根据上下文搜索而不仅仅是关键词

为什么这个细节引起共鸣

传统的关键词搜索将每个查询视为孤立的单词进行匹配。上下文感知搜索理解您在搜索时的行为——您在产品中的位置、您最近的操作、您的角色，甚至是一天中的时间。

原则：您的意图比您的确切用词更重要。

当搜索了解上下文时，即使您输入“更改我的密码”或“黑暗模式”，它也能找到正确的“设置”。它理解在您的电子邮件中搜索“约翰”与在您的联系人或日历中搜索“约翰”是不同的。这减少了认知负担——用户不需要学习确切的术语或首先导航到正确的部分。

上下文感知搜索感觉智能，因为它反映了人类的对话。当您问同事“那个东西在哪里？”时，他们会利用上下文线索来弄清楚您的意思。优秀的搜索也是如此。

何时将此细节引入您的产品

在以下情况下实施上下文感知搜索：

• 您的产品有多个部分或内容类型（文档、人员、设置、文件）
• 用户经常在不同的上下文中搜索相同的术语
• 您的界面有深层导航，需要多次点击才能到达常见操作
• 用户有不同的角色或权限，影响他们应该看到的内容
• 搜索是主要的导航方式（不仅仅是后备） 首先跟踪用户搜索的内容和他们的搜索来源。如果您看到模式——例如，账单部分的用户总是搜索与发票相关的项目——那就是您的信号。

共享此细节的产品

Linear - 搜索问题，但优先显示您当前项目/视图的结果。在查看后端项目时搜索“API”会优先显示后端API问题。

Notion - 搜索结果根据您当前的页面进行调整。在特定工作区内寻找“会议记录”会优先显示该工作区的页面。

Raycast - 命令面板根据您的使用模式和位置进行学习。在特定应用中频繁使用的命令会在您处于这些上下文时浮现出来。

Superhuman - 电子邮件搜索理解时间上下文（“本周的电子邮件”）和关系上下文（优先考虑您经常发送电子邮件的人）。

Slack - 搜索知道您是在频道、直接消息还是线程中，并相应地加权结果。从频道中搜索强调该频道的历史。

macOS Spotlight - 根据您的行为进行学习——如果您总是在搜索“fig”后打开Figma，它会优先考虑该应用而不是名称中包含“fig”的文件。

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