A UX de busca dentro do app pode parecer instantânea com debounce, caches pequenos, regras simples de relevância e estados úteis para 'sem resultados', mesmo sem um mecanismo de busca.
As pessoas dizem que a busca deve parecer instantânea, mas raramente querem zero milissegundos. Querem uma resposta clara rápido o suficiente para nunca duvidar se o app os escutou. Se algo visível acontece em cerca de um segundo (resultados atualizam, uma dica de carregamento, ou um estado estável de busca), a maioria mantém confiança e continua digitando.
A busca parece lenta quando a UI faz você esperar em silêncio ou quando reage de forma barulhenta. Um backend rápido não ajuda se a entrada trava, a lista pula ou os resultados se resetam enquanto alguém digita.
Alguns padrões aparecem repetidamente:
Isso importa mesmo com conjuntos de dados pequenos. Com apenas algumas centenas de itens, as pessoas ainda usam a busca como atalho, não como último recurso. Se parecer pouco confiável, elas passam a rolar, usar filtros ou desistem. Conjuntos pequenos também vivem muitas vezes em mobile e dispositivos de baixa potência, onde trabalho desnecessário a cada tecla é mais perceptível.
Você pode consertar muita coisa antes de adicionar um mecanismo de busca dedicado. A maior parte da velocidade e utilidade vem da UX e do controle de requisições, não de indexação sofisticada.
Torne a interface previsível primeiro: mantenha a entrada responsiva, evite limpar resultados cedo demais e mostre um estado de carregamento calmo só quando necessário. Depois reduza trabalho desperdiçado com debounce e cancelamento para não executar uma busca a cada caractere. Adicione caches pequenos para que consultas repetidas pareçam imediatas (como quando usuários apagam com backspace). Por fim, use regras de ranqueamento simples (exato vence parcial, começa com vence contém) para que os resultados principais façam sentido.
Consertos de velocidade não ajudam se sua busca estiver tentando fazer tudo. A versão 1 funciona melhor quando escopo, nível de qualidade e limites estão explícitos.
Decida para que serve a busca. É um seletor rápido para achar um item conhecido, ou é para explorar muito conteúdo?
Para a maioria dos apps, buscar alguns campos esperados é suficiente: títulos, nomes e identificadores principais. Em um CRM, isso pode significar nome do contato, empresa e email. Full-text em notas pode esperar até você ver evidência de que as pessoas precisam disso.
Você não precisa de ranqueamento perfeito para lançar. Precisa de resultados que pareçam justos.
Use regras que você pode explicar se alguém perguntar por que algo apareceu:
Essa base remove surpresas e reduz a sensação de aleatoriedade.
Limites protegem a performance e evitam que casos extremos quebrem a experiência.
Decida cedo coisas como contagem máxima de resultados (frequentemente 20–50), comprimento máximo de consulta (50–100 caracteres) e comprimento mínimo de consulta antes de buscar (geralmente 2). Se você limitar resultados a 25, diga isso (por exemplo, 'Top 25 resultados') em vez de implicar que buscou tudo.
Se o app pode ser usado em trens, elevadores ou Wi‑Fi fraco, defina o que continua funcionando. Uma escolha prática para a versão 1 é: itens recentes e uma pequena lista em cache são pesquisáveis offline, enquanto todo o resto precisa de conexão.
Quando a conexão estiver ruim, evite limpar a tela. Mantenha os últimos bons resultados visíveis e mostre uma mensagem clara de que os resultados podem estar desatualizados. Isso passa mais calma do que um estado em branco que parece falha.
A forma mais rápida de fazer a busca in-app parecer lenta é disparar uma requisição de rede a cada tecla. As pessoas digitam em rajadas e a UI começa a piscar entre resultados parciais. Debounce resolve isso esperando um pequeno momento após a última tecla antes de buscar.
Um bom delay inicial é 150–300ms. Menos que isso ainda pode gerar muitas requisições; mais que isso começa a parecer que o app está ignorando a digitação. Se seus dados são majoritariamente locais (já na memória), você pode reduzir. Se cada consulta bate no servidor, fique perto de 250–300ms.
Debounce funciona melhor com um comprimento mínimo de consulta. Para muitos apps, 2 caracteres evitam buscas inúteis como 'a' que retornam tudo. Se usuários frequentemente buscam por códigos curtos (como 'HR' ou 'ID'), permita 1–2 caracteres, mas apenas após uma pausa.
Controle de requisições importa tanto quanto debounce. Sem ele, respostas lentas chegam fora de ordem e sobrescrevem resultados mais novos. Se um usuário digita 'car' e em seguida adiciona 'd' formando 'card', a resposta de 'car' pode chegar por último e empurrar a UI para trás.
Use um destes padrões:
Enquanto espera, dê feedback instantâneo para a sensação de resposta do app antes dos resultados chegarem. Não bloqueie a digitação. Mostre um spinner pequeno inline na área de resultados ou uma dica curta como 'Buscando...'. Se você mantiver os resultados anteriores na tela, rotule‑os sutilmente (por exemplo, 'Mostrando resultados anteriores') para não confundir.
Exemplo prático: em uma busca de contatos CRM, mantenha a lista visível, debounce em 200ms, só busque após 2 caracteres e cancele a requisição antiga quando o usuário continuar digitando. A UI fica calma, os resultados não piscam e o usuário se sente no controle.
Cache é uma das formas mais simples de fazer a busca parecer instantânea, porque muitas buscas se repetem. Pessoas digitam, apagam, tentam a mesma consulta ou alternam entre alguns filtros.
Cache usando uma chave que corresponda ao que o usuário realmente pediu. Um bug comum é cachear apenas pelo texto da consulta e depois mostrar resultados incorretos quando filtros mudam.
Uma chave prática inclui a consulta normalizada mais os filtros ativos e a ordem de sort. Se você pagina, inclua a página ou cursor. Se permissões diferem por usuário ou workspace, inclua isso também.
Mantenha o cache pequeno e de curta duração. Armazene apenas as últimas 20–50 buscas e expire entradas em 30–120 segundos. Isso cobre ida e volta na digitação, mas é curto o suficiente para que edições não deixem a UI errada por muito tempo.
Você também pode aquecer o cache preenchendo-o com o que o usuário acabou de ver: itens recentes, último projeto aberto ou o resultado da consulta vazia (geralmente 'todos os itens' ordenados por recência). Em um CRM pequeno, cachear a primeira tela de Clientes faz a primeira interação de busca parecer imediata.
Não cacheie falhas da mesma forma que sucessos. Um 500 temporário ou um timeout não devem envenenar o cache. Se armazenar erros, guarde-os separadamente com TTL muito menor.
Por fim, decida como entradas do cache ficam inválidas quando os dados mudam. No mínimo, limpe entradas relevantes quando o usuário atual criar, editar ou deletar algo que poderia aparecer, quando permissões mudarem ou quando o usuário trocar de workspace/conta.
Se os resultados parecem aleatórios, as pessoas param de confiar na busca. Você consegue uma relevância sólida sem um mecanismo dedicado usando algumas regras que pode explicar.
Comece pela prioridade de correspondência:
Depois, aumente campos importantes. Títulos normalmente importam mais que descrições. IDs ou tags costumam importar muito quando alguém cola um identificador. Mantenha os pesos pequenos e consistentes para que você consiga raciocinar sobre eles.
Nesta fase, tratamento leve de erros de digitação é principalmente normalização, não fuzzy pesado. Normalize tanto a consulta quanto o texto pesquisado: lowercase, trim, colapsar espaços múltiplos e remover acentos se seu público os usa. Isso sozinho resolve muitas reclamações de "por que não encontrou".
Decida cedo como tratar símbolos e números, pois mudam expectativas. Uma política simples: mantenha hashtags como parte do token, trate hífens e underlines como espaços, mantenha números e remova a maioria da pontuação (mas preserve @ e . se você busca emails ou usernames).
Torne o ranqueamento explicável. Um truque fácil é armazenar um motivo curto por resultado nos logs: 'prefixo no título' vence 'contém na descrição'.
Uma experiência de busca rápida muitas vezes depende de uma escolha: o que filtrar no dispositivo e o que precisa ir ao servidor.
Filtro local funciona bem quando os dados são pequenos, já estão na tela ou foram usados recentemente: as últimas 50 conversas, projetos recentes, contatos salvos ou itens que você já buscou para uma lista. Se o usuário acabou de ver, ele espera que a busca encontre imediatamente.
Busca no servidor é para datasets enormes, dados que mudam frequentemente ou qualquer coisa privada que você não queira baixar. Também é necessária quando resultados dependem de permissões e workspaces compartilhados.
Um padrão prático e estável:
Exemplo: um CRM pode filtrar instantaneamente clientes vistos recentemente localmente ao digitar 'ann', e em silêncio carregar resultados completos do servidor para 'Ann' no banco de dados.
Para evitar shifts de layout, reserve espaço para resultados e atualize linhas no lugar. Se você mudar de resultados locais para servidor, uma dica sutil de 'Resultados atualizados' costuma ser suficiente. Comportamento do teclado deve permanecer consistente: setas navegam pela lista, Enter seleciona e Escape limpa ou fecha.
A maior parte da frustração com busca não é sobre ranqueamento. É sobre o que a tela faz quando o usuário está entre ações: antes de digitar, enquanto resultados atualizam e quando nada bate.
Uma página de busca vazia força o usuário a adivinhar o que funciona. Padrões melhores são buscas recentes (para repetir tarefas) e um conjunto curto de itens populares ou categorias comuns (para navegar sem digitar). Mantenha pequeno, escaneável e acionável com um toque.
Pessoas interpretam flicker como lentidão. Limpar a lista a cada tecla faz a UI parecer instável, mesmo com backend rápido.
Mantenha resultados anteriores na tela e mostre uma pequena dica de carregamento perto do input (ou um spinner sutil dentro dele). Se esperar tempos maiores, adicione algumas linhas skeleton na parte inferior preservando a lista existente.
Se uma requisição falhar, mostre uma mensagem inline e mantenha os resultados antigos visíveis.
Uma página em branco que diz 'Sem resultados' é um beco sem saída. Sugira o que tentar a seguir com base no que sua UI suporta. Se filtros estão ativos, ofereça um Limpar filtros com um toque. Se suporta consultas com várias palavras, sugira usar menos palavras. Se você tem sinônimos conhecidos, proponha termos alternativos.
Também ofereça uma visão de fallback para o usuário continuar (itens recentes, principais ou categorias) e adicione uma ação Criar novo se o produto permitir.
Cenário concreto: alguém busca 'invoice' em um CRM e não encontra nada porque itens estão rotulados como 'billing'. Um estado útil pode sugerir 'Tente: billing' e mostrar a categoria Billing.
Registre consultas sem resultados (com filtros ativos) para que você possa adicionar sinônimos, melhorar rótulos ou criar conteúdo faltante.
Busca com sensação instantânea vem de uma versão 1 pequena e clara. A maioria das equipes trava tentando suportar todo campo, todo filtro e ranqueamento perfeito no dia um.
Comece com um caso de uso. Exemplo: em um CRM pequeno, as pessoas geralmente buscam clientes por nome, email e empresa, depois filtram por status (Ativo, Trial, Churned). Escreva esses campos e filtros para que todos construam a mesma coisa.
Um plano prático para uma semana:
Mantenha a invalidação simples. Limpe cache ao sair, trocar workspace e após qualquer ação que mude a lista (criar, deletar, mudar status). Se não consegue detectar mudanças com confiança, use TTL curto e trate o cache como dica de velocidade, não como fonte da verdade.
Use o último dia para medir. Acompanhe tempo até o primeiro resultado, taxa de sem-resultados e taxa de erro. Se o tempo até o primeiro resultado estiver bom mas sem-resultados alto, ajuste campos, filtros ou termos.
A maioria das reclamações sobre busca lenta é realmente sobre feedback e correção. As pessoas podem esperar um segundo se a UI parecer viva e os resultados fizerem sentido. Abandonam quando a caixa parece travada, os resultados pulam ou o app sugere que elas fizeram algo errado.
Uma armadilha comum é definir debounce muito alto. Se você esperar 500–800ms antes de agir, a entrada parece sem resposta, especialmente em consultas curtas como 'hr' ou 'tax'. Mantenha o delay pequeno e mostre feedback imediato para que a digitação nunca pareça ignorada.
Outra frustração é deixar requisições antigas vencerem. Se um usuário digita 'app' e logo adiciona 'l', a resposta de 'app' pode chegar por último e sobrescrever 'appl'. Cancele a requisição anterior quando iniciar uma nova ou ignore respostas que não batem com a última consulta.
Cache pode atrapalhar quando as chaves são vagas. Se sua chave é só o texto da consulta, mas você também tem filtros (status, intervalo de datas, categoria), mostrará resultados errados e os usuários perderão confiança. Trate consulta + filtros + ordenação como uma identidade.
Erros de ranqueamento são sutis mas dolorosos. Pessoas esperam correspondências exatas primeiro. Um conjunto simples e consistente de regras costuma vencer um sistema "esperto":
Telas de sem-resultados muitas vezes não fazem nada. Mostre o que foi pesquisado, ofereça limpar filtros, sugira uma consulta mais ampla e mostre alguns itens populares ou recentes.
Exemplo: um fundador busca clientes em um CRM simples, digita 'Ana', tem só o filtro Ativo e não encontra nada. Um estado útil diria "Nenhum cliente ativo para 'Ana'" e ofereceria um botão Mostrar todos os status.
Antes de adicionar um mecanismo de busca dedicado, certifique-se que o básico parece calmo: digitação suave, resultados sem pula‑pula e UI sempre informando o que está acontecendo.
Checklist rápido para a versão 1:
Depois confirme que o cache está fazendo mais bem que mal. Mantenha pequeno (apenas consultas recentes), cacheie a lista final de resultados e invalide quando os dados mudarem. Se não detectar mudanças de forma confiável, encurte a vida do cache.
Avance em passos pequenos e mensuráveis:
Se você está construindo um app no Koder.ai (koder.ai), vale tratar a busca como recurso de primeira classe nas suas prompts e critérios de aceitação: defina as regras, teste os estados e faça a UI se comportar calmamente desde o primeiro dia.
Aponte para uma resposta visível em cerca de um segundo. Isso pode ser resultados que aparecem, um indicador estável de 'buscando...' ou uma dica de carregamento sutil, mantendo os resultados anteriores na tela para que o usuário nunca duvide que a digitação foi recebida.
Na maioria das vezes é a interface que causa a sensação de lentidão. Travamentos na digitação, flicker dos resultados e espera silenciosa fazem a busca parecer lenta mesmo quando a API é rápida. Comece mantendo a entrada responsiva e as atualizações calmas.
Comece com 150–300ms. Use o extremo menor para filtragem local em memória e o extremo maior para chamadas ao servidor; se passar muito disso, as pessoas costumam achar que o app está ignorando a digitação.
Sim, na maioria dos apps. Um mínimo de 2 caracteres evita buscas ruidosas que combinam quase tudo. Se seus usuários buscam por códigos curtos (como 'HR' ou um ID), permita 1–2 caracteres, mas somente após uma breve pausa.
Cancele requisições em voo quando uma nova consulta começar, ou ignore qualquer resposta que não corresponda à consulta mais recente. Assim, respostas antigas e mais lentas não sobrescrevem resultados mais novos e fazem a UI regredir.
Mantenha os resultados anteriores visíveis e mostre uma dica de carregamento pequena e estável perto dos resultados ou da caixa de busca. Limpar a lista a cada tecla causa flicker e passa a sensação de lentidão — é melhor manter o conteúdo antigo até o novo estar pronto.
Cache consultas recentes usando uma chave que inclua a consulta normalizada mais os filtros e ordenação, não só o texto. Mantenha o cache pequeno e de curta duração e expire ou limpe entradas quando os dados subjacentes mudarem, para que o usuário não veja resultados 'errados'.
Use regras simples e previsíveis: correspondência exata primeiro, depois início do campo, depois contém, com pequenos pesos para campos importantes como nome ou ID. Regras consistentes e fáceis de explicar evitam que os melhores resultados pareçam aleatórios.
Procure primeiro pelos campos mais usados e expanda só quando houver evidência. Um escopo prático para a versão 1 são 3–5 campos e 0–2 filtros; full-text em notas longas pode esperar até você perceber que os usuários realmente precisam disso.
Mostre o que foi pesquisado, ofereça uma ação de recuperação fácil como limpar filtros e sugira uma consulta mais simples quando possível. Mantenha uma visão de fallback com itens recentes ou populares para que o usuário não bata em um beco sem saída; adicione um botão Criar novo se fizer sentido.
