今天要聊什麼？

前兩篇我們談了當使用者決定搜尋商品時，系統要怎麼挑出一批候選，再把它們排成更符合需求的順序。這些是搜尋背後的系統內部的處理流程，而這一篇我們想把視角轉回到使用者身上，來聊聊我們該怎麼去思考和設計使用者體驗來滿足使用者的需求。

不同的購物動機，對應不同的探索途徑

試想今天使用者想在網站上搜尋商品，他們可能有以下幾種情境：

• 使用者 A 想找「適合露營用的金屬杯」，清楚明確的動機且知道想找的商品特性
• 使用者 B 想讓「週末早餐多一點儀式感」，還沒決定要買什麼，也不清楚想要的具體商品樣態為何

前者對應到我們前幾篇提到的流程，我們需要將使用者的自然語言需求轉譯成機器可以處理的形式，透過 Retrieval 和 Ranking 的流程整理出一個有序清單給使用者挑選，我們可以將這個理解成使用者「主動」搜尋想要的商品。

後者則相對前者困難許多，流程上更像是走馬看花的購物體驗，相較之下更像是使用者「被動」透過看到的商品來決定是否有滿足它的需求。

這兩種情境最終的目標都是做購買的行為，但兩者適合的購買體驗卻截然不同，他們各自對應到了以下兩種模式：

• Search（搜尋）：使用者先提出 query（查詢），平台再回應一組可供比較的商品。設計重點是讓人能用自己的語言開始，並從結果知道系統找了什麼，再逐步縮小或改變範圍。
• Discovery（探索）：使用者被動被展示不同的商品，可能是一篇情境選物文章，一面商品照片牆等等。使用者不必先決定搜尋詞，而是邊看邊辨認「這個好像適合我」。相較於主動提出條件，這條路徑更偏向先接收選擇，再從中形成方向。

搜尋先讓人描述想找什麼；探索則是先提供一些東西，讓人判斷自己對什麼有興趣。接下來我們來聊聊這兩者的使用者體驗設計差異。

模式一：商品導向的搜尋

首先我們先來看搜尋的過程：假設一位使用者想找「適合露營用的金屬杯」，把這句話輸入搜尋框後，經過先前提到的 Retrieval 和 Ranking 的過程，他會看到下圖的結果：

這個自然語言會經由我們前幾天提到的流程轉成以下的資訊：「杯子」為要搜尋的商品類型，「金屬」提供材質的標籤，而「適合露營」則提供情境依據將會透過 query 向量和產品資訊的向量對比來挑出合適的商品。這些資訊將會在結果頁呈現給使用者，告訴使用者「這是我目前替你找的範圍」。

接下來使用者可以一邊比較一邊修正需求，假設看了幾款杯子後才發現自己更在意「有沒有杯蓋」，他可以回到搜尋框補充描述，又或是在左邊的 filter 清單中找到合適的標籤。這些過程都是使用者「主動」針對已知條件進行探索

模式二：靈感導向的探索

如果今天把問題換成「想讓週末早餐多一點儀式感」，事情就不太一樣了。這句話表達了期待，卻還沒有決定要改變哪一個部分：可能是換一個杯子、搭配餐盤，也可能只是想看看別人怎麼布置早餐桌。相較於前一個案例，使用者並不清楚自己到底要什麼，而讓使用者找到他們想的商品正是最重要的 aha moment。

在這個需求下，搜尋系統仍可能從這句話找到相關商品，但我們實作的 query 和產品資訊向量相關性並不一定能有效考慮到情境的概念。這時候我們可以考慮其他的互動方式，由我們「主動」把情境或商品放到使用者眼前，讓使用者「被動」從內容裡認出自己的偏好。

我們有幾種方式可以嘗試：

1. 情境選物文章
2. 商品照片牆
3. 推薦系統

情境選物文章：由我們策展，讓使用者發現想要的東西

情境選物文章的重點，是由我們主動策展決定主題，使用者看到的是我們策展的結果，接著才從裡面發現自己可能想買的東西。 這讓我們有機會在使用者還說不清楚需求時，就先提供一個值得探索的方向。

假設我們策劃一篇「週末早餐桌」的文章，選物就需要有清楚的判斷：這個場景有哪些需要？哪些器物值得放進來？我們可以從每天喝咖啡的杯子切入，說明挑選時怎麼考慮握感、容量與清潔，再把餐盤和托盤放回早餐桌，解釋它們各自解決什麼問題。讀者看見商品，也看見我們怎麼選、為什麼這樣搭配；我們的品味與策展能力，就在這些具體理由裡展現。

對使用者來說，這些內容可以幫助他把模糊的期待變成具體的偏好。他原本只想讓早餐多一點儀式感，讀完後可能發現，自己最想換的是一只每天都會用的杯子。接著，他可以點進文章中的商品，也可以帶著新形成的方向繼續搜尋。我們負責提供選物的觀點，最後哪些商品適合自己的生活，仍由使用者判斷。

情境文章還有另外一個容易被忽略的好處是其 SEO 的價值。如果網站主要是商品頁，搜尋入口往往圍繞品牌、品名或商品類型；加入有內容的選物文章後，我們更容易在使用者搜尋「週末早餐桌怎麼佈置」、「小餐桌的器物搭配」這類問題時被 SEO 選中。這讓 Discovery 不只發生在站內，也有機會從搜尋引擎開始。

商品照片牆：讓大量選項同時進入視野

商品照片牆是一種已被大型平台廣泛採用的探索方式：

• Pinterest 用圖像讓人發現食譜、居家與穿搭靈感；
• Instagram 則把使用者可能感興趣的內容集中呈現，讓人遇到原本沒有追蹤的內容。

照片牆的力量，在於讓許多選項同時進入視野，讓使用者快速掃過，再被其中某張圖片吸引。 一個畫面可以呈現不同商品的外形、色彩、材質與使用情境。使用者不需要依序讀完每項介紹，而是讓視線在圖片之間移動，看到感興趣的內容才停下來點進去了解產品。原本說不清楚的偏好，也可能在這個過程中變得具體。

當我們在逛實體的選物商店時其實也是在做一樣的事情，我們會視線掃過陳列的各式商品之後選擇我們看上眼的商品去進一步瞭解。我們可以在首頁設計商品照片牆的概念來，讓即使使用者還沒有明顯需求的情況下也先被吸引。相較於情境文章由我們安排一條閱讀順序，照片牆讓多個選項並列，使用者可以依自己的興趣，跳到不同類型的商品。

推薦系統：從感興趣的商品，找到更想買的選擇

使用者透過搜尋或探索找到某件商品並點進商品頁，代表了在眼前的選項裡，這件商品讓他願意多看一眼。雖然這並不代表使用者會想要購買這個產品，但我們可以把點擊視為偏正面的興趣訊號，利用推薦系統（Recommender System）的概念幫使用者找到更合適的商品。

在許多電商平台中 「你可能會喜歡」就是一個常見的案例：公司以使用者正在看的商品為起點，找出用途、風格、材質或價位接近的選擇，期盼使用者在其中找到更符合使用者需求的產品，例如使用者可能點開一個一個灰色陶瓷杯，雖然喜歡它的質感卻可能覺得把手或容量不太適合。此時如果我們推薦幾款相似、但細節不同的杯子，就有機會讓他遇到更想買的那一款。

推薦的價值，是把「找到一件感興趣的商品」接到「找到願意下單的商品」。 搜尋與探索讓使用者走進商品頁，推薦則能在他還沒決定購買時，提供更接近需求的替代選擇，減少重新尋找的力氣。它不保證使用者一定下單，但可以幫他多走一步，從有興趣、願意比較，走到「這件更適合我，我想買它」。

不同的探索入口，接到同一份商品資訊

搜尋、情境文章、商品照片牆與推薦，各自幫使用者跨過不同的門檻：搜尋讓他表達需求，文章提供我們的選物觀點，照片牆讓他遇到感興趣的商品，推薦則沿著這份興趣提供下一個選擇。使用者可以在這些方式之間切換，逐漸找到更想買的商品。

入口可以不同，但使用者最後用來判斷商品的資訊，應該保持一致。 在文章裡被一只杯子吸引，接著到商品頁確認材質、容量與品牌，再從推薦裡比較其他款式，這些資訊都應來自同一份商品資料與 taxonomy（分類體系）。不同入口負責呈現與引導，共用的資料則提供判斷依據。

這就是 single source of truth（單一可信資料來源）的價值。當商品資料需要更正時，修正共用紀錄，就能讓各個入口引用一致的資訊。對使用者來說，探索過程中累積的理解可以延續到購買判斷，不會因為換了一個頁面，就得重新確認哪份介紹才可信。

下一篇：怎麼根據使用者反饋，改善找到商品的體驗？

搜尋與探索提供了不同的起點，推薦則接住已經出現的興趣，幫使用者繼續尋找更適合的商品。但這些設計是否真的幫他往購買決定前進，還需要看使用者的反應：他是否找到值得繼續了解的選擇？又在哪裡需要重新搜尋，或放棄比較？

這些反應能提供改善方向，但一次點擊還不足以解釋使用者為什麼喜歡、哪裡不滿意。下一篇要接著回答：怎麼從使用者的行為與反饋找出問題，把它轉成具體的改善，再確認改動是否讓人更容易找到想買的商品？