做電商，網站內的搜尋要如何藉由產品策略優化搜尋排序？
做電商，網站內的搜尋要如何藉由產品策略優化搜尋排序？
搜尋引擎說穿了就是用來檢索資訊的系統，目的是協助搜尋儲存在電腦系統中的資訊。有很多人不知道，搜尋的結果一般被稱為：hits，大多會以表單的形式呈現。
使用者大多會藉由網站內的搜尋介面欄位進行初步搜索，時常會應用這樣的方式，快速找到想要的項目，進行後續的資訊獲取。也因為應用這樣的方式，成功改善用戶的體驗，轉化率自然而然也提高。
不過有些人會好奇，如何創建一個高效率的站內搜尋引擎？尤其在電商當道的時代，對於資訊的提供以及掌握，也決定了使用者在網站上的活躍度以及忠誠度。
搜尋與點擊做得好，就能避免跳出
對於電商、媒體內容平台以及SaaS服務等B端企業而言，投注在站內搜索功能的資源和技術越多，相對的降低跳出率、促進用戶轉化率就能較能夠實踐。同時，這也是快速蒐集用戶真實想法的好工具，每一次的搜尋和點擊，都促進了每個網站或電商平台的營運，企業甚至可藉此進行優化，特別是在當使用者進行站內搜尋時出現「查無資料」或是「無結果相符合」時，當企業掌握以上全局，夠可以反映出改善用戶體驗的方式就是：幫助使用者快速找到心中所想的內容，才能增加轉換率，降低跳轉率。
那麼如何快速建立一個高品質以及高效率的網站搜尋引擎？接下來我會以產品策略的視角切入。
系統逐漸複雜化，搜尋檢索技術成為其中關鍵！
先試想，任何一個複雜系統後面奠基的都是簡單系統，也就是說，是先有了單一的系統後再經由進一步的彙整和統籌技術，逐漸建立起這其中良好的運作方式。
也就是說，針對資訊檢索，過去所使用的測試集規模通常較小，而現在真實的資訊檢索環境複雜化許多。對此，自1992年起，一個名為TREC (Text REtrieval Conference) 的評估會議開始每年規律的在美國舉行。這樣的大型的實驗室測試機制，可以比較不同資訊搜尋的效能優劣，且舉行論壇讓人們有機會交流討論，因此TREC在資訊檢索領域中早已成為倍受矚目的標竿測試環境。最近的熱議的TF-IDF演算法，是一種用於資訊檢索常用加權技術。其中，更包含兩個關鍵要素：詞頻（TF）以及逆文檔頻率（IDF），這兩個要素的統計會在加權後獲得搜尋排序。
讓我們先來看一看這兩個專有名詞的定義：
- 詞頻（TF,即Term Frequency）：詞頻指的是搜尋的詞彙在一篇文檔中出現的頻率。
- 逆向檔案頻率（inverse document frequency，idf）：逆向檔案頻率則是是指搜尋的詞彙在整個語料庫中的頻次。
所以不難看出，當使用者輸入搜尋的詞彙後，對率先比對整個文檔庫中哪些文檔中包含的搜尋的詞彙為最多。而且，如果這樣的搜尋頻次包含的越多，所出現的這篇文件排名就越高。不過也要避免一些輔助句子表達的詞，也就是說，輸入的詞彙需要精準、講重點。
再來，引入第二個關鍵要素—逆向檔案頻率。它的應用邏輯跟詞頻相反，反而是降低語料庫中出現頻次多的詞的權重。 一個詞在語料庫中重複出現的次數越多，所包含搜尋詞彙的文件的排名就越低。
TF-IDF排序演算法主要針對非結構性長文本而設計,比如大型企業文檔,歷年判案文書,全球論文檢索庫等設計。
這類演演演算法是搜尋引擎的基石,很好的理解它們的原理,有助於我們設計自己的站內搜索。 接下來,我們談談針對獨立站、小程式、APP應用內搜索搜索問題應該怎麼設計和處理。
電商如何藉由數據屬性來優化排序？
由上述可以知道，搜索技術問題相當廣泛，而我們這次只談電商網站上，搜索的產品設計。
市場上，電商網站、軟體程式以及App的資訊（例如：流覽量、點讚數、轉發數、收藏數等）其實並非隨機混排，而是針對某一特定規則走，它包含非常多面向的細節，概述如下：
- 搜尋的屬性：包含標題、正文、標籤、文章描述、圖片描述、評論內容等。 這些屬性可以作為搜索的基礎屬性放入我們的站內搜索中。
- 熱議程度：包含使用者在電商網站上點讚、轉發、留言以及針對留言進行點讚，最後則是收藏和關注，藉由這些用戶的行為產生的指標，可協助電商管理者判斷網站內容的優質程度。
- 管理策略：作為經營者，有時候在管理上會依照經驗和後台數據進行判斷，手動調整一些內容，同時微調這些內容的在搜尋結果中的排序權重。
要如何管理並且進行最精確的判斷？首先要關注以下層面：
- 詞語相符程度：使用者輸入多個關鍵字中，相符程度最高者，排序理當較前。
- 精確程度：抓穩最關鍵的精準詞，沒有冗字，也會使排序在更前面。
- 搜索詞所屬位置：處於重要屬性中的詞，排名會更高。例如：標題或描述裡包含了搜索詞的文檔，排名將高於只有正文才出現搜巡詞彙的文件檔案。
- 業務屬性權重：有時我們所搜尋的關鍵詞彙，會是電影的名稱，而不是影星的名字。
- 錯別字：錯別字呼應了上述精確程度的問題，有錯別字當然精準度低。
因此，也再次呼應一開始所提，「站內搜尋」不需要使用係數或任何形式的加權平均值方式來判別排序權重，反而運用產品策略作為調整搜尋結果的切角更為有效。一旦電商網站搜尋檢索做得好就能夠成功降低跳出率，尤其對於B端企業來說，是強化使用者黏著度和促進轉化率的最佳利器。
除此之外，電商網站管理者在其中也佔了相當重要的角色，透過數據理解自己使用者，甚至是描繪使用者輪廓。特別是收集無搜尋結果的搜索詞,有助於更好的改進網站內容。
圖片來源：unsplash
文章出處：林克威
站內搜尋的同義詞、錯字與中文斷詞，才是真正影響找得到的關鍵
原文談的 TF-IDF 是排序的底層邏輯，但台灣電商實務上，讓使用者「搜得到」的第一道關卡其實是查詢的解析與容錯。台灣消費者習慣中英夾雜、簡稱與口語化（例如「無線藍牙耳機」「藍芽耳機」「耳機 降噪」），若搜尋系統不做同義詞對應與錯字校正，就算商品確實存在也會落入查無結果。
建議把站內搜尋當成一個需要長期維護的詞庫工程，而不是裝好就放著。從搜尋紀錄反推使用者真實用詞，持續補進同義詞與品類縮寫，並針對中文特性處理斷詞（避免把「保溫瓶」誤切成不相關詞），才能讓 momo、蝦皮以外的官網站內搜尋接近平台級的命中率。
- 建立同義詞表：把「藍芽/藍牙」「行動電源/充電寶」「口罩/醫療口罩」等對應在一起
- 錯字與注音容錯：常見錯字與英數全半形差異要能被吸收，避免一個錯字就零結果
- 中文斷詞與停用詞：移除「的、要、買」等無意義字，避免稀釋比對權重
- 支援屬性詞搜尋：讓「黑色 XL 防水」這類複合條件能被解析成篩選條件
- 定期回收查詢詞：把實際被搜尋的詞回灌詞庫，讓系統越用越準
零結果與低結果頁面，是流失最快卻最容易補救的一塊
原文提到出現「查無資料」時企業應掌握全局，但更值得展開的是：零結果頁面不該是死路，而要設計成導購的中繼站。當使用者搜尋落空，與其顯示一片空白，不如主動推薦熱銷品、相近品類或近期上架商品，把跳出意圖轉回瀏覽。
實務上可建立一份零結果關鍵字清單並定期檢視，分辨是「真的沒有這個商品」還是「有商品但搜尋比對不到」。前者代表選品或補貨機會，後者代表詞庫或標題命名要調整。這套機制在官網、LINE 官方帳號導購頁、各平台賣場的關鍵字佈局上都適用。
- 零結果頁放熱銷推薦與分類入口，不留死路
- 保留搜尋框並提示「換個關鍵字試試」與常見搜尋詞
- 每週匯出零結果詞，標記為缺品或缺詞兩類分別處理
- 針對缺品詞評估是否值得進貨或上架，反向優化選品
用搜尋數據回頭優化商品命名與分類，比單純調演算法更有效
站內搜尋資料是少數能直接反映消費者「主動需求」的數據，價值不亞於廣告數據。哪些詞被搜最多、哪些詞搜了卻沒人點、哪些詞搜完就轉單，這些訊號能回頭指導商品標題、規格命名與分類架構的調整。
建議把高頻搜尋詞融入商品標題與屬性欄位，讓比對權重自然提高；同時觀察「高搜尋、低點擊」的詞，多半代表主圖、價格或標題不夠吸引，是優化素材的優先名單。這套邏輯同步搬到蝦皮、momo 的賣場標題與關鍵字設定，也能提升站外搜尋的曝光。
- 把熱搜詞放進商品標題前段與屬性欄，提升命中與相關度
- 盤點高搜尋低轉換詞，優先優化主圖、價格與賣點文案
- 用搜尋詞反推分類命名，讓消費者用自己的話也找得到
- 跨通路同步：官網熱搜詞回饋到蝦皮/momo 的關鍵字佈局
把熱賣品、毛利品與庫存壓力，編進搜尋排序的加權邏輯
TF-IDF 只解決「相關性」，但電商站內搜尋真正要服務的是「生意」。當使用者搜尋一個關鍵字時，回傳結果不該只看詞頻匹配，而要疊上商業權重：轉換率高的商品往前、缺貨或補貨慢的商品往後、季末想清的庫存適度加分。這等於把產品策略直接灌進排序公式，讓搜尋頁同時是銷售頁。
實務上可建立一個簡單的綜合分數，例如相關性分數乘上一個商業係數，再依即時庫存與檔期動態微調。在蝦皮或 momo 這類吃流量的通路，你動不了平台演算法，但官網與 LINE 官方帳號的圖文選單導購、商品集頁排序，你完全可以自己掌控。
切忌一刀切把高毛利品硬推到第一位，使用者搜尋意圖沒被滿足會直接跳出。權重要當作微調的旋鈕，相關性永遠是地基。
- 先用相關性篩出候選清單，再用商業係數重排，不要讓係數蓋過匹配度
- 缺貨商品降權但不隱藏，附上「補貨通知」或推薦替代款留住客人
- 季末出清品在相關前提下小幅加分，把搜尋頁當清庫存出口
- 高轉換率、高評價的商品給予穩定加分，讓好商品自然被更多人看到
- 檔期商品（雙11、母親節）設定時間區間自動加權，活動結束自動歸位
用篩選器、排序選項與搜尋建議，把「一次搜尋」變成「逐步收斂」的對話
很多人把站內搜尋想成「輸入關鍵字、回傳清單」的單次動作，但高客單或品項多的店，使用者其實是邊搜邊縮小範圍。真正影響成交的，是搜尋後的「導引層」：即時下拉建議、可組合的篩選面板、合理的預設排序，讓客人能用點的方式逐步逼近想要的商品，而不是一直重打關鍵字。
下拉建議不只補字，更該回傳熱門搜尋詞、對應分類與少量代表商品縮圖，讓人在打字當下就決定要不要點進去。篩選器則要依品類客製，賣衣服給尺寸顏色材質、賣 3C 給規格容量品牌，而不是全站套同一組制式選項。
預設排序的選擇也是策略。新客進站常用「綜合推薦」最安全，但搜尋特定型號的人要的是「相關度」優先，提供「價格低到高」「銷量」「上架時間」等選項，等於把決策權還給不同情境的買家。
- 搜尋下拉同時給「熱門詞＋分類捷徑＋3 至 5 個代表商品」，縮短抵達路徑
- 篩選器依品類動態變化，服飾給尺寸顏色、3C 給規格容量，避免全站一套
- 每個篩選條件旁顯示對應商品數，數字為 0 的選項直接隱藏，省去白點擊
- 保留使用者上次的排序與篩選偏好，回訪時不必重設一次
- 行動版把篩選收進可展開的浮層，搜尋框與排序常駐，符合手機操作習慣
建立搜尋成效的監測指標與灰度測試流程，讓優化有憑有據
搜尋優化最怕憑感覺改，改完不知道好或壞。該先定義清楚的指標：搜尋後點擊率、搜尋轉換率、零結果率、搜尋後跳出率、平均要翻到第幾筆才點擊。這些數字能告訴你問題出在「找不到」還是「找到了卻不想買」，兩者解法完全不同。
調整排序權重或新增同義詞前，先用一小部分流量做灰度測試，比較兩組的搜尋轉換與客單，確認有效再全量上線。沒有 AB 測試工具的小店，也可以用「改版前後同週期」的對照，至少避免被淡旺季誤導。
別忽略後台的搜尋詞報表，那是最便宜的選品與內容情報。高頻卻零結果的詞代表可能缺貨或缺品類，高頻高點擊卻低轉換的詞，問題往往在價格、商品頁或運費，而非搜尋本身。
- 每週固定看搜尋詞排行、零結果詞、搜尋轉換率三張表，形成例行檢視
- 區分「找不到」與「找到不買」兩類問題，前者修資料、後者修商品頁
- 任何排序調整先小流量灰度測試，確認轉換不掉再全量
- 把高頻零結果詞列成選品與補貨清單，直接餵給採購
- 設定零結果率與搜尋跳出率的警戒線，超標就排查近期上下架異動
- 盤點站內搜尋現況：實測 20 個常見關鍵字，記錄是否找到、排序是否合理
- 在排序公式加入庫存與轉換率商業權重，但確保相關性仍為主導
- 為缺貨商品設定降權與替代品推薦，避免客人撲空就離開
- 依主力品類客製篩選器選項，並隱藏商品數為 0 的條件
- 開啟搜尋下拉建議，回傳熱門詞、分類捷徑與代表商品縮圖
- 建立搜尋成效週報：點擊率、轉換率、零結果率、跳出率四項必看
- 把高頻零結果關鍵字整理成補貨與選品清單，交給採購與行銷
常見問題
小型電商沒有技術團隊，也需要自己做 TF-IDF 這類演算法嗎？
多數中小電商不需要自行開發排序演算法。現成的開店平台、站內搜尋外掛或電商系統通常已內建相關度排序，重點應放在你能掌控的部分：維護同義詞、整理錯字、優化商品標題與分類。把基礎設定做到位，命中率的提升往往比動演算法更立竿見影；若涉及較複雜的客製需求，可諮詢專業電商代營運團隊評估投入產出再決定。
站內搜尋的排序，應該完全照相關度，還是要參考銷量與庫存？
純相關度排序容易把缺貨或低轉換的商品排在前面，反而傷害體驗與業績。實務建議在相關度的基礎上，加入銷量、轉換率、是否有現貨等商業權重，讓既相關又賣得動、且能立刻出貨的商品優先曝光。權重比例需依品類測試調整，並避免把完全不相關的熱銷品硬塞到結果中。
我該多久檢視一次站內搜尋的數據？要看哪些指標？
建議至少每週檢視一次，旺季或檔期前可拉高頻率。核心指標包括熱門搜尋詞、零結果詞、搜尋後的點擊率與轉換率。零結果詞用來判斷缺品或缺詞，高搜尋低點擊的詞用來優化素材，搜尋後轉換高的詞則適合加碼曝光與廣告投放，形成持續優化的循環。
