Por Tony Russell-Rose. Publicado originalmente el 25 de octubre de 2013 en UX Magazine. Traducido por Leandro Incetta. Reimpreso con el permiso de UX Magazine.
En mi artículo anterior, consideramos la búsqueda como un diálogo en el que el usuario expresa su necesidad de información como una consulta, y el sistema expresa su respuesta como un conjunto de resultados. Nos centramos en particular en el diseño detallado de los resultados de búsqueda individuales y su naturaleza como interpretaciones independientes de la solicitud de información de un usuario.
En este artículo, seguiremos observando el papel de los resultados de búsqueda, pero pasamos nuestra atención a un panorama más amplio: cómo funcionan como una respuesta colectiva o agregada a una solicitud de información. En esta etapa, lo que más importa es la anatomía y la arquitectura de la página de nivel superior, trayendo consigo un conjunto muy diferente de principios y mejores prácticas. Comenzamos, por lo tanto, examinando la forma más universal de agregación: la página de resultados de búsqueda.
Principios básicos
En su aspecto más básico, la función de la página de resultados del motor de búsqueda (SERP, Search Engine Results Page) es presentar elementos que coincidan con una consulta determinada. Sin embargo, detrás de este simple resumen reside una capa de profundidad y complejidad. Como vimos en el artículo anterior, la forma de los resultados de búsqueda individuales puede variar considerablemente, desde fragmentos de 3 líneas hasta resúmenes complejos y multifacéticos. La estructura y organización de las SERP también debe reflejar su contexto de uso, basándose en las dimensiones que exploramos anteriormente.
Incluso Google, con su diseño de página de inicio minimalista, se las arregla para incluir más de una docena de características separadas en su página de resultados de búsqueda predeterminada. Estos se pueden agrupar según su función principal, como entrada, información, control o personalización (Wilson, 2011):
1. Funciones de entrada
- Cuadro de búsqueda que incluye sugerencias automáticas y resultados instantáneos (en la entrada de caracteres)
2. Características informativas
- Número de resultados encontrados
- Soporte para la reformulación de consultas (¿Querías decir? Y autocorregir)
- Resultados individuales consistentes en títulos hipervinculados con fragmentos y URL, vista previa de la página (disponible al pasar el mouse) y metadatos relacionados (por ejemplo, visitas anteriores, citas, artículos relacionados, datos sociales, como compartir páginas entre colegas)
- Búsquedas relacionadas
- Enlaces patrocinados (anuncios)
3. Funciones de control
- Menú de navegación con facetas para tipo de contenido, fecha, etc.
- Menú de herramientas de búsqueda (sitios con imágenes, páginas visitadas, etc.)
- Paginación
- Opciones para búsqueda avanzada y ayuda
4. Funciones de personalización (cuando el usuario está conectado)
- Perfil, configuración, notificaciones, etc.
A pesar de esta aparente complejidad, hay algunos principios que todo SERP debería observar. Como discutimos anteriormente, la reformulación de consultas es un paso crítico en muchos viajes de información. Mostrar la consulta actual y permitir que se edite en su lugar, es decir. dentro del cuadro de búsqueda, mantiene un contexto vital. De hecho, este principio es tan fundamental que a menudo lo damos por hecho, y se vuelve notorio solo por su ausencia: ante los resultados que se muestran a continuación, ¿puede averiguar cuál fue la consulta o cuál es la mejor forma de reformularla?
En esta instancia, el usuario se ve obligado a confiar en el recuerdo en lugar del reconocimiento, en contra de los principios descritos anteriormente. (En realidad, fue una consulta para la frase citada “resultados de búsqueda cero”, que, irónicamente para un sitio con recursos tan valiosos en el diseño de la experiencia del usuario, produce cero resultados).
Un segundo principio relacionado es mantener el contexto de la búsqueda actual mostrando el número de resultados coincidentes. Esta medida engañosamente simple juega un papel vital en el diálogo de búsqueda de información, ya que comunica el tamaño del espacio de información actual y ayuda al usuario a formular reformulaciones de consultas más informadas.
Por ejemplo, ¿puedes determinar la cantidad de resultados de la aplicación de iTunes que se muestran a continuación? A primera vista (imagen de la izquierda), parece estar ausente, pero desplazarse por la parte inferior (imagen de la derecha) revela el valor justo cuando más lo necesitamos: en el contexto de un enlace para mostrar más.
Sin embargo, tenga en cuenta que la consulta en sí permanece ausente: tal vez un reflejo de las necesidades de información más cortas y enfocadas y de los patrones reducidos de reformulación de consultas que caracterizan la búsqueda móvil.
Muchas de las características descritas anteriormente se instancian como elementos de interfaz explícitos. Sin embargo, hay algunas características que están implícitas en el conjunto de resultados, cuyos efectos solo se ponen de manifiesto cuando consideramos la página como un todo. Por ejemplo, se sabe que el orden en el que se muestran los resultados tiene una influencia profunda en la experiencia de búsqueda, especialmente cuando se clasifican como “lo mejor primero” por relevancia temática.
En la web, la relevancia se calcula usando una variedad de señales, como atributos “en la página” (contenido y metadatos), popularidad (enlaces entrantes, etc.), señales de comportamiento (datos de seguimiento de clics), etc. De hecho, el efecto de este orden es tan poderoso que, en la práctica, muchos usuarios no van más allá de la primera página de resultados y, en muchos casos, escanean solo los primeros (Hearst, 2009). Esto significa que es importante presentar un nivel apropiado de “diversidad” dentro de los primeros resultados. En el ejemplo anterior, vemos una diversidad representada por una variedad de diferentes tipos de medios y géneros (trabajos de referencia, noticias, imágenes, etc.) dentro de la primera página de resultados.
El problema es aún más acuciante para consultas ambiguas o vagas como “apple” o “java”. Términos como estos pueden tener múltiples interpretaciones, y un enfoque puro “best first” puede devolver una página inicial de resultados sesgados hacia solo uno de esos significados. Una primera impresión como esta puede ser engañosa y puede socavar el potencial de descubrimiento sugiriendo al usuario que lo que está buscando simplemente no está allí. Parece que “lo mejor primero” en este caso idealmente debería proporcionar un poco de lo mejor de cada interpretación.
El motor de búsqueda web DuckDuckGo hace una virtud de esto: una búsqueda de “manzana”, por ejemplo, arroja resultados para todos los sentidos principales en los primeros resultados. Además, también muestra un panel de aclaración explícita, que muestra los significados alternativos y ofrece a los usuarios la oportunidad de aclarar sus intenciones. Este es un punto crucial en la experiencia de búsqueda, cuando los usuarios son invitados a explorar las sutilezas de su necesidad de información, y participar en un diálogo que les permite construir su propio mapa mental del panorama de la información.
De hecho, el mismo principio se aplica dentro de otros contextos de búsqueda. En el comercio minorista en línea, por ejemplo, es vital transmitir una gran cantidad de productos y facilitar el descubrimiento casual. Amazon lo usa con buenos resultados, presentando varias interpretaciones alternativas en la primera página para una consulta ambigua como “lavadora”.
Diseños de página
En los ejemplos anteriores, los resultados se muestran como una lista, que es una estructura lógica para comunicar de manera intuitiva el orden de clasificación. Pero las listas no tienen que ser verticales. De hecho, en algunos entornos, tiene más sentido permitir a los usuarios navegar por los productos visualmente, diseñando los resultados en una grilla bidimensional. Este tipo de diseño de “galería” se ve comúnmente en el comercio minorista en línea, y cada resultado se muestra en una forma pictórica más concisa que facilita el escaneo visual rápido. Este tipo de vista admite los modos de búsqueda de exploración y localización (Russell-Rose & Makri, 2012).
En una colección heterogénea, como una tienda departamental, el diseño ideal dependerá del conjunto de resultados particular: aquellos elementos para los que el aspecto es importante (por ejemplo, automóviles, ropa, etc.) son naturalmente adecuados para un diseño visual, mientras que otros (por ejemplo, computadoras, productos eléctricos, etc.) puede ser más adecuado para un diseño orientado a los detalles. Por este motivo, es común ver un control que permite a los usuarios cambiar de vista (ver arriba a la izquierda de la figura anterior).
Aunque la lista y la vista de galería son configuraciones populares, de ninguna manera son las únicas opciones. Los productos complejos, como los componentes eléctricos, se pueden ver de forma más significativa utilizando una pantalla que expone todos los detalles de sus especificaciones, lo que permite un escaneo rápido y una comparación de sus atributos individuales. Este tipo de vista admite modos de búsqueda clave, como analizar y comparar (Russell-Rose y Makri, 2012).
En algunos contextos de búsqueda, los resultados pueden tener un elemento geoespacial para ellos. En estos casos, el diseño más natural es presentarlos como un mapa bidimensional. Esto es particularmente apropiado para los resultados de búsqueda móvil, donde el contexto espacio-temporal juega un papel fundamental en la relevancia de los resultados obtenidos:
Pero los mapas no tienen que ser exclusivamente geográficos. De hecho, hay otros diseños que podemos usar si el paisaje que deseamos transmitir es de naturaleza más conceptual. El motor de búsqueda web Yippy, por ejemplo, analiza el contenido de los resultados de búsqueda y presenta el resultado como un conjunto de clústeres tópicos.
Carrot2 lleva el concepto aún más lejos, ofreciendo una selección de visualizaciones. Esto les permite a los usuarios obtener una impresión de los temas generales dentro de los resultados y explorar resultados similares en una misma carpeta. Al igual que los enfoques de diversidad que discutimos anteriormente, esta es otra solución para hacer frente a consultas vagas o ambiguas, invitando a los usuarios a explorar y comprender las sutilezas de sus necesidades particulares de información.
En el ejemplo anterior, los clústeres se generan dinámicamente a partir de un conjunto de resultados particular. Pero también es posible generar mapas conceptuales utilizando metadatos estáticos o “curados”. Un catálogo de vinos, por ejemplo, puede tener metadatos de color, variedad, cosecha, región, etc. Todos estos pueden presentarse como dimensiones separadas o “facetas” mediante las cuales los usuarios pueden explorar y refinar un determinado conjunto de resultados. Este enfoque, conocido como “búsqueda facetada”, se ha convertido en la base de la venta minorista en línea y muchas otras aplicaciones comerciales de búsqueda y descubrimiento.
Resultados combinados
Como vimos anteriormente, uno de los desafíos de mostrar contenido de una colección heterogénea es que diferentes tipos de resultados requieren diseños diferentes, algunos pueden requerir una vista detallada, otros orientados visualmente, etc. Una solución es invitar a los usuarios a aclarar su intención (por ejemplo, seleccionando una categoría de producto) para que sus resultados converjan en un conjunto razonablemente homogéneo. Luego, como en el ejemplo de eBay, simplemente pueden seleccionar la vista que sea más apropiada para sus resultados.
Pero no siempre es apropiado o deseable persuadir a los usuarios para que reduzcan sus resultados a una categoría particular tan temprano en el diálogo. A veces, admitir una multiplicidad de formatos en la página de resultados de búsqueda puede ser una virtud en sí misma. Esto es particularmente apropiado para sitios orientados a la información o al contenido, donde el objetivo no es tanto guiar a los usuarios hacia un “embudo” específico (por ejemplo, a la cesta de la compra o páginas de pago) sino alentarlos a realizar más exploraciones y descubrimientos. El periódico The Guardian, por ejemplo, solía mostrar los resultados presentados en la lista vertical pero agrupados según la categoría (selecciones del editor, etiquetas, artículos más recientes, etc.):
Los motores de búsqueda web aplican un enfoque similar en respuesta a consultas ambiguas o vagas. Al igual que la diversidad tópica que consideramos anteriormente, una diversidad de formatos o medios también pueden facilitar la exploración y el descubrimiento. Una consulta para “jets” en Google, por ejemplo, devuelve puntajes deportivos, noticias, páginas web y más. Sin embargo, a diferencia del ejemplo anterior, estos se muestran en una lista vertical indiferenciada:
Por el contrario, el proveedor de información empresarial Reuters agrupa los resultados de búsqueda según el medio (noticias, blogs, video o imágenes) y los muestra en paneles separados. Las noticias tienen prioridad como contenido predeterminado que se muestra en el panel principal, pero esto puede ser reemplazado por otro tipo de contenido seleccionando la pestaña correspondiente.
La tienda de iTunes de Apple lleva el enfoque estructurado un paso más allá, mostrando una variedad de tipos de contenido en el SERP como objetos accionables en paneles individuales con controles personalizados:
El diseño del SERP también puede brindar oportunidades para promocionar artículos o productos de contenido en particular. En Food Network, por ejemplo, el contenido principal consiste en recetas, pero el SERP también promueve contenido relacionado (en forma de videos) y productos (de la tienda Food Network), utilizando una barra lateral en el lado derecho. Al igual que muchos otros minoristas en línea, este sitio también emplea el concepto de “resultados destacados”, es decir, elementos que habrían aparecido en los resultados de búsqueda habituales, pero por motivos comerciales (por ejemplo, patrocinio) tienen prioridad de alguna manera. Esto generalmente se logra mediante el diseño (por ejemplo, al mostrarlos encima de los resultados de búsqueda normales) o al resaltarlos visualmente (por ejemplo, aplicando un tratamiento de diseño diferente), etc.
Los resultados destacados normalmente se generan automáticamente a partir del conjunto de resultados devuelto para una consulta determinada. Pero no tienen que derivarse algorítmicamente: a veces tiene más sentido ejercer algún control editorial. En The Guardian, como se muestra arriba, vemos “selecciones del editor” en la parte superior del SERP. Estas son comúnmente conocidas como “mejores apuestas”, es decir, elementos que se sabe que son buenos para consultas populares. Al igual que con muchos fenómenos de lenguaje natural, las consultas de palabras clave obedecen una ley de poder (Zipf, 1949). Esto significa que hay un pequeño número de términos muy comunes pero una gran cantidad de términos muy raros, que producen una distribución de “cola larga”. Preseleccionar las coincidencias adecuadas para cada uno de los pocos ítems en el “encabezado corto” puede generar un rendimiento sustancial de la inversión.
Cero resultados
Hay muchas técnicas que podemos aplicar para facilitar el proceso de formulación de consultas, tales como orientación en forma de sugerencias tipo-tipo y soporte en forma de “¿Quiso decir?” Y autocorrecciones. También hemos visto cómo las estrategias de coincidencia parcial pueden tratar con combinaciones de términos de consulta esotéricos que de otro modo producirían cero resultados. Y hemos visto cómo la búsqueda de alcance se puede beneficiar de una estrategia de recuperación que busca en todas las categorías cuando la búsqueda dentro de uno genera cero resultados.
Estas técnicas ayudan a minimizar la probabilidad de búsquedas “fallidas” al evitar el problema en el origen. Pero, inevitablemente, algunas consultas simplemente no arrojan ningún resultado significativo. A veces, esto puede deberse a un error de algún tipo; en otros casos, el usuario puede estar buscando algo que simplemente no se puede encontrar (esto es particularmente grave para “buscar dentro”). De cualquier manera, si no podemos evitar un resultado de cero resultados, debemos enfrentarlo de manera efectiva.
Como vimos anteriormente, uno de los principios más básicos del diseño de SERP es mantener el contexto de la búsqueda mostrando claramente el número de resultados encontrados. A pesar de esto, todavía hay muchos sitios y aplicaciones que no pueden hacer esto, y luego agravan el problema al no proporcionar un mensaje explícito cuando se devuelven cero resultados (Nudelman, 2010).
Pero el problema no es solo acerca de la comunicación: además de garantizar que el usuario comprenda el resultado, también deberíamos ayudarlos a rectificarlo. En este sentido, la página de resultados cero es una oportunidad para brindar apoyo en forma de consejos y herramientas para la reformulación de consultas. La página de resultados cero en Smashing Magazine, por ejemplo, no proporciona ninguno de estos (como se muestra arriba). Un poco más útil es la tienda de Apple, que proporciona consejos básicos, pero pierde la oportunidad de proporcionar soporte concreto:
El sitio de anuncios clasificados Carzone, por el contrario, no solo proporciona mensajes claros y consejos útiles, sino también los medios para abordar directamente el problema eliminando los criterios de búsqueda que no coinciden:
En ausencia de cualquiera de las estrategias anteriores, aún es posible facilitar la interacción productiva con una página de resultados cero. La ausencia de resultados crea una oportunidad para promover la exploración y el descubrimiento a través de una gama de otras opciones de navegación, como búsquedas principales, productos destacados, artículos populares, etc. Parece haber poca virtud al presentar una pantalla en blanco para un SERP cero cuando todas las otras páginas trabajan tan duro para hacer que cada píxel cuente.
Resumen y mejores prácticas
La página de resultados juega un papel crucial en la experiencia de búsqueda, transmitiendo a los usuarios una respuesta a sus necesidades de información e involucrándolos en un diálogo que los guía a lo largo de su viaje de información. Al recurrir a un amplio repertorio de diseños, vistas y configuraciones, puede admitir una variedad de modos de búsqueda y contextos. E incluso cuando no hay resultados que regresar, o consultas para reformular, aún puede facilitar la exploración y el descubrimiento productivo. En la siguiente sección, veremos los medios por los cuales los usuarios pueden interactuar con los resultados de búsqueda, a través de la lente de las funciones de control de SERP.
Páginas de resultados de búsqueda
- Considere los resultados de búsqueda no como alternativas competitivas, sino como una respuesta agregada a una necesidad de información
- Mantenga el contexto mostrando la consulta actual (y permita que se edite en su lugar), el estado de cualquier otro contexto de navegación, como las selecciones de facetas actuales y el número de resultados coincidentes.
- Presente un nivel apropiado de diversidad, particularmente para consultas vagas o ambiguas
- Aplique un diseño que coincida con el conjunto de resultados (por ejemplo, vista de galería para elementos cuya apariencia es importante, vista de lista o de detalles para elementos complejos o altamente atribuidos, y vista de mapa para datos geoespaciales)
- Permita al usuario cambiar entre diseños
Resultados combinados
- Use barras laterales o paneles complementarios para promocionar artículos relacionados
- Distinga los resultados destacados usando diseño y / o resaltado visual
- Utilice las mejores apuestas para proporcionar coincidencias efectivas para consultas populares
Cero resultados
- Proporcione un mensaje explícito cuando se devuelven cero resultados
- Proporcionar soporte en forma de consejos y herramientas para la reformulación de consultas
- Mostrar otras opciones de navegación, como búsquedas principales, productos destacados, artículos populares, etc.
