抖音搜索主框架设计
搜索主框架用户 PM + UX、抖音 AI、交易类搜索、抖音双列
WANG LULU / PRODUCT · EXPERIENCE · PEOPLE
王路路
抖音设计专家
全域体验设计管理，
兼具用户产品能力。
近 15 年设计经验，抖音 7 年深耕。
10 年设计执行 + 5 年设计业务管理。
01 / ABOUT ME
连接产品、设计，
与团队。
擅长复杂业务与创新业务落地，拥有全链路、多端体验设计能力。任职抖音期间，带领团队多次获评创新设计团队、勇往直前标杆团队。
抖音多体裁体验
消费主框架、中长、图文、知识、经验频道
抖音创作与消费体验
拍摄器、社交、创作者服务中心、Feed 播控
DUEQ 体验度量与 UG 春节活动
项目 POC
03
04
BUSINESS CONTEXT
理解搜索的盘面。
从搜索业务 3 年 BP 出发，观察规模、增量与不同场景下的竞争。以下数据沿用原文件口径。
66 亿
搜索移动大盘总量
+15%
大盘年同比
66%
抖音贡献增量
24%
抖音主动搜索市份
经验决策 / 小红书
UGC 内容供给优势突出，规模增速快，经验决策场景下体验领先。
交易购买 / 交易平台
搜索心智、规模和体验有显著优势，差异化供给形成壁垒。
信息知识 / 百度与 AGI
百度具有固有心智与规模优势，AGI 产品效率更高、增长较快。
微信搜索
庞大用户基数叠加不断完善的内容与服务供给。
小红书：规模小、增长快、份额持续提升
搜索总量 3.7 亿，增长 1.1 亿，YOY +45.2%，贡献量 12.3%，市场份额 +5.6%。
其他产品：增长跑输大盘，份额萎缩
百度双端搜索总量 5.2 亿，下降 1.0 亿；份额 7.8%（原稿标注“视觉份额”）。其他产品虽正向增长，增速仍低于大盘。
05
BUSINESS OBJECTIVES
用户愿意来，
也能满意而归。
搜索业务核心指标：用户使用抖音搜索的意愿，以及结果满足的质量。
搜索流量
- 近 30 天人均搜索中间页活跃天
- 观察放大镜的使用，指向搜索认知。
- APP 启动 30 秒手搜转化
- 搜索增长业务北极星指标，代表用户打开抖音的理由。
- 人均主动搜索 PV
- 搜索 PV 总量 / 搜索 UV；观察搜索规模与发起搜索后的浏览深度，侧面反映诉求满足情况。
- 搜索渗透率
- 搜索 UV / 抖音 DAU，观察用户覆盖与使用意愿。
搜索结果
- 结果页面体验
- 有点比（严口径）、次均搜索结果页停留时长、次均搜索结果页完播次数与互动指标。
- 多轮框架留存
- 访问 / 搜索留存：次日、7 日、30 日；人均搜索活跃天数。
- 规模与深度
- 总 Session 数、平均搜索轮次、多轮 Session 占比、人均搜索次数与搜索渗透率。
06
DESIGN TEAM OBJECTIVES
以用户需求为中心。
融合 AI、全网信息与抖音内容服务生态，让搜索更懂需求，帮助用户理解内容、做出决策与连接服务。
业务加速器
围绕经验决策、交易购买、信息知识等核心场景，贯通查找、理解、筛选、决策与服务承接，提升需求满足的效率、可信度与满意度。
夯实基础
完善搜索全链路交互框架、内容呈现与体验规范，建立问题治理与体验度量闭环，支撑内容、服务及 AI 能力持续演进。
07
08
01 / 业务加速器
抖音 AI，
原生体验的演进。
在能力与形态快速演进中识别真实需求，平衡答案效率与内容消费，建立连续的交互体验。
我的设计贡献
统筹三阶段体验设计，构建多轮 Session 框架，推进小花统一 AI 身份与跨场景承接。
09
01 / AI SEARCH BOT
第一个 Bot 之前，
已经在做的探索。
大规模主动搜索需求已经形成。面对理解、比较与归纳类问题，用户仍需在多条结果间筛选和整合信息。
搜索框架优化
探索单双列混排，兼顾明确查找与内容浏览。
信息理解提效
生成问题总结、提炼视频摘要，降低理解成本。
视频深度解析
围绕当前视频补充解释与关联信息。
36.65 亿
搜索 PV
49.85%
搜索渗透
20.48%
打开理由搜索 UV 渗透
以上为该阶段原稿中的业务数据。
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OPPORTUNITY
从分发内容，
到理解用户需求。
综搜根据 Query 分发自然内容；AI 搜索结合全网内容生成总结，承接个性化需求与多轮、多媒介表达。
01 / 综合搜索
找到相关内容
根据用户输入的 Query，分发抖音自然内容，满足内容查找意图。
以相关内容作为结果，由用户继续浏览、筛选和理解。
02 / AI 搜索
理解需求，组织答案
结合全网内容生成智能总结，满足个性化需求与深入消费，支持多轮、多媒介输入搜索。
以需求理解与答案总结辅助信息获取，支持继续追问。
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DECISION & DELIVERY
用独立 Bot，
验证能力与用户认知。
生成式 AI 早期，用户仍需自主筛选和归纳结果。大模型能够直达答案，但与站内内容生态的融合仍不足。
我的判断与职责
作为搜索设计负责人，参与产品形态与核心交互框架决策，以独立 Bot 作为早期验证载体。
推动落地
推进主端 Bot 问答、多轮追问，搭配 TOP1 导流与内容承接，验证进线意愿及持续使用行为。
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02 / AI-BASED COPILOT · 理想态探索
如果 AI 不只回答问题，
而是融入整个消费过程？
面对 AI Bot 对综合搜索流量的冲击，依托抖音的创作者、中长尾内容、商品与服务资产，探索自研 Copilot 交互方案，捕捉用户兴趣，辅助消费决策。
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EVOLUTION
从答案效率，
到贯穿产品。
从更快满足用户需求，到连接用户兴趣与抖音生态，形成统一输入、连续上下文与任务承接的整体体验原型。
01 / 效率探索：AI 搜索 Bot
意图理解、全网信息总结与自然追问，更快满足用户需求。
02 / 关键转折：Copilot 理想态
持续理解并校准兴趣，依托创作者、内容、商品与本地服务，融入浏览和互动中的发现与决策。
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INTERACTION FRAMEWORK
保留原生心智，
让 AI 随行。
延续上下滑刷视频的交互，在沉浸式消费中融入 AI Copilot。该页为理想态方案。
架构
探索简化导航，底部统一承载搜索与 AI Copilot，释放内容空间。
交互
延续全屏沉浸与右侧互动，搜索下移、AI 常驻，随时发起交互。
视觉
液态玻璃底部控件弱化导航干扰，让用户聚焦内容。
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CONTEXTUAL ASSISTANCE
人不找 AI，
AI 在需要时出现。
基于平台行为日志构建隐性感知链路，后台研判意图，在匹配的行为节点适时触达用户。
横向浏览交互状态 →
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EXPERIENCE MAP
连续的体验，完整的原型。
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PROTOTYPE IN MOTION
看一次完整演示。
Copilot 理想态原型视频，来自 Keynote 内嵌媒体。
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03 / MAIN AGENT
从整体理想态，
走向分步落地。
结合算力与资源约束，转向小花 Main Agent，以统一 AI 身份承接不同场景需求。
统一身份
小花承载用户认知与交互。
智能统筹
理解、记忆、规划与能力调度。
跨场景承接
连接 Feed、搜索与 IM。
AI 身份层
抖音小花 / 官方 AI 身份与分身
智能统筹层
Main Agent / 感知、记忆、理解、规划与调度
专业能力层
Agent、Tool、Skill / 搜索、推荐、生成与任务助手
体验呈现层
多轮 Session、AI 卡片、双列内容与流式输出
基础支撑层
模型、内容与知识资源、搜索与推荐基础设施
抖音主端
内容与 AI 身份的分发、交互场域。
AI 抖音独立小端
AI Native 产品，探索多轮交互、信息获取与任务完成。
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ROLE & SCENARIOS
同一个小花，
不同场景的承接。
我的角色：小花整体设计 POC、搜索业务设计负责人。
定义场景与机会
梳理链路及用户需求，按场景判断机会与承接方式。
推动方案取舍及落地
结合业务诉求与核心指标，多场景共建方案，协同上下游。
满足质量提升
通过 VOC 识别答案精准度与效率问题，协同策略和技术调优。
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FEED / 视频解析
入口找得到，追问接得住，历史能找回。
用户深挖视频信息时，已有打开评论补充理解的习惯。AI 应自然融入这个场景，在不打断消费的同时支持延展追问。
顺应评论习惯
把解析入口放在评论面板，建立稳定的发现和复访心智。
在原场景连续追问
在解析面板完成多轮；历史沉淀到 IM 小花，方便后续找回。
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DESIGN TRADE-OFF
把多轮留在评论面板。
在三种承接方向中，优先保持用户消费与理解的连贯。
采用 / 评论面板内多轮
不中断消费，以视频解析为首轮索引，历史沉淀到 IM 小花。
未采用 / 转入搜索
搜索作为多轮画布有承接优势，但导流会中断消费。
未采用 / 转入 IM 小花
便于持续追问与建立认知，但对消费留存时长影响较大。
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ENTRY EXPLORATION
显性入口，
需要与消费习惯一起判断。
最终选择评论区第二 Tab 承载解析，延续用户深挖视频信息的既有习惯。
互动区顶部
附带衍生问题，但与过往 AI 搜索入口痛点趋同。
替换相关搜索底栏
影响搜索渗透指标，能力也不稳定。
替换拍同款入口
冲击投稿核心护栏指标。
评论区第二 Tab / 全量
能稳定复访并支持多轮，沿用既有能力底座。
约 +15%
实验渗透提升
显著正向
完播
正向，增幅不明显
多轮会话
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FEED × VOICE
用语音，
表达更主动的意图。
探索提升用户对抖音 AI 的认知、使用渗透与留存，同时观察推荐双列消费与小花 / 搜索使用指标。
01 / 手势与语音单击首页进双列，
单击首页进双列，
长按首页发起语音。
不破坏现有结构，将语音与手势、长按面板结合，更自然地融入消费。
02 / 标题区域
标题下新增语音组件
03 / 互动区域
替换音乐转盘
区分长短视频体裁。
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SMALL-SCALE EXPERIMENT
先验证，再判断。
备选小流量实验，同步观察 VOC 与数据变化。
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SEARCH / 主动搜索
让复杂需求更容易表达，
也更容易继续。
搜索是用户主动发起信息获取的主场景。AI 需要承接复杂自然语言需求，让查找内容进一步走向持续提问、答案获取与辅助决策。
超级搜索框
将“问 AI”融入传统搜索框，区分普通与 AI 状态，以引导词辅助复杂问题表达。
多轮承接
搜索框承载单次提问，小花输入器承载连续对话；结果页维护上下文，支持持续追问。
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PHASE 01 / 入口
融合入口，
明确搜索状态。
打通搜中超级搜索框与结果页，让开启 AI、获得回答和继续追问形成一致预期。
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PHASE 01 / 结果
打通回答，
与下一次追问。
开启 AI 后 TOP1 问答卡必现；底部小花指令器强调继续追问，结合上下文摘要与追问词，引导用户细化需求。
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PHASE 02 / 迭代判断
把投入，放到真正的用户价值上。
入口收益有限，多轮需求得到验证，COT 的算力与时间成本较高。
看到的证据
超级搜索框使用率仅 0.07%，主动搜 PV -0.35%，尚未推全。
小花指示器带来 LT 正向、复搜显著提升。
COT 消耗大、生成慢，影响交互体验。
形成的判断
强化 AI 认知的收益不足以抵消原有搜索效率的损失。
用户价值集中在有效回答与持续追问。
优先保障响应速度。
对应的动作
收敛入口，降低搜索框占位。
经验类、问答类 Query 必出 AI TOP1，小花指示器常驻。
去掉耗时 COT，保留上下文承接。
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PHASE 02 / 结果
从一页一 PV，
到一页一 Session。
以下为原稿中小花渠道新框架收益，保留项目实验口径。
+2.27%
小花搜索 30LT
+2.15%
人均多轮搜索 PV
+3.44%
多轮整页有点比
83%
小花 Session 进入多轮
8.6
多轮 Session 平均 Query 数
58%
多轮需求递进占比，综搜大盘为 44%
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IM / 对话与复访
让历史与任务，
有稳定的归处。
消息页已有对话、通知与分身认知。以 Chat 承接小花，让用户明确去哪里提问、接收结果和再次访问。
延续分身认知
与其他分身保持一致，建立容易找到、能够复访的固定入口。
沉淀历史与任务
统一主动提问、多轮对话、跨场景历史和后台任务反馈，支持找回与继续追问。
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MAIN AGENT IN IM
把交互历史，
转化为连续的上下文。
作为 Main Agent 的落地节点，IM 沉淀主动提问的历史与记忆，统一承接搜索、多轮与 AI 创作等能力。
32
ANSWER QUALITY
最后，回到答案本身。
经验类意图持续增长，但长文本阅读效率与答案准确度仍影响留存。解决留存，需要给用户精准、明确的答案。
发现问题
通过竞品分析、用研与 VOC，识别体验问题，反向驱动迭代。
结构化输出
提炼经验类意图应答逻辑，优化回答 Skill，让答案简单易懂。
可信与人感
结合内容生态、评论与评价进行可视化表达，增强真实感知。
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ANSWER DESIGN
结论先行，
把信息变成可读的答案。
以“洗面奶如何选”为例，调整文本结构与组件组合，结合抖音内容、KOL、评论、评价和商品，增强答案可信度。
原有长文本回答
用 Query「洗面奶如何选」举例
结论先行的结构化回答
同一个 Query「洗面奶如何选」
结论先行
改变以往的文本结构，提升内容的阅读性及效率。
分场景总结
更贴合用户日常场景。
可信度与人感
结合抖音内容生态、KOL、评论、评价、商品等多维度内容。
SKILL / 持续迭代
回答自查清单 / 冻结评测 Case 集 / Badcase 台账
持续更新 Skill，沉淀答案高光。
持续更新不同经验意图下不同类型的 Skill、测评 Skill 等，沉淀每次答案内容高光，不断形成 Loop 机制，保证内容体验。
COMPONENTS / A2UI
内容与视频 
路线 
分类导航 
评论 
用户真实评价 
结构化观点
不同组件的组合，形成更完整的答案。
结合抖音 A2UI 协议与搜索设计平台提效，将内容、路线、分类导航、评论与评价等组件组合呈现。
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通过以上 AI 项目，
我的思考：
不是做了多少功能，
而是重新理解搜索与 AI。
从 AI Bot、Copilot 理想态，到小花 Main Agent 与多轮搜索，以上项目带给我最大的成长，是重新理解 AI 与搜索的关系、理解用户，以及思考搜索的未来。
理解 AI × 搜索
搜索可以承接内容、商品、服务与信息需求，由搜索理解需求、调度能力和组织结果。AI 不一定需要独立存在。
理解用户
Query 解决第一次表达，Session 持续理解与澄清需求。在上下文中细化意图、延展问题，完成更完整的需求满足。
理解搜索的未来
在统一 AI 大脑中，搜索是核心 Skill 与能力调度平台，参与需求理解、供给连接与任务交付。价值从信息检索走向能力组织。
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FOUNDATION / EXPERIENCE & WORKFLOW
夯实基础
抖音搜索主框架体验升级，
AI 工作流提效
我们的目标不再是“建立体验治理体系”，真正要解决的是：怎么持续发现客观的问题、扩大覆盖、提高判断准确性，并验证问题是不是真的被解决。
以用户搜索行为与消费体验为核心，构建可度量、可复用、可演进、可治理的基础体系。
体验客观指标
将用户行为落到组件，通过无效点击、误触和性能指标判断体验问题。
主观体验反馈
结合 VOC 反馈看板与 NPS 用户调研，理解真实使用感受。
平台效率
AI 巡检、AI Context 预检与搜索 AI 生产平台，支撑多业务长期演进。
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PHASE 01 / FOUNDATION
基础体验修复
先统一标准，
再明确责任
2024 年接手搜索设计团队时，线上盘点出 300 余项存量体验问题，部分问题修复后仍反复出现。多业务独立建设，让框架、卡片和交互逐渐分化。
300+
存量体验问题
重复问题频现 · 响应快，效率低
缺乏共同判断
产设研对体验问题的判断标准和处理方式不一致；多业务缺乏统一的体验原则、规范与 SOP。
协作流程缺失
问题发现、评审、修复、代码上线之间，缺少稳定的设计、产品、研发协作机制。
责任边界模糊
缺少明确 Owner，处理停留在单点修复，未形成可复用的机制和平台能力。
我的判断
业务快速扩张，
治理方式需要同步升级
结合线上排查、业务接入流程梳理和跨团队沟通，跨业务的体验标准与责任机制，已经成为持续改善体验的关键。
我的决策
治理存量问题，
同步建立共同遵守的规则
牵头与综搜及各垂类产设研负责人对齐，以满足用户主动表达的需求为共同目标。不同供给保留场景差异，同时遵守统一的框架与体验原则。
责任从事到人 · 明确搜索 SOP
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PRINCIPLES INTO PRACTICE
让原则进入日常交付
坚持搜索平权原则，在统一主框架下承接内容、商品、服务、广告等供给，提升查找、筛选与消费效率。
平权承接
不同业务在统一搜索原则下公平表达，避免单一业务目标导致体验异化。
高效满足
围绕用户主动需求，提升有用、有价值结果的查找、筛选和消费效率。
业务演进
在不破坏体验原则的前提下，支持电商、生服、内容发挥自身优势。
规范体系
建立主框架、卡片、交互及多端规范，明确多业务接入边界，将抽象原则转化为可执行规则。
工程化
联动研发推动组件代码化，多业务基于统一组件接入，减少重复开发与线上实现异化。
治理制度
建立准入、Review、整改 Deadline 与 Owner 机制；不符合原则的方案推动整改、复议或下线。
我的推进
- 01
优先治理共性问题
集中治理综搜框架、卡片、播放器、手势、深色模式与多端一致性，明确优先级、责任人、修复节点与验证方式。
- 02
把修复经验沉淀为标准
从高频问题提炼框架、卡片与交互规范，推动组件和模板代码化，供后续业务直接复用。
- 03
让标准进入交付流程
建立跨业务准入、评审、整改与验收机制，把体验要求落实到日常需求交付。
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DELIVERY / FOUNDATION
从问题修复，
到规范和代码的共同积累
组织协同人员完成项目 KO、搜索规范与 SOP 宣讲，推动框架、内容卡与多业务合作方式统一。
200+
协同人员 · 项目 KO 与规范宣讲
TOP 50
重点体验问题治理
300+
BUG 上线交付
框架与组件统一
组件、模板代码化
沉淀综搜产设规范及多业务合作 SOP，让后续业务共享同一套基础能力。
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PHASE 02 / EXPERIENCE PLATFORM
把体验客观化，
把问题发现自动化
业务平稳发展之后，进一步将主观体验感受转化为可量化、有共识的体验指标，连接分析、度量、优化与监控。
体验客观化
从搜索动线，
落到功能组件
- 分析主被动搜索路径、意图输入表达与结果消费动线。
- 结合发起搜索与消费 Session，搭建客观行为指标看板。
- 结合 VOC、用户调研与 AI 巡检，发现真实使用痛点。
分析 → 度量 → 优化 → 监控
问题自动化
让规范同时参与
检查与生产
- 联动研发，基于代码化组件与模板，对线上 TOP QUERY 定期巡检。
- 以历史 Context、规范 Skill 和产品准入 Skill，预检 PRD 与 Figma。
- 结合 A2UI 与搜索设计平台，复用组件并支持多业务演进。
自动巡检 → 问题清单 → 流转 Meego
可度量可复用可演进可治理
40
EXPERIENCE PLATFORM / VISION
我认知里的体验平台
理想态与思考
在统一规范与责任的基础上，结合用户行为、性能和 VOC，建立有共识、可验证的度量体系。将 AI 巡检、上线前预检与设计生产连接，让规范贯穿生产和检查。
共同判断与验证
主观：NPS、满意度、VOC。客观：搜索路径误触、发起和结果效率、框架加载、交互与内容播放性能。
检查形成闭环
每日 TOP QUERY、组件组合规律与规范 Context 支持采集、识别、校验、问题生成；Review Agent Workflow 与 PMO 协调预检。
复用已有能力
搜索规范 Skill、组件规范与评审 Context 共同沉淀；A2UI、AI TOP1 画布与代码交付支持生产。
41
OBSERVE / EXPERIENCE METRICS
让体验问题
有共同的判断依据
搜前、搜中、搜后的组件误触与无效点击数据看板，结合 DA 完成 AI + 数据智能分析。
客观行为指标
搜前、搜中、搜后的组件误触与无效点击。
用户真实反馈
VOC 用户反馈看板，补充行为数据背后的感受与问题。
治理效果跟踪
双周问题解决率看板，持续观察问题解决情况。
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AI INSPECTION / SYSTEM
持续巡检，
主动发现与治理
基于搜索规范、组件资产与页面理解能力，对高频搜索结果持续抽检，建立发现、治理、验证与复检闭环。每日执行、多业务覆盖，异常由人工兜底。
提升线上体验质量 · 降低问题率降低同类问题重复发生率
- 01
巡检任务输入
每日高频搜索词、重点业务场景、历史高风险页面与专项任务，动态调整优先级。
- 02
自动采集结果
自动执行搜索、截取完整结果页，记录页面结构与业务归属。
- 03
AI 页面理解
识别文字、图片、标准组件、页面布局与异化组件，形成结构化理解。
- 04
体验问题判断
匹配设计规范和标准组件，识别布局、间距异常，判断问题与置信度。
- 05
生成巡检报告
记录问题页面、类型、严重等级、影响业务与修改建议，同步问题管理平台。
- 06
研发治理
明确责任团队、制定方案，按优先级排期并完成代码修复。
- 07
QA 验证
问题复现、修复验证、多场景回归与线上效果确认，体验与功能双验收。
- 08
自动复检
重新巡检修复页面，更新状态；未通过则重新治理，复检结果回流规则与案例。
体验质量指标体系
覆盖能力
高频词巡检覆盖率、采集成功率、多业务扫描成功率、多体裁覆盖率。覆盖原生、电商、生服、广告及垂类。
问题识别能力
巡检问题总量、有效问题率、识别准确率、漏检率与人工复核占比。
问题治理能力
修复率、关闭率、平均解决周期、复现率与同类问题重复发生率。
AI 巡检能力中心
页面采集 · 文字识别 · 图片理解 · 标准组件识别 · 页面结构分析 · 布局间距检测 · 异常问题判断 · 报告生成
搜索体验质量知识中心
搜索设计规范：框架、卡片、布局与交互。
标准组件资产：原生体裁、电商、生活服务、商业化广告、垂类组件与页面模板。
巡检案例数据：历史问题、人工复核、修复前后页面与错误标签；误判、漏判持续回流。
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AI INSPECTION / IMPLEMENTATION
让发现、判断、治理
形成持续学习的闭环
原生、电商、生服、商业化等多体裁并存。传统人工巡检效率低、覆盖有限，问题发现滞后，重复 BUG 缺少持续治理能力。
我的推进
牵头研发共建
AI 巡检体系
结合搜索规范、组件库和视觉识别能力，对每日 TOP QUERY 自动巡检。
- 自动采集搜索结果，结合文字与视觉识别模型。
- 绑定代码化搜索组件与模板。
- AI 页面理解与组件识别。
- 自动规范校验与问题清单生成。
- 流转研发修复，持续学习优化模型。
发现 → 判断 → 治理 → 学习
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REVIEW AGENT / WORKFLOW
将搜索设计规范
转化为 AI 可执行能力
AI 成为设计团队的协作伙伴。从需求理解、设计生成、规范校验到质量验证，构成完整工作流；输出可进入下一轮协作的结构化设计判断。
第一层 / 业务输入
产品需求 PRDFigma 设计稿搜索设计规范
第二层 / AI 多智能体协作
- 01
项目管理
拆解项目、分配角色、跟踪进度、汇总结果。
- 02
需求理解
理解需求、提炼设计目标、明确评审范围。
- 03
体验设计
生成页面方案、匹配搜索组件、补充交互说明。
- 04
规范校验
图片与 OCR 识别、页面解析、规范匹配，自动发现问题并给出修改建议。
- 05
质量验证
自动测试、验证修复、输出测试报告。
结果回流项目管理智能体，形成项目闭环 ↑
第三层 / AI 能力中心
需求理解 · OCR 图片识别 · 页面解析 · 组件识别 · 规范匹配 · 推理分析 · 任务规划 · 报告生成
第四层 / 搜索规范知识中心
搜索设计规范 · 业务准入原则 · 设计原则 · 框架规范 · 卡片规范 · 组件规范 · 历史案例 · 评审规则 · 可执行知识库
输出结构化设计判断
需求分析 / 页面方案 / 体验问题 / 规范得分 / 风险等级 / 修改建议 / 测试报告 / 项目闭环
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REVIEW AGENT / CONTEXT
从人工阅读的规范，
到 AI 可执行的评审
AI 缺少团队协作能力，难以完成复杂设计流程；面向人工阅读的规范难以稳定理解，缺少设计经验也让评审结果主观、不稳定。
多智能体协作
引入 PMO 智能体，统一任务拆解、调度与闭环。
Markdown 知识中心
统一沉淀搜索规范、组件规范与评审规则，形成 AI 可执行规范。
Context 持续积累
沉淀真实案例、专家意见和评分结果，驱动模型持续学习。
46
SEARCH DESIGN PLATFORM / DELIVERED
搜索设计平台
完成并交付
由 SO DESIGN 设计与研发共同完成，将规范、组件与代码交付连接起来。
提升设计生产力
补充设计劳动力，同时以代码方式交付设计。
AI TOP1 画布生产
通过 A2UI 生成协议，兼顾效率与质量。
多业务复用规范
提供设计规范 Skill，提升多业务一致性与生产能力。
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EXPERIENCE GOVERNANCE / DEMO
体验治理平台
从问题到闭环
48
SEARCH / DESIGN-LED PROJECTS
一些传统搜索项目
由设计团队驱动
49
SEARCH × FEED / THE QUESTION
在搜推联动中，
做好用户搜索体验。
在日常工作 ONE ON ONE 中，我们深刻讨论当下搜索 × Feed 之间的联动。
在以用户兴趣点为核心的搜推联动机制中，
如何做好用户搜索体验？
搜索的流量
建立稳定的认知。
多元的供给
提升效率及满意度。
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SEARCH × FEED / INTEREST
以用户兴趣点为核心的
搜推联动机制
连接抖音两个核心流量场景：推荐和搜索的兴趣，把内容分层推荐给匹配的兴趣用户。
消费用户
因看而搜
激发用户搜索需求
推荐 ↓用户兴趣点↑ 搜索
生态、内容
因搜而看
激发用户消费需求
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SEARCH / TWO OBJECTIVES
我的思考，
本质要解决两个问题。
分人群 / 场景，提升搜索认知，利用大模型及海量抖音内容，满足用户主动场景下查找筛选、消费 / 交易 / 服务的效率与满意度。
01 / 建立搜索认知
让更多场景，
形成稳定搜索心智。
强化推荐场景与搜索流量之间的连接。
核心动作
补齐全局入口
盘点并补齐一级、二级与核心消费场景中的搜索入口。
Feed 场景激发
结合视频画面与内容兴趣信号，激发用户搜索需求。
业务指标
搜索渗透（DAU）、人均原本手搜、搜索总 PV、30s 内手搜 UV 渗透、人均手搜兴趣点宽度。
设计目标
建立搜索认知，占领用户心智制高点；强化抖音 Feed 等流量衔接，挖掘增量能力，提升主动发现与被动触达流量场景。
02 / 提升搜索满足
当意图产生，
更准确地承接需求。
在用户已经产生搜索意图后，更准确地满足需求。
核心动作
搜索分流框架、混排能力升级
通过框架区分内容、商品、团购等不同搜索意图。
结合 LLM 探索新形态
通过总结能力与综搜的结合，提升用户查找效率及满意度。
业务指标
经验决策原本手搜 PV、人均经验决策原本手搜 PV、抖小双持用户人均搜索 PV、交易 GMV、图文满意天。
设计目标
做好承接体验，前置意图分流感知，提升搜索渗透，以及筛选、消费、交易、服务满足度。
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SEARCH / DESIGN CONTRIBUTION
从两个问题，
到四个专项、六个项目。
我主导团队推进四个专项，完成 6 个项目落地，拿到核心收益并全部推全。
4
设计团队推进的专项
6
落地并推全的项目
分人群 / 场景，提升搜索认知，利用大模型及海量抖音内容，满足用户主动场景下查找筛选、消费 / 交易 / 服务的效率与满意度。
01 / 建立搜索认知
让更多场景，
形成稳定搜索心智。
强化推荐场景与搜索流量之间的连接。
核心动作
补齐全局入口
盘点并补齐一级、二级与核心消费场景中的搜索入口。
Feed 场景激发
结合视频画面与内容兴趣信号，激发用户搜索需求。
业务指标
搜索渗透（DAU）、人均原本手搜、搜索总 PV、30s 内手搜 UV 渗透、人均手搜兴趣点宽度。
设计目标
建立搜索认知，占领用户心智制高点；强化抖音 Feed 等流量衔接，挖掘增量能力，提升主动发现与被动触达流量场景。
02 / 提升搜索满足
当意图产生，
更准确地承接需求。
在用户已经产生搜索意图后，更准确地满足需求。
核心动作
搜索分流框架、混排能力升级
通过框架区分内容、商品、团购等不同搜索意图。
结合 LLM 探索新形态
通过总结能力与综搜的结合，提升用户查找效率及满意度。
业务指标
经验决策原本手搜 PV、人均经验决策原本手搜 PV、抖小双持用户人均搜索 PV、交易 GMV、图文满意天。
设计目标
做好承接体验，前置意图分流感知，提升搜索渗透，以及筛选、消费、交易、服务满足度。
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SEARCH AWARENESS / SCENE AUDIT
全局搜索，
建立稳定认知。
通过抖音全场景走查，结合不同场景搜索 PV 数据，寻找降低搜索成本与扩大触达的机会。
≈38%
手搜占比
≈51%
非手搜占比
搜前
底 bar 10.9%
评论吸顶词 10.1%
评论实体词 9.1%
标题实体词 0.08%
搜中
输入框 7.2%
历史词 7.1%
SUG 22.9%
搜后
相关搜索 3.4%
大家都在搜 0.9%
GS 0.4%
降低搜索成本
手搜经历 2–3 个场景漏斗后，占比依然高。降低成本、提升效率尤为重要，SUG 仍有较大空间。
扩大触达感知
非手搜占比逐渐提升。围绕内容延展需求，更积极探索触达强化，在深度之外提升搜索宽度感知。
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SEARCH AWARENESS / COVERAGE
从已有入口，
到缺失搜索的场景。
已有搜索核心场景
缺失搜索功能场景
搜前 · 激发需求
让更多人看到搜索入口与信息，强化入口曝光；让用户更容易发起搜索，降低搜索成本。
搜中 · 提升效率
不论猜搜满足、主动输入还是 SUG 输入联想，让用户更方便、快捷地完成搜索行为。
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SEARCH AWARENESS / SYSTEM
一套入口规范，
连接多业务场景。
多场景搜索入口形态不一，用户认知割裂；缺少平台统一规范，跨团队成本高。
统一入口组件
标准化 ICON、搜索框、热区、动效，覆盖核心场景。
输出平台规范
明确适配、准入、接入规则，减少体验割裂与重复设计。
搜推协同闭环
联合主框架、生态团队对齐目标，策略落地并持续进行数据验证。
+5000 万
搜索 PV 提升
+1.4%
30 秒手搜提升
用户价值
统一搜索认知，提升主动搜索触达效率。
设计价值
一套规范支撑多业务，降低维护成本。
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SEARCH AWARENESS / MULTI-INTENT
多 Query，
多意图的满足。
在底栏新增搜索入口，同时减少对视频观看流程的干扰，保障沉浸式观看体验。
内容与 Query 联动
搭建视频内容和搜索词的智能映射，让推荐 Query 匹配视频场景、贴合用户意图。
生成与展示规范
理解视频内容，自动生成多意图搜索词；绑定视频章节、内容节点，支持分场景动态透出。
控制时机与打扰
明确底栏展示时机与触发规则，根据播放时长、内容节点动态控制，支持复看。
全场景推全 / 相关搜索底栏点击率上涨
+0.09%
搜索渗透
+0.2655%
人均搜索次数 · 日增 755 万 PV
+0.18%
人均手搜 PV
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SEARCH FRAMEWORK / INTENT ROUTING
搜索新框架，
让意图分流。
商品、团购等交易业务独立演化，综搜出现流量拥堵。需要提升电商、本地生活等垂类内容分发与交易承接效率。
框架分层
隔离内容、交易两大独立场域，分别承接浏览与购买诉求。
页面差异化
区分综搜 / 垂搜中间页，建设垂搜场域，扶持长尾内容，建立垂类心智。
项目状态
尚未推全，改造代价较高。
综搜大盘：30s 手搜时长正向，PV 类指标小幅负向。
垂类：生服搜索 PV +0.69%；电商搜索 PV +0.46%、支付渗透 +0.66%；订单指标波动。
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SEARCH FRAMEWORK / MIXED RESULTS
交易混排，
连接内容与交易。
提升电商、生服内容进入综搜自然结果，与视频 / 图文混排；加强不同 Query 意图下的曝光，提升种拔草效率及交易转化（搜索订单、搜索交易 GMV）。
用户侧挑战
首位尚未点击，消费内容后被种草，需要返回首位或更换 Query 搜索商品，效率低。
业务侧挑战
商品 / 服务只能以聚合方式展示，排序策略不灵活、曝光不足；聚合样式与自然内容差异过大，转化效率低。
框架灵活度低、内容分发效率低、用户满足度低。
精意图
首位极致满足的同时，扩大商品 / 服务的非首位曝光范围。
泛意图
内容与交易打散、灵活穿插，提升曝光。
在偏策略导向的能力中，发挥设计的优势。
在混排场景下克制营销信息表达，做好平权；有效利用坑位，做好后置链路，提升内容分发与触达效率。
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SEARCH FRAMEWORK / CARD SYSTEM
同一框架，
承接不同业务。
框架
单双列卡片 · 电商
单双列卡片 · 生活服务
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SEARCH / REFLECTION
这些项目带给我的成长，
可以总结为三个层次。
近两年中，仍有很多项目可以分享。篇幅有限，这里展示部分在设计推动和协作上比较重要的项目。
理解用户
Query 是用户在平台上主动表达的意图与兴趣。设计的出发点不再是页面和交互，而是用户为什么要搜、真正想解决什么问题，以及如何更高效地满足需求。
理解业务
搜索连接内容、交易、服务等多元供给。设计需要在用户价值与业务目标之间找到平衡，既守住搜索平权原则，也让业务在统一框架下更好发挥价值。
理解组织
项目能否真正落地，不只取决于方案本身，更取决于能否推动产品、策略、设计建立共识，形成一致判断标准，共同为用户体验负责。
相比方法和工具本身，
这种认知上的变化是我最重要的成长。
61
AI / EXPLORATION & INTERACTION
AI 方向
创新小项目
设计团队推动体验优化创新项目，并有幸获得创新成就奖等。
62
MULTIMODAL SEARCH / CIRCLE TO SEARCH
画圈搜索
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MULTIMODAL SEARCH / VOICE
语音搜索升级
BEFORE
AFTER
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AI / INTERACTIVE CONTENT
AI 互动新体裁
联合抖音开放平台、IP 运营、智创团队共同打造。
从长文容器，
到可互动的内容。
将长文容器升级成新体裁，兼容各种类 Web 的互动内容，提升内容承载的扩展性与互动性。
65
INTERACTIVE CONTENT / GESTURES
内容可以互动，
手势需要清晰的边界。
长图文
即时互动 + 详情按钮
即时互动
Feed 手势热区
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INTERACTIVE CONTENT / FRAMEWORK
外流与内流，
两层框架的承接。
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INTERACTIVE CONTENT / WORKS
三种内容，
在同一容器中展开。
68
ORGANIZATION / PEOPLE / WORKFLOW
SO
Design Team
通过组织重构、人才能力升级与 AI 工作流建设，将搜索设计团队从业务内嵌的设计执行团队，升级为能够承担用户产品职责、端到端解决问题并推动业务创新的产设一体团队。
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JOB RESPONSIBILITIES
团队目标与工作流
让责任与能力一起升级
搜索设计团队管理、基础体验与展现框架、多业务接入治理，以及 AI 设计工作流。
近 20 → 11
团队人才升级与规模收敛
3 名
设计师转为用户产品，承担完整产品职责
POC—Owner—执行
人才梯度
建立 POC、Owner、执行梯度，支持设计师承担完整产品职责。
工作方式
建立端到端 × AI Workflow，从设计执行团队升级为产设一体团队。
重点工作
推动搜推联动、AI 抖音、超级搜索框、多轮搜索框架等重点工作落地。
能够承担用户产品职责，
端到端解决问题，推动业务创新。
70
TEAM CHANGES / DIRECTION
从设计执行，
走向判断 × 交付
通过目标聚焦、组织重构与人才升级，深度参与业务决策，提升人均产出、方案质量与业务信任度。
BEFORE
方向缺失
业务目标与团队目标不清晰；设计过于被动，团队空间受限。
NOW
方向聚焦
围绕基础体验与创新搜索重组团队，形成端到端与 AI 人才双通道。
BEFORE
设计交付
以被动承接需求和完成设计方案为主，方案质量依赖个人能力，由业务选择和决策。
NOW
人才升级
升级为用户产品与端到端人才，主动识别问题、定义方案并推动落地。
BEFORE
依赖个人
管理者只分配工作，人员按零散模块分工，职责分散。
NOW
产设一体
建立 POC—Owner—执行梯度，设计师可成长为 POC、Owner 或用户产品，承担更完整的业务责任。
用户产品 + 端到端 + AI 工作升级
其中 3 名设计师成功转型为用户产品，并为抖音搜索的 LT 负责。通过业务合并等调整淘汰低潜 6 名，保证团队高效发展。
71
TEAM CHANGES / BEFORE & NOW
团队的变化
从 Design Delivery 到 Product Thinking & Delivery。通过目标聚焦、组织重构与人才升级，深度参与业务决策。
BEFORE
设计执行
- 接近 20 人的规模型团队
- 被动承接设计需求
- 以设计交付为主
- 依赖个人设计能力
- 业务选择设计方案
- 按零散业务模块分工
- 管理者单一分配职责
NOW
判断 × 交付
- 11 人的高人才密度团队
- 主动识别问题、定义方向
- 承担用户体验与端到端职责
- POC、Owner、执行梯度
- 端到端 × AI Workflow
- 与业务共同判断和决策
- 按基础体验与创新搜索聚焦
CREATION EXPERIENCE
拍摄器与创作体验
Part1. 初期团队遇到的问题
初期创作与消费体验(工具线设计团队)团队问题；
- 业务目标理解不清晰
- 业务支持力度不够
- 设计产出质量差
- 设计思考能力不足
- 团队成长空间受限
我们如何解决去破局呢
- 从业务角度：了解业务核心，从业务愿景，核心指标理解业务目标和策略
- 从设计能力：从设计范围思考，设计团队设计目标和策略，建立设计专项赋能业务发展
- 从人员管理：除了认清业务现状，明确设计范围，还要是快速补充人力缺口，专项专人跟踪深入业务目标及场景
（备注：从2021年7月份至今业务侧频繁的发生变化，导致信息的缺失，策略不断调整，但是明确的相关的目标和策略，拥抱变化快速将团队调整到日常状态）
Part2. 创作设计团队进行破局
对于业务的理解
我对于抖音的整体业务进行深入的思考，需要有更全局观的角度看待业务的现状，未来的发展；分别从【抖音大的战略发展方向】再到【创作业务未来三年方向】【创作业务核心愿景】进行理解和分析
抖音未来的战略发展方向
以UGC内容和人格化账号为基础，以视频化的方式，连接内容，服务和人。未来三年，我们希望抖音能够成为覆盖全人群，服务场景更丰富，更不可或缺，社会价值更高的产品。
创作未来三年方向
业务从拍摄工具转化为UGC投稿，我们的业务愿景：以创作为核心，激发用户的创造力，满足不同人群，场景下的表达诉求，丰富抖音平台内容的多样性，提升用户在各个场景下的价值
我的设计范围
对应到业务变化我们创作设计视角抽离两个核心方向【激发创作灵感】【简单易用拍摄工具】
激发创作灵感：人格化的表达，丰富体裁
简单易用的工具：易用的拍摄工具，简单创作链路
对于业务的现状，如何帮助业务进破局，设计如何迎接挑战呢，站在设计的视角我提炼两个关键词，持续和加速
设计专项的发力点
持续的激发，用户创作力；加速新框架，新能力的落地；加速补齐新体裁能力的短板
围绕业务的愿景，创作设计团队 未来重点工作和发点力
激发用户投稿动机，提升相机使用率
围绕UGC记录生活体验，PUGC创作变现，优化相机整体使用体验
探索更简单的创作链路设计，提升产品框架扩展能力及效率
同时我们更好牵手兄弟团队（特效，影像）进行共建，打破现状，进行破局，促进设计业务的持续发展
我们是如何完成目标的
对于拍摄新框架，设计团队快速进行立项，定义核心目标【简化拍摄器结构，强化扩展能力】【满足不同用户分层诉求，场景化，运营化】 项目详情：抖音拍摄新框架如何破局
- 用户体验延续-最小改动得最大化收益
- 简化用户认知-快拍分段合并
- 产品逻辑简化-以体裁为主导逻辑
- 激进探索-UGC拍摄能力可视化
用户体验延续-最小改动得最大化收益
简化用户认知-快拍分段合并
产品逻辑简化-以体裁为主导逻辑
激进探索-UGC拍摄能力可视化
日常驱动
获取了哪些成绩
通过对于团队管理和升级，大幅度提升设计产出满意度，同时设计侧自驱了15个需求发起上线后数据有明显的收益，用户满意度有直线的上升，同时通过设计专项能力加强了设计同学主动性；
同时我们主动与社交设计团队，音乐团队，特效团队联动共建，降低了内耗问题也获得了一定口碑提升
音乐详情改版（音乐团队共建）
点击展开与收起
图文能力消费体验（设计自驱）
上推展开与收起
侧边栏交互
进度条优化（设计自驱）
缩小画幅
发布及时时预览（设计自驱）
在 Feed 推全有意义的事儿
播控体验-进度条优化（线上进度条误触率较高，体验差）
抖音共创
Feed弹幕
播控，倍速设计
长图文体裁
More....
视频结构化章节能力
72
THANK YOU
感谢
如果您觉得我不错，可详聊。
