无论是在PC时代还是移动应用时代，搜索都是用户获取信息的重要入口之一，基于搜索场景的监测和分析非常重要。我来帮你从构建搜索索引体系的过程中拆解一下。如何分析搜索场景？
在过去PC时代的搜索中，用户输入一个搜索词后，页面向用户展示与一个搜索词相关的搜索结果；现在，我相信你一定用过美团搜索酒店和Tik Tok搜索商品的经验。这证明用户搜索已经从单***的信息获取升级到服务获取和商品交易。搜索形式也从文本升级为语音、视觉等多模态搜索。
现在，搜索场景所带来的信息获取的丰富程度可能已经远远超出了你的想象，但如果我们着眼于搜索功能本身，按照指标体系分层的思路，第一步就是考虑我们在搜索场景中关注哪些核心指标:
1 确定搜索场景关注的核心指标类流量指标:搜索DAU、搜索时间、搜索次数、搜索PV、搜索UV等。这些是能够反映搜索流量的核心指标，也是最直观的能够反映用户使用搜索功能的指标，适用于日常的市场监测和分析。
这里的搜索次数一般是按照发起搜索请求的次数来统计的，也可以按照查询角度来定义。不同的业务在口径上可能有不同的定义；如前所述，搜索功能已经逐渐升级到信息->人的阶段，所以不同类型的资源在搜索场景中的分布也是我们监测的指标。
用户指标:搜索人均指标，以及新增和活跃指标可以反映搜索用户的使用情况。通过人均指标，可以反映搜索对用户的渗透率，而加入活跃指标是非常直观的反馈用户对搜索功能的体验，是否能满足用户对信息的需求，留存指标则反映搜索功能是否给了用户良好的体验。在搜索功能优化升级时，这些指标可以及时反馈优化效果。
类别指标:对于搜索系统或搜索项目，用户有明确的需求，并转化为一定的查询。用户基于查询向搜索系统提出请求，搜索引擎从海量信息中检索与查询相关的信息并展示给用户。这个过程涉及到很多算法和策略，如查询意图分析、搜索结果召回排序、文本匹配、因果推理等。在升级优化搜索功能时，不仅要考虑用户体验指标，还要分析算法策略指标。
根据用户获取的内容类型不同，搜索类型可分为信息搜索、交易搜索和服务搜索。一方面，搜索应用聚合搜索信息和服务；另一方面，现在的搜索入口倾向于垂直展示和提供给用户，所以增加了很多搜索应用场景。上面，我们将搜索场景分成了一些可测量和可量化的指标。下面，我们也将这些各种各样的搜索应用场景进行拆分。
根据行业分析:分析不同的行业分类可以反馈用户不同类型的搜索需求，搜索服务要为用户提供除衣食住行之外的医疗、娱乐、教育领域的生活服务空，满足用户大量的全内容、全品类的搜索需求，并基于这些行业寻求商业化的机会。
按搜索类型分析:分析主动搜索、搜索历史、推荐搜索、相似搜索等不同搜索类型的意义。在于，除了用户感知到的搜索方式的差异，还代表了不同的搜索策略和算法，对搜索系统的优化有很大的帮助和价值。
根据渠道分析:现在搜索的应用场景已经不局限于PC互联网和移动互联网。智能音响、车载系统等新的硬件应用也为我们接触用户打开了更广阔的渠道，提供了各种营销方式和投放策略。
按地区分析:分析地区可以帮助我们了解一二线城市的搜索用户占比，下沉市场的渗透率。通过为不同地区提供不同的搜索服务，分析不同地区带来的差异，便于精细化运营。
按年龄分析:分析不同年龄段用户对搜索功能的使用情况，可以帮助我们了解不同时期用户在搜索服务中的兴趣点和差异。比如针对老年人推出页面和功能更清晰的应用，针对年轻人发布更多搜索信息和服务，挖掘消费需求。
按时间段分析:时间段维度更能反映用户的使用习惯，容易受到热点咨询的影响，能够丰富我们的用户画像。
根据登录状态分析:登录状态可以分析注册用户的规模、登录转化的效果、用户注册和登录的质量、未注册和已登录用户行为路径的差异。
根据留存、新老用户分析:某段时间内的活跃用户包括老用户和新用户，所以在做活跃用户分析时，需要考虑新老用户的比例，比如(日新增用户)/DAU比例，看新增用户占整个活跃用户的比例。新用户通过拉新来引流，老用户需要留住。这两个维度要结合起来分析。
这个环节需要对搜索路径进行最细粒度的拆解，思考的时候要结合投放渠道和营销环节。基本路径是用户通过搜索获取信息辅助自身决策，然后获得搜索带来的服务；或者由信息流内容激发的兴趣触发。
如果搜索场景比较复杂或者交叉，可以关注用户使用搜索的主要应用场景。首先梳理重点场景的环节，为每个环节设置指标进行监控。就这样，我们构建了上面的搜索核心指标，拆解了下面的用户路径，将细分的业务指标与核心指标关联起来。
从用户需求看，虽然用户获取信息的来源更加丰富，但是搜索功能仍然是用户认知需求的重要解决方案。现在搜索的核心竞争力应该思考如
从用户需求来看，虽然用户获取的信息来源更加丰富，但搜索功能仍然是解决用户认知需求的重要途径。现在搜索的核心竞争力应该考虑如下
