E-com·

AI

Умный поиск – ваш новый главный продавец. Он не спит, не увольняется и находит клиентам именно то, что они искали

10 МИН

Представьте, что ваш лучший продавец-консультант оглох, онемел и забыл ассортимент. Часто так и работает обычный поиск в интернет-магазине, показывая пустые выдачи. Но есть и хорошие новости: его можно вылечить, наделив искусственным интеллектом и даром предвидения.

ВераВера CEO Студии КЛБР

Привет! Это Вера, кофаундер KLBR Studio. Продолжаю цикл статей о ритейле. В предыдущей мы разобрали персонализацию в интернет-магазинах, почитайте, там полезное.

А в этой статье я расскажу, зачем магазинам умный поиск :)

24% покупателей приносят 44% выручки, если поиск работает

Пользователи, которые ищут товары через внутреннюю поисковую строку, — самая «горячая» часть аудитории интернет-магазина.

Исследование на 609 млн поисковых запросов в 113 глобальных ритейл-сайтах показало, что поиском пользуются только 24% покупателей, но на них приходится 44% всей выручки. Они также конвертируются в 2,5 раза чаще, чем пользователи, которые только просматривают каталог.

Проблема в том, что сам поиск часто не справляется. Чаще всего людей раздражает, что в выдаче слишком много лишнего, результаты не попадают в запрос, а нужный товар невозможно найти по характеристикам.

Доходит до абсурда — 34% сайтов не понимают простые запросы вроде «рубашка с коротким рукавом» или «коричневый кожаный диван».

При этом именно поиск — главный способ ориентироваться в ассортименте. Почти 70% покупателей начинают знакомство с магазином сразу с поисковой строки.

Грустная статистика. Магазины соревнуются не друг с другом, а с Яндекс, Google и ИИ

Пользователи уже привыкли к тому, что поиск работает «с полуслова» — как в Яндекс, Google, на маркетплейсах или в ИИ. Поэтому если нужный товар или информацию нельзя найти за 2-3 клика, человек уходит. И, как правило, не возвращается.

53% пользователей в такой ситуации идут в Google, а еще 36% сразу открывают сайты конкурентов.

Особенно явно это проявляется у поколения Z, миллениалов и аудитории с высоким доходом: их ожидания высоки, терпения мало — если продукт не отвечает им сразу, они без колебаний выбирают другое место.

И дело не в капризах. Если человек вводит запрос и видит пустую или странную выдачу, он решает, что нужного товара в магазине нет.

Более того, если поиск показывает 100 товаров вместо 1000, которые реально есть на сайте, пользователь считает, что это и есть весь ассортимент. Бывает, что на этом знакомство с магазином и заканчивается.

Поисковая строка вместо продавца-консультанта

Обычный поиск в интернет-магазинах ищет точные совпадения в каталоге. Не угадал формулировку — не нашел товар.

Поэтому классический поиск сменяет умный (Smart Search) на базе ИИ и языковых моделей. Он понимает «человеческие» запросы вроде «свитер на зиму», справляется с опечатками и синонимами, плюс учитывает реальное намерение пользователя.

А если нужного товара нет, такой поиск предлагает подходящие альтернативы — как хороший консультант в магазине.

Каталог и фильтрация проигрывают поиску

Baymard Institute — независимая команда, которая исследует, как люди пользуются интернет-магазинами, — проводила тесты поиска на реальных пользователях. И выяснила, что многим проще сразу вбить запрос в поиск, чем разбираться в каталоге.

Тип запросаПримерВ чем проблема у магазиновМагазинов с проблемой
Аббревиатуры и символы13in laptop sleeve / $50-$100Не понимают сокращения и спецсимволы54%
По назначениюbackpack for hikingНе связывают товар с ситуацией использования36%
По симптомамstained rug / dry coughНе распознают проблемы, которые решает товар37%
По характеристикамjeans with stretchНе учитывают важные свойства товара34%
По совместимостиSony RX100 camera caseНе показывают товары, подходящие к другим устройствам44%
Точное названиеiPhone 15 Pro Max caseНе находят точное совпадение или путают модели33%
Люди чаще пишут что-то вроде «мужские рубашки» или «LED-телевизор», потому что так быстрее и удобнее. Как говорили сами участники тестов: «Я привык, что по моему запросу можно найти все. Спасибо Google».

Каталог и фильтры работают, когда человек точно знает, что ищет. Но чаще пользователи сомневаются, не знают названий и путаются в фильтрах.

Запросы вроде «платье как у блогера» или «подарок мужчине на 40 лет» невозможно заложить в каталог, зато умный поиск с ними справляется.

Закон Хика, FOBO и мобильный поиск

Большой ассортимент — не всегда плюс. Чем больше товаров и подкатегорий в интернет-магазине, тем сложнее пользователю сориентироваться, разобраться в фильтрах и вообще принять решение о покупке (это закон Хика-Хаймана).

В какой-то момент вариантов становится так много, что мозг просто перегружается — выбирать тяжело и долго.

К этому добавляется эффект FOBO — страх упустить вариант получше. Из-за него люди начинают сомневаться, откладывать решение или остаются недовольны даже после покупки: «А вдруг можно было найти что-то лучше?».

В дополнение скажу, что все больше покупок совершают со смартфонов, а разбираться в громоздких каталогах и настраивать десятки фильтров на маленьком экране неудобно и утомительно.

Ну как вам теория? Устали? А дальше будут конкретные шаги, как улучшить поиск на вашем сайте. Самое полезное, так что останьтесь еще ненадолго :)

8 типов запросов, с которыми должен справиться поиск в eCommerce

Пользователи — живые люди со своим опытом и привычками, поэтому вбивают в поиск самые разные формулировки. Для обычных алгоритмов такие запросы порой выглядят как набор бессвязных слов.

Если у вас нет данных о том, как именно покупатели ищут товары, понять это сложно. К слову, Baymard Institute уже разобрал реальные пользовательские запросы и выделил то главное, с чем должен уметь работать поиск.

№1. Прямые запросы

Когда человек точно знает, что хочет, он вводит в поиск конкретный товар или модель. Но пользователи делают опечатки, пишут названия на слух или пишут разные варианты одного и того же бренда.

Хороший поиск должен понимать, что «Ксяоми» — это Xiaomi, а Zara и MAAG — один и тот же бренд. Даже в «прямых» запросах поиск должен быть умным, иначе пользователь просто решит, что товара нет.

№2. Запросы по типу товара

Часто пользователи вводят в поиск общие запросы вроде «туфли» или «книжные полки», чтобы быстро попасть в нужный раздел. Так проще, чем разбираться в каталоге.

По таким запросам важно показывать весь подходящий ассортимент и сразу давать фильтры и сортировки, чтобы человек мог сузить выбор и сравнить варианты.

№3. Запросы по свойствам товара

Бывает, что людям не нужны «просто куртки» или «просто помады». И они ищут что-то конкретное: цвет, размер, материал, бренд, цену или технические детали.

Часто все это мешают в одном запросе — вроде «шампунь для объема без парабенов» или «синяя дышащая куртка North Face». Хороший поиск должен понимать и такие формулировки.

№4. Запросы по сценарию использования

Иногда пользователи ищут товар не по названию. Тогда в запросах встречаются контекст и сценарий: «тумба для спальни», «джинсы на весну», «украшения к Новому году» или «игровое кресло». В этом случае поиск должен уметь подбирать товары под конкретную задачу, а не просто по совпадению слов.

№5. Запросы с сокращениями и символами

Пользователи порой пишут запросы с цифрами и символами: «леска для триммера 5 мм», «куртка на +15», «жесткий диск 500 гб». Для поиска это не всегда просто, потому что один и тот же символ может означать разное.

Например, «-» может быть и минусом («спальный мешок на -30»), и диапазоном («цена 1000-5000 рублей»). В таких случаях символ фактически работает как фильтр и влияет на выдачу.

К тому же люди часто копируют названия товаров с других сайтов — вместе со значками, сокращениями и спецсимволами. Если поиск не умеет с этим работать, пользователь решает, что нужного товара нет.

№6. Поиск совместимых товаров

Если ищут аксессуары или запчасти под уже имеющийся товар, то просто указывают бренд или модель и добавляют тип вещи. Например: «реле для холодильника Indesit».

Но нередко пользователи не помнят точную модель или не знают ее вовсе. Поэтому поиск должен работать и с более общими запросами — вроде «чехол для 13-дюймового ноутбука» — и все равно предлагать подходящие варианты.

№7. Поиск по симптомам

Иногда человек не знает, какой товар ему нужен, он знает только проблему. Поэтому вбивает в поиск что-то вроде «грязные стекла» или «сухость глаз» в надежде найти решение.

Такой поиск особенно важен для аптек, магазинов здоровья и красоты, DIY, товаров для дома и электроники. По запросу важно показывать не одну категорию, а разные варианты, которые могут помочь.

Например, если человек ищет «боль в колене», поиск должен предложить наколенники, бандажи, стельки и другие подходящие товары.

№8. Нетоварные запросы

Через поиск ищут не только товары. Часто пользователям нужна информация про доставку, возврат, оплату или подписку.

Пользователи ожидают, что строка поиска будет искать по всему сайту, а не только по каталогу. Если этого не происходит, поиск кажется сломанным.

«Умный» поиск — тот, что умеет обучаться

Это не один алгоритм, а связка технологий, которые работают вместе и усиливают друг друга.

В основе лежит обработка естественного языка (NLP). Она помогает поиску понимать запросы так, как их формулируют люди: с опечатками, синонимами, разговорными словами и длинными фразами. Поиск разбирает запрос не по словам, а по смыслу.

Дальше подключаются языковые модели и машинное обучение. Они помогают определить намерение пользователя: он ищет конкретный товар, сравнивает варианты, решает проблему или просто изучает ассортимент. От этого зависит, какие товары попадут в выдачу и в каком порядке.

Важную роль играет поведенческая аналитика. Поиск учитывает клики, просмотры, добавления в корзину, покупки и возвраты к поиску. На основе этих данных система понимает, какие результаты работают, и со временем выводит их выше в выдаче.

Еще один слой — контекст. Умный поиск может учитывать регион, сезонность, наличие товаров, цену, новинки и даже устройство пользователя. Поэтому один и тот же запрос может давать разную выдачу — и это классно и по-умному.

Забота о вашем клиенте начинается с поиска

Если ваш бизнес только появился, у вас 20-30 товаров и еще нет большой аудитории, можно начать с простого поиска по совпадению слов. Это нормально.

Но если у вас уже есть аудитория, широкий ассортимент и бюджет на рекламу, поиск становится серым кардиналом e-commerce: он незаметно управляет тем, что человек увидит, куда пойдет и что в итоге купит.

Даже если у вас всего 100 товаров, уже стоит задуматься о качественном поиске. Особенно если на сайте есть статьи, гайды и другой контент, который тоже нужно находить.

И помните: когда посетитель вашего сайта чувствует себя услышанным, он остается. Поиск, который понимает, — это самый искренний способ сказать клиенту: «Для нас важно, что вы ищете, нам важны ваши интересы».

ВераВера CEO Студии КЛБР

Давайте сделаем ваш поиск самым умным, заботливым и всепонимающим. Приходите ко мне в личку, расскажу, как это можно применить в вашем интернет-магазине.

читайте также

Смотреть весь блог
·6 МИН

От фэнтези-карты до музейной экспозиции: история проекта «Нельзя забыть»

Мы взяли эстетику фэнтезийных карт и объединили её с архивными данными и воспоминаниями очевидцев. Так получился проект, который фиксирует исчезающие памятники и даёт им новую жизнь в цифровом виде: можно кликнуть на монумент, увидеть 3D-реконструкцию и совершить маленькое путешествие в прошлое.

  • Кейсы
  • Media
От фэнтези-карты до музейной экспозиции: история проекта «Нельзя забыть»
·7 МИН

Без ChatGPT и без воды: инфраструктурный подвиг по созданию самого эмпатичного онко-бота в рунете. Кейс «Не напрасно»

Как научить ИИ говорить правду о раке без жестокости, воды и опасных галлюцинаций? Мы взяли чужой MVP, пересадили его на другую модель, добавили трёхуровневую систему проверки и две недели гоняли с практикующими онкологами. Теперь бот не просто отвечает, а поддерживает.

  • AI
  • Кейсы
Без ChatGPT и без воды: инфраструктурный подвиг по созданию самого эмпатичного онко-бота в рунете. Кейс «Не напрасно»