在电商平台上，搜索功能的实现涉及多个环节和技术，主要包括以下几个方面：
数据抓取
电商平台会使用“抓取机器人”扫描平台上的每个店铺和产品页面，收集产品名称、功效、成分、规格、价格等信息。例如，当在京东健康上架一款新药后，平台的抓取机器人会迅速发现并收集该药品的相关数据。
索引构建
抓取到的海量信息需要经过整理分类，并按照特定规则建立索引。例如，阿里健康会根据药品的品类、功效等对药品信息进行索引构建，把所有感冒药归到药品大类下的感冒用药子目录，并依据品牌、剂型等属性进一步细分。
搜索排序
当消费者输入搜索词时，平台依据复杂算法，从索引库中筛选出匹配的药品，并按相关性、销量、店铺信誉等因素排序展示。例如，当搜索“退烧药”时，平台会从众多药品中找出与退烧相关的产品，再通过算法决定展示顺序。分词技术在这个过程中起着关键作用，平台会把搜索词进行分词处理，识别出有意义的词汇单元，以此为依据在索引库中更精准地匹配相关药品。
搜索优化
为了提高搜索排名和用户体验，商家需要优化以下几个方面：
药品标题优化：精准匹配关键词，选用与药品高度相关的关键词，包括热门的短关键词和长尾关键词。
产品细节优化：优化标题、主图、详情页等，标题里一定要含有热门关键词及相关关键词，避免违禁词。
动销：通过优化商品详情页和货架运营，有效转化主动搜索和看后搜索带来的流量。
智能搜索
利用用户行为日志挖掘有价值的数据，从这些数据中找到丰富的特征，利用这些特征去将搜索流量的价值最大化。例如，通过分析用户的搜索习惯和偏好，电商平台可以提供个性化的搜索建议和热门搜索。
过滤功能
电商搜索引擎的过滤功能比搜索功能更为常用，甚至大于搜索本身。例如，当搜索“运动鞋”时，所有相关品牌或其他分类的选择会呈现出来。
多维度排序
电商搜索引擎支持各种维度的排序，包括人气、销量、信用、价格、发货地等属性，并且对数据的实时性要求非常高。例如，价格和库存的实时性对于搜索结果的影响非常大。
效果考虑
电商搜索引擎的效果不仅要考虑买家（信息消费方，结果多样性），还得考虑卖家（信息提供方，曝光率）。例如，通过优化关键词和商品展示，商家可以高效承接主动搜索带来的精准流量，实现转化。
综上所述，电商平台的搜索功能实现依赖于数据抓取、索引构建、搜索排序、搜索优化、智能搜索、过滤功能、多维度排序和效果考虑等多个环节和技术。商家需要不断优化这些方面，以提高搜索排名和用户体验，从而提升销售转化率。