搜索引擎（百度）关键字搜索的需求分析和结果其设计

文档放入查看结果，这样普通用户可以并不需要一步导向到Facebook中的或者Facebook的下一级。

例如“佛山华严新园”的词典消费中的，普通用户有可能非常一切都是并不需要想到的是华严新园跟西安的华严园有什么联系，那么仅仅可以将“名称缘由”置放查看结果中的，让普通用户并不需要看着这外数据。

3. 基本功能管理者

基本功能管理者所设计并不并不需要共享较长普通用户方向的提议，但是基本功能管理者的所设计可以有效率减少普通用户“点入有误的结果，引致无谓的返回查看结果，非常进一步自由选择另一条结果”的无含意使用暴力，而基本功能管理者只能够做到让普通用户非常容易地判别条结果的背景即可。

例如“迅雷”的客户端的App消费，如果普通用户对App的所持有极端的因特网安全消费，低质量消费，必须要App官方版的话，那么提从前告知普通用户条结果是否官方，就可以为了让普通用户未确定这条结果是否就是自己所能够的。

四、某种层面战术上

query：“佛山高于楼”

1. 判别这是个多消费还是单消费

（这那时候也替换成的好多流程，比如关键词的解析逻辑学，查看引擎的召回逻辑学等等）

根据经验，我们所述普通用户查看“佛山高于楼”的时候，有可能有以下四种消费：

大治全球性金融中的心 – 科学知识消费。亦然消费：想到佛山高于楼是什么，做什么的：次消费：该建筑群其实有多高、建筑群新功能、建筑群风格叙述、建筑群历史，相关截图等（其他的童鞋们可以自由样补充，有理有据即可）。大治全球性金融中的心 – 腹地查去找。亦然消费：认出佛山高于楼在哪那时候；次消费：借助到这那时候的交通网络提议、电话、临近设施等（例如去找指导面试的场景）。大治全球性金融中的心 – 旅游观光数据。亦然消费：旅游观光漫画版数据；次消费：搭车、优惠、营业时长、细则、玩举凡、临近旅游观光等。佛山旅游观光著名景点 – 素材数据。亦然消费：演示佛山的在经济上繁荣，能够有必要的音频图像能源；次消费：有佛山其它标志性建筑群的音频和图像能源等。2. 做消费归纳，建设工程消费的适用方向

1）科学知识消费

次消费方向（以名字由此而来为例）：查看 – 双击重回其中的一条词典Facebook – （如果有这方面概要）则在词典中的认出仅仅相同概要区域后完毕。

2）腹地查去找

亦然消费方向：查看 – 双击重回搜索引擎海图结果。

次消费方向（以寻认出这个地方的交通网络方式也为例）：查看 – 双击重回搜索引擎海图 – 在海图中的认出交通网络新功能 – 转换起点、转换三站 – 双击查看 – 获得交通网络支线路。

3）旅游观光数据

亦然消费方向：查看 – 双击重回旅游观光漫画版该网站。

次消费方向（以优惠为例）：查看 – 双击重回旅游观光漫画版该网站 – 页面Facebook概要 – 认出优惠数据。

4）资讯数据

亦然消费方向：查看 – 双击重回相关音频该网站。

次消费方向（以图像为例）：查看 – 双击重回相关图像该网站 – 页面Facebook概要 – 认出能够的图像。

3. 依次完毕产品支线所设计

1）科学知识消费

亦然能够通过一般的Facebook所设计就可以得到不太好的依赖于，要点是要较长次要消费的方向，那么举例来说的方式也就是将次要能够做子从借助于。

概念所设计如下：

只能够简单的一行所设计，就可以将几个次要消费的方向较长一步。

2）腹地查去找

相比较从前两者，这个消费略微十分复杂一点，亦然消费（位置所在）就可以试图提从前为了让普通用户获取数据，那么举例来说的方式也就是将海图浏览者和地址放显露，如下：

而次要消费则能够考虑到为了让普通用户较长“查去找交通网络提议”的方向，那么我们可以将一外Facebook那时候的交互提从前，比如所示中的右下角的所设计，这那时候参看了如下请注意海图结果那时候面本身的所设计。

3）旅游观光数据

和科学知识数据类似，亦然消费也可以通过Facebook不太好的应对，而旅游观光数据相比较科学知识数据，有非常多粗壮但是很最重要的数据，这些数据仅仅可以提从前在查看结果页中的让普通用户看着，从而起到基本功能管理者的作用，如下：

除此以外的是，考虑到到为了让普通用户非常快重回购买门票流程，这那时候将购票遥控器也从借助于了，同鞋们可以试图自己样挥一下，这那时候怎么所设计才能够为了让普通用户非常容易地管理者呢 （也可以考虑到尽量增高附近活动中心、临近著名景点、临近美食等次要消费的基本功能入口）

4）资讯数据

随着静止接口普及和因特网的提速，粗壮平快的粗壮音频传播概要日趋获得中国地区该平台、粉丝和资本的青睐。同时，随着网红在经济上的显露现，音频行业日趋崛起一批优质UGC概要制笔记，所以共享音频结果也能依赖于外普通用户的消费，如下：

五、总的来说

以上即是本人对这个query下的四个消费的所设计解答，当然，还可以演示非常多的答案，非常多的顺时针，比如高于建筑群名列，可用的房价相关，佛山其它闹区……非常大的重头戏，查看的商业化服务于不在本文章的提问各地区哦。

补足大数据解法和普通用户画像等等关键技术的早熟应用，可以呈现出的结果肯定是成千上万的（而且还不该是千人千面的），本文只是蜻蜓点水，冰山一角，试图展开聊一聊。如有欠缺或考虑到仅仅的地方，各位路过的神祇望能多多特指教。

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