Умный поиск для интернет-магазина
Помогаем покупателю найти нужный товар, даже если он не знает точного названия
Разрабатываем поиск для интернет-магазинов, который понимает запросы покупателей, учитывает характеристики и структуру каталога, работает с опечатками, синонимами и разговорными формулировками.
Настраиваем логику поиска и ранжирования под конкретный ассортимент и связываем её с данными интернет-магазина.
Какие проблемы решает умный поиск
Поиск особенно важен для магазинов с большим ассортиментом, сложными характеристиками или товарами, которые покупатели могут называть по-разному.
Стоит задуматься о его доработке, если:
- поиск часто возвращает пустую выдачу, хотя подходящие товары есть;
- пользователю нужно знать точное название или артикул;
- опечатка приводит к сообщению «Ничего не найдено»;
- покупатели используют синонимы и разговорные названия;
- подходящие товары оказываются далеко от начала выдачи;
- стандартный поиск плохо работает по характеристикам;
- пользователи несколько раз переформулируют один и тот же запрос;
- большой каталог сложно исследовать только через категории и фильтры.
Задача умного поиска — не показать максимальное количество совпадений, а понять намерение пользователя и быстрее привести его к подходящему товару.
Что можно реализовать
Поиск с учётом опечаток и разных формулировок
Пользователю не обязательно вводить название товара ровно так, как оно записано в каталоге. Поиск может учитывать опечатки, разные формы слов, транслитерацию, синонимы и распространённые варианты названий.
Поиск по характеристикам
Запрос «чёрные кроссовки 42 размера» содержит сразу несколько параметров. Система может распознать их и использовать данные каталога, а не искать только буквальное совпадение фразы в названии товара.
Поиск по артикулам и точным запросам
Для магазинов, где покупатели знают конкретный товар, отдельно настраиваем работу с артикулами, моделями, кодами производителя и другими идентификаторами.
Ранжирование результатов
Недостаточно найти подходящий товар — важно показать его достаточно высоко.
При ранжировании можно учитывать релевантность запросу, наличие, популярность и другие параметры, которые имеют значение для конкретного магазина.
Поисковые подсказки
Помогаем пользователю сформулировать запрос ещё до получения выдачи: предлагаем популярные запросы, категории, товары и другие подходящие варианты.
ИИ-поиск по смыслу
Для некоторых каталогов можно использовать семантический поиск, который работает не только по совпадению слов, но и по смыслу запроса.
Например, покупатель может описать задачу или требуемые свойства товара своими словами, даже если такая формулировка напрямую не встречается в каталоге.
Не каждому магазину нужен ИИ-поиск
Умный поиск не обязательно означает использование нейросети во всех сценариях.
Для точного артикула классический поиск зачастую работает лучше и предсказуемее. Для опечаток и синонимов существуют хорошо отработанные поисковые механизмы. А для сложного запроса на естественном языке действительно может пригодиться семантический или гибридный подход.
Поэтому мы не заменяем обычный поиск на ИИ только ради технологии.
Для разных типов запросов можно сочетать несколько методов и выбирать тот, который лучше решает конкретную задачу.
Что получает бизнес
- Меньше потерянных покупателей. Товар не становится «несуществующим» только потому, что клиент назвал его иначе или допустил ошибку.
- Быстрее путь к покупке. Пользователь тратит меньше времени на перебор категорий, фильтров и вариантов запроса.
- Лучше работает большой ассортимент. Поиск помогает ориентироваться в каталогах с тысячами и миллионами позиций.
- Больше информации о спросе. Поисковые запросы показывают, что именно ищут покупатели, какими словами называют товары и чего им не хватает в ассортименте.
- Измеримый результат. Качество поиска можно оценивать по данным и постепенно улучшать, а не определять субъективно как «хороший» или «плохой».
Как проходит разработка
- /01Анализируем запросы и каталог. Изучаем реальные поисковые сценарии, структуру данных и проблемные запросы.
- /02Определяем логику поиска. Решаем, какие методы нужны для разных типов запросов и какие данные участвуют в ранжировании.
- /03Настраиваем и интегрируем. Подключаем поиск к каталогу и интерфейсу интернет-магазина.
- /04Проверяем качество. Формируем тестовый набор запросов и оцениваем релевантность выдачи.
- /05Анализируем реальные данные. После запуска смотрим, как меняется поведение покупателей, и дорабатываем поиск на основании статистики.
Проекты, где мы это делали
Услуги по теме
Хотите улучшить поиск в интернет-магазине?
Разберём существующую выдачу, каталог и реальные запросы покупателей. Определим, какие проблемы можно решить настройкой текущего поиска, а где имеет смысл использовать более сложные алгоритмы и ИИ.