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番外三:當搜尋框不是正確工具

2026/03/23 商業分析
內容目錄
  1. 旅遊體驗雙 K:KKday 與 Klook 的搜尋路線
    1. Klook:對話式商務已在路上,但入口還沒取代搜尋框
    2. KKday:供給側優先
    3. 旅遊搜尋為什麼跟電商搜尋不同?
  2. Threads 的搜尋問題:社群平台的另一個戰場
    1. Threads 搜尋壞在哪?
    2. 為什麼 Meta 不修?
  3. 同一個結構性答案
  4. FAQ 

番外三:當搜尋框不是正確工具——旅遊平台與社群平台的搜尋問題

這篇是〈我們的搜尋無所獲,是平台的商業選擇〉的延伸番外。主文聚焦電商與外送平台的站內搜尋,但搜尋的「失靈」不只發生在這兩個場景。旅遊體驗電商和社群平台各自有不同的搜尋問題,而它們失靈的方式,恰好揭示了一個更大的觀察:每個平台的搜尋壞法,都是那個平台核心商業邏輯的倒影。


旅遊體驗雙 K:KKday 與 Klook 的搜尋路線

旅遊體驗電商的搜尋問題是所有場景中概念難度最高的,因為用戶不知道「產品叫什麼名字」。

當你在 Klook 上搜尋,你可能打的是「京都半日行程」「適合銀髮族的輕鬆旅遊」「下午茶加觀光巴士」。這些不是商品名稱,是需求描述——一個旅遊體驗可能完全符合你的需求,但名稱裡完全沒有這些關鍵字。傳統搜尋框在這個場景下,從根本上就不是正確的工具。

Klook:對話式商務已在路上,但入口還沒取代搜尋框

Klook 與 Google Cloud 的 AI 合作涵蓋多個層面:用生成式 AI 建立旅遊商品頁面(內容製作時間縮短超過 80%)、用 Gemini 模型強化多語言翻譯、以及用 AI 工具提升內部工程效率(程式碼審查加快 60%)。此外,有一個合作夥伴把 AI 分析的用戶評論轉化為新商品,現在佔該商家總營收 24%。

更值得注意的是,Klook 在行程頁面中已經有「旅遊小幫手」的 AI 對話功能,可以推薦產品並直接完成購買——這已經是對話式商務的雛形,不只是推薦,而是在對話中走完交易。

但目前這個功能的入口藏在行程頁面裡,還不是首頁搜尋框的替代品。多數用戶的第一動作仍然是打開搜尋框輸入關鍵字,而不是跟 AI 對話。Klook 的案例說明了一件事:技術已經到位,但用戶習慣的遷移還需要時間。

而 Klook 的場景本身就是最好的論證:在旅遊體驗場景,優化搜尋框本身可能不是正確答案——用戶的需求語言天然就不是商品名稱,而是情境描述。 這個邏輯在外送場景(「想吃辣的」)和電商場景(「送媽媽的禮物一千內」)其實也都成立,只是被平台忽視了。

KKday:供給側優先

KKday 是台灣本土最大的旅遊體驗電商,2024 年底完成 7,000 萬美元 D 輪融資,資金明確用於 AI 整合,但技術路線尚未公開揭露。

KKday 的資源分配反映了和台灣電商大平台同構的邏輯:把融資用在供給側擴張(新增日本餐廳訂位功能,一次開放 4.2 萬家)的 GMV 增長,比把資源用在搜尋優化的 GMV 增長,更快、更直接可見。不是搜尋不重要,是其他投資的短期 ROI 更清楚。

旅遊搜尋為什麼跟電商搜尋不同?

旅遊體驗場景的搜尋問題在根本性質上和電商、外送不同:不是「搜尋系統太差找不到商品」,而是「搜尋框本身就不是正確的互動模式」。

這個差異讓旅遊場景的解法(對話式 AI)和電商搜尋問題在技術路徑上走向分叉——但它們指向的是同一個方向:從「用戶要想出正確的詞」,走向「用戶只需要說清楚需求」。


Threads 的搜尋問題:社群平台的另一個戰場

Threads 是 Meta 旗下的文字社群平台,在台灣有一批高活躍度的用戶群(創作者、設計師、科技從業者、媒體人)。它的搜尋問題和電商搜尋問題在性質上根本不同,但放在一起討論,可以揭示一個更大的觀察:搜尋在不同平台的「失靈」方式,反映的是那個平台的核心商業邏輯。

Threads 搜尋壞在哪?

Threads 的搜尋框目前主要索引帳號名稱和 hashtag,不支援貼文內容的全文搜尋。用戶想找「最近有人討論 Claude 的文章」,只能靠 hashtag 或記得發文者帳號,不能直接搜關鍵字。

繁中 hashtag 的搜尋匹配邏輯是字面完全比對,搜 #台灣美食 找不到 #台灣小吃——電商搜尋的繁中斷詞問題在社群平台的 hashtag 層面以不同形式重現。

搜尋結果排序也傾向最新貼文優先而非相關性優先,搜「AI 搜尋」得到的是過去幾小時提到這四個字的所有貼文,不是這個主題下被最多人討論的高品質內容。

為什麼 Meta 不修?

Threads 搜尋的投資優先順序,和電商平台搜尋的問題有一個有趣的平行。

對 Meta 來說,Threads 的核心商業邏輯是用戶時間的佔有,不是資訊的精準取得。演算法推薦 feed 是 Meta 最核心的競爭力,搜尋的精準度提升並不直接帶來更多廣告收入——反而可能讓用戶「找到了就離開」,而不是繼續在 feed 裡滾動。

這個「演算法推薦 vs 搜尋精準度」的張力,和電商平台「廣告排名 vs 搜尋相關性」的衝突高度同構。


同一個結構性答案

電商平台放任搜尋爛,是因為廣告收入比搜尋體驗更直接可量化。

旅遊平台不投資搜尋,是因為供給側擴張的 ROI 更清楚。

社群平台不修搜尋,是因為推薦 feed 才是留住用戶時間的核心武器。

在不同市場和不同競爭邏輯下,指向了同一個結構性答案——平台不修搜尋,不是能力問題,是選擇問題。
 

免責與邀請

我不是搜尋工程師,也不在電商產業工作。這篇文章的內容來自公開資料的研究、技術文獻的閱讀、業內人士的請教,以及身為消費者的實測與交叉驗證。

如果業內專家讀完覺得「不是這樣,我們早就做了,問題比你想像的複雜很多」——非常歡迎指正。寫這篇的目的就是把問題攤開來看,如果有人能補上我看不到的那一面,這篇文章就更完整了。

來信:erica.yojuhsu@gmail.com


FAQ 

Q:旅遊平台的搜尋問題跟電商有什麼不同?
A:電商搜尋的問題是「系統找不到商品」,旅遊平台的問題是「搜尋框本身就不是正確的互動模式」。用戶輸入的是「京都半日行程」這類需求描述,不是商品名稱,傳統關鍵字搜尋從根本上接不住。

Q:Klook 有做對話式 AI 嗎?
A:有。Klook 在行程頁面中有「旅遊小幫手」AI 對話功能,可以推薦產品並直接完成購買,已經是對話式商務的雛形。但目前入口藏在行程頁面裡,還不是首頁搜尋框的替代品,多數用戶的第一動作仍然是打開搜尋框輸入關鍵字。

Q:為什麼 Threads 的搜尋這麼難用?
A:Threads 目前主要索引帳號名稱和 hashtag,不支援全文搜尋。對 Meta 來說,推薦 feed 才是留住用戶時間的核心武器,搜尋精準度提升反而可能讓用戶「找到了就離開」,不利於廣告商業模式。

Q:這三種平台不修搜尋的原因一樣嗎?
A:表面原因不同——電商是廣告收入優先、旅遊是供給側擴張 ROI 更清楚、社群是推薦 feed 才是核心。但結構性答案相同:平台不修搜尋,不是能力問題,是選擇問題。


📎 回到主文:我們的搜尋無所獲,是平台的商業選擇
 

番外一:技術筆記:BM25、Hybrid Search 與基礎建設四層的完整拆解

番外二:台灣電商搜尋的 SaaS 市場機會:3,000 家客戶與 6,000 萬的起步估算

 

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