当输入关键词发现无结果少结果，产品方有什么可以做的？单纯不作为的话，流量就会白白流失，产品方需要针对该问题进行产品优化，作者对此作了阐述。

在搜索结果页中，无结果和少结果是不可避免会出现的情况，这种情况如果不做处理会很影响用户的体验。

对于无结果少结果的处理方式大致有两种：

1. 给出相关提示；
2. 给出相关提示并给出相关推荐。

这两种处理方式，显然后者会更好一些。根据用户的搜索条件猜测用户的搜索意图并给出一些相应的推荐，不仅能减少用户的操作路径，同时也能减少平台的跳失率，提升成单。

项目背景

旅游产品的搜索结果最少需要由两个条件决定，出发地和搜索关键词。因此，在搜索无结果和少结果的推荐策略中，会和其它电商搜索结果页中的无结果少结果推荐略有不同。

项目流程

1. 发现无结果少结果率较高，且此部分没有相关推荐；
2. 查看无结果和少结果的明细，确定导致无结果和少结果的原因；
3. 根据原因的分类，查看此部分用户遇到无结果少结果后的后续行为，辅助确定无结果少结果的解决方案；
4. 挑选占比高的无结果少结果进行优化。

无结果少结果推荐策略

减少无结果和少结果整体上有两种思路：

1. 从根本上减少无结果和少结果；
2. 出现无结果和少结果时进行推荐。

纠歧：

因最基本的搜索条件-出发地到关键词下无结果，少结果：

词性为A+X，或使用了tab导致无结果：

少结果时在底部进行推荐，策略与无结果推荐策略相似：

以下就图中的部分策略进行说明：

纠歧：

1. 确定整体纠歧策略：由于无线端用户存在拼音、手写、笔划输入这三种主流方式，同时在旅游场景中大部分用户搜索的词为目的地类词，因此在纠歧时以目的地词作为标准词库，根据音相似和形相似判断用户输入词与标准词库中词的相似性，如果相似性高于某个阈值则为用户进行纠歧，由开发同学通过算法实现。
2. 调参以确定最优策略：初始计算相似性时音：形的比例为1：1，由于拼音输入用户偏多，召回率较差；因此将音：形的比例调整至7：3，此时同音词的识别比例大大提升，如蓟州会被识别为济州，但在用户实际输入时如果两个相差较大，用户可以自己意识到，此种方案也不可行；最终采用了如果用户输入词与词库中的词音更相似时，相似性计算中音：形的权重比为6：4，形更相似时，音：形=3：7。
3. 确认算法参数后，还需要确认相似性置信阈值：此处分两种情况，用户当前输入关键词有结果时，准确率比召回率更重要；用户当前输入词无结果时，召回率比准确率更重要。因此在无结果时相似性置信阈值较低，有结果时置信阈值较高

关键词推荐：

此处主要为用户推荐以下类型的关键词：

• 协同过滤：在当前出发地下，搜索了这个关键词的人还喜欢搜哪些关键词。
• 当前关键词有哪些同类型词：如巴厘岛的同类词为海岛类目的地。
• 当前关键词的父级：如用户搜索东京，可推荐日本。
• 热门关键词补足：若以上三种推荐的值不足展示时，可推荐当前出发地下的热搜词。

文案：

在写提示文案时，要把导致无结果的原因、以及为用户推荐的内容介绍清楚。

项目中的一些反思

由于此部分无结果和少结果涉及情况较多，整体逻辑较为复杂（下方模糊截了一个流程图以说明确实有些复杂），开始只用了流程图和简单的用例来说明，导致开发同学理解出现偏差。遇到这种逻辑复杂的，可多写usercase来帮助开发同学理解。

本文由 @皮艾木 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议