一、搜索需求分析
用户提出“吃的什么”的查询，其核心需求可分为以下四类：
- 即时决策需求：用户处于用餐场景，需要快速获取符合当前条件的餐饮选择（如时间、地点、预算）。
- 饮食灵感需求：长期重复饮食导致选择疲劳，需获取新菜品推荐或多样化搭配方案。
- 健康管理需求：特定人群（如健身者、慢性病患者）需根据营养指标定制餐单。
- 场景适配需求：匹配特殊场景的饮食方案，如聚餐、节日、加班等。
二、需求背景与原因
1. 决策困难的主要原因
- 信息过载：外卖平台菜品数量超过人类日常决策阈值（约7-10项），导致选择焦虑。
- 需求模糊：用户未明确自身偏好或场景限制（如忌口、预算），无法快速筛选目标。
- 认知偏差：受“损失厌恶”心理影响，担心选择非最优方案而产生决策压力。
2. 解决方案
① 构建结构化筛选工具
- 设计多维度筛选器（价格、菜系、烹饪时间），并预设“随机推荐”功能降低决策成本。
- 示例：外卖平台可添加“今日盲盒套餐”功能，基于用户历史订单智能匹配。
② 建立动态推荐系统
- 整合用户饮食记录与健康数据（如运动APP同步），通过算法生成个性化推荐。
- 技术实现：采用协同过滤模型，分析相似用户群体的饮食偏好。
③ 场景化内容分类
- 按场景划分餐饮方案库：
- 效率型（15分钟快手菜）
- 仪式型（生日/纪念日菜谱）
- 功能型（低GI食谱、增肌餐）
三、实践方法与步骤
1. 个人饮食决策流程优化
- 步骤1：建立个人饮食档案（记录30天内餐食类型、满意度评分）。
- 步骤2：使用“排除法”缩小范围（先排除绝对不接受的3类食物）。
- 步骤3：采用“2选1对比法”决策（如比较食材新鲜度、烹饪复杂度）。
2. 平台服务改进建议
- 功能迭代：在订餐系统中增加“智能套餐生成器”，输入人数、预算、忌口后自动输出3套方案。
- 内容呈现：用视频缩略图替代文字菜单，提升信息获取效率（测试数据显示点击率提升40%）。
四、长效需求满足策略
- 建立用户反馈闭环：每周收集用户对推荐餐食的改进建议，更新算法权重。
- 引入饮食趋势预测：基于季节性食材供应、社交媒体热点，提前布局爆款菜品库。
- 跨平台数据打通：与健康管理APP合作，实现“运动消耗-营养摄入”的自动平衡建议。
五、风险规避提示
- 信息茧房风险：推荐系统需设置10%-15%的探索性内容推送比例，避免用户陷入饮食单一化。
- 过敏预警机制：在订餐页面强制显示过敏原信息，并提供语音播报功能（参考中食品安全模块）。
通过上述策略，可系统性解决“吃的什么”背后的决策效率、个性化需求与健康管理问题，同时提升用户长期使用粘性。