在电商行业里， 一般用户都会有比较明确的搜索意向，所以搜索框基本都作为用户直达目的地的快捷通道，聚焦在页面的最上方。
并且在产品迭代的过程中，还在不断推出语音搜索、搜索、文字搜索、历史信息搜索等新功能。
1. 提升搜索框转化率的思路
搜索框如此重要，那么我们如何提升它的转化率呢？
通常在搜索框优化的过程中，我们都会面临用户搜不到（搜索无结果）、用户搜不准（搜索结果不匹配）这两大问题。
但对我们而言，真正的挑战不仅仅是让用户搜得到、搜得准，还需要借助搜索为我们带来有效的业绩转化。
在 GrowingIO 第 41 期增长公开课中，我们的商业分析经理，史晓璐分享了 OSM 模型、UJM 模型与场景化相结合的数据指标体系规划思路。有兴趣的同学可以扫描下方二维码回看详情。
在这篇文章中，我们也将通过这种思路，搭建一套搜索效果评估指标体系。从而能有效衡量搜索效果、指导我们的优化策略、进而提升搜索框转化率。
1.1 基于 OSM 模型，拆解提升搜索转化的业务目标
OSM 即为Object - Strategy - Measure 的简称，在搜索框场景中，我们可以把该模型拆解为：
业务目标（O）：提升用户通过搜索下单的转化率；
业务策略（S）：是指清楚业务目标之后，为了达成上述目标，我们应当采取的业务策略。像了解搜索价值权重占比、提升搜索的匹配度等；
业务度量（M）：用于衡量我们的策略是否有效，反映目标的达成情况。像搜索结果点击率、搜索贡献成交额等。
1.2 拆解电商平台用户旅程地图（UJM）
UJM 即为User Journey Map的简称，比如：获客引流 → 流量分发 → 商品展示→ 订单支付 → 分享 → 复购，这是常见的电商平台UJM：
用户通过各种渠道引流进App后，会通过首页推荐/搜索框等，进入到商品展示环节，觉得商品满意进而完成订单支付。
忠实用户不仅复购率高，还会将商品信息分享出去带来新用户，这里我们的搜索框就又承担了重要的作用。
1.3 OSM×UJM 关联业务目标与用户旅程
如果我们单关注搜索场景的优化，找到的痛点可能就只是用户没有搜索兴趣。那么我们的目标，就可能只有提升内容分发效率、提升搜索结果的有效率等。
但搜索的目的其实是，帮助用户更快找到想要的商品，节约用户时间、缩短下单流程。
这就需要我们将 OSM 与 UJM 相结合，来发挥更大的作用，去关注商品展示、订单支付、分享等环节，搜索功能可能带来的更多贡献。
如上图，电商搜索场景中的 UJM 一般是：商城首页 → 商品检索 → 进入商品详情页 → 加购物车下单 → 活动触达 → 参与活动 → 再次购买。
我们的战略目标（O）是提升搜索带来的下单转化率，由此可具体拆解出两个业务目标，一个是有效衡量搜索的价值权重，一个是提高搜索词匹配度。
在这两个具体的业务目标之下，我们可以通过匹配搜索场景中的 UJM ，拆解出相应的业务策略（S）和业务度量（M）
为了方便大家更好的理解，这里以「战略目标（O）1：有效衡量搜索价值权重」为例：
要实现战略目标（O）1，我们可以有对应的两大策略：
通过搜索价值权重的品类拆分，定位可优化品类。电商平台中的商品品类十分繁复，可优化点也比较多。通过价值权重来进行品类拆分，能快速定位出，值得优化的细分品类，从而重点投入，精准优化。
找到高价值的搜索词，指导热搜词和活动运营。通过数据监控找到高价值的搜索词，不仅可以指导线上商品的有效分布和对应搜索词的优化；还可以指导线上、线下活动，就高价值搜索词的商品做推荐运营，以此扩大该类型的商品曝光。
在这个过程中匹配相应的 UJM，我们的业务度量（M）也会非常清晰：
一类就是我们提到的搜索价值权重；
一类就是像搜索购买转化率、搜索贡献成交额等，与我们的业务非常相关的指标。
2. 一套完整的搜索效果评估指标体系
结合 OSM 模型与 UJM 模型，我们就可以得到一套完整的搜索效果评估指标体系，共分为一级、二级、三级指标：
一级指标，是搜索价值权重，即搜索贡献的成交额/全平台成交总额
全平台成交总额是业务侧的一个指标，而搜索的贡献成交，可能大家会思考应该如何把成交这件事情与搜索进行归因。
GrowingIO 提供了一个埋点变量，叫转化变量。通过转化变量的配置，我们就可以实现搜索贡献与成交之间的有效归因。关于此，最后的解决方案部分会提到。
二级指标，是对一级指标的进一步的拆解
我们可以将一级指标拆解为：搜索功能使用人数&次数、搜索结果点击人数&次数、搜索结果点击率、搜索结果支付转化率、及搜索贡献成交额。
像搜索功能使用人数&次数、搜索结果点击人数&次数，是我们衡量搜索功能使用情况的一些基础数据，通过 GrowingIO 无埋点圈选就可以快速获取。
三级指标，是针对二级指标的进一步拆解
依据一些相关搜索维度，我们可以把每个二级指标进行多维拆解，由此发现在某些特定维度之下，搜索词带来的贡献度。
常见的几个维度包括：不同搜索词来源、不同搜索品类等。
这样一整套搜索效果评估指标体系出来后，我们就可以有效衡量搜索效果、指导我们的优化策略、进而提升搜索框转化率。
比如说，当前面的一级指标发生波动，我们就可以很快的找到相应的二级、三级指标，回答为什么发生波动，决策能够做出什么动作。
3. 以搜索词价值评估为例
三步提升搜索转化率
介绍完理论部分，接下来开始实践。
我们选取一个经典的搜索词价值评估案例，结合上文提到的优化策略，来看看如何提升搜索转化率。
第一步：搜索价值权重品类拆分，定位可优化品类
左边这张图按整体价值贡献占比，评估搜索功能在整体中为总成交额贡献了多少。
接下来我们可以根据不同品类，对搜索价值权重进行进一步拆分。我们会发现，美妆品类的搜索价值权重占比仅 8%，相对较低。
在正常的运营思路中，销售量和销售金额相对都比较好的商品应该是占比比较高的。
而美妆这类商品是属于销量、客单价都相对比较高，但通过搜索带来的转化占比却不是很高。
由此我们推论，可能是这一品类的搜索环节出了一些问题。
第二步：搜索匹配度优化
提升搜索效率和准确率
果然，通过 GrowingIO“搜索无结果”情况图显示:“兰蔻 196”（兰蔻品牌的某口红色号）这个搜索词的搜索无结果情况概率比较高。
我们可以看到，在产品搜索框中，对“兰蔻 196”的搜索是一个无结果页面。
而实际商品品类库存中，搜索词对应的 196 号是有的，但却因为搜索词匹配度不精准，导致用户没有找到合适的商品。
鉴于此，我们就可以对同类型带色号属性的搜索词进行相应的优化。
上图右部，就是优化前、后的结果对比。优化后，用户再通过同类型的搜索词，就能找到对应的商品。
助力供应链沟通
同样，在搜索 GUCCI 时也是无结果。在咨询品牌拓展部后，发现当时该品牌还没有入驻。
通过 GrowingIO 数据统计我们发现，在同类型的搜索无结果热词排行榜中，它位于前五位，所以这里存在对流量的极大浪费。
因此借助这样的一个数据洞察，我们就可以让品牌拓展部与对应的品牌商进行沟通，让商户入驻，以此实现搜索的优化。
这整个过程，都可以通过 GrowingIO 搜索效果评估数据看板实现。
像我们发现了大量无结果搜索词，进而去推测用户的搜索需求、然后定位搜索无结果的原因。
在这个过程中，我们还可以对应地，向下赋能其他职能部门，去做相应的调整和优化，从而整体优化搜索匹配业务。
第三步：找到高价格搜索词，指导热搜词和活动运营
如何评价一个词是否是一个高价值搜索词，其实主要看几个维度：
用户搜得多不多？
搜索完后点击得多不多？
搜索完后下单得多不多？
如果一个搜索关键词在这三个纬度，都有相对比较高的数据，那么我们就认为这是一个高价值搜索词。
通过高价值搜索词，一方面可以指导线上的商品运营；比如:
将该高价值搜索词设置为热搜词，下一次用户打开搜索框时，就能直接出现在推荐搜索中；
在未进行搜索之前，用户就能看到相关推荐，直接缩短用户的商品查找路径。
另一方面，也可以指导线上或者线下的活动运营，帮助我们更好的通过这类商品触达更多用户，带来更好的转化效率。
以上就是关于搜索词价值评估的案例，可以分为三个步骤来提升我们的搜索转化率。
4. GrowingIO 解决方案
那么GrowingIO 在这个过程当中还能帮助大家做什么？除了提供这样一整套方法论，我们也有一套完备的、与客户共创的指标体系搭建流程。
在这个环节中，从最开始的需求规划、到方案实施、数据校验、以及最终的可视化交付，我们都将全流程陪伴大家一起走完。
并且，期间会有具体的需求梳理，埋点方案和实施培训，以及进行校验和可视化培训等一系列具体交付物。来辅助大家理解这个流程、了解这个方案。
最终可以做到通过这个方案，应用于具体的业务场景来达到对应的提升目标。
像在搜索效果评估指标体系中，涉及到了一些埋点指标。这里分享两张图，供大家参考。
附录 1：搜索效果评估之 3 个转化变量
附录 2：搜索效果评估之 2 个埋点事件
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