用户老搜“透气跑鞋”,可你的产品标题里全是“轻量缓震运动鞋”,那就是你的叫法和用户的叫法对不上。把用户的词补进标题和描述,搜得到,也更可能被搜索引擎和AI接住。
  • 喂养AI搜索可见度:越来越多用户在用自然语言问AI“适合敏感肌的平价防晒推荐什么”。站内搜索沉淀下来的真实问法,正好是对齐这类口语化、长尾化查询的第一手素材。

查询数据还藏着两类容易被错过的信号。一类是命名错位:用户老用一个你内部从不用的词来找某样东西,说明你的行业黑话和用户的大白话脱了节,标题、分类名都该往用户的叫法靠。另一类是趋势与季节:某个词的搜索量突然蹿升,可能是某个款式在外部平台火了、或是季节到了,这比销售数据更早一步发出需求预警,反应快的能抢在补货和内容上提前布局。

成熟的团队会把搜索查询日志当成每月必看的报表,而不是任由它在数据库里躺着。搜索框对外是个工具,对内是个雷达,它一直在扫描需求的形状,就看你愿不愿意读那张图。

衡量站内搜索的效果,该盯哪四个核心指标?

改完之后到底有没有用、还值不值得再投人投钱,凭感觉判断不了,得有几个能持续盯的数。下面四个,是搜索这块最该建起来的仪表盘。

指标看的是什么低了说明
搜索使用率有多少比例的访客用了搜索框入口太隐蔽、或用户压根不知道能搜
搜索转化率用了搜索的人,最后下单的比例结果不相关、或结果页没接住意图
零结果率多少次搜索落到了空结果页容错差、同义词缺、或真有供给缺口
搜索退出率搜完就走、没点任何结果的比例排序烂、或结果根本不是用户想要的

这四个数要连起来读,单看一个会误判。比如搜索使用率很低,先别下结论说“用户不爱搜”,很可能是入口藏得太深,根本没几个人发现它,这是入口层的问题,不是需求问题。反过来,如果使用率不低、转化率却很差,那病灶就在交互和结果这两层:要么搜出来的东西不对,要么对了也没排在前面。

零结果率尤其值得每周扫一眼。它高,可能是技术问题(拼写、同义词没处理好),也可能是真实的供给信号(用户在搜你确实没有的品)。把高频零结果词导出来一一甄别,技术的归技术修,供给的归选品补——这一步直接把衡量指标接回了上一节的查询数据。

这几个数没有放之四海皆准的及格线。目录深浅、品类、客单价不同,正常区间差很远,照着别人的标杆数字对标基本没意义。有用的是看自己的趋势:这个月的零结果率比上月降了没、改版后搜索转化率有没有动。把每次优化当成一次小实验,盯改动前后的变化,比纠结某个绝对值算不算高更能指导下一步。

这些指标是用来诊断和迭代的,不是拿去邀功的虚荣数字。搜索使用率高不一定是好事,有时恰恰因为你的分类导航烂到用户被逼着只能搜。所以永远把它们放回整体转化的语境里看,别孤立地追单个数字往上冲。

不同目录规模的独立站,站内搜索该做到什么程度?

上面这套东西不是每个站都得照单全收。脱离规模谈搜索框设计,是另一种形式的过度设计。

投入到什么程度,主要看一个变量:目录深度。

站点类型搜索该做到什么程度最该避免的坑
小目录站(几十到上百SKU)把入口做明显、回车能搜、空结果给建议,就够了硬上半吊子的自动补全,反而添乱
中等目录站补上自动补全、同义词、相关性排序和基础分面同义词表不维护,让“智能”名存实亡
大目录站(上千SKU、多品类)全套:丰富建议、范围搜索、强分面、查询数据回流排序和容错跟不上目录规模,搜索成了摆设

这里要特别提醒一句:自动补全做不好比不做更糟。一个反应迟钝、推荐牛头不对马嘴、还动不动把人甩进空结果的自动补全,会持续给用户制造挫败感。如果你没有数据和精力去喂它、调它,不如老老实实做一个干净、容错好、回车即搜的基础搜索框。

自己写还是用现成的搜索服务,也是这一步绕不开的选择。小目录站用建站平台自带的原生搜索往往就够,先把容错和排序调好,别急着加码。目录一深、查询一杂,原生搜索的相关性和容错很快力不从心,这时候接一个专门的站内搜索服务(不少电商平台都有官方或第三方的搜索增强应用,部分还带AI语义搜索,能理解“适合敏感肌的平价防晒”这种自然语言长问法)通常比从零自研划算。分界点还是目录深度和搜索带来的真实营收占比——值这个钱,再上重装备。

另外别忘了技术层面的配套。站内搜索会生成大量带参数的结果页URL,这些URL要不要让搜索引擎抓取和索引、怎么处理才不至于制造重复内容和抓取浪费,是个需要单独决策的问题,保哥在站内搜索URL该不该用robots屏蔽那篇里给过四种方案的对比,做大目录站之前最好先把这块理清楚。

站内搜索上线前的四层自查清单

把前面四层收拢成一张可执行的自查表。下次改版或者新站上线,对着勾一遍。

入口层

  • 搜索框是敞开的输入框,不是要点一下才出来的图标?
  • 位置在顶部,符合用户的找寻习惯?
  • 占位文字给了具体的搜索示范,而不只是“搜索”两个字?
  • 框够宽,能容下一句常见查询?

交互层

  • 支持自动补全,且推荐里既有词也有产品?
  • 打错字、用近义词,还能出对的结果?
  • 高频搜索词都验证过,确保有有效结果?
  • 敲回车就能搜,不强迫点按钮?

结果层

  • 结果页回显了用户的查询,并且能改词重搜?
  • 排序按相关性,不是按上架时间?
  • 结果多时有筛选分面,能继续收窄?
  • 空结果页给了建议、替代和出口,而不是一个死的404?

数据层

  • 搜索查询有在记录、并且有人定期看?
  • 空结果高频词,有回流到选品和内容决策里?
  • 高频搜索词,有反哺到SEO选词和产品标题?

入口、交互、结果、数据这四层是一条回路:入口决定有多少人愿意搜,交互和结果决定他们搜得顺不顺、买不买,数据又把每一次搜索的得失反馈回来,指导你下一轮该怎么改。这条回路跑顺了,搜索框就从一个静态的小部件变成会自己迭代的转化入口。

这十几条勾完,你的搜索框就从“能搜就行”跨到了“真的在帮你赚钱”。它不会出现在任何一张漂亮的设计获奖截图里,但它会安安静静地,把你站里最想买的那批人接住。

常见问题解答

小站只有几十个商品,还有必要做搜索框吗?

有,但别做重。商品再少,也总有用户懒得逐个翻、想直接搜。给一个明显的输入框、支持回车搜、搜不到时给点建议,这个基础版成本很低却很受用。真正没必要的是硬上自动补全、范围搜索这些重功能——目录浅的时候,它们带来的麻烦比价值多。

“搜索用户转化率高2到3倍”这个说法靠谱吗?

方向对,倍数被夸大了。公开数据里更接近的基准是1.8倍(搜索用户约4.63%、站均约2.77%)。这个差距在不同站之间波动极大,亚马逊能到6倍,小站可能拉不开。更准确的理解是:搜索用户本来就更想买,搜索框做得好才接得住这份意图,装个框不会自动翻倍。

自动补全是不是必须上?

不是必须,而且做不好比不做更糟。一个反应慢、推荐不准、还老把人甩进空结果的自动补全,只会持续制造挫败感。如果你没有数据和人力去维护同义词、调相关性,那就先把基础搜索做扎实——容错好、回车即搜、排序合理,比一个半吊子的智能下拉强得多。

空结果页除了说“没找到”,还能做什么?

能做的很多。回显并允许修改搜索词,方便用户发现自己打错了;给“你是不是想找”的纠错建议;推相关分类或热卖榜,把死胡同变岔路口;保留搜索框和导航,别让页面变孤岛。同时把高频空结果词记下来,它们直接告诉你该补什么货、改什么叫法。

站内搜索的数据具体怎么用起来?

把搜索查询日志当月度报表看。重点盯三类词:搜得多又常空结果的(选品和补货信号)、高频真实查询(反哺SEO长尾选词和产品标题)、口语化的长问法(对齐AI搜索的素材)。这是一份没有平台抽成的第一方需求数据,在广告越来越贵的当下,分量只会越来越重。

搜索结果页的URL要不要让谷歌收录?

多数情况下要谨慎。站内搜索会生成大量参数化URL,放任收录容易制造重复内容和抓取浪费。具体是屏蔽、noindex还是别的方案,得结合站点规模和这些页面有没有真实的搜索流量价值来定,动手前先把robots处理方案对比清楚。

权威参考资料

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本文标题:《独立站搜索框设计:入口、自动补全、结果页与查询数据》

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