`零点击搜索`的`心理`分析：`用户`为何不再`点击`？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

零点击搜索的心理分析：用户为何不再点击？

各位好，今天我们来探讨一个在搜索引擎领域日益重要的现象——“零点击搜索”（Zero-Click Searches）。它指的是用户在搜索引擎结果页面（SERP）上直接获取了所需信息，而无需点击任何链接。这并非偶然，而是搜索引擎技术发展和用户行为演变共同作用的结果。今天，我们将从技术角度出发，结合用户心理分析，深入剖析零点击搜索背后的原因。

一、零点击搜索的定义与演变

零点击搜索并非一个全新的概念，但其影响力的日益增大值得我们关注。简单来说，如果用户在Google、Bing等搜索引擎上输入查询，并在SERP页面上直接找到答案，无需点击任何链接，这就是一次零点击搜索。

它的演变与以下几个关键因素相关：

搜索引擎技术的进步： 搜索引擎不再仅仅是链接索引，而是逐渐具备了信息聚合、知识图谱、自然语言处理等能力。
用户搜索习惯的改变： 用户越来越倾向于直接、快速地获取答案，而非浏览大量网页。
移动设备的普及： 在移动设备上，用户更倾向于避免不必要的点击，以节省时间和流量。

二、技术角度：搜索引擎如何促成零点击搜索

搜索引擎通过多种技术手段，将信息直接呈现在SERP页面上，从而促成零点击搜索。

Featured Snippets (精选摘要)

精选摘要是搜索引擎从网页中提取的一段文本，直接显示在搜索结果的顶部，通常以段落、列表或表格的形式呈现。

技术实现：

自然语言处理 (NLP)： 用于理解用户的查询意图，并从网页中识别出相关的段落。
机器学习 (ML)： 用于评估网页内容的相关性、权威性和质量，从而选择最佳的摘要。
网页结构分析： 用于解析网页的HTML结构，提取文本、列表、表格等元素。

代码示例 (Python, 使用BeautifulSoup解析HTML)：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

def extract_snippet(query, html_content):
    """
    从HTML内容中提取可能作为精选摘要的段落。
    """
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # 假设我们寻找的是包含查询关键词的<p>标签
    paragraphs = soup.find_all('p', string=lambda text: query.lower() in text.lower())
    # 进一步可以根据段落长度，关键词密度等进行筛选
    if paragraphs:
        return paragraphs[0].text  # 返回第一个匹配的段落
    return None

# 示例：从指定URL获取HTML内容，并提取摘要
url = "https://example.com/your_article"  # 替换为实际URL
query = "什么是零点击搜索"  # 替换为实际查询
try:
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
    html_content = response.text
    snippet = extract_snippet(query, html_content)
    if snippet:
        print("可能的精选摘要:", snippet)
    else:
        print("未找到合适的摘要")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print("请求出错:", e)

表格：精选摘要的类型

类型	描述	示例
段落	提供对查询的简短解释或定义。	"零点击搜索是指用户在搜索引擎结果页面上直接获取了所需信息，而无需点击任何链接。"
列表	提供一系列相关步骤、项目或特征。	"零点击搜索的促成因素包括：1. 搜索引擎技术的进步；2. 用户搜索习惯的改变；3. 移动设备的普及。"
表格	提供结构化的数据对比或总结。	（表格形式呈现不同类型的搜索引擎结果，及其对零点击的影响）

Knowledge Graph (知识图谱)

知识图谱是一种结构化的知识库，用于存储实体（如人物、地点、事物）及其之间的关系。搜索引擎利用知识图谱来直接回答用户的问题，或提供相关的实体信息。

技术实现：

实体识别 (Entity Recognition)： 从文本中识别出实体。
关系抽取 (Relation Extraction)： 从文本中提取实体之间的关系。
图数据库： 用于存储和查询知识图谱。

代码示例 (Python, 使用spaCy进行实体识别)：

import spacy

# 加载预训练的语言模型 (需要先安装spacy和en_core_web_sm: pip install spacy && python -m spacy download en_core_web_sm)
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

def extract_entities(text):
    """
    从文本中提取实体。
    """
    doc = nlp(text)
    entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
    return entities

# 示例
text = "Google was founded by Larry Page and Sergey Brin."
entities = extract_entities(text)
print(entities)  # 输出: [('Google', 'ORG'), ('Larry Page', 'PERSON'), ('Sergey Brin', 'PERSON')]

表格：知识图谱的应用

应用场景	描述	示例
直接回答问题	当用户提出一个简单的问题时，搜索引擎可以直接从知识图谱中提取答案，并显示在SERP页面上。	用户搜索 "埃菲尔铁塔的高度"，搜索引擎可以直接显示 "330米"。
提供相关信息	搜索引擎可以利用知识图谱，将与用户查询相关的实体信息呈现在SERP页面上，例如人物的生平、地点的地理位置等。	用户搜索 "阿尔伯特·爱因斯坦"，搜索引擎可以显示他的出生日期、国籍、职业等信息。
增强搜索体验	知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的查询意图，从而提供更相关的搜索结果。例如，当用户搜索 "苹果" 时，搜索引擎可以区分是指水果还是科技公司。	（展示搜索“苹果”时，SERP如何区分水果和科技公司的结果。）

Direct Answers (直接回答)

直接回答指的是搜索引擎直接从网页或知识库中提取答案，并以清晰、简洁的方式呈现在SERP页面上。这通常适用于事实性问题或计算问题。

技术实现：

问题理解 (Question Answering)： 利用NLP技术理解用户的问题。
信息检索 (Information Retrieval)： 从网页或知识库中检索相关的答案。
答案抽取 (Answer Extraction)： 从检索到的信息中提取最佳答案。

代码示例 (Python, 使用transformers库进行问答)：

from transformers import pipeline

# 加载预训练的问答模型 (需要先安装transformers: pip install transformers)
qa_pipeline = pipeline("question-answering")

def answer_question(question, context):
    """
    使用预训练模型回答问题。
    """
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    return result['answer']

# 示例
question = "What is the capital of France?"
context = "France is a country in Western Europe. Its capital is Paris."
answer = answer_question(question, context)
print(answer)  # 输出: Paris

表格：直接回答的应用场景

应用场景	描述	示例
事实性问题	用户提出一个可以用简单的事实回答的问题。	用户搜索 "地球的半径是多少"，搜索引擎可以直接显示 "6371公里"。
计算问题	用户提出一个需要进行简单计算的问题。	用户搜索 "100美元兑换人民币"，搜索引擎可以直接显示当前的汇率和兑换结果。
定义性问题	用户希望了解某个术语或概念的定义。	用户搜索 "什么是人工智能"，搜索引擎可以直接显示人工智能的定义。

Other SERP Features (其他SERP特性)

除了上述几种主要方式外，搜索引擎还利用其他SERP特性来减少用户的点击需求，例如：
- Local Pack (本地服务)：对于本地相关的搜索，搜索引擎会直接显示附近的商家信息，包括地址、电话、营业时间等。
- Image/Video Carousels (图片/视频轮播)：对于视觉相关的搜索，搜索引擎会直接显示相关的图片或视频。
- People Also Ask (相关问题)：搜索引擎会根据用户的查询，推荐一些相关的问题，并直接显示答案。

三、心理角度：用户为何不再点击？

从用户心理的角度来看，零点击搜索的出现并非偶然，而是用户行为模式和期望值变化的体现。

效率至上：时间与精力的节省

现代社会，时间就是金钱。用户希望以最快的速度获取所需信息，而不愿花费时间浏览大量的网页。零点击搜索正好满足了这种需求，使用户能够在SERP页面上直接找到答案，节省了时间和精力。
移动优先：简化操作流程

随着移动设备的普及，用户越来越习惯在手机上进行搜索。在移动设备上，屏幕空间有限，操作流程也相对繁琐。零点击搜索可以简化操作流程，减少不必要的点击，提升用户体验。
信任权威：搜索引擎的背书效应

用户通常认为，搜索引擎在SERP页面上直接显示的信息是经过筛选和验证的，具有一定的权威性。因此，他们更倾向于信任这些信息，而无需进一步点击链接进行验证。
满足即时性需求：即时满足的心理快感

零点击搜索可以立即满足用户的需求，无需等待网页加载或浏览大量内容。这种即时满足的心理快感，进一步促使用户倾向于使用零点击搜索。

四、零点击搜索对网站的影响

零点击搜索的兴起，对网站带来了多方面的影响，既有挑战，也有机遇。

流量挑战：有机流量的减少

零点击搜索直接减少了用户点击网站链接的机会，从而降低了网站的有机流量。这对于依赖搜索引擎流量的网站来说，是一个巨大的挑战。
内容优化挑战：争夺精选摘要

为了争夺精选摘要，网站需要对内容进行优化，使其更易于被搜索引擎理解和提取。这需要网站投入更多的时间和精力，进行内容优化和技术改进。
品牌曝光机会：SERP页面的品牌露出

即使用户没有点击网站链接，网站的品牌仍然可以在SERP页面上得到曝光。这对于提升品牌知名度和影响力来说，是一个重要的机会。
内容营销新思路：从满足用户意图出发

零点击搜索的出现，促使网站重新思考内容营销策略。网站需要从满足用户意图出发，提供高质量、有价值的内容，即使这些内容最终被搜索引擎提取为精选摘要，也能为网站带来品牌效益。

五、应对零点击搜索的策略

面对零点击搜索的挑战，网站可以采取以下策略：

优化内容，争取Featured Snippets
- 理解用户意图： 通过关键词研究和用户行为分析，了解用户的搜索意图。
- 提供清晰、简洁的答案： 针对用户的查询，提供清晰、简洁、有条理的答案。
- 使用结构化数据： 使用结构化数据标记（Schema Markup），帮助搜索引擎更好地理解网页内容。
代码示例 (HTML, 使用Schema.org标记)：
```
<div itemscope itemtype="https://schema.org/Question">
  <h2 itemprop="name">什么是零点击搜索？</h2>
  <div itemprop="acceptedAnswer" itemscope itemtype="https://schema.org/Answer">
    <div itemprop="text">
      零点击搜索是指用户在搜索引擎结果页面上直接获取了所需信息，而无需点击任何链接。
    </div>
  </div>
</div>
```
建立权威性，提高信任度
- 提供高质量的内容： 提供原创、深度、有价值的内容，赢得用户的信任。
- 建立外部链接： 获取来自其他权威网站的链接，提高网站的权威性。
- 维护良好的声誉： 积极参与社交媒体互动，维护良好的在线声誉。
关注本地搜索，优化本地服务
- 注册Google My Business： 注册Google My Business，完善商家信息。
- 优化本地关键词： 在网站内容中包含本地关键词，提高本地搜索排名。
- 获取本地评论： 鼓励用户撰写本地评论，提升本地服务声誉。
利用其他渠道，拓展流量来源
- 社交媒体营销： 利用社交媒体平台，吸引用户访问网站。
- 内容营销： 通过博客、视频、播客等形式，吸引用户关注。
- 电子邮件营销： 通过电子邮件，与用户建立联系，引导用户访问网站。

六、未来趋势：零点击搜索的持续演进

零点击搜索并非终点，而是一个持续演进的过程。未来，我们可以预见到以下趋势：

语音搜索的崛起： 语音搜索的普及将进一步推动零点击搜索的发展，用户可以通过语音指令直接获取答案，而无需浏览SERP页面。
AI驱动的搜索： 人工智能技术将更加深入地应用于搜索引擎，使其能够更好地理解用户意图，并提供更个性化、更精准的答案。
知识图谱的完善： 知识图谱将不断完善，覆盖更广泛的领域，为搜索引擎提供更丰富、更结构化的知识资源。
SERP页面的演变： SERP页面将变得更加智能化，不仅提供搜索结果，还会提供相关的工具、服务和推荐，满足用户的多样化需求。

结论

零点击搜索是搜索引擎技术发展和用户行为演变的必然结果。它对网站带来了挑战，也带来了机遇。网站需要积极应对，优化内容，提高权威性，拓展流量来源，才能在零点击搜索时代生存和发展。理解用户的需求，提供高质量的内容，才是应对零点击搜索的关键。

零点击搜索的心理分析：用户为何不再点击？

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