搜索是大众点评App上用户进行信息查找的更大入口，是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样，并且由于对接业务种类多，流量差异大，为大众点评搜索带
来了巨大的挑战，具体体现在如下几个方面：
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意图多样：用户查找的信息类型和方式多样。信息类型包括POI、榜单、UGC、攻略、达人等。以找店为例，查找方式包括按距离、按热度、按菜品和按地理位置等多种方式。例如用户按照品牌进行搜索时，大概率是需要寻找距离更近或者常去的某家分店；但用户搜索菜品时，会对菜品推荐人数更加敏感，而距离因素会弱化。
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业务多样：不同业务之间，用户的使用频率、选择难度以及业务诉求均不一样。例如家装场景用户使用频次很低，行为非常稀疏，距离因素弱，并且选择周期可能会很长；而美食多为即时消费场景，用户行为数据多，距离敏感。
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用户类型多样：不同的用户对价格、距离、口味以及偏好的类目之间差异很大；搜索需要能深度挖掘到用户的各种偏好，实现定制化的“千人千面”的搜索。
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LBS的搜索：相比电商和通用搜索，LBS的升维效应极大地增加了搜索场景的复杂性。例如对于旅游用户和常驻地用户来说，前者在搜索美食的时候可能会更加关心当地的知名特色商户，而对于距离相对不敏感。
上述的各项特性，叠加上时间、空间、场景等维度，使得点评搜索面临比通用搜索引擎更加独特的挑战。而解决这些挑战的方法，就需要升级NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）技术，进行深度查询理解以及深度评价分析，并依赖知识图谱技术和深度学习技术对搜索架构进行整体升级。在美团NLP中心以及大众点评搜索智能中心两个团队的紧密合作之下，经过短短半年时间，点评搜索核心KPI在高位基础上仍然大幅提升，是过去一年半涨幅的六倍之多，提前半年完成全年目标。
