우수한 웹 사이트 검색 경험이 중요하며 많은 검색 엔지니어 팀이 필요하지 않고도 달성 할 수 있습니다. 향후 검색의 초점은 UX 디자이너 및 프론트 엔드 엔지니어에 따라 사용자 경험에 중점을 둡니다.
우수한 검색 경험의 세 가지 기둥은 속도, 관련성 및 디자인입니다. 속도는 밀리 초의 검색 결과를 제공하는 것을 말합니다.
관리 된 검색 엔진 조류를 사용하면 모든 엔지니어가 훌륭한 검색 경험을 구축 할 수 있습니다. 전 세계적으로 매우 빠른 검색 결과 (35 밀리 초 미만)를 제공하고 최적화 된 알고리즘을 사용하여 결과 관련성을 보장하며 미세 조정 및 반복 검색 경험을위한 분석 대시 보드를 제공합니다.
검색 경험을 어떻게 구축하든 표준은 동일합니다. 사용자는 Google, Amazon 또는 기타 웹 사이트에서 검색 경험이 제대로 작동 할 것으로 예상합니다.
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- (이 기사는 Algolia가 후원합니다. itepoint를 가능하게 한 우리를 지원하는 스폰서들에게 감사합니다.) 많은 회사가 검색에 대해 생각할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 Google입니다. 그들은 SEO와 SEM에 크게 투자하여 트래픽을 유치하는 반면, 자신의 웹 사이트 검색 경험은 종종 간과됩니다. Shopify 및 WordPress와 같은 플랫폼의 기본 검색 옵션은 Google 및 Amazon과 비교하여 Pale입니다. 문제는 대부분의 사람들이 자신의 웹 사이트 검색을 개선 할 때, 검색 엔지니어 팀을 고용하여 과다한 개인화 된 기계 학습, 예측 검색 경험을 창출하는 것을 생각합니다 맞아? 잘못된. 귀하의 웹 사이트는 고객 경험이 좋지 않은 경우 웹 사이트로 트래픽을 유치하는 데 투자하는 것이 나쁜 아이디어입니다. "내 검색 트래픽은 내 웹 사이트의 작은 부분 일뿐입니다. 그렇다면 왜 걱정해야합니까?" 귀하의 웹 사이트 검색은 개선이 필요할 수 있습니다. 기억하십시오 : 2016 년에 인터넷 경험의 93%가 검색에서 시작되었습니다. 가장 큰 실수는“검색이 내 고객의 디지털 경험에 중요하지 않다고 생각하는 것이 아니라 검색 엔지니어 팀이 좋은 검색 경험을 얻는 데 필요하다고 생각하는 것입니다. 이 기사에서 한 가지만 기억한다면 이것을 기억하십시오. 2017 년에 검색은 더 이상 백엔드가 아니라 경험이었습니다. 훌륭한 검색 경험의 미래는 UX 디자이너와 프론트 엔드 엔지니어의 손에 달려 있습니다. 2012 년부터 Algolia는 모든 엔지니어가 관리 된 검색 엔진 위에 훌륭한 검색 경험을 구축하여 전 세계 수천 개의 웹 사이트와 제품에 전원을 공급할 수 있도록 노력해 왔습니다. 이 기간 동안 우리는 고객에게 훌륭한 검색 경험에 필요한 요구 사항에 대해 교육했습니다. 훌륭한 검색은 단순한 알고리즘이나 과다 분명화 이상입니다. 검색은 매우 직관적 인 과정입니다. 사용자는 검색 경험을 하나씩 분석하지 않습니다. 실제로 대부분의 제품 사용자는 검색 창자 자체가 검색 표시 줄을 구성하는 개별 구성 요소가 아닌 기능이라고 말할 수 있습니다. 검색을 시도한 후에 검색이 우수한 지 평균인지 직관적으로 알 수 있습니다. 일반적인 검색과 훌륭한 검색의 차이점은 검색 속도, 관련성 및 디자인의 세 가지 기둥입니다.
밀리 초가 중요합니다
Algolia는 전 세계적으로 검색 결과의 99%를 35 밀리 초 미만의 속도로 제공합니다. 고객에게 물어보십시오. "이 질문은 얼마나 빨리 빠르지 않습니까?"
100 밀리 초 지연은 아마존이 판매의 1% 입니다.
500 밀리 초 지연으로 인해 Google은 트래픽의 10%를 잃게됩니다.
<: :> 10 초 : 디지털 소비자의주의 기간
시간은 시간에 대한 경쟁이며 청중을 계속 참여시켜야합니다. 사용자 경험의 어떤 단계에서든, 특히 검색이 중단된다고 느끼면, 검색 경험을 Google 및 Amazon과 무의식적으로 비교하면 이탈 할 것입니다. 사용자가 눈에 띄지 않을 것으로 예상되거나 느리게됩니다. 대화에서 누군가가 당신의 질문에 빨리 대답하면 대화가 순조롭게 진행될 것입니다. 관심있는 것에서 "왜 그렇게 오래 걸립니까?"
"방법"은 운영 수준에 더 집중합니다. 검색 쿼리가 결과 속도를 반환하면 세 가지가 중요합니다.
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쿼리가 전파 해야하는 거리는
입니다
상관 관계를 결정하기 위해 쿼리 해야하는 레코드의 크기 -
상관 관계를 결정하는 데 사용되는 알고리즘의 복잡성
내부 솔루션의 경우 사용자를 쿼리하는 거리는 호스팅 된 웹 사이트 서버를 저장하는 위치에 따라 다릅니다. 웹 사이트로드 속도를 최적화하기 위해 전 세계의 서버를 배포하는 것은 합리적이지 않으므로 검색 속도를 최적화하기 위해 주요 시장에서 검색 솔루션을 복사해야합니다. 깜박임은 약 180ms
인스턴트 검색을 생성합니다 (입력 직후 결과를 표시하는 즉각적인 검색 경험)는 깜박임보다 빠르게 결과를 제공하기 위해 필요합니다. 목표는 쿼리의 99%가 35 밀리 초로 표시되는 것입니다. Algolia와 같은 솔루션을 호스팅하려면 DSN (Distributed Search Network) (검색 표시 줄의 CDN)이 있는지 확인해야합니다.이를 통해 소스를 기반으로 전 세계 모든 서버에서 최대 50 개의 서버에서 복제 할 수 있습니다. 사용자는 사용자의 소스에 따라 세계 각지의 최대 50 개의 서버에서 복제합니다.
레코드를 간소화 한 를 유지하십시오
레코드가 작을수록 엔진을 통과 할 수 있습니다. Algolia와 같은 검색 엔진의 경우 백만 개의 단일 세그먼트 블록을 검색하는 것이 10,000 100 세그먼트 블록을 검색하는 것보다 빠릅니다. 또한 관련성을 향상시켜 주어진 텍스트의 쿼리가 어디에서 일치하는지 지적 할 수 있습니다. 간소화 된 검색기를 유지한다는 것은 간소화 된 검색 알고리즘을 의미합니다. Algolia는 드로우를 깨뜨리는 알고리즘을 사용합니다. 현재 함수의 순위 출력이 묶일 때만 차례로 트리거 될 일련의 간단한 중첩 함수입니다. 즉, 첫 번째 함수 (예 : GeoSearch의 경우 거리 사용자)가 각 결과에 대해 고유 한 순위를 반환하고 드로우가 없으면 함수가 빠르며 빠르며 상관 관계에 영향을 미치지 않습니다. Elastic Search 및 Solr 사용 Floating Point 스코어링 알고리즘과 같은 검색 엔진 프레임 워크는 개발자 자체가 작성합니다. 이러한 알고리즘은 처음에는 간단 할 수 있지만 각 반복 및 개선에 따라 여기에는 약간의 철자법이 있으며 여기에는 약간의 동의어 처리가 있습니다. 알고리즘은 점점 더 커지고 반드시 더 관련이있는 것은 아닙니다.
관련성
관련성은 원하는 것을 찾는 것을 의미합니다. 관련성은 두 가지 측면을 포함합니다
<:> 텍스트 관련성 : 쿼리의 검색 가능한 단어와 레코드 사이의 일치 정도
비즈니스 관련성 (예 : 비즈니스 지표) : 영업/뷰/좋아요, 특수 객체, 가격, 날짜 ...
모든 검색 엔진이 동일하지는 않으며 마찬가지로 모든 검색 경험은 고유 한 텍스트 및 비즈니스 관련성 균형을 갖습니다. 가장 중요한 것은 사용하는 검색 프레임 워크는 이러한 두 가지 유형의 데이터 포인트를 처리 할 수 있다는 것입니다. 사용자에게 가장 중요한 비즈니스/화장대 측정 항목을 정렬하는 것 외에도 더 많은 의미 론적 과제를 처리해야합니다.
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철자의 결함 내성 : 자동 수정이 완벽한 검색 경험을 망치게하지 마십시오.
<:> 동의어 : "점퍼"를 검색하는 영국 사용자는 멋진 "스웨터"시리즈를 찾을 수 있어야합니다. -
<:> 긴 쿼리 : "희미한 청바지"를 검색하는 사용자는 "희미한 청바지"만 가지고 있기 때문에 결과를 찾지 않아야합니다.
관련성은 모든 검색 경험에 고유하며 사용자가 검색하는 내용, 찾는 것 및 찾을 수없는 것들을 이해하는 것이 순위 알고리즘을 조정하거나 수정하는 것보다 더 가치가 있습니다. Algolia는 모든 사용자를위한 Analytics Dashboard를 제공하며 중요한 데이터를 제공하는 것 외에도 결과가 없거나 거의없는 쿼리를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다 출발점. 또한 Algolia는 부동 소수점 점수보다는 타이 브레이크 알고리즘을 사용하기 때문에 모든 사소한 변경으로 코드를 터치하지 않고 대시 보드에서 직접 상관 관계를 미세 조정하고 반복 할 수 있습니다.
디자인
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> 검색 바의 UI/UX가 가장 중요한 기둥 일 수 있지만, 이것은 종종 가장 간과되는 것입니다. 주로 검색은 일반적으로 경험보다는 최적화 및 속도에 중점을두기 때문입니다. 그러나 사용자가 검색 결과를 얻기 위해 매번 "ENTER"키를 눌러야한다면 번개 속도 및 관련 검색의 사용은 무엇입니까? 훌륭한 검색 경험을위한 모범 사례는 다음과 같습니다. -
즉각적인 검색 결과 : 각 키 프레스는 결과를 생성해야합니다. 매우 빠른 속도와 결합하면 사용자는 키를 누를 때마다 검색 결과가 지속적으로 개선되고 있다고 생각합니다. -
하이라이트 결과 : 주어진 응답을 얻을 수있는 "이유"를 이해하는 것이 올바른 결과 자체를 얻는 것만 큼 중요 할 수 있습니다. 쿼리가 레코드의 보조 속성에 나타나기 때문에 최상위 결과입니까? 사용자가 주어진 결과를 보는 이유를 알 수 있도록 조건부로 표시하고 강조하십시오.
결과에서 컨텍스트를 제공합니다. 순위 알고리즘에서 비즈니스 메트릭 (인기, 가격, 가용성)을 사용하는 경우 검색 결과에 이러한 메트릭을 표시하여 사용자가이를 확인해야합니다. 순위 공식을 강조하는 것으로 생각하십시오! -
자리 표시 자 텍스트 : 사용자가 입력을 시작하기 전에 자리 표시 자 텍스트를 검색 바에 남겨두고 사용자가 검색 할 수있는 내용을 알립니다.“예를 들어, George Clooney, 노인, 드라마, 1920 년대”
다중 범주 검색 : 사용자가 성공할 수있는 방법이 많을수록 필요한 것을 찾을 가능성이 높아집니다. WordPress 블로그에서 기사를 검색하여 사용자가 저자, 카테고리, 제목 및 태그로 검색 할 수있게하더라도 사용자가 검색의 작동 방식을 배우지 않고 원하는 방식으로 검색 할 수 있음을 의미합니다.
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대부분의 창의적 산업과 마찬가지로, 무대 뒤에서 디자인은 매우 구체적인 일련의 단계입니다. 이 목록을 사용하여 아름다운 검색 결과를 얻고 좋아하는 검색 바 (또는 itepoint)를 시도 할 때 이러한 디자인 요소를 염두에 두어야합니다. 없어진 물건 있어요? 당신의 문제는 무엇입니까? 디자인은 이러한 질문에 어떻게 대답합니까?
결론 -
최종 사용자의 경우 검색은 본능적입니다. 작동하거나 작동하지 않습니다. 당신에게 무엇을 찾아야하는지 알고 있다면 검색이 쉬울 수 있습니다. 훌륭한 검색 경험을 얻기 위해 검색 전문가 일 필요는 없습니다. Algolia에서 우리는 검색의 미래가 우수한 UX/UI에 있다고 믿기 때문에 Algolia의 통합은 설계 모범 사례와 사전 구성되는 이유입니다. 호스팅 된 검색 플랫폼은 속도 문제를 처리하고 누구나 할 수있는 일을 조정하여 훌륭한 앱 경험을 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 검색을 어떻게 구축하든 기준은 동일합니다. 스페드, 관련성 및 디자인 (스페드, 관련성 및 디자인)을 정의하는 기둥은 Algolia, Google 또는 기타 참가자에 의해 결정되지 않습니다. Google, Amazon 또는 기타 앱이든 검색 경험이 올바르게 작동 할 것으로 기대하는 사용자에 의해 결정됩니다. -
검색 엔진에 대한 FAQS (FAQ)
검색 엔진의 세 가지 기둥은 무엇입니까?
검색 엔진의 세 가지 기둥은 관련성, 발견 및 신뢰성입니다. 관련성은 웹 페이지 컨텐츠가 검색 자 쿼리와 일치하는 정도를 나타냅니다. Discovery는 검색 엔진을 찾아서 웹 페이지를 색인하는 방법을 나타냅니다. 반면에 신뢰성은 웹 페이지의 신뢰성과 권위를 나타냅니다. 이 세 기둥은 검색 엔진 결과에서 웹 페이지의 순위를 공동으로 결정합니다. 검색 엔진은 어떻게 관련성을 결정합니까?
검색 엔진은 웹 페이지 컨텐츠를 분석하여 관련성을 결정합니다. 키워드 사용, 키워드의 사용 컨텍스트 및 전반적인 콘텐츠 품질과 같은 요소를 살펴 봅니다. 웹 컨텐츠가 더 관련성이 높을수록 Searcher Queries가 더 높을수록 검색 엔진 결과가 높아집니다.
검색에서 발견의 역할은 무엇입니까?
발견은 검색 엔진이 웹 페이지를 찾아 인덱싱하는 프로세스입니다. 이는 검색 엔진이 네트워크를 탐색하고 새롭거나 업데이트 된 컨텐츠를 찾기 위해 봇을 보내는 크롤링 (Crawling)이라는 프로세스를 통해 이루어집니다. 웹 페이지가 발견되면 색인화되어 검색 엔진 결과에서 사용할 수 있습니다.
검색 엔진은 어떻게 신뢰성을 평가합니까?
검색 엔진은 웹 페이지의 권한, 컨텐츠 품질 및 링크의 수량 및 품질과 같은 요소를 살펴보면 신뢰성을 평가합니다. 신뢰성이 높은 웹 페이지는 신뢰할 수 있고 권위있는 것으로 보이며 검색 엔진 결과에서 높은 순위를 매길 가능성이 높습니다.
Google 이외의 다른 검색 엔진은 무엇입니까?
Google은 가장 인기있는 검색 엔진이지만 다양한 기능과 이점을 제공하는 몇 가지 대안이 있습니다. 여기에는 Bing, Yahoo, Duckduckgo 및 Baidu가 포함됩니다. 각 검색 엔진에는 자체 알고리즘과 순위 요인이 있으며 동일한 검색 쿼리에 대해 다른 결과를 제공 할 수 있습니다.
검색 엔진 마케팅은 어떻게 작동합니까?
검색 엔진 마케팅은 검색 엔진 결과에서 웹 사이트의 가시성을 개선하여 웹 사이트를 홍보하는 전략입니다. 이는 유료 광고, 검색 엔진 최적화 또는이 둘의 조합을 통해 달성 할 수 있습니다. 목표는 웹 사이트로 더 많은 트래픽을 유치하여 판매 및 수익을 증가시킬 수 있습니다.
Amazon Seo는 무엇입니까?
Amazon SEO는 아마존의 제품 목록을 최적화하여 아마존의 검색 결과에서 높은 순위를 매기는 과정입니다. 여기에는 관련 키워드 사용, 자세한 제품 설명 제공 및 긍정적 인 고객 리뷰 얻기가 포함됩니다. 잘 최적화 된 제품 목록은 가시성, 클릭률 및 판매를 향상시킬 수 있습니다.
세계 최고의 검색 엔진은 무엇입니까?
세계 최고의 검색 엔진에는 Google, Bing, Yahoo, Baidu 및 Yandex가 포함됩니다. Google은 가장 널리 사용되지만 다른 검색 엔진에는 큰 사용자 기반이 있습니다. 각 검색 엔진에는 고유 한 기능과 장점이 있으며 귀하가 가장 적합한 검색 엔진은 특정 요구 사항과 선호도에 따라 다릅니다.
검색 엔진에서 내 웹 사이트 순위를 향상시키는 방법은 무엇입니까?
검색 엔진에서 웹 사이트 순위를 향상시키는 데는 관련성, 발견 및 신뢰성을 위해 웹 사이트 최적화가 포함됩니다. 여기에는 관련 키워드 사용, 고품질 컨텐츠 작성, 고품질 백 링크 얻기, 검색 엔진에서 웹 사이트를 쉽게 발견 할 수 있도록하는 것이 포함됩니다.
검색 엔진의 미래는 무엇입니까?
검색 엔진의 미래에는 더 많은 개인화, 다른 서비스와의 통합, 인공 지능 사용이 더 포함될 수 있습니다. 검색 엔진은 더 나은, 더 관련성있는 결과를 제공하고 기술과 사용자 행동의 변화에 따라 끊임없이 발전하고 있습니다.
밀리 초가 중요합니다
Algolia는 전 세계적으로 검색 결과의 99%를 35 밀리 초 미만의 속도로 제공합니다. 고객에게 물어보십시오. "이 질문은 얼마나 빨리 빠르지 않습니까?"