據全球權威顧問咨詢公司Forrester的研究，電商平臺中 43% 的用戶進入網站后會優先使用搜索功能，且這類主動搜索用戶的轉化率為非搜索用戶的 2-3 倍；

英國咨詢公司Econsultancy?的統計進一步表明，搜索用戶的轉化效率較平臺整體平均水平高出 1.8 倍，同時貢獻了 13.8% 的平臺營收占比。

這兩組數據清晰印證，“搜索” 早已不是電商經營中的 “輔助功能”，而是精準連接用戶需求與商品、直接影響轉化效率及營收規模的核心紐帶。

對商家而言，能否做好搜索優化，更是能否抓住高價值流量的關鍵 ——?尤其對有以下三種特征的商家，優化搜索體驗更是突破經營瓶頸的重要方向：

1.商品多：當店鋪 SKU 規模達數百至數千款時，顧客需通過搜索快速定位目標商品，良好的搜索體驗有助于降低顧客篩選成本

2.搜索量大：搜索 PV 絕對值高，高意向流量集中，優化搜索路徑與結果精準度，可有效提升這類流量的轉化潛力

3.長尾商品占比高：這類商品常因名稱復雜、搜索詞分散難以被觸達，需通過優化搜索功能提升曝光，進而挖掘潛在消費需求，提高營收

針對搜索體驗升級，本次產品升級聚焦搜索兩大核心場景：從?“搜索前” 的精準引導，到?“搜索中” 的豐富聯想，每一處優化都直擊顧客決策痛點，幫您把 “猶豫客” 變成 “下單客”。

商家只需在「搜索前推薦」中開啟「根據 AI 算法展示推薦詞 / 商品」。顧客搜索前，系統會在搜索欄智能展示店鋪熱搜詞及至多10款熱銷商品，商家無需手動配置。

例如，顧客點擊搜索欄時，搜索欄會展示 “90s biker jacket” 等熱搜詞，同步展示復古牛仔褲等相關熱銷品。

熱搜詞代表“多數用戶的共同選擇”，熱銷商品則自帶“銷量背書”。對于商家來說，利用好這兩項展示，能有效降低顧客的信任門檻。顧客此時也無需費力構思搜索詞，點擊預設推薦項就能快速進入購物環節。

商家還可以針對至多 20 個不同國家，手動設置各地獨立熱搜詞 / 商品。

以主營戶外服飾的商家為例，面向北歐市場，手動將 “防風防水沖鋒衣” 設為熱搜詞，同步推薦帶可拆卸內膽的加厚沖鋒衣，契合當地寒冷多雨的氣候需求；

面向東南亞市場，則把 “透氣速干皮膚衣” 設為熱搜詞，推薦輕薄款防曬皮膚衣，匹配當地高溫高濕的日常戶外場景。

這意味著，商家能夠向特定市場的顧客精準呈現最符合其本地化需求的產品，實現多市場精細化運營。讓精準匹配當地消費偏好的詞條與商品得到更多曝光，助力打造爆品。

商家在「展示設置」開啟「搜索歷史」功能后，顧客曾經搜索過的商品不會 “消失”—— 打開搜索框就能看到上次猶豫未購入的 “保濕面霜”、常用的 “寶寶紙尿褲”，不斷喚醒消費記憶。哪怕當下沒需求，也可能因 “看到熟悉的商品” 觸發新的購買欲，讓復購從 “被動等待” 變成 “主動提醒”。

商家在「搜索中推薦」開啟「AI 智能推薦」后，顧客在搜索欄輸入關鍵時，可即時推薦相關詞條并展示至多10款相關商品，展示內容支持拖拽修改排序。

通過「AI 智能推薦」，推薦結果隨輸入動作同步呈現，能帶來 “零延遲” 的即時商品推薦體驗，激活顧客的 “即時決策意愿”。

比如顧客搜 “運動背包”，在聯想列表里看到 “大容量戶外背包”，點擊后直接進入詳情頁 —— 不用再經過其他頁面，顧客的購買沖動能被即時抓住，大大降低 “中途放棄” 的概率。對商家來說，這意味著 “搜索引導的下單轉化率” 也能顯著提升。

傳統購物路徑

? “輸入完整關鍵詞→點擊搜索→加載→翻頁篩選商品”

↓

即時聯想

↓

優化后購物路徑

　　“輸入關鍵詞→點擊推薦詞條/商品→直達詳情頁”

依托「AI 智能推薦」，10個推薦位可集中覆蓋核心商品的多類細分款式，精準匹配顧客對同一需求的不同偏好，避免因 “選不到心儀款” 流失顧客。

比如顧客搜 “牛仔褲”，推薦列表除基礎直筒款，還會呈現 “高腰寬松款”“破洞復古款” 等 —— 顧客能更快速找到契合選擇，無需反復搜索。

那些曾因曝光不足的 “特色細分款”，如今能精準觸達對應偏好顧客；多一次 “偏好適配” 曝光，就多一次抓住 “款式挑剔” 顧客的機會，讓核心品類成轉化更高。

無論是新品推廣還是長尾商品挖掘，AI驅動的推薦都能動態適配顧客意圖。商家無需手動配置復雜規則，系統基于行為數據自動優化，確保推薦內容高相關、高轉化。

SHOPLINE 搜索推薦能力的此次升級，從搜索前熱搜引導、搜索中智能聯想，到搜索歷史留存與多國家本地化配置，全方位幫商家優化轉化路徑、提升復購與客單價，同時降低顧客決策成本，實現“商家提效、顧客省心”的雙贏。

無論您是想快速激活搜索流量價值，還是想精細化運營多市場客群，SHOPLINE 都能幫您在優化顧客搜索體驗的同時，抓住每一次促成成交的機會。

·SHOPLINE商家可在店鋪后臺>>應用>>找到「智能搜索推薦」插件進行體驗。