搜索作為電商APP中用戶下單的核心場域，具有較高的消費者價值（體驗）、變現價值（賺錢）、數據沉淀價值（研究）。因此搭建搜索相關數據指標體系，用于及時監控波動&定位原因就顯得至關重要。

本文從搜索機理出發，探討影響搜索產出的關鍵要素，并沉淀出一套監控體系，經實戰運營能較好的解決業務方的問題。在此拋磚引玉，希望對感興趣的同學有所啟發。

1、Why 搜索？

各大電商APP平臺可以將用戶下單的場域路徑以下兩大類：

用戶主動類：分為強目的（搜索）、弱目的（一二級類目頁）

用戶被動類：分為算法推薦（首頁猜你喜歡+商詳頁猜你喜歡等+訂單頁猜你喜歡）、運營推薦（欄目+活動頁）

一般電商類平臺各場域，用戶訪問率&銷售占比高相對關系如下：

如果某一個場域用戶訪問率&銷售占比高，則代表這個場域流量&創造的價值越大，有上表可知，搜索是其中最重要的場域，將精力投入到“搜索”的ROI是較高的。

由此可簡要降搜索的價值概括為下面三類：消費者價值（體驗）、變現價值（賺錢）、數據沉淀價值（研究）

2、搜索數據指標體系搭建

由上可知，搜索既然有較高的消費者價值、變現價值、數據沉淀價值，那么搭建其數據指標體系，用于及時監控波動，定位原因就顯得至關重要。搭建數據體系時：

（1）首先要明確監控的目標，比如搜索核心是成交導向，那么搜索的GMV就是核心監控的指標。

（2）其次，要深入了解搜索作用機理，確定對目標的關鍵影響因素：

就個人理解搜索本質還是人貨匹配，不同的業務角色影響不同的因素，作用于不同的環節。

• 比如算法業務角色，影響搜索GMV的關鍵要素是：用戶輸入搜索詞之后，算法模型對搜索詞理解、商品召回和商品排序的準確性，核心作用在于保障人與貨更好的匹配
• 而商品（商家）角色，影響搜索GMV的關鍵要素是：品控、拓品等，核心作用是更好&更豐富的貨
• 運營+產品角色，影響搜索GMV的關鍵要素是：用戶進入搜索框之后，一系列的功能引導&利益點傳遞等，核心作用是更好的用戶流程體驗（不要有卡點）

（3）最后，將上述關鍵影響要素量化，與業務操作緊密連接，回答目標波動的業務原因（Why So），確定優化建議（And Then?）

比如發現搜索銷售額下降：

是因為搜索需求變化，還是單次搜索銷售額的變化？

如果是搜索需求的變化，那是計劃式搜索UV還是發現式搜索UV在下降（用戶站外想不清還是站內種草不足）？

如果是發現式搜索下降幅度大，更多是因為我們站內刺激不足，就需要針對這個品類&用戶進行運營活動強化心智。

最后搜索的指標體系整理如下：

*注：上述是整體框架，框架中還需更細粒度的探查，比如轉化效率降低，用下列指標衡量算法在召回、排序等各環節的表現，來定位問題。

計劃式搜索是指來APP前已有基本的購買目標，這些用戶進站后30s內就會搜索。

發現式搜索是來APP前沒有購買目標，在站內展示的內容驅動下比如推薦&活動等，發現商品從注意到興趣，激發非計劃式需求，從數據上定義就是進站后30s后才去搜索。

計劃式搜索&發現式搜索的定義是本人通過觀察用戶行為數據的總結，不同APP可能表現不同，30s的范圍可以酌情更改。

3、結語

經實戰運營，上述監控體系可以較好幫助業務方定位大部分問題，提高各方效率，在此分享出來，希望對大家有所啟發。