4 вопроса о поиске в интернет-магазине, ответы на которые меняют всё

Совсем недавно Яндекс запустил новый поисковый алгоритм, который понимает смысл текстов и умеет отвечать на сложные вопросы. Нейронные сети, машинное обучение уже стали нашим настоящим и с успехом работают на нас. Например, мы уже научили каталоги интернет-магазинов подстраиваться под предпочтения покупателей. Пришло время научить поисковые движки анализировать разнообразные запросы.

Разбираемся, почему важно уделять внимание оптимизации и настройке поиска, и как он влияет на успешность интернет-магазина.

Качественный поиск — какой он?

По статистике, на посетителей, использующих поиск, приходится примерно 30% трафика всего интернет-магазина. Идеальный поиск должен быть оптимизирован под специфику конкретного ритейлера, уметь анализировать и структурировать запросы для более точной реализации возможностей функционала: например, создания словаря синонимов на основе пользовательских запросов.

Поисковые запросы бывают трёх видов: навигационные (iPhone), с уточнениями (iPhone 5s) и точечные (iPhone 7 128 gb red).

*по данным анализа компании Diginetica поисковых запросов мультикатегорийных онлайн-ритейлеров и магазинов потребительской электроники.

При этом не забываем, что покупатель не обязан разговаривать «на языке» ритейлера, может сделать опечатку или вообще плохо говорить по-русски. Поэтому хорошая поисковая система должна уметь понимать покупателя в буквальном смысле с полуслова.

Обработку любых поисковых запросов можно назвать качественной, если соблюдены ряд важных критериев.

Что мешает поиску быть качественным?

Вернёмся к неидеальности покупательских запросов. Примерно 20% запросов покупателей интернет-магазинов содержат ошибки. В основном это опечатки, грамматические ошибки и запрос в неправильной раскладке, и у 18% ритейлеров поиск не умеет их исправлять. При этом, автоматическое исправление ошибок можно назвать одним из самых важных компонентов качественного поиска, потому что переформулировка запроса самим пользователем ухудшает покупательский опыт. Более того пользователи попросту могут не знать, как именно исправить запрос.

Из-за плохо работающего поиска у некоторых ритейлеров часть товаров оказывается «спрятана» в каталоге. Многие потенциальные покупатели пользуются поиском не для того, чтобы выбрать что-то, а чтобы найти конкретный товар. Если поиск указанной модели (допустим, iPhone 7 128Gb red) приводит к пустой выдаче, покупатель логично предполагает, что товара на сайте нет. А на самом деле есть, но поисковой движок работает только с названием товара (iPhone), не учитывая прочие атрибуты. Если модель товара указана в атрибуте, а не в названии, такой поиск вернет нулевой результат.

Как его улучшить?

Многие ритейлеры интегрировали себе один из популярных движков, вроде Solr, Elastic и Sphinx, и не намерены его менять. Причины у кого какие: высокая стоимость, загруженность ИТ-ресурсов или тот факт, что международные сообщества разработчиков поддерживают open source-технологии. Более того, для этих поисков есть модули, позволяющие решать задачи обработки естественного языка (например, морфологический анализ и исправление ошибок). Но качество оставляет желать лучшего: модули плохо адаптированы под русский язык или вообще не способны обрабатывать великий и могучий.

Хороший качественный поиск должен «учиться» у пользователя. Лучшим подходом на сегодняшний день считается применение методов машинного обучения. Так, например, DIGINETICA разработала продукт AnyQuery, который представляет собой апгрейд для поискового движка с индивидуальной алгоритмической моделью. Он позволяет не менять полностью систему, а качественно улучшить существующий поиск. Продукт основан на передовых алгоритмах машинного обучения, которые позволяют обрабатывать запросы естественного языка.

Что качественный поиск даёт ритейлеру?

Обновленный качественный поиск способен сократить количество действий покупателя на сайте, увеличить конверсию и в целом улучшить пользовательский опыт. Зависимость проста до гениальности: чем качественнее поиск, тем больше людей им пользуется, находит желаемое и покупает.

DIGINETICA создала продукт в лучших традициях Парето. Он приносит 80% результата при 20% усилий: не требуется менять существующий движок, от чего сокращаются издержки.

Основная задача AnyQuery — преобразовать поисковой запрос в такой вид, который поисковой движок ритейлера сможет корректно обработать. Познакомиться с полным фунционалом продукта можно на официальном сайте.

Редакция обратилась за комментариями к со-основателю компании DIGINETICA с целью подробнее узнать о продукте и идеи его создания.

«На протяжении последних лет мы слышим от своих клиентов потребность в улучшении качества поиска на сайте. Очевидным выводом являлось, что проблематика назрела и требует решения.

В 2016 мы приняли решение инвестировать в создание нового продукта и выступили со-организатором крупнейшей в мире конференции по поиску CIKM 2016 (США, Иллинойс).

Объединив топовые умы в компьютерной лингвистике и передовой подход в алгоритмах глубокого машинного обучения мы создали AnyQuery, продукт способный решить 80% актуальных задач поиска. Что важно, решение встраивается за 2 часа „поверх“ существующего поискового движка без затрат на ИТ интеграцию.

С середины сентября продукт доступен для массового использования и активно внедряется среди российских ритейлеров», — комментирует со-основатель DIGINETICA, Дмитрий Малашкин.