パターンは、既存のインタフェースを再設計するときに特に重要です。インタラクションの欠陥を発見するのに役立ち、ユーザーにとって最も効果的なものを理解するのに役立ちます。
上記の書籍に以下の検索パターンが示されています。ご紹介していきます。
パターン1：終了
シナリオ：ユーザがクエリを入力>結果を見る>終了
おそらくユーザーは必要なものを見つけたのでしょう。または、情報が無関係であったり、結果が多すぎたのかもしれません。なぜ検索をやめてしまったのか、どのようにして経験を改善できるのかを見つけなければなりません。
・Google.comを「終了」します。私はすぐに情報を見ることができ、必要なものを見つけたからです。
・私は「友情に関する本」を探していました。ぱっと見て関連するものはなさそうです。検索を終了しました。
パターン2：絞込み
シナリオ：ユーザがクエリを入力>結果を見る>それらを絞り込む
「2番目に一般的なパターン」です。オプションが多すぎる場合や、どちらが最良かを判別するのが難しい場合は、フィルタ、並べ替え、または詳細検索を使用して検索結果を絞り込む必要があります。
・Atlassian.comには多くの製品があります。適切なドキュメントを見つけるために、フィルタを使用して、興味を持っている製品を選択します。
パターン3：最適結果
シナリオ：ユーザがクエリを入力>結果を見る>最初のリンクを開く
このパターンは、ユーザーが探しているものが分かっているときによく見られます。入力の自動コンプリート、同義語の認識、タイプミスの確認、代替オプションの提供などで、これらのサポートを手助けすることができます。
本の名前を知っているので、主にナビゲーションのために検索を使います。
ショートカットを提供することによって経験を向上させることができます。
ユーザーは、探しているものを正確に把握していることがあります。しかし、それはデザイナーや開発者に挑戦がないことを意味するわけではありません。
下の画像は、人々がブリトニースピアーズと英語で綴るバリエーションを示しています。
タイプミスの修正は、経験を向上させる機能です。
パターン4：関連するリンク、用語を使用
シナリオ：ユーザーがクエリを入力>結果の1つを開く>ドキュメント内の関連するリンクを開くか、ドキュメントの用語をクエリに使用する
このパターンは、ユーザーがリコメンデーションを探したり、新しいトピックを調査したりするときによく見られます。
関連するリンクは、新しいトピックを検索したり、クエリのフレーズを検索したりするのに役立ちます。
リンクは、新しいトピックを簡単に探すのに役立ちます。
パターン5.ポゴスティッキング
シナリオ：ユーザーがクエリを入力>最初の結果を開く>検索に戻る> 2番目の結果を開く>検索に戻る>繰り返す
この現象は、ユーザーが結果をブラウズしてリンクを開いてアイテムに関する詳細情報を見つけるような、オンラインショップ、ギャラリー、リストでよく見られます。
情報、画像、グラフのスニペットを提供することで、この相互作用のパターンを改善することができます。
ユーザーがアイテムを開くと、検索結果や関連アイテムへのリンクから他のアイテムへのリンクを提供することができます。
パターン6.ベリーピッキング
シナリオ：ユーザーがクエリを入力>リンク結果を開く>情報を更にリサーチする>検索に戻る>新しい情報に基づいて元のクエリを最適化する>別のリンクを開く>繰り返す
「ベリーピッキング」という情報検索プロセスのスタイルは、検索結果のドキュメントが見つかるのにしたがって、クエリが関連情報によって変化していくというものです。（Search user interfacesより）
パターン7.オリエンテーリング
シナリオ：ユーザーが不正確なクエリを入力>リンクを開く>ナビゲーションでより広い範囲を選択
必要なフォルダが見つからないときです。このフォルダにあるドキュメントが何であるかを覚えているけれど、探しているファイルの名前は覚えていません。
このパターンは、ユーザーのナビゲーションの役割を果たします。迅速な移行をサポートするため、構造化された検索結果や構造化の自動コンプリートを提供することができます。
Twitch.tvはウェブのさまざまなセクションにショートカットを提供します。
※本記事はSearch redesign: Defining search patterns and modelsを翻訳・再構成したものです。
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