[Day 05] 什麼是搜尋引擎 IV - 在 IT 邦尋求答案是否少了些什麼 |【搜尋引擎製作錄】

Github, Over Engineering

在昨天的實作過程中，我們在本地端架設了一個簡單的搜尋引擎，
並透過 Meilisearch mini dashboard 開始搜尋。

今天，我們將藉由 google search 上的一些案例討論及個人經驗分享，
介紹收尋引擎實作時所遇到的挑戰，以及搜尋引擎中不同的元件，
默默的在幫助使用者解決什麼問題？

下面我先列出一些常見的元件，並在接下來一一說明

• auto complete
• snippets
• highlighting
• filtering
• sorting

挑戰: 關鍵字只反映少量使用者內心所想

首先，在實作搜尋引擎的中，最直接面對的一項問題便是：
使用者所輸入的關鍵字長度多數較短，
以英文為例僅有 1~3 個字。
這也導致了一種使用者與搜尋引擎之間，對於搜尋目標的認知上的訊息不對稱。

舉例而言，使用者輸入的關鍵字是javascript，
然而，對於搜尋引擎而言，有些人想看的是javascript的介紹，
有些人有找的是javascript 的教學，有些人則是要下載並安裝javascript。

使用者的內心所想，透過關鍵字所表達的可能只是表達了相當少的一部分資訊，
而搜尋引擎便是在這種前提下，嘗試去了解使用者的需求，
並在各種龐雜的資料中找到相關資訊，幫助使用者取得有用之參考解答。

使用者：搜尋javascript, 你應該知道我想要什麼吧～
搜尋引擎：崩潰，鬼知道你到底要什麼，能不能說的具體一點？ (╬⁽⁽ ⁰ ⁾⁾ Д ⁽⁽ ⁰⁾⁾)

Auto Complete (自動完成)

從 google 的於上述javascript例子的關鍵字提示中，
我們也可以發現 Auto Complete (或者也稱 Auto Fill) 設計的其中一項目的，
便是幫助使用者更好的組織語言，將關鍵字表達得更加具體、詳細，
以利搜尋引擎提供更加精確的結果。

透過各種不同的資訊，例如：搜尋歷史、常見搜尋、甚至相關的常問問題等，
都能在使用者下關鍵字時，從不同層面提示使用者。

當然，Auto Complete也可以其他的益處，如：節省使用者許多打字的功夫，
但背後對搜尋引擎影響較大的，可能還是如前述，幫助使用者下更好的關鍵字。

挑戰: 如何幫助使用者在大量相關結果中快速過濾？

當使用者按下 enter 鍵後，搜尋引擎回傳了大量的結果，
雖然已經經過排序，但若呈現的結果需要一個個點進連結中查看，
無疑相當沒有效率，使用者體驗也較差。

如何能幫助使用者使用者在大量相關結果中，
快速過濾多數不相關的部分，並點入少量高機率相關的結果？
這無疑能大幅增加搜尋效率與使用者的體驗。

Snippet (片段) 與 Highlight (強調)

snippet 提供使用者在點進連結前的預覽功能，
也藉此讓使用者自行跳過不相關的搜尋結果。

snippet 在設計上也有一些要注意的內容，
若snippet永遠只是提供如：連結網頁的第一段內容，
可能較難提供參考性，畢竟與關鍵字較為相關的部分內容，
不一定會出現在第一段。

這絕對不是特定指 IT 幫 ?

此外，在 snippet 長度上也需要適度，
若snippet過長，而每個回傳的內容又都附上snippet，
就有可能一下子使太多的文字內容湧向使用者，
進而讓使用者瞬間接收到過多資訊，而失去對重點的專注。

管理使用者的專注力也是設計搜尋引擎介面中十分重要的考量，
不僅是snippet的長度，
像是如：snippet的文字大小，
或是到底還要不要放上 hashtags (標籤) 等的選擇上，
都與 管理使用者的專注力 相關。

也因此，我們要提到另一個相當常見的功能元件，Highlight。
Highlight是一項相當直接的做法，
透過將snippet與使用者關鍵字相同的部分直接反白，或是變換字體顏色等方式，
直接去引導使用者的瀏覽視線與專注點。

filtering (過濾) 與 sorting (排序)

即使搜尋引擎已經盡量回傳相關結果，
有時還是會因為各種原因使結果與使用者所想不同，
這時，最直接而簡單暴力的方式可能，
便是直接用filtering(過濾) 與sorting(排序) 干預搜尋結果。

例如：搜尋結果回傳了許多西班牙文的相關節果，即使相關我也看不懂，
最直接修正這樣結果的方式，
便是將所有特定語言的結果透過filtering(過濾)濾除，
只保留想要的目標結果。

相對而言，sorting則是去干預排序，
例如：改以文章時間做排序，而非與關鍵字的相關度。

然而在設計時，也需要考慮到實用情境，
應該通用於各種搜尋情境，避免做到過於複雜。

例如：新聞搜尋時提供按時間排序便相當對有道理，
而購物網站的搜尋，則是要考慮有按價格排序搜尋結果的功能。
根據搜尋目標的資料特性提供相對合適的功能設計。

了解使用者搜尋的情境

最後，從 google search 中我們可以發現，它已經不單單只是搜尋引擎，
其中還結合了，例如：知識庫、問答系統等等，來幫助使用者更加快速地獲得解答。

相對而言，傳統的搜尋引擎只能提供存在可能解答的相關網頁，
解答也還是仰賴使用者從結果網頁中自行挖掘，
反觀 google 卻已經在嘗試於某些搜尋情境下，
使用如問答系統的方式直接告訴使用者解答。

這便牽涉到一項議題，要如何了解使用者搜尋的情境，並提供更有效的解答？
從javascript的例子，一方面，我們期待甚至嘗試引導使用者將關鍵字寫得更加具體；
然而，從另一個角度，我們是否能從有限的資訊中，加入一些合理的推測，讓搜尋變得更加精確呢？

例如：當使用者搜尋蘋果的股票代碼 "APPL"，
我們其實不難了解到使用者在做這項搜尋的情境與背後動機，
直接提供蘋果的歷史股價明顯可以滿足大多數的需求，有使搜尋結果更加精確、有效率。

甚至，也能根據其他外部的資訊，例如：使用者所在位置、歷史搜尋紀錄等資訊等，
來對預設的搜尋情境進行微調，以提供更佳的搜尋結果。
如何透過有限的訊息，定義各種多不勝數的搜尋情境，也是一項挑戰。

溫馨提醒：考慮來東南亞工作的讀者，請三思而行，避免上當受騙。:)

明天我們會開始介紹並規劃我們【搜尋引擎製作錄】的實作系統架構。