搜索是产品中一个非常常见和重要的功能。用户可以快速准确地找到自己需要的内容，提高转化率。同时，用户的搜索数据也将是我们日常设计中非常有效的一组数据。我们可以为用户的搜索轨迹优化相应的功能或模块。如果我们连搜索功能都做不到，怎么能说我们是产品狗呢？今天我们使用万能模型进行搜索。
搜索是产品中一个非常常见和重要的功能。用户可以快速准确地找到自己需要的内容，提高转化率。同时，用户的搜索数据也将是我们日常设计中非常有效的一组数据。我们可以为用户的搜索轨迹优化相应的功能或模块。如果我们连搜索功能都做不到，怎么能说我们是产品狗呢？今天我们使用万能模型进行搜索。
搜索一下通用模型
根据需求分析的通用模型，分析搜索功能，主要是三点：
首先一定要找到入口，入口，或入口。
这里的主要讨论是什么？
第二，搜索数据是如何呈现给用户的？
(1)搜索范围
(2)搜索框
(3)搜索结果
第三，查找数据的导出、导出或导出。
搜索结束后，接下来的一幕是用户去哪里？
多用途模型分析的功能框架如下：
入口和出口相对简单，搜索结果的显示将涉及更多。通过详细分析搜索结果的显示方式，我们将得到这样一个大脑地图：
实战分析
它仍然是我们目前正在研究的仙人掌股票的组合，以分析我们如何进行搜索功能设计。先看仙人掌搜索：
我们把功能暴露设计（类似淘宝，京东等的设计）的用户界面，直接显示在搜索框而出，给予该股人口老龄化分布，功能需求是非常简单和容易理解如何在使用。
在搜索结果方面，我们按股票、投资组合、投资者、内容丰富的文章和帖子的顺序排列。
根据场景进行分析，因为用户是一个平台的新手，不知道投资组合或投资组合的创始人，但是他熟悉他所持有的股票，所以我们把股票放在第一位。 用户搜索并输入自己的股票后，根据持股组合知道当前的组合持有该股票，从组合再次可以让用户知道该人。 因此，搜索结果的组合在第二，人才在第三。