当然了，总是会有一些应用或网站把用户分成两类或多类人群，比如医疗信息网站就同时服务于医疗系统内的专家以及普罗大众。在这类案例里，需要一个更有弹性的策略来让整个体验（比如内容、导航等）被所有用户接受，而非让搜索功能成为特定用户享受特权的地方。一个高效的搜索体验应赐予所有用户以“高级”搜索的工具，无论在何时以何等方式，用户都可以、并乐意使用它们。遗憾的是在现实生活中，上面提到的这些高级搜索的例子都未被充分利用，甚至是不必要的。
除了关键字词
目前我们已经了解了使用关键字词来进行搜索，但实际上我们还有很多其它不同的方式表达信息。
自然语言
用自然语言来进行询问或许是最为直接的方式，就像你在和另一个真实的人对话一般。这种交互被Ask（以前叫做Ask Jeeves）这样的搜索引擎所推广，它同时结合了文字和人的概念，造就了一个基于问答系统的搜素体验。
Ask上的自然语言问答
事实上，自然语言在之前一直扮演着“杀手级app”的角色——它曾是无数初创公司抢食的蛋糕。然而其中对主流搜索体验产生持续影响的公司却寥寥无几。这主要是由于自然语言处理（NLP）的算法提升还前路漫漫。但它同样反映了搜索体验自身的无数可能性：支持人类在无比宽泛的任务情境里搜寻信息，我们需要促进一个开放、弹性和互动的对话形式。回答问题可能是其一部分，但是它并不是解决方案的全部。对于一些类型的应用来说，类似局部搜索的技术完全可以比以纯粹的语言结构交流更加“自然”的形式来进行搜索对话。
但这并不是说NLP在搜索领域没有未来。恰恰相反，用对地方就能大放异彩。举个例子，NLP技术目前被应用在一个前景乐观且蓬勃发展的领域——各类提供客户服务的聊天机器人和互动助手，以及各行各业里其它类型的自动支持服务上。在True Knowledge的网站中，NLP被应用在一个帮助用户理解问题含义的问答服务上。Wolfram Alpha也同样采用NLP的形式，结合计算得出的答案以及结合关联数据基于数据库分析出的可视化图表来回答用户的问题。
Wolfram Alpha的自然语言问答系统
文章源自 设计联盟 www.DesignLinks.cn 中国最具影响力的创意设计综合网站
