在电子零售系统中，商品搜索和推荐功能是非常重要的，可以帮助提升用户体验、增加销售额和提高客户满意度。首先，对于商品搜索功能，可以考虑以下几点：
搜索引擎优化：确保商品信息被搜索引擎充分收录，包括商品标题、描述、标签等关键信息，以提高搜索引擎排名。智能搜索算法：使用先进的搜索算法，如基于自然语言处理的算法，以提高搜索结果的准确性和相关性。搜索过滤和排序：提供多种过滤和排序选项，如价格、品牌、评价等，让用户可以快速找到他们想要的商品。对于商品推荐功能，可以考虑以下几点：
个性化推荐：基于用户的历史浏览记录、购买行为等信息，实现个性化的商品推荐，提高用户购买的可能性。协同过滤推荐：基于用户群体的行为模式，向用户推荐和其他用户行为相似的商品，扩大潜在的兴趣范围。实时推荐：结合用户当前的浏览行为，实时向用户推荐相关的商品，增加购买决策的即时性。除此之外，可以考虑引入机器学习和深度学习等先进技术，以提高搜索和推荐功能的精准度和效果。同时，定期进行数据分析，了解用户的搜索和购买行为，及时调整搜索和推荐算法，以适应市场变化和用户需求的变化。
例如，亚马逊的商品搜索和推荐功能就非常强大，通过分析用户的历史购买记录和浏览行为，向用户推荐相关产品，并通过智能搜索算法，让用户可以快速找到自己想要的商品。