看信息架构还是很多年前的事情了,大概是在 2010 年吧,有一本叫《Web 信息架构》的书,当时还在一线,想去做一个架构师,看到架构两个字就冲动买了下来。
有道是「买书一时爽,读书火葬场」
当然,这本书后面还是看完了,和想象中的不一样,但是也提升了自己某些方面的认知,现在回想起来还是有一些作用的,至少知道了一些信息架构的基本逻辑,在 battle 的时候也有一些逻辑来讲了。
最近回顾架构师必备的一些知识点,回想起来,也是必备点之一,于是温故一下。
为什么架构师要懂信息架构
大多数技术架构师在设计系统时,90% 以上的精力放在了技术实现上,却忽略了最终用户如何使用这个系统。
以下这样的场景我们应该都见过:
- 功能强大的 ERP 系统,员工需要培训一个月才能熟练使用
- 配置灵活的中台管理系统,业务人员宁愿用 Excel 也不愿意打开
- 技术先进的数据平台,分析师找个报表要点击七八次
这些系统在技术层面可能已经不错了,但在信息组织和呈现上却是不尽人意。
作为架构师,我们不仅要考虑系统怎么实现,还要考虑信息怎么组织、怎么流转、怎么被用户理解和使用。这就是信息架构要解决的问题。
信息架构到底是什么
提到信息架构,很多技术同学的第一反应是:"这不是产品经理或 UX/UI 设计师的事吗?"
有些偏了。用一个简单的类比来解释一下:
如果把系统比作一座大楼,技术架构就像是大楼的钢筋混凝土结构,决定了楼能建多高、承重多少。而信息架构则像是大楼的空间布局和导视系统,决定了人们在楼里能不能找到想去的地方。
更准确地说,信息架构 = 信息 + 架构。
这里的「信息」是指用户需要理解和使用的所有内容:
- 功能:系统能做什么(订单管理、库存查询、报表统计)
- 内容:系统展示什么(商品信息、客户资料、交易记录)
- 概念:系统如何定义事物(什么是"订单"、"客户"、"库存")
- 流程:任务如何完成(下单流程、退货流程、审批流程)
同时也包括用户在 Web 上可以看到的文本、图片、影音等元素。
而"架构"则是如何组织这些信息:
- 分类:按什么逻辑分组(按部门?按流程?按对象?)
- 层级:分几层,每层放什么
- 关联:不同信息之间如何连接
- 路径:用户如何找到需要的信息,如导航,搜索
根据维基百科的定义:信息架构(英语:Information Architecture,缩写IA)是在信息环境中,影响系统组织、导览、及分类标签的组合结构。它是也基于信息架构方法论,并运用内容管理技术来管理和组织信息的一个专门学科。
理查德·索·乌尔曼(Richard Saul Wurman)在 1976 年创造了"信息架构"这个术语。他当时面对的问题,在今天看来更加严峻------信息爆炸。
人类认知的局限与信息架构的价值
人类感官系统每秒可以接收 高达 10 亿比特 的信息(如视网膜、听觉系统等能高速采集大量感官数据),但我们大脑用于行为和认知的信息处理速度却极为有限。
根据 2025 年 4 月发表于《Neuron》期刊 的综述文章《The unbearable slowness of being: Why do we live at 10 bits/s?》,美国加州理工学院的研究团队通过实验和信息论分析发现:
人类大脑在执行诸如打字、说话、阅读、听力理解等任务时,信息处理速度平均只有约 10 比特/秒。
量化理解大概是这样:
- 英语听力理解:约 13 比特/秒
- 打字行为:约 10 比特/秒(100词/分钟 ≈ 10 bits/s)
- 语言表达、复杂任务处理:也普遍维持在 10 bits/s 左右
这就像:
"感官系统是一个每秒吸入瀑布的超级吸尘器,而大脑处理系统是只能一滴一滴滴水的慢筛子。"
刻意注意一下,你会发现你每天会见到很多的人和事,实际能在你脑海里面留下印象的寥寥无几。
我们大脑处理信息的速度这么慢,其实就像你用一个老旧手机加载高清视频,根本带不动。这时候,最重要的不是往里塞更多内容,而是怎么把内容排好、简化、分清主次。这就是信息架构的价值:它就像一个聪明的「内容管家」,帮你把复杂的信息分门别类、有序呈现,让大脑不至于崩溃。不是你记不住,而是信息没被安排好。
我们刷网页、看报告、看PPT,很多时候不是内容不好,而是太乱,不知道看哪里,不知道重点在哪。大脑每秒只能处理 10 比特的信息,就像一个只能看一小角的手电筒,所以信息架构的作用就是:把重要的东西放在光照能到的地方,其他的先收起来,或者慢慢来。这种结构化的呈现,既是对读者的呵护,也是对注意力的尊重。
无论我们是在做一份 PPT 汇报、写一篇文章,还是在设计一个产品页面,真正的挑战不是"讲得多厉害",而是让人听懂、记住,并且愿意继续往下看 。这就要求我们站在对方的认知角度去思考,用结构帮他减少思考负担。换句话说:做内容不是堆信息,是搭桥------在信息和人之间,搭一座他们能走得过去的桥。
架构师会遇到的信息架构场景
架构师在实际工作中会遇到的信息架构场景:
- 系统功能菜单设计:虽然通常由产品负责,但架构师需要评估:功能模块如何分组?菜单层级是否合理?是否与底层服务划分一致?
- 业务概念统一:同一个业务实体在不同模块中的命名是否一致?比如"客户"在 CRM 中叫 Customer,在订单中叫 Buyer,在财务中叫"付款方",这种不一致会从代码层面影响到用户理解。在实际工作过程中,微服务的拆分和设计,领域建模,数据加设计都需要基于业务概念统一来做。
- API 对外暴露的信息组织:对外 API 的资源如何分类和命名?开发者文档的组织结构?这直接影响外部开发者对系统的理解。
- 错误信息体系:用户能看到的错误提示如何分类?错误码如何设计才能让用户(包括运维人员)快速理解问题?再远一些会涉及监控系统和监控指标的设计。
- 多端信息一致性:Web、App、小程序等多端的功能和信息如何保持一致?哪些功能在哪些端出现?
- 系统集成时的信息映射:当多个系统集成时,如何统一不同系统中的概念和术语?如何设计统一的信息视图?
架构师的技术决策会直接影响用户(包括最终用户、运维人员、开发者)对系统的理解和使用。
构建信息架构的核心系统
信息架构不是简单的分类和排序,一般包含四个核心系统:
1. 组织系统:如何分类信息
组织系统是信息架构的基础,它决定了我们用什么维度和逻辑来分类信息。就像图书馆需要决定是按主题、作者还是出版时间来排列书籍,系统设计时也需要选择合适的组织原则------是按业务流程、用户角色、数据对象,还是使用场景来组织功能和内容。这个选择没有绝对的对错,关键在于是否符合用户的心智模型和使用习惯。
常见的组织方式包括:按字母或时间的精确型组织(适合已知查找目标的场景)、按主题或任务的模糊型组织(适合探索式浏览的场景),以及混合型组织。比如电商系统,商品分类采用层级主题(服装>男装>衬衫),订单查询采用时间序列,用户中心采用任务分组(我的订单、我的收藏、账户设置)。每种组织方式服务于不同的用户需求和使用场景。到底按照什么维度进行单一归类还是进行矩阵归类,这就是我们的组织系统要解决的问题。
架构师在设计时最容易犯的错误是按技术实现来组织信息,而不是按用户理解来组织。比如把"用户注册"放在"用户服务"模块下,把"下单"放在"订单服务"模块下,看似合理,但用户可能期望在"开始购物"这个流程中完成所有操作。好的组织系统应该让用户感觉自然和直观,而不是需要理解你的技术架构才能找到想要的功能。
2. 标签系统:如何命名信息
标签系统定义了如何命名系统中的各个信息节点,包括功能名称、按钮文案、图标选择等所有用户可见的标识。它就像路标系统,决定了用户能否快速理解每个元素的含义和作用。一个好的标签应该既准确又易懂,既符合业务语言又贴近用户认知。比如,同样是查看历史数据的功能,叫"数据回溯"还是"历史记录",给用户的感受完全不同。
标签设计的核心挑战在于平衡专业性和通俗性。企业内部可能习惯了专业术语,比如"SKU管理"、"履约中心"、"清结算",但对于普通用户来说,"商品管理"、"订单处理"、"对账"可能更容易理解。图标的选择也是如此,一个购物车图标比一个抽象的立方体更能让人联想到"订单"。标签系统需要建立一套统一的命名规范和词汇表,确保同一概念在整个系统中保持一致,避免用户困惑。
架构师虽然不直接负责界面设计,但在定义服务、接口、数据模型时的命名选择,会深刻影响最终的标签系统。同样是"用户"这个概念,在不同模块里分别叫User、Account、Member、Customer,这种不一致性很容易延续到界面层,造成用户理解困难。
3. 导航系统:如何浏览信息
导航系统定义了用户在系统中移动的方式和路径,它不仅包括显式的菜单、面包屑、标签页,还包括隐式的链接、快捷操作、上下文跳转等。一个好的导航系统应该让用户始终知道三件事:我在哪里(当前位置)、我能去哪里(可达路径)、我怎么回去(返回机制)。就像商场的导购图,不仅要标明店铺位置,还要提供多条到达路径,以及紧急出口的位置。
导航设计需要考虑不同用户的使用模式:新手用户倾向于使用全局导航逐层探索,熟练用户更喜欢搜索和快捷入口,专家用户可能需要自定义常用功能。因此,一个完整的导航系统通常包含多个层次:全局导航提供整体框架、局部导航处理模块内跳转、关联导航连接相关内容、面包屑提供位置感和返回路径。比如在订单详情页,除了顶部菜单和面包屑,还应该有"查看客户信息"、"相关订单"、"物流追踪"等关联导航。
架构师在设计系统时,需要预见导航的技术实现需求。单页应用(SPA)还是多页应用(MPA)?URL 路由如何设计才能支持深度链接和分享?页面状态如何保存以支持后退操作?权限控制如何影响导航的显示?这些技术决策都会影响导航系统的用户体验。更重要的是,导航路径往往反映了业务流程,一个清晰的导航系统背后,必然是清晰的业务逻辑和合理的功能划分。
4. 搜索系统:如何检索信息
搜索系统让用户能够直接定位到需要的信息,而不必通过层层导航来寻找。它包括搜索入口的位置、搜索范围的定义、搜索结果的组织和筛选机制等。一个优秀的搜索系统不仅要能精确匹配用户输入,还要能理解用户意图------当用户搜索"退货"时,系统应该同时返回退货政策、退货申请入口、历史退货记录等相关结果。搜索的核心价值在于缩短用户到达目标的路径,特别是当信息量庞大或用户明确知道要找什么时。
搜索系统的设计需要解决几个关键问题:搜索什么(全文搜索还是特定字段)、如何搜索(精确匹配还是模糊匹配)、结果如何排序(相关性、时间、热度)、如何优化(搜索建议、历史记录、热门搜索)。比如在 B 端系统中,订单搜索可能需要支持订单号精确查询、客户名称模糊查询、时间范围筛选、状态过滤等多种方式。搜索结果的呈现也很重要------是简单列表还是分类聚合?是否需要高亮关键词?是否提供"没找到想要的结果"时的引导?
搜索系统和导航系统是互补而非互斥的关系。导航系统适合探索式浏览,帮助用户了解系统全貌和信息关系;搜索系统适合目标明确的查找,让用户快速直达目标。实际使用中,用户常常在两者间切换:先通过搜索快速定位到大概区域,再通过导航浏览相关内容;或者通过导航了解系统结构后,使用搜索来快速访问常用功能。架构师需要确保两个系统使用一致的信息组织逻辑和命名体系,让用户无论通过哪种方式都能找到相同的内容。
不是所有系统都需要搜索功能,但当信息量达到一定规模时,搜索就变得必不可少。
决定是否需要搜索功能,可以考虑三个因素:
- 内容丰富度:信息量是否足够大
- 内容性质:是否需要精确查找
- 使用场景:用户是否有明确的查找目标
比如配置中心,当配置项超过几百个时,分类浏览就不够用了,搜索功能变得必需。
常见的信息架构类型
1. 层级结构(树状结构)
这是最常见的信息架构类型。就像公司的组织架构图,从一个根节点开始,逐层向下展开,每个节点下面有多个子节点。最典型的例子就是 Windows 的文件夹系统,或者企业官网的菜单结构。
当信息之间有明确的从属关系,需要从大类到小类逐步细化时,层级架构能让用户通过逐步深入的方式找到目标。它解决的是"如何把大量信息有条理地组织起来"的问题。
企业官网、电商的商品分类、文档管理系统、组织机构管理等。比如京东的商品分类:家用电器 > 电视 > 液晶电视 > 65英寸。
其优点是结构清晰,容易理解;扩展方便,随时可以加新分类;适合信息量大但关系明确的场景;用户学习成本低。
缺点是层级太深用户会迷失(一般不超过3-4层);同一个信息可能属于多个分类,不知道放哪里;跨分类查找很困难;移动端展示受限,层级多了不好操作。
2. 矩阵结构
允许从多个维度访问同一信息,像 Excel 表格一样,用多个维度来组织信息,用户可以从不同角度切入找到同一个内容。比如招聘网站,你既可以按职位类型找,也可以按地区找,还可以按薪资范围找,最后都能找到同一个职位。
当同一个信息需要从多个角度访问时,矩阵架构避免了「这个东西到底该放在哪个分类下」的纠结。它解决的是「一个内容多种查找方式」的问题。
电商的筛选功能(品牌+价格+功能)、招聘网站、房产网站、多维度报表系统等。比如链家找房:可以按区域、价格、户型、面积等多个维度组合筛选。
其优点是灵活性高,满足不同用户的查找习惯;信息不用重复存储也能多处访问;特别适合需要多条件筛选的场景;能够展示信息的多个属性。
缺点是维度太多用户会选择困难;实现复杂,需要良好的标签和索引系统;可能产生大量无结果的组合;对信息的标准化要求高。
3. 线性型架构(流程结构)
信息按固定顺序排列,用户只能顺序浏览,像看书一样,从第一页翻到最后一页,用户按照预定的顺序一步步前进。最典型的就是安装向导、注册流程、购物结算流程,用户必须完成当前步骤才能进入下一步。
当任务有明确的先后顺序,需要引导用户一步步完成时,线性架构能确保用户不遗漏任何环节。它解决的是「如何引导用户完成复杂任务」的问题。
注册流程、下单流程、问卷调查、教程引导、多步骤表单等。比如 12306 买票:选择车次 → 选择座位 → 填写乘客 → 确认订单 → 支付。
其优点是用户不会迷路,始终知道在哪一步;适合新手,降低学习成本;确保必要信息都被收集;可以在每步做验证,减少错误。
缺点是不够灵活,用户不能跳过或改变顺序;如果流程太长用户容易放弃;返回修改很麻烦;不适合老用户,每次都要走完整流程。
4. 网状型架构(关系结构)
信息之间没有固定的层级关系,通过标签或关联连接。像维基百科或社交网络,信息之间通过各种关系相互连接,没有固定的层级或顺序。用户可以从任何一点开始,通过链接跳转到相关内容,形成自己的浏览路径。
当信息之间的关系复杂、非层级化,需要展示多对多关系时,网状架构能够灵活地表达这种复杂性。它解决的是"如何表达信息之间的复杂关联"的问题。
知识库系统、社交网络、推荐系统、相关内容展示等。比如知乎的问题页面,会显示相关问题、相似回答、用户的其他回答等多种关联。
其优点是最灵活,能表达复杂关系;鼓励探索,用户可能发现意外的有价值信息;没有死胡同,总有路径可走;适合内容关联性强的场景。
缺点是用户容易迷失方向,不知道自己在哪;没有明确的开始和结束;信息架构难以可视化和理解;搜索和导航设计要求高,否则用户找不到想要的内容。
实际工作中,我们很少只用一种架构类型,通常是混合使用。比如电商网站:商品分类用层级型、商品筛选用矩阵型、购买流程用线性型、商品推荐用网状型。关键是根据不同的信息类型和用户任务,选择最合适的架构方式。
小结一下
信息架构设计要求我们不仅要梳理清楚系统中有哪些信息、这些信息如何命名才能让用户理解,还要思考如何组织这些信息才符合用户的认知模式、如何设计导航和搜索才能让用户高效地找到目标。每一个节点的命名、每一条连线的关系、每一个层级的划分,都会直接影响后续的界面设计和用户体验。
信息架构是连接业务逻辑和用户界面的桥梁。向上,它需要准确理解和表达业务需求,确保所有功能和内容都有合适的位置;向下,它为界面设计提供清晰的框架,让设计师知道需要设计哪些页面、页面之间如何跳转、每个页面应该包含什么内容。一个清晰的信息架构图,能够让团队成员快速达成共识,减少后期因为结构调整带来的返工成本。
作为架构师,我们在设计系统时不能只关注技术实现,还要站在用户视角思考信息的组织方式。好的信息架构应该是"隐形"的------用户使用时感觉自然流畅,不需要思考就能找到想要的功能。这需要我们在前期投入足够的时间去理解用户需求、分析使用场景、设计合理的分类体系和命名规范。只有把信息架构的基础打好,后续的框架层和表现层设计才能水到渠成,最终构建出既强大又易用的系统。