BACK TO HOME.DESIGN

Search Experience 图库搜索

围绕真实的回忆路径,重构入口、表达、结果组织与主动召回四层链路,让 AI 搜图从「返回图片」走向「陪用户回忆」。

✦ 角色
主设计
体验策略
✦ 周期
2025
4–6
✦ 使用率
10.25%
→ 17.6%
✦ NSS
63.28
→ 71.58

Background Problem 问题与背景

为什么用户
连搜索都不愿点开?

手机拍摄与存储成本持续下降,用户相册规模呈指数级膨胀,「找不到那张图」正在从偶发痛点变成日常困扰。图库搜索是用户高频但低满意度的入口:调用量大、放弃率也高。

业务方最初提出的命题非常明确——「让搜索更准」。但经过初期的用户问卷与打点数据分析,我们发现超过70%的用户都不习惯使用搜索搜图,或者仅用搜素寻找证件类图片,这造成用户都不太习惯于点进搜索。

BETA 搜索词排序

TOP1
60.87%身份证、卡证
身份证与卡证搜索示意
TOP2
16.8%数字与时间20XX|20|2...
日期与年份搜索示意
TOP3
8.8%旅行与美食地点名称、食物...
旅行与美食搜索示意
其他...
13.53%宠物、物件、截图...
宠物、物件与截图搜索示意

问卷初探
用户心中的搜索场景

82.5%搜人物
71.3%搜时间
55.2%搜事件
60.8%搜物件
79.7%搜证件
67.8%搜地点
搜索意图调查
了解实际诉求
值得关注的点
  1. 除了证件外,用户确实有内容类搜索诉求,但却比较少有人输入相关搜索词
  2. 有超过 50% 的用户有组合搜索的诉求,希望结合多个关键词搜索。

项目挑战 方案与项目进度充满不确定性

  1. 01
    认知挑战

    需要重新定义问题,并证明其合理性。确认,树立目标与判定体验的标准。

  2. 02
    协作挑战

    产品团队急于增加显性化的“AI搜索”,但现在看来基础体验还不达标,可能舍本逐末。
    我们需要尽快且详细得完成体验设计,推动周边支持。

  3. 03
    方案挑战

    如何在关联路径中嵌入AI搜索体验,不打破习惯,并帮助体验提升,帮助算法兜底,这是很关键的思考。

当前体验走查

当前图库搜索体验的多步骤手机界面走查

否定假设 潜在的问题是?

重要的不只是提升最终结果的「准确度」
在每个环节上都应该提供帮助和引导,
每一步的「准确度」都在影响着最终结果

用户能从最终结
果里找到图
用户能顺利
用搜索找图
用户能准确描
述关键词
用户会主动
进入搜索
系统 AI 结合提供更多处理好的内
容数据,跨应用搜索
的流畅体验
下一步原景结合语音操作等多种组
合方式,智能化操作图
潜在问题返回的是平面图片流,
仍然需要翻阅查找结
果结构与记忆结构不
匹配
潜在问题联想标签过于工程化词汇
与标签存在GAP, 难以标
准用词
潜在问题多次搜索不成功用户丧失信心

User Research 用户调研

结构化用户调研
观察行为,寻找机会点

筛选目标用户

为了提升调研效率,我们通过用户邀请问卷对用户进行分类筛选。 我们重点研究照片量大、回忆需求强、经常需要找图的人群,因为他们最能暴露当前搜索体验的问题,也最能从优化中受益。
关注点: 性别、年龄、照片数量、使用频次、兴趣爱好、职业

结构化访谈,提升效率

我们通过结构化引导的方式,从 What、 How、 Why、 Want 四个角度,一步步让用户还原他们搜索的行为,了解其中遇到的问题以及用户的期待。在这个过程中,我们不会去强调“搜图”“搜索”,而是用找素材来代替,淡化“搜”的固定行为。

受访用户特征概览

年龄22 - 45 岁

包含年轻人和中年群体

使用频率平均每天 ≥ 3 次

高频查看和管理照片

手机照片量3,000 - 30,000 张

照片量普遍较大

搜图需求频率每周 ≥ 1 次

有明确找图需求

4人

生活记录者

热爱记录日常生活
家庭 / 宠物 / 日常碎片

3人

旅行爱好者

经常旅行,拍照量大
风景 / 行程 / 同伴

3人

社交分享者

活跃于社交平台
经常找图分享生活

2人

信息存档者

通过图片存档信息
经常拍票据/课件等内容

真实案例

回溯最近一次找图经历

行为路径

复盘完整的找图过程

记忆机制

还原记忆如何在脑中形成

未来期待

共创理想的找图体验

找什么?
为什么找?

了解需求产生场景

“篮球赛合影,没有拿篮球,只是穿了篮球服,这种就比较难描述,懂了篮球但搜不到”

怎么找?
遇到什么问题?

拆解用户行为与痛点

“搜了几个关键词都没有搜到,可能我要描述的更加细致,比如女儿流着齐肩发微笑的在那边,但是也不确定能不能收到书比较麻烦,就没有尝试”

查找的时候想到了什么?
如何描述想找的内容?

挖掘顺应用户查找的方式

“很多在外面游玩时的照片,应该拍了一张有些非常类似,有一张拍的很有相机拍的质感,想找找不到了,想要选择一张最佳质量的照片。”

希望怎么轻松找到?
希望图库能够提供什么?

验证方向了解需求

“第一次搜出来了以后还能从结果里筛选”
“能帮我整理好结果”

User Research · 用户调研

调研结果分析:能力与诉求的不对等关系
机器记录的是 标签,用户想到的是 回忆片段

历经 12 场深度访谈,我与用研团队将 200+ 条用户观点进行亲和聚类,收敛出 4 个关键的表层现象;再从现象间的细微异同出发,向内推导根因,最终凝练为 3 项核心洞察。在此过程中,我作为项目推动者,积极整合周边资源,梳理研究关键路径,在有限的时间内推动结论落地,并逐步引导项目组对齐新的目标方向。

机器标签、用户行为与回忆诉求的关系分析图

表层现象

通过问题观点聚类,总结出4个关键问题

深层问题

现象背后的本质原因

关键洞察

对问题本质的理解与提炼,指导设计方向

用户不点击搜索框

更多用户第一习惯还是上下滑动、来回缩放

用户输入几个字就放弃

输入一两个字后没有合适结果,就删除或退出,不再尝试

用户搜出结果还在翻

搜索后得到大量图片,仍然需要不断滑动、逐张查看

大量内容难易被找到

很多重要回忆从未被主动搜索到,都是最后翻找才想起来

搜索框传递了“请准确表达”的压力,但记忆本身是模糊的

用户不知道该搜什么,担心搜不对,不如直接翻找查看靠谱

一次性输入搜索词,和人类“逐步唤起”的记忆方式有GAP

记忆/回忆是模糊、渐进、聚焦的过程

结果是平面图片流,用户记得的是“场景”,两者结构有GAP

用户需要的是结构化的事件线索

记忆需要线索触发,系统缺少「主动召回」能力

系统被动等待,无法帮助用户想起

用户寻找的不是一张带有标签的照片
而是场景化的一段记忆

回忆是模糊的、场景化的、情绪化的

用户不是找不到,而是不相信能找到,
并养成了习惯

长期失败降低了用户的预期,形成了不进行搜索的习惯

用户需要达成的不只是搜到图,更重要的是完成 “回忆” 的这个任务

完成分享、整理、表达和记录的体验闭环

Analysis · 结果分析

体验策略分析
搜索 拆解为一段 回忆

为了让设计动作对齐「回忆」而非「检索」,我把搜图体验拆解为 4 个连续阶段,作为整个项目的结构脚手架。后续每一个设计策略都对应其中一个阶段的核心阻碍。同时我们也把原来的单一目标——提升搜索效率,拆解成每个阶段的详细使用成本,帮助我们针对性得提升体验。

01

搜前·记忆唤起

想找,但不知道从哪开始

As is生硬输入框
As is重复的相册
内容罗列
to Be灵活自然的输入
方式/引导
策略 01记忆入口

回忆启动成本

衡量是否首次开始这次回忆
从“点开搜索框”到“被邀请带入”

02

搜中·记忆表达

试图描述,但说不清

时间
地点
人物
事件
关联性信息推荐
策略 02记忆胶囊

记忆表达成本

能否轻松说出线索
从“准确输入”到“看见·认出·点选”

03

搜中·记忆定位

结果返回,但难以认出

相关性聚类
美学分析
感性工学
策略 03记忆地图
时间线人物关系地理线索风格类型

记忆定位成本

能否快速认出目标事件
是否还需继续大量人工筛找

04

搜后·确认与延续

找到了,但事情还没完

分享发朋友、发社媒
整理清理、筛选
信息提取OCR信息
保存新建相册
策略 04记忆闭环

任务完成成本

找到后是否可以便捷使用图片
从“搜到”转换为“完成”

策略 05

跨阶段策略:主动召回

在用户原有的、习以为常的查找过程中嵌入搜索线索,引导用户进入搜索。

策略 06

系统 AI 策略:形成通用搜图助手,搜索结果互通

允许系统 AI 调用图片搜索助手,结果数据互通,将结果运用到更多场景。无需在图库里单独承载一个显性化搜图助手。

STRATEGY · 设计策略

策略 01
搜索入口 → 记忆入口

用户对搜索框已经形成心理防御,它意味着「我必须准确表达」。而记忆本身是模糊的,这种心理门槛让大量搜索行为在第一秒就被劝退。在这次改造中,我尝试将搜索回忆化,邀请用户和系统一起回忆。

在搜索入口界面中,主要优化了 3 个功能,改善了搜索框、搜索卡片的体验,从以前一尘不变、内容重复,优化成根据用户相册内容生成的回忆引导。

原搜索入口的手机界面重构后的图库搜索入口与记忆推荐界面

01 入口引导

优化后,搜索框暗纹词不再是一个动作指令,改为一句邀请。同时显性化语音输入按钮,帮助用户更轻松得开始搜索。

Search Experience 核心搜索结果手机界面搜索结果中的记忆内容卡片

02 近期回忆卡片

用近期回忆卡片代替分类相册。

包含事件、截图、修图等场景,通过小卡片的形式,提升界面精致度、可视化程度。

记忆推荐内容的组织规则

03 回忆大卡

「那年此时」以照片封面卡片 + 大标题的形式,将往年同一时间段里那些值得被记起的重要时刻,重新带回到用户眼前。

我们不会让用户在无尽的卡片中反复滑动寻找,浪费时间,所以每次推荐仅展示 3 - 6 张,有新事件触发时刷新,大小错落排布,让每一张都有自己的呼吸空间,也让回忆多一分被郑重对待的仪式感。

此卡片生成的规则,也将被用于搜索后的各种事件卡片中。

卡片生成规则

为了更好地实现回忆大卡,让它在更多的用户照片类型上生效,确保其通用性和个性化,我制定了一系列的布局、命名、字体匹配规则,让它可以使用到图库的更多场景中。

明确主体场景

无主体场景

主体完整居中

优先“满屏”

其余格式可选

主体靠上/下

优先“半屏”

其余格式可选

主体靠左/右

优先“对角”

避免“半屏”

主体较小

优先“满屏”

其余格式可选

水平分层

优先“满屏”

其余格式可选

画面平均

优先“满屏”

其余格式可选

微距特写

优先“对角”

其余格式可选

斜切透视

优先“对角”

其余格式可选

搜索入口中的记忆内容推荐卡

STRATEGY · 设计策略

策略 02
回忆胶囊 渐进式引导

用户记忆是压缩的、情绪化的,常常只有一个模糊线索(「海边那张」「有点伤感那个」「我好像拍
过...」),而当前系统要求一次性输入结构化关键词——本质上是把「把记忆翻译成搜索语言」这件最难的
事甩给了用户。

于是我开始思考,如何帮助用户把记忆翻译成机器可以理解的照片标签。经过几轮方案推导后,我们最终
选择通过胶囊的方式,一步步引导用户回忆。

相册记忆收藏与回忆线索界面
方案1: 引导较弱方案2: 效率较低
逐步收敛,引导记忆减少输入成本
用户输入被拆分为内容、时间、行为和情境信号,并通过实时理解逐层生成补全、联想与收敛线索

STRATEGY · 设计策略

策略 03
照片流 → 记忆地图

传统搜索结果的问题不是「搜不到」,而是搜出来之后用户仍然要继续翻。系统返回的是「视觉相关结果」,但用户真正想找的是「我记忆中的那个事件」。

结果组织方式比搜索准确率更重要。用户记忆是「事件化、关系化、时间化」的,结果页就应该顺着这套结构来组织,而不是用平面图片流让用户继续做二次筛选。

把照片流组织为记忆地图的手机界面
记忆地图中的优选推荐卡记忆地图中的回忆画廊卡

优选推荐

在记忆地图主体之上,系统将主动推出最多 8 张的「最优推荐」,方便用户选取。比如搜索“晓雯的婚礼”,将会推荐其婚礼相关的最美的 8 张照片,减少截图、重复、效果不佳等情况的出现。

判定标准有:美学评分、事件代表性、人物-场景平衡性、用户偏好、去重。

记忆画廊

在记忆地图的下方,我们将根据用户搜索的内容提供记忆画廊,当搜索线索较为清晰时, 会以时间地点聚类的照片宫格呈现;而当搜索线索比较模糊时,通过卡片呈现。

为了减少平铺直叙,我们把所有结果也根据美学计算分析,放大美学评分高的照片。

记忆内容推荐的美学评分、权重与布局规则
已申请发明专利·第 1 发明人美学评分计算 & 布局规则根据【摄影构成】 【情感与内容】 【技术与创意】三大维度,对素材进行美学效果评分,过滤评分极低的素材,放大评分高素材。S=基础摄影构成(基础)×情感与内容(系数)×技术与创意(系数)S =(C1×权重1 + C2×权重2 + C3×权重3)×{(E1+E2)/20}×(1+B)C摄影构成C1 构图0~10分三分法、对称性、引导线、视觉平衡、 留白分布、构图连贯性、手法运用等, 评为越高。C2 色彩 & 色调0~10分和谐统一、互补色/相邻色运用、 色彩丰富度、色调调一致性、冷暖协调、 饱和度,评分越高。C3 光影 & 明暗0~10分光影层次、高光暗部细节、对比度与过渡、光源方向合理、细节保留越好, 评分越高。E情感与内容01人像场景E1 表情0~10分开心 / 微笑 / 平和 / 自然 / 专注 > 尴尬 / 紧张 / 僵硬。E2 姿势0~10分S 型、C 型、X 型、三角稳定型,延伸感姿势更优。02非人像场景E1 环境氛围0~10分宁静平和 、热烈活力、沉郁神秘、治愈温馨,有明确氛围的分数高。E2 主题明确性0~10分当能明确拆分主体与其余元素时,评分高。B技术与创意拍摄手法每项 +0.1是否使用拍摄手法,如全景、微距、长曝光等。功能使用每项 +0.1是否使用相机自带拍摄效果提升功能,Xmage滤镜、人像模式、Master AI 等。创意编辑每项 +0.1是否有使用手机自带或第三方修图编辑功能,进行色调优化、画面优化、创意合成等等。权重分布在实现过程中,我们发现不同场景下,对于摄影构成 的诉求是不同的。于是我们联合人因团队,通过用户 调研测算的方式,总结了关键场景的三项摄影构成因 素的权重占比。人像场景35%光影&明暗34%色彩&色调31%构图风景建筑38%构图33%色彩&色调29%光影&明暗静物近景0.37色彩&色调0.34光影&明暗0.29构图事件聚合美学评分显示优化7.28.39.28.87.37.32.36.4重复照片低分照片9.28.88.37.37.2

记忆地图的「多种组织维度」

将照片像画廊一样展开,并增加美学算法展示的方式,在目标较为清晰的情况下能够比较好得展示结果,但当用户输入词只有单一内容,或者比较模糊时,画廊的方式仍然需要比较长时间的翻找。所以,我对记忆地图进行了场景分类,在用户输入不同内容时, 系统会根据用户的搜索意图,动态切换为最合适的一种记忆地图,而不是用同一种结构应对所有场景。

默认事件、单一人物地点、抽象概念与详细信息四类记忆搜索结果场景搜索线索:晓雯和我在东京搜索线索:晓雯搜索线索:屋久岛搜索线索:找有氛围感的照片搜索线索:王宣研身份证
默认事件型单一人物、地点卡片型抽象概念型详细信息型

STRATEGY · 设计策略

策略 04
找到图 → 提供服务

搜索从来不是终点。用户找到图后,往往还要发朋友圈、分享给朋友、做旅行合集、提取截图信息——但这些后续动作的成本,传统搜索从不关心。

我们的方案是:在结果页根据内容类型,主动提供「下一步」入口,根据不同的搜索词场景推荐功能,如AI 精选最适合发朋友圈的一组照片、一键生成旅行合集或回忆视频、自动提取并复制截图信息。

由此,搜索从单一的「工具步骤」升级为完整的「任务工作流」:AI 不只帮你找到,更帮你把事做完。

找到照片后继续提供服务的双手机场景

记忆类型

场景意图

推荐能力

  • 分享旅程
  • 记录与留存
  • 二次创作
  • 效果优化
  • 情感表达
  • 社交分享
  • 记录成长
  • 生成纪念
  • 社交分享
  • 或许信息
  • 保存信息
  • 分享转发
  • 一键成片
  • 批量修图
  • 生成笔记
  • 新建相册
  • 智能美颜
  • 智能分享
  • 趣味拼图
  • 时光转场视频
  • 时光转场视频
  • 趣味拼图
  • 生成笔记
  • 智能分享
  • OCR 提取
  • 转为 PDF
  • 新建相册
  • 生成笔记

STRATEGY · 设计策略

策略 05
让 AI 主动帮用户想起来

即使我们在搜索流程内部做了很多,依然有大量回忆是用户不会主动发起的——他们根本想不起来「我要通过搜索来找到这张图」。对于这个想法,我们根据用户当前习惯的查找路径,设计了“回忆线索”,帮助用户在有搜索意图时能够更自然得来到搜索界面。

在浏览中自然触达搜索

系统结合时间、地点、人物和使用习惯,在恰当时机主动浮现回忆入口,让用户无需主动搜索就能被唤起想找的照片。

浏览、搜索、详情与相似照片推荐的四步手机路径自然触发搜索入口的界面细节相似照片搜索结果界面
屋久岛、鹿儿岛、春日踏青与海岸日出的回忆线索关系
屋久岛鹿儿岛春日踏青海岸日出

相似照片推荐

当用户打开一张照片查看详情时,系统在详情下方主动推出一行「看看相似的」推荐,把这张照片当作「回忆的线头」,顺着它向外延展出更多关联记忆。

内容的相似性分成多种维度,通过照片匹配情况,推荐适合的相似维度:

相似色调、人物、场景与构图的推荐卡片

相似人物、相似色调、
相似场景、相似构图

STRATEGY · 设计策略

策略 06
能力开放,随时随地可搜图

图库不该是这套搜索能力的唯一出口,站在用户角度,并不是抵达图库才能有搜图的诉求;站在业务角度,若图搜能力仅仅圈在图库内,只能作为图库的子功能,搜索使用率将很难提升。

真正有价值的做法,是把图库搜索的数据与理解能力作为一种「能力」开放给系统层,让系统的全局搜索、语音助手都能直接调用图库的理解结果。图库从一个「用户必须主动进入的 App」退到幕后,变成支撑系统级搜索的「图片分析引擎」。

优化点 A在系统搜图场景,
呈现精选后的照片 or 卡片

用户在手机全局搜索、通过系统小艺助手找图时,在以前,只能通过数据框的形式,呈现部分图搜结果,并提供跳转到图搜的连接。但现在,系统可直接调用图库的理解能力,并把整理好的内容呈现给用户。

优化前的照片平铺结果

Before 照片平铺

优化后的精选照片与结果卡片

After

精选推荐打包

人物、地点结果卡片

优化点 B语音可调照片生成功能

用户直接对语音助手说「找一下东京旅行的夜景」「我和妈妈上个月的合照」「上次那张 WiFi 密码截图」,语音助手把请求交给图库的搜索能力解析并直达结果。

语音助手调用图库理解能力并生成照片内容

Reflection · 项目复盘

不只是界面设计,
更是体验方向和规则的梳理

功能使用率
18.25%

↑ from 10.31% (开发进度原因,仅部分上线)

发明专利
1 篇

《一种XXX的展示方式》第一作者

设计沉淀
美学计算规则、回忆卡片

沉淀为通用规则,
在图库、手机系统的其他地方得到复用

我的成长

在这个项目中,我坚持不应直接增加 AI 对话入口,而是把智慧的功能融入到用户本来的体验中。并通过有针对性的用户调研,快速且有效地输出设计策略,说服项目组接受。

  • AI 体验设计的核心,不在「AI 识别了什么」,而在「AI 是否理解用户正在做什么」。识别只是基础设施,理解才是体验的分水岭。
  • 结果组织方式比搜索准确率更值得投入。同样的识别能力,不同的结果组织方式,能带来完全不同的体验密度。

项目复盘

由于项目进度与人力预算的双重限制,设计策略 1–6 目前仅实现部分落地。搜索体验强依赖算法能力,前期受制于资源,只能以难易权衡后的方案进行 Demo A/B 测试。回顾来看,若能更早关注图库内搜图的体验问题,并提前完成体验策略的系统梳理,有望帮助项目组在更早期锁定优化方向,减少后续的试错成本。

✦  PREVIOUS PROJECT · 上一个项目

Magic Expression

Magic Expression:从表情修补走向情绪表达的 AI 移动影像体验