大多数人,对于搜索引擎,也只是会个关键字搜索而已。其实,除了大家都会的关键字搜索之外,搜索引擎还提供了非常丰富的使用技巧给用户,但是绝大多数用户都不知道搜索引擎除了关键字搜索,还有其他的搜索技巧。现在是大数据时代,网上的数据非常的多,掌握搜索引擎那些搜索技巧,可以大大地提升信息检索的效率。下面,就带大家学习下搜索引擎那些实用的使用方式。
作者 |吴霄 腾讯交互设计师 本文原标题:《关于搜索设计的总结与思考》 在一个内容型的APP中,搜索功能可以说是标配。它是巨大的流量入口,同时又承载着产品运营的能力。碰巧最近在做JOOX搜索页面的优化,借机整理了一下关于搜索设计的几个要点,总结如下,欢迎交流。 根据用户的实际使用行为,我们可以把搜索这个操作按照用户行为路径节点分为发现-进入-使用-得到4个部分。 发现搜索入口 进入搜索界面 使用搜索功能 得到搜索结果 发现入口 搜索框的入口一般有几种:一级tab、搜索框、搜索icon、隐
6月3日360移动搜索App终于出世了。相关报道显示,360此前在移动搜索领域并非毫无作为,而是低调地进行广泛的布局:360浏览器、手机助手、安全桌面等产品都内置了360移动搜索。在移动搜索纷乱的竞争格局下360这一次又憋了什么大招?产品说话。 搜索App:简洁和快速 1、简洁 从搜索App界面来看,360搜索并未采取卡片式应用设计,首页是频道切换按钮和热门资讯Banner。这种设计在360钟爱的绿色背景下让首页显得更加简洁。目前360拥有新闻、视频、游戏、问答、图片、地图、问答、壁纸和网址等主流搜索频道,
相信大家在使用搜索引擎的时候,大部分情况下都是直接输入要搜索的关键词,然后在搜索结果里一个个点开查找。
搜索” 是许多移动端应用中的常见功能,尤其对于电商类、引擎类、信息流类的应用,搜索往往是其中最重要的功能之一,据说淘宝用户 90%的行为都从搜索框开始。无论是移动端还是 pc 端,“搜索” 的设计思考都以 “用户要得到什么?” 作为出发点;但两者的展现形式却不尽相同。相较于 pc 端,移动端的搜索功能需要在更小的屏幕空间上占有一席之地;根据不同的业务形式,其展现的方式也是多种多样。本文以 “搜索的时间逻辑” 作为脉络,从 “为什么要搜索-搜索前-搜索时-搜索后” 对搜索功能进行解剖式分析,给自己做分析整理的同时也分享给刚刚入门做移动端体验设计的同学。
最简单和最有效的搜索方式是给关键词加上双引号,这样搜索引擎会反馈和关键词完全吻合的搜索结果。
各大搜索引擎集成 ChatGPT 的步调已经在逐步加紧了。也许这将极大的改变搜索引擎的生态。那么就让我们在时代迎来巨变之前,复习一下即将过时的搜索引擎知识吧。
Google搜索技巧是利用各种高级搜索语法或者搜索指令,让我们能够使用谷歌进行精确化的搜索,外贸找客户和学术文件查找都可以应用到这些搜索技巧。
SkrShop系列终于更新了,本次带来电商搜索业务的介绍,电商搜索系列分为两篇文章:
搜索查询是使用 key:value 模式构建的,最后是可选的原始搜索。每个 key:value 都是一个 token,可选的原始搜索本身就是一个 token。key:value 对 tokens 被视为 issue 或 event 属性。可选的原始搜索被视为单个 token 并搜索事件标题/消息(title/message)。
前言 搜索从宏观上来看有两种,一种是搜索引擎,另一种是垂直搜索。搜索引擎有 Google,Bing,百度,搜狗等等,而垂直搜索则是在大多数产品内置的对内容的检索功能。此处仅讨论垂直搜索。 一、搜索的核心 搜索的核心: 根据提供的已知信息,给用户提供符合各方利益诉求的内容。 利益诉求包括:用户的利益诉求(如优质的内容)与产品的利益诉求(如搜索引擎广告) 性能:快速的提供内容 展示结果时,考虑用户体验 比如 Airbnb 算法中考虑的内容有: 搜索主体的历史偏好 搜索结果的质量 整体的平衡(新房源的适当倾斜
搜索引擎已成为我们获取信息的重要工具,而当我们输入相同的关键词进行搜索时,为何有时会发现搜索结果却不尽相同?本文将揭示搜索引擎的个性化搜索机制,探讨影响搜索结果差异的因素,并对用户隐私与个性化搜索之间的平衡进行讨论。
这算是一个非常严重的网站设计的事故了。这里,我们不过多讨论幕后的事情和其可能的社会影响力。专注在技术上,有两个事情我们值得思考:
65% 的 Google Home 或 Amazon echo 所有者“无法想象回去”(地理营销)。
1.Motivation ---- 搜索查找是管理文件系统常用的操作,虽然动作逻辑本质上是匹配,很简单,但搜索也有很多种花样,可以用来加速搜索,快速提取想要的内容 最简单的搜索:你想递归遍历从当前目录下所有子目录以及子目录下的文件,得以了解这个目录组织结构 基于文件名的搜索:你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定文件名或者后缀的文件 基于文件路径的搜索:你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定路径名的路径 文件名反向排除的搜索:你不知道目标文件可能是什么但可以确定目标文件绝不是什么,需要将不可能的文件排除在外 目
当你需要在你的应用程序中提供搜索服务时,通过使用Android的搜索框架,应用程序将显示一个自定义搜索对话框来处理用户的搜索请求。通过一个简单的搜索按钮或从您的应用程序中调用API,搜索对话框就会显示在屏幕的顶部,并会自动显示应用程序图标。
简易搜索功能小记 自从上个版本软件中加入了列表的搜索功能,现在是个列表的地方产品都要给提供搜索。 @_@ 类似联系人、短信或者文件等的集合数据,用户输入关键字,然后根据标题或者内容文本去匹配。 搜索相
Vim 或者它的前身 Vi 在 macOS 和大部分 Linux 发行版中都已经预装了。 搜索文件是在处理文件时最常用的任务之一。当你没有遇到你喜欢的编辑器时,了解 Vim 基础知识可能会非常有帮助。
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览,以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时,将使用以下功能:
垂直搜索引擎的三个特点: 1、垂直搜索引擎抓取的数据来源于垂直搜索引擎关注的行业站点: 比如:找工作的搜索引擎 www.deepdo.com 的数据来源于:www.51job.com , www.zhaoping.com , www.chinahr.com 等等; 股票搜索引擎 www.macd.cn 的数据来源于: www.jrj.com.cn , www.gutx.com 等股票站点; 2、垂直搜索引擎抓取的数据倾向于结构化数据和元数据: 比如:我们找工作关注的: 职位信息: 软件工程师; 公司名称,行业名称:软件公司,外包行业等; 地点:北京,海淀; 3、垂直搜索引擎的搜索行为是基于结构化数据和元数据的结构化搜索: 比如: 找:海淀 软件工程师 的工作等。 垂直搜索引擎站点的8条准则: 1、选择一个好的垂直搜索方向。俗话说男怕选错行,这一点对于搜索引擎来说也是一样的,除了选择的这个行业有垂直搜索的大量需求外,这个行业的数据属性最好不要和 Yahoo,Google等通用搜索的的抓取方向重叠。 目前热门的垂直搜索行业有:购物,旅游,汽车,工作,房产,交友等行业。搜索引擎对动态url数据不敏感也是众所周知的,这些可以作为垂直搜索引擎的切入点; 2、评价所选垂直搜索行业的网站、垂直搜索内容、行业构成等情况: 我们都知道垂直搜索引擎并不提供内容来源,它的数据依赖爬虫搜集,并做了深度加工而来的。因此考虑垂直搜索引擎的所处的大环境和定位至关重要。 3、深入分析垂直搜索引擎的索引数据特点: 垂直搜索引擎的索引数据过于结构化,那么进入的门槛比较低,行业竞争会形成一窝蜂的局面;如果搜索数据特点是非结构化的,抓取,分析这样的数据很困难,进入壁 垒太高,很可能出师未杰身先死。 4、垂直搜索引擎的索引数据倾向于结构化数据和元数据,这个特点是区别于yahoo,google等通用搜索引擎的,这是垂直搜索引擎的立足点。而垂直搜索引擎是根植于某一个行业 ,因此行业知识,行业专家这些也是通用搜索引擎不具备的。也就是说进入垂直搜索是有门槛的。 5、垂直搜索引擎的搜索结果要覆盖整个行业,搜索相关性要高于通用搜索引擎,贴近用户搜索意图,搜索结果要及时。 6、垂直搜索引擎的web 2.0 需求: 垂直搜索引擎的搜索数据由于带有结构化的天性,相对于通用搜索引擎的全文索引而言,更显的少而精。因此,设计的时候要提供收集用户数据的接口,同时提供tag,积 分等机制,使搜索结果更加“垂直”。 7、垂直搜索引擎的目标是帮助用户解决问题,而不只是向通用搜索引擎一样发现信息: 这一点是垂直搜索引擎的终极目标。 在做垂直搜索引擎的时候你需要考虑:什么问题是这个行业内的特殊性问题,什么问题是一般性问题。keso多次提到google的目标是 让用户尽快离开google,而垂直搜索引擎应该粘住用户。一般来说,使用垂直搜索引擎的用户都是和用户的利益需求密切相关的。所谓利益需求是我自己独创 的,大意是和用户工作密切相关,生活中必不可少的需求,而求有持续性。比如:学生找论文,业主找装修信息等等这样的需求。因此粘住用户,让用户有反馈的途 径是一个关键部分。 8、垂直搜索引擎的社区化特征: 这一条和第9条是相关的。 俗话说物以类聚,人以群分,垂直搜索引擎定位于一个行业,服务于一群特定需求的人群,这个特点决定了垂直搜索的社区化行为。人们利用垂直搜索引擎解决问题,分享回馈。现在做网站都讲求社区化,所以垂直搜索引擎本质上还是:对垂直门户信息提供方式的一次简化性的整合。 相关连接:什么是垂直搜索引擎
没有人是完全独立的孤岛。要想彻底摆脱百度,不如学会一些巧妙的搜索技巧在最大程度上有效地获取更有价值的信息。
“跟360在PC端挑战百度是一个路子”,一位接近UC神马团队的人士这样总结正在发生的百度、神马移动搜索大战。尽管没有3B大战开端时那么多口水,但神马搜索从浏览器切入到移动搜索,还是再所难免地走上了360搜索类似的路子。 遭遇市场天花板 360推出搜索之后,用浏览器的渠道能力拿到了10%的市场份额,其中,用户主动搜索比例几乎为0。也就是说360搜索的用户大都来自浏览器,而不是用户输入360网址或者点击360书签进行搜索。要用户主动搜索则需形成品牌让用户记住网址、收藏或者设置首页才行。 过去的
测试百度搜索页面设计时,可以设计多种测试用例来确保页面的功能、性能和用户体验。以下是一些可能的测试用例:
畅游当今的信息海洋既是一个奇迹,又是一个迷宫。全文和矢量搜索使我们能够构建搜索体验,使用户能够找到相关的产品、内容等。随着我们对搜索精度和上下文的追求不断发展,出现了一个问题:我们能否平衡全文搜索的词汇灵活性和向量搜索的语义深度?
macOS中的聚焦搜索是一个强大的工具,它可以帮助你快速找到文件、应用程序、联系人、电子邮件、互联网搜索结果等。
11月9日晚上,王小川及搜狗高管、重要投资方在纽交所敲钟,互联网行业的“老一辈独角兽”搜狗终于成功IPO。搜狗的两个大股东搜狐和腾讯,成为大赢家,不过,受益于搜狗IPO的公司,将不止于这几家,从行业层
猫哥是一个常年混迹在 GitHub 上的猫星人,所以发现了不少好的前端开源项目、常用技巧,在此分享给大家。
“搜索这个赛道从来不乏竞争者,平均每两年都有一个新的入局者,但百度始终保持80%以上的市场份额。”
腾讯科技2013年8月5日 在搜索市场份额倒数第三的有道在8月3日宣布与360达成战略合作。有道网页、视频、图片和新闻四大频道全面接入360搜索的结果。除了搜索结果,连搜索框联想词、相关搜索词也采用了360搜索的技术和数据。网易有道放弃搜索核心功能的自主研发,成为一个与浏览器搜索框类似的空壳,为360贡献约占搜索市场0.26%份额的流量。就在前一天,另外两家“国字头”搜索引擎,盘古和即刻也宣布合并,转型“新闻+应用”。 搜索引擎市场大潮退去,裸泳者逐步现身 在中国第三大搜索引擎搜狗前途未卜之时,盘古、即刻、
在2013年出版的《硅谷之光》一书中有这么一段描写“互联网上很快一片混乱,网民们呼求帮助,如果没有交通警察,那至少也提供一些有用的路标,以方便找到目的地。在网上搜索就像在波士顿开车,你永远也别想找到能回归原点之路。没有方向指引,没有说明,只有无穷的可能性。”
在算法和数据结构中,搜索是一种常见的操作,用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一,在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式:顺序搜索和二分搜索,并通过实例代码演示它们的应用。
据说垂直搜索现在很热,那么什么是垂直搜索呢,下面是我的几点认识,欢迎大家讨论。
6月3日,360移动搜索App推出,移动搜索再增变数。而最早的移动搜索搅局者神马也已满月。一个月前,UC神马曾野心勃勃,想要凭借阿里这个强大后盾改写移动搜索市场的格局。如今神马搜索的进展如何?随着加入战局的后来者越来越多,尤其是与其思路相近的360推出搜索APP之后,神马能凭借什么来应对老二之争中的新对手? 产品:维持原样,未快速出新 神马与360都是从浏览器导入搜索引擎,与360搜索初期战法不同的是,其并没有在短时间内快速推出更多的垂直搜索频道。目前神马搜索依然是原来那三个频道:小说、视频和导航。由于导
在我们通过思维导图设计了我们的测试用例,下面就需要我们实际去编写测试用例了,一个测试用例通常包含以下要素:
搜索结果页,为什么要看呢?主要目的为了更好做网站内容优化,如何让谷歌搜索结果页展示相关的内容看起来足够专业,通过分析和观察搜索结果页,我们就很清楚得去做网站内容优化。
搜索引擎我们经常使用,但是我们最常用的可能就是把要搜索的内容直接复制到搜索框,而很多时候这样搜索出来的结果有很多的冗余信息,对于获取自己所需要的内容甚至存在阻碍。我们如何更加快速地获取我们想要的信息呢?这里就有一些常用的搜索技巧。以下技巧多数同样适用于其他搜索引擎。
微博Q3财报显示其广告营收首次突破1亿美金关口,这里面有多少来自微博搜索,却只字未提,信息流为代表的原生广告是微博的大头。这说明微博尚未围绕搜索进行过多商业化,在我看来,搜索是微博的潜力增长点,微博未来必定会大力做搜索,借助于社交化、实时性和个性化等独特优势,形成类似于百度的商业模式,进而找到一个新的现金牛。 为什么微博做搜索有先天优势? 微博搜索对象只有其站内内容,但因为巨大的流量,微博搜索本身就堪称一个入口。微博近日发布的白皮书则显示,用户每天在微博主动搜索已突破2亿次,虽然距离百度和Google还有
提到搜索,很多人第一时间想到的就是百度、搜狗、360。实际上,在整个移动时代,煊赫一时的后起之秀还有一个神马搜索,但后来随着UC流量的下滑,较为依靠UC流量的神马也风光不再逐渐走向没落。
随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别的语音搜索。
文|孟永辉 除了小程序的应用不断开放之外,微信在今年的另外一个重要举动应该属于推出微信搜索了。对于熟悉了谷歌搜索和百度搜索的用户来讲,微信推出的微信搜索功能再次将这个略显古老的词汇——搜索再次拉进了人们的视野之中。 其实,微信推出微信搜索功能只是在微信的用户群体和产品体系完备之后必然要进行的一个动作罢了。随着用户习惯逐步转移到微信端,特别是随着微信端内容体系的逐步建立,用户通过微信搜索获取想要的信息和内容的频率越来越大。随着微信指数的推出,用户在微信端获取信息的途径将会越来越多,而基于微信搜索产生的微信搜
元搜索引擎(Meta Search Engine)。 ■ 全文搜索引擎 全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎,国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等,国内著名的有百度(Baidu)。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库中,检索与用户查询条件匹配的相关记录,然后按一定的排列顺序将结果返回给用户,因此他们是真正的搜索引擎。 从搜索结果来源的角度,全文搜索引擎又可细分为两种,一种是拥有自己的检索程序(Indexer),俗称“蜘蛛”(Spider)程序或“机器人”(Robot)程序,并自建网页数据库,搜索结果直接从自身的数据库中调用,如上面提到的7家引擎;另一种则是租用其他引擎的数据库,并按自定的格式排列搜索结果,如Lycos引擎。 在搜索引擎分类部分提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索,即每隔一段时间(比如Google一般是28天), 蜘蛛搜索引擎搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网站进行检索,一旦发现新的网站,它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索,即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址,它在一定时间内(2天到数月不等)定向向你的网站派出“蜘蛛”程序,扫描你的网站并将有关信息存入数据库,以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生很大变化,主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库,目前最好的办法是多获得一些外部链接,让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时,搜索引擎会在数据库中进行搜寻,如果找到与用户要求内容相符的网站,便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度、出现的位置、频次、链接质量——计算出各网页的相关度及排名等级,然后根据关联度高低,按顺序将这些网页链接返回给用户。这种引擎的特点是搜全率比较高。 ■ 目录索引 虽然有搜索功能,但严格意义上不能称为真正的搜索引擎,只是按目录分类的网站链接列表而已。(更简单说就是网址导航网站)
你是否想在庞大的Salesforce系统数据中搜索到客户,销售订单以及其它用户的信息,Salesforce全局搜索可以帮助你实现这一目标。
当因某种需要,你需要寻找 X 目标信息时,自然而然想到打开浏览器,搜索,但搜索结果中出现了感兴趣的 Y 信息,然后,打开了 Y信息的页面,接着,还发现了感兴趣的 Z 信息,紧接着,你又一次没有把控住,点了过去......就这样循环着,最后发现,没找到 X 目标信息,且浪费了大量时间。
一个产品的搜索功能,是用户快速触达所需信息的通道,起到了引导用户走向的重要作用;优秀的产品必然有成熟、体验良好的搜索功能。
1、前几日发现小程序新增了一个功能,即在小程序的入口之一搜索框出现了搜索历史列表,如图 新增的历史列表按照搜索行为的先后顺序进行排列,与现在时间距离越近的越靠在前面,最多可以存储20条最近的搜索关键词。 2、另外在这个小程序的搜索框内不仅可以搜索小程序的名称关键词,还可以搜索小程序的内容关键词,如图 📷 上面这个图是将两个内容关键词的结果拼在一起了,为了方便看。先说第一个关键词“从北京到上海 机票”,点进搜索button后出来的是飞机航班的相关信息,点击进去之后进入的是同程旅游机票小程序页面,可以直接购买所
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对于关注数据科学的同学来说,Kaggle 上庞大的数据集是一个极好的资源池,但是这么多的数据,如何进行更精准的搜索?近日,Kaggle 官方博客就刊登了 Rachael Tatman 的一篇文章,向大家安利如何更高效的搜索数据集,具体怎么操作?AI研习社将文章编译整理如下。 目前,在 Kaggle 上有成千上万的数据集,而且每天都会有新的增加。虽说 Kaggle 是一个非常棒的资源池,但是想在这么多的数据集里精准地找到与自己感兴趣的主题相关的,有时会有点棘手。在过去的几个月里,我学到了一些技巧和小窍门,或许
AI科技评论按:对于关注数据科学的同学来说,Kaggle上庞大的数据集是一个极好的资源池,但是这么多的数据,如何进行更精准的搜索?近日,Kaggle官方博客就刊登了Rachael Tatman的一篇文章,向大家安利如何更高效的搜索数据集,具体怎么操作? AI科技评论将文章编译整理如下: 目前,在Kaggle上有成千上万的数据集,而且每天都会有新的增加。虽说Kaggle是一个非常棒的资源池,但是想在这么多的数据集里精准地找到与自己感兴趣的主题相关的,有时会有点棘手。在过去的几个月里,我学到了一些技巧和小窍门,
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