微信搜索记录怎么查询不到当天的，微信搜索记录怎么查询不到当天的信息？

搜索输入页

搜索输入页即用户输入关键词的页面，是一种临时页面。

①关键词联想及排序规则

关键词联想也称递进式搜索，系统根据用户输入的词条进行关键词联想并给出推荐的联想词，帮助减少用户的输入成本，提升搜索结果的准确性。

在实际的搜索过程中，多个联想词会遵循一定的排序规则。从商业盈利的角度看有竞价排序，这种排序在pc时代比较常见，一定程度上会造成不良的用户体验；从产品和运营的角度，有的会根据业务需求进行特定推荐，有的会根据搜索频次将平台中搜索频率较高的联想词前置排序；从用户的角度，通过分析用户的搜索历史和喜好，或结合用户的使用场景和行为习惯等特征数据，对联想词进行个性化推荐排序。

②表现形式

搜索输入页依产品属性可分为检索式、建议式和结果页过渡式。

a、检索式

检索式也称实时搜索，搜索结果根据输入的关键词不断更新并实时显示，常见于社交类应用（如微信）。检索式对服务器的计算能力要求较高，适用于数据量不大或者数据库已下载到设备本地的情况。

b、建议式

建议式也称非实时搜索，区别于检索式搜索，不会实时显示搜索结果，而是及时提供搜索建议，对用户的引导性强，可提高搜索效率。电商类等大部分数据量大的应用都采用该种搜索方式。

c、结果页过渡式

该种方式会根据用户输入的关键词提前将结果大纲呈现给用户，相当于用户输入与结果页之间的过渡页面。用户可以预知在该关键词下可以搜索到哪些内容，并且大纲列表中的每个分类都会在后台预加载相应的数据，当用户点击进入后会获得良好的浏览体验（常见于旅游类应用）。

图20 搜索输入页表现形式

③细节优化

a、二级标签

有些应用的联想词后会跟有二级标签，通常都是根据联想词进行的二次联想。对于标签的内容，有的是联想词下的属性分类，以筛选前置的方式对搜索结果进行细化（常见于电商类）；有的作为一种功能前置，推测用户可能进行的操作；有的作为智能or运营推荐，将某些可能的结果以二级标签的形式展示给用户。

图21 搜索联想词二级标签

b、前置显示部分搜索结果

在联想词列表中，部分搜索结果会前置显示。有的是基于特定的运营需求，前置显示在该联想词下平台主推的商品（如在有品app中输入“牛仔裤”，第一条结果是平台主推的牛仔裤）；有的是根据平台上用户的搜索热度的推荐；还有的是基于用户数据进行的个性化推荐（如外卖类应用，会根据输入的关键词并结合用户的距离数据优先推荐附近的店铺）。

图22 部分搜索结果前置显示

c、icon区分属性

联想词列表中的每个词可能具有不同的属性，用icon进行区分加强识别性，方便用户选择。

d、联想词突出显示

联想词应与用户输入的关键词相匹配，并突出显示两者之间的匹配关系（通常用品牌色高亮显示），为用户提供一种反馈强化。

e、结果数前置

前置显示某条联想词下可以搜索到的结果数，给用户提供一种预期和反馈，便于用户调整关键词。

f、向上补全

向上补全的功能可以降低用户的输入成本，提升搜索效率。

图23

g、提供分类建议

在有些内容多而杂的应用中，同一个关键词可能在不同的分类下都有结果。通过判断关键词为用户提供最有可能的几条分类建议，可以帮助用户缩小结果范围，降低筛选成本。如在58同城中输入关键词“牛仔裤”，系统会建议用户在“服饰鞋帽”和“干洗/改衣/修鞋”这两个分类下查找。

图24 提供分类建议

④运营模块

在联想词页面有时也会嵌入各种形式的运营模块，有的是与关键词相关的专题推荐或结果合集（如在口碑中搜索“美食”，会在联想词列表中嵌入美食排行榜）；有的以banner的形式植入广告位；还有的会在联想词列表页中进行动态运营，推荐相关结果或为用户提供相关的搜索标签。

图25 运营模块

搜索结果页

搜索结果页在首屏内所提供的信息与体验是整个搜索流程的关键环节，搜索结果的准确性和转化率的高低是评判搜索引擎好坏的标准。

①表现形式

a、分类Tab式

业务属性和内容量多而杂的应用在结果页通常采用Tab分类的形式，有效地对同类信息进行归纳，提升用户查找结果的效率。当分类较多时，可将标签设计为可以折叠展开的状态。可以通过点击右侧的下拉按钮展示更多标签；或以列表的形式展示，并在右侧标注结果数；也可以采用横滑的方式展示更多。

图26 搜索结果分类Tab式

b、卡片堆叠式

卡片堆叠式是将同类结果以卡片化的形式从上至下堆叠显示，并规定每个卡片内信息显示的数目（如微信），而每个类别的卡片也会根据搜索词展示不同的排序。与分类Tab式相比较其优点是在一屏内可同时展示多个分类下的搜索结果。缺点是展示的分类有限，用户想看到更多分类需手动滑动，适合分类不是很多的情况。

c、列表式

列表式适合分类较少的情况，形式上有纯文字列表式和图文列表式。图文列表式可以横向排版也可以竖向排版（类似于卡片）。有的结果项中还带有操作控件（如快方送药中添加商品至购物车的操作控件）。

图27 搜索结果列表式

在实际的页面结构中，三种形式通常会相互结合使用。我们经常看到分类Tab式的首个标签一般都是全部搜索结果的集合，并以卡片堆叠的形式依次展示，同时卡片中的信息很多也是列表式排版。

②排序规则

搜索结果是根据一定的规则进行排序的，排序规则由相关后台算法作为支撑。以电商类应用为例，系统会先识别用户输入的关键词，并根据关键词执行匹配度算法，从后台数据库中调取相匹配的结果，按匹配度进行初步排序。但初步排序的结果依旧杂乱，什么样的信息都有，直接将这样的结果呈现给用户不会有良结果的排序维度有很多（如价格、距离、时间、销量、满意度等），产品应根据自身的业务属性为用户提供相应的排序选项。

③筛选

用户对大量信息不知所措，筛选能帮助用户缩小搜索范围，提高搜索效率。

全品类筛选指同一个关键词在不同的分类下均有结果，通过选择具体的分类得到对应的结果。单一品类筛选指针对明确类别的结果，筛选条件要根据结果不同的属性和特点来确定。

调出筛选有两种方式：一种是抽屉式，点击结果页中的筛选按钮，筛选条件从屏幕右侧向左滑出，适用于筛选维度较为丰富的情况，一般支持全品类筛选；另一种是下拉列表式，适用于筛选维度较少的情况。好体验。所以系统会继续将与结果有关的信息（如收藏量、浏览量、商品转化率、详情页停留时长、好评率、主图效果和商家信誉等）提炼成不同的因子，并设置不同的权重，通过执行新的算法得到新的排序，最终展示给用户，这就是常见的系统默认排序（也称综合排序）。如果默认排序仍难以满足用户的需求，用户也可以手动调整每个因子的权重，得到自己想要的排序结果。

对于默认排序的算法，系统需要在产品不同的发展阶段不断调整。因为按照原来的规则会导致马太效应，造成两极分化，即老牌的商户或销量很高的商品会一直排在前面，而新的商品或小的商户一直得不到曝光。

图28 调出筛选的方式

④细节优化

a、保留搜索词

在结果页中最好保留搜索框和其中的搜索词，当用户对搜索结果不满意时，可直接点击搜索框并根据之前的搜索词进行调整，避免重新输入增加操作成本。

b、结果与搜索词匹配显示

实时有效地反馈对用户很重要，在搜索结果页中应高亮显示与搜索词的匹配关系，保持搜索词的可见性，让用户知道得到的搜索结果与输入的搜索词是有联系的，并没有展示无关的结果。如在大众点评中搜索“宫保鸡丁”，得到的每条结果中都会高亮显示与搜索词相匹配的字段。

c、搜索建议

当用户在搜索页内长时间浏览都没有进行下一步操作的情况下，说明没有找到满意的结果，可以在结果顶部和中间提供搜索建议。顶部通常采用图文标签的形式，中间的一般为文字标签。用户点击标签后，建议词会跟在原搜索词的后面。

图29

⑤运营模块

结果页中也有很多可以运营的位置，穿插在结果列表中。有的是以banner形式展现的广告位；有的是某一类别的专题模块或合集；有些电商类应用会在用户搜索某一品牌时前置显示该品牌模块的入口。

图30 搜索结果页中的运营模块

⑥特殊情况

在设计的过程中，除了常规的情况，一些特殊情况也需要考虑在内。

a、结果较少

有时搜索结果较少，不能满足用户的搜索需求。可以通过分析输入的关键词和用户数据为用户提供相关其他结果，如猜你喜欢等。

b、网络异常

用户使用移动设备的场景复杂多变，网络环境可能存在不稳定性。当断网的时候，最好以情感化的设计给出异常提示，告知用户没有网络，并引导用户刷新或更改网络设置，为用户提供解决方案，而不是让用户无路可走。

c、网络状态不良

当网络状态不良时，可运用懒加载技术提前加载文字信息，避免用户面对空页面而影响体验。

d、搜索结果不正确

当用户输入的关键词有误时，应提供智能纠错的功能，推测正确的关键词引导用户正确搜索，同时告知用户当前搜索的结果，并继续搜索原来的关键词（如在知乎中搜索“裸泳浩”，系统会自动纠偏为“罗永浩”，并告知用户会继续搜索“裸泳浩”）。

e、无结果

若当前的关键词没有搜索结果，应以情感化设计告知用户，并为用户推荐相关其他结果（如猜你喜欢）。或通过拆解词条，向用户展示拆解后的搜索结果（如在淘宝里输入“海螺博了”，系统会将词条拆解为“海螺”和“博”进行搜索，优先展示“海螺”的搜索结果，并提示用户可以尝试“博”的搜索结果）。也可以引导用户进行补充或订阅，等有结果时再通知用户。

图31 搜索结果页特殊情况

设计合理性验证

设计是有目的的活动，设计师不能只注重设计过程的执行，验证最终设计方案的合理性同样重要，只有达到预期设定的目标才是合理的设计。

定性验证

在设计方案确定后，可以用问卷调查的方法搜集用户反馈，也可以找一些用户进行现场或电话访谈，记录他们实际使用过程中得感受。还可以邀请用户进行用户测试，为他们制定一些搜索任务，通过观察用户完成任务过程中的行为捕捉反馈信息，用于搜索设计的优化和迭代。

定量验证

数据能为我们提供理性的视角，作为我们发现和分析问题的依据。通过数据分析的方法可以帮助设计师对设计方案进行有效的合理性验证。

对于数据的采集，可以在每个阶段的页面中对需要关注的数据进行埋点。产品主页主要采集与搜索入口有关的数据，如产品主页面访问量、搜索请求次数和搜索请求率等，其中搜索请求率的高低影响着搜索功能的重要性，如果比率很低说明用户在使用产品时对搜索功能的需求很小，那我们就可以弱化搜索入口。

搜索主页中，热门搜索的点击率是否提升，决定了热搜模块的运营是否有效。猜你喜欢的点击率验证了算法分析用户数据的准确性。

关键词输入页面中，搜索联想词的点击率越高，用户输入的词长越短，说明联想词越符合用户的预期，算法越合理。还可以通过搜集平台上用户在每日或某一品类中搜索频率最高的几个关键词，为用户优先展示，提升搜索效率。

结果页中，前三条结果的点击率、筛选功能的使用频次以及浏览时长等数据都可以作为判断搜索结果是否准确和合理的依据。

小结

本文通过对几十款应用的搜索功能的体验和相关资料的查阅，总结了搜索设计的各种形式，并将搜索功能的使用流程按页面的维度进行详细的剖析，如有理解错误或总结不当的地方欢大家指正和交流。

在设计或分析产品的过程中，设计师需要了解和判断产品的定位和业务属性，清楚设计所针对的人群和使用场景以及所要达到的目标，才能得出合理的设计方案。

关于搜索的话题，并不止于本文所涉及的内容。随着技术的进步和互联网行业的高速发展，智能语音搜索的普及或许已成为搜索领域的新课题，同时我也相信还会有更丰富，更高效的搜索方式等着大家继续研究与探索。

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