在产品设计的海洋里，搜索过滤往往是用户与数据对话的第一道关卡。你是否注意过，用户在输入关键词后，往往希望通过几个点击就能把信息缩小到自己想要的那一小片？这背后其实是一套完整的认知模型——层级化的数据组织与过滤逻辑。

认知心理学指出，人类在处理信息时倾向于构建“层级模型”。用户会先把目标定位在一个大类，然后再细化到子类，直至具体项目。想象一下你在电商平台上寻找“蓝色连衣裙”，第一层可能是“衣服”，第二层是“连衣裙”，第三层是“颜色”。如果过滤器的结构与这个层级模型不匹配，用户就会在半路掉队。

以亚马逊为例，2018 年他们将“过滤”从横向列表改为可折叠树形结构，直观映射商品的品类层级。根据公司内部数据，转化率提升了 10% 以上，且平均会话时间下降了 2 秒。此举正是把用户的层级期望与 UI 逻辑绑在一起，避免了“跳层级、无声退出”的痛点。

诺基亚诺米研究所的《搜索用户体验》报告显示，60% 的用户在搜索结果中遇到过滤不匹配后会离开，且平均只浏览前三页。若能让过滤器与用户的认知层级一致，跳出率可下降至 30% 左右。关键在于：设计时要先思考“用户想从哪里开始”，再从顶层到细节递进。

作为 PM，应该先对现有过滤逻辑进行“层级一致性检查”： 1) 画出数据的自然层级图； 2) 对比 UI 的折叠/展开结构； 3) 进行 A/B 测试验证用户路径； 4) 关注可用性指标，如点击深度、过滤耗时。每一次迭代都要验证“是否能让用户在第一层就找到需要的子类”。

最后，记住过滤器不是万能的，它是用户完成任务的助推器。若把它设计成“迷宫”，就会让用户在寻找答案的路上迷失。试着把每一次过滤都想象成一次“探险”，让层级期待与逻辑相呼应，你会发现用户的满意度不再只是数字，而是一次愉悦的旅程。

那么，你准备好在下一轮迭代中把层级认知模型搬到屏幕上了吗？