打开一个购物APP，输入“红色连衣裙”，结果跳出来一堆男装外套；或者在笔记类APP里搜“会议纪要”，却把带‘会’字的‘会员说明’顶到了前面。这类体验让人抓狂，问题往往出在搜索算法没设计好。
别再用简单的模糊匹配
很多早期APP的搜索功能就是靠数据库的 LIKE 查询实现，比如用户输‘笔记’，后台就查 title LIKE ‘%笔记%’。这种做法开发快，但效果差。用户想找‘周一下午的项目笔记’，结果标题含‘笔记模板大全’的反而排前面。
真正实用的做法是引入权重机制。比如标题匹配比正文匹配分值高，最近创建的内容适当加分，用户常点击的内容也悄悄提升排名。这样搜出来的结果才更贴近真实意图。
分词不是小事
中文不像英文有天然空格，得靠分词把查询串拆开。比如搜‘苹果手机壳’，系统要是切成‘苹果 手机 壳’还算合理，如果切出‘苹 果手 机壳’那就完蛋了。
直接用开源库如 Jieba 或 IK Analyzer 能解决大部分问题。关键是要结合业务场景做定制词典。比如电商平台必须加入商品品牌、型号，教育类APP则要加入课程名、老师姓名。
var keywords = jieba.cut("华为Mate60手机壳", {mode: "default"});
// 输出 ["华为", "Mate60", "手机壳"]
拼音和错别字怎么办？
用户打字快容易出错，比如把‘设置’打成‘shezhi’或‘sz’。可以在后台建立拼音映射表，将常见拼音转为汉字候选。也可以用编辑距离算法（Levenshtein Distance）判断输入与词库中词汇的相似度。
举个例子，用户输入‘xianshiqi’，系统发现和‘显示器’的拼音只差一个字母，而这个词在商品库里热度高，就可以自动建议或直接返回相关结果。
结果排序不只是关键词匹配
光看关键词出现次数容易被刷榜。更好的方式是综合多个因子打分：
- 字段权重：标题 > 标签 > 正文
- 时间衰减：新内容适当加权
- 用户行为反馈：某个结果被频繁点击，下次就往前排
- 内容完整性：信息填写完整的条目得分更高
这些权重不用一开始就调到完美，可以先设个基础公式，上线后根据日志数据逐步优化。
冷启动阶段怎么做？
新APP没有用户点击数据，推荐模型跑不起来。这时候可以靠规则兜底。比如优先展示认证账号的内容、按更新时间倒序、手动配置热门词条的固定推荐。
某记账APP刚上线时，搜‘外卖’只能靠关键词匹配。后来加上分类标签权重——标记为‘餐饮’的记录自动加分，体验立马提升了一截。
别忘了搜索框本身的体验
算法再强，输入体验差也白搭。常见的优化点包括：
- 输入即搜（防抖控制频率）
- 历史记录保留最近10条
- 热门搜索建议放在底部
- 无结果时给替代方案，比如‘没找到相关内容，试试搜“支出记录”？’
搜索不是一次性功能，而是持续迭代的过程。上线第一版不用追求完美，关键是埋好数据点，知道用户搜什么、点哪个、跳出多快。这些才是后续优化的真实依据。