企业搜索常被当成后台技术功能来对待，却忽视了它是用户心智模型与系统交互的前端窗口。对产品经理而言，理解并映射专家用户的检索思维，是设计高效搜索体验的第一步。

在心智模型层面，我们可以把检索过程拆成三层：目标识别、信息来源和结果排序。专家用户往往先形成「我要找到X项目的最新进度」的目标，随后自动把搜索聚焦到「项目文档」这一信息源，再决定「最新更新」这一排序规则。

系统层面，这种模型决定了索引策略与查询优化。例如在 Salesforce Lightning 中，搜索索引会先划分对象类型（Lead、Opportunity、Document）再细化字段层级；而在 Confluence，索引先分库（团队空间、公共空间）再按文档类型排序。

产品层面，结果展示需要与心智模型同步。以 Slack 为例，搜索结果最前面总是会出现「Messages」和「Files」两大类，正是因为用户通常先想看对话还是文档。把「消息」放在上面，让专家用户不用额外过滤。

功能层面，筛选控件的设计同样受心智模型驱动。Jira 的高级搜索中，用户可以一键添加「Assignee」「Sprint」等筛选器；这正是把「谁负责」和「在哪个迭代」这两层层级显式化的结果。

数据显示，2019 年微软内部搜索日志显示，70% 的查询属于「政策文档」或「项目文档」两类。若不在索引层面把这两类信息分层，搜索结果往往会出现「会议纪要」与「财报」混杂，导致专家用户需要额外时间去筛选。

Google Workspace Search 的实现可以作为典型案例。其结果页面先展示「People」卡片，再是「Docs」和「Emails」三大分类，正好映射了用户的组织角色→文档类型→通信媒介的心智顺序。

产品经理可按以下步骤落地：① 通过用户访谈绘制目标-来源-排序的心智模型；② 在产品设计中先确认结果类别的层级；③ 设计对应的筛选控件并确保可视化层级清晰；④ 通过 A/B 测试验证搜索效率提升。

但要注意，筛选控件过多会导致「选择瘫痪」。尼尔森可用的可用性启发式原则中，强调「匹配系统与现实世界」。把所有可能的过滤器一次性展示往往适得其反，专家用户更倾向于只看到与当前查询最相关的筛选器。

展望未来，AI 驱动的语义检索将使排序更智能，但系统若缺乏清晰的层级心智模型，最终用户仍会感到困惑。技术是加速器，心智模型是方向盘。

你在设计企业搜索时，是否已经把专家用户的层级思维写进了索引？如果没有，可能正是用户体验瓶颈的根源。