5 ошибок интернет-магазинов при ручной подборке «Похожих товаров» — и как их исправить с AnyRecs
/
/
/
5 ошибок интернет-магазинов при ручной подборке «Похожих товаров» — и как их исправить с AnyRecs
Дмитрий Поляков / Менеджер SEO-продуктов any
- Зачем вообще «Похожие товары» и почему ручной подход буксует
- Ошибка № 1. Статичные подборки вместо динамики: зафиксировали и забыли
- Ошибка № 2. Нет атрибутов — нет сходства: характеристики спрятаны в таблицах/тексте
- Ошибка № 3. Слишком узкая логика: только категория ≠ похожесть
- Ошибка № 4. Игнор SEO и UX: поведенческие факторы никому не назначены
- Ошибка № 5. Неучтён масштаб и обновляемость ассортимента
- Что делать вместо ручной подборки: рабочая схема
- Почему именно AnyRecs (AI товарные рекомендации от Any)
Сделаем прогноз роста выручки и бизнес-показателей вашего интернет-магазина с помощью сервиса товарных рекомендаций
Зачем вообще «Похожие товары» и почему ручной подход буксует
Блок «Похожие товары» — это не просто элемент дизайна карточки товара, а мощный инструмент для увеличения среднего чека через Upsell (продажа более дорогой версии товара) и кросс-селлы (дополнительные товары). Он удерживает внимание посетителя на сайте, улучшает навигацию и помогает найти альтернативы, если основной товар не подошел. Однако большинство магазинов до сих пор формируют эти блоки вручную: заходят в админку, выбирают товар и добавляют к нему список «похожих». С ростом ассортимента такой подход становится неэффективным. Разберем 5 типичных ошибок ручного подбора и покажем, как их исправить с помощью алгоритмической системы AnyRecs.
Ошибка № 1. Статичные подборки вместо динамики: зафиксировали и забыли
Симптомы статичности рекомендаций
Классический сценарий: контент-менеджер один раз сформировал списки «похожих» для ключевых товаров и забыл о них. Проходит время, меняется ассортимент, цены, сезонность, но подборки остаются прежними. В результате пользователи видят неактуальные рекомендации: товары без наличия на складе, устаревшие модели или продукты по неконкурентным ценам.
Последствия для бизнеса
Статичные рекомендации приводят к падению CTR (коэффициента кликабельности) блока и снижению конверсии. Пользователи видят неактуальные предложения и теряют доверие к рекомендациям магазина. Особенно критично, когда в блоке «Похожие» попадаются товары без наличия — это создает фрустрацию и ухудшает поведенческие факторы, что негативно влияет на SEO-показатели.
Что можно сделать вручную
Временное решение — создать регламент регулярного обновления списков с учетом остатков на складе и сезонности. Но это требует значительных трудозатрат и все равно не позволяет реагировать на изменения в реальном времени. При большом ассортименте такая работа становится практически невыполнимой.
Как решает AnyRecs
Система автоматически обновляет рекомендации в реальном времени, учитывая текущие остатки, цены и сезонные факторы. Алгоритм подбирает товары в релевантном ценовом диапазоне, предлагая как аналогичные, так и альтернативные варианты. Это обеспечивает стабильную релевантность рекомендаций без ручного труда, даже при регулярном обновлении каталога.
Вывод:
динамические рекомендации всегда эффективнее статичных, особенно при большом количестве SKU и частом обновлении ассортимента.
динамические рекомендации всегда эффективнее статичных, особенно при большом количестве SKU и частом обновлении ассортимента.
Ошибка № 2. Нет атрибутов — нет сходства: характеристики спрятаны в таблицах/тексте
Симптомы проблемы с атрибутами
В большинстве интернет-магазинов характеристики товаров «спрятаны» в HTML-таблицах или просто в тексте описания, а не хранятся в структурированных полях базы данных. Это делает невозможным автоматическое сравнение товаров по ключевым параметрам, а для ручного подбора требует изучения каждой карточки.
Последствия для бизнеса
Без структурированных атрибутов невозможно обеспечить по-настоящему «похожие» товары. Вместо реальных аналогов пользователю показывают «что-то из этой же категории», что снижает релевантность рекомендаций и упускает возможности для Upsell (например, предложить ту же модель с большим объемом памяти) и кросс-селлов (сопутствующие аксессуары).
Что можно сделать вручную
Оптимальное решение — нормализовать структуру каталога, вынести ключевые атрибуты из HTML-таблиц в отдельные поля базы данных. В качестве временной меры можно создать контентные чек-листы для редакторов, которые будут подбирать похожие товары по определенным критериям, но это лишь частично решает проблему.
Как решает AnyRecs
Система использует контентную логику, анализируя доступные характеристики товаров (цвет, цена, категория) и выявляя скрытые взаимосвязи даже при отсутствии полностью структурированных данных. AnyRecs подбирает релевантные аналоги в похожем ценовом диапазоне, учитывая как явные, так и неявные атрибуты товаров.
Дополнение:
Гибридный подход AnyRecs позволяет комбинировать контентную составляющую (сходство по характеристикам) с трендовой (популярность и поведение пользователей), что дает максимальную релевантность рекомендаций.
Гибридный подход AnyRecs позволяет комбинировать контентную составляющую (сходство по характеристикам) с трендовой (популярность и поведение пользователей), что дает максимальную релевантность рекомендаций.
Ошибка № 3. Слишком узкая логика: только категория ≠ похожесть
Симптомы узкой логики подбора
Распространенная практика: «похожие товары» = «товары из той же категории». Такой подход игнорирует модульные различия характеристик и реальное поведение пользователей. Например, к смартфону Samsung Galaxy показываются просто другие смартфоны, без учета ценового сегмента, объема памяти или других ключевых параметров.
Последствия для бизнеса
Низкая релевантность рекомендаций приводит к формированию «глухих листингов», которые не вызывают интереса у пользователей. Магазин упускает возможности для Upsell (предложить более дорогую модель/больший объем/расширенную модификацию) и кросс-селлов (сопутствующие товары, которые часто покупают вместе).
Что можно сделать вручную
Создать более детальные правила подбора на уровне атрибутов: учитывать бренд, модель, совместимость, ценовой коридор. Например, к iPhone 13 с 128 ГБ показывать как альтернативу iPhone 13 с 256 ГБ (Upsell) или флагманы конкурентов в том же ценовом сегменте. Однако это требует глубокого понимания продуктовой линейки и регулярного обновления правил.
Как решает AnyRecs
Система использует смешанную логику, учитывая как контентные признаки (характеристики товара), так и поведенческие сигналы (коллаборативная фильтрация на основе действий пользователей). Это обеспечивает устойчивость к «холодному старту» новых товаров за счет контентной составляющей и одновременно учитывает реальные предпочтения аудитории.
Примечание:
Важно различать блоки «Похожие товары» (альтернативы основному товару) и «С этим покупают» (дополнения к основному товару) — это разные задачи, требующие разной логики подбора.
Важно различать блоки «Похожие товары» (альтернативы основному товару) и «С этим покупают» (дополнения к основному товару) — это разные задачи, требующие разной логики подбора.
Ошибка № 4. Игнор SEO и UX: поведенческие факторы никому не назначены
Симптомы игнорирования SEO и UX
При ручном формировании списков «похожих» редко учитываются метрики эффективности: нет гипотез по улучшению CTR и глубины просмотра, не проводятся А/Б-тесты, заголовки блоков остаются стандартными. Хотя большинство CMS позволяют переименовывать блоки, этой возможностью редко пользуются для проверки гипотез.
Последствия для бизнеса
Падает кликабельность блока рекомендаций, не растет время, проведенное на сайте, ухудшается внутренняя перелинковка. SEO-потенциал блока «Похожие товары» теряется, так как он мог бы значительно улучшить поведенческие факторы и глубину просмотра, которые влияют на ранжирование в поисковых системах.
Что можно сделать вручную
Тестировать различные названия блоков («Похожие товары», «Вам также понравится», «Альтернативы»), оптимизировать количество карточек в блоке, использовать карусель при большом количестве рекомендаций, экспериментировать с позициями товаров. Однако без системного подхода и аналитики эффективность таких действий сложно оценить.
Как решает AnyRecs
Система предоставляет прозрачную аналитику эффективности блоков рекомендаций, позволяя отслеживать влияние на CTR, конверсию и другие ключевые метрики. Это дает возможность быстро итерировать и оптимизировать блоки без дополнительной нагрузки на контент-команду. По данным исследований, 45% покупателей предпочитают магазины с персональными рекомендациями, а 56% склонны возвращаться в такие магазины повторно.
Ошибка № 5. Неучтён масштаб и обновляемость ассортимента
Симптомы проблемы масштабирования
При большом каталоге (тысячи или десятки тысяч SKU) ручная поддержка актуальности рекомендаций становится практически невозможной. Контент-менеджеры физически не успевают актуализировать все связи между товарами, особенно при регулярном обновлении ассортимента.
Последствия для бизнеса
Появляются неполные подборки, в рекомендациях остаются устаревшие артикулы, новинки не попадают в блоки «похожих». Возникает проблема «холодного старта»: новые товары не получают достаточно трафика, так как не включены в рекомендации к существующим позициям.
Что можно сделать вручную
Делегировать работу по поддержке рекомендаций каталог-менеджерам, ответственным за конкретные категории. Однако это увеличивает стоимость поддержки каталога и создает риски при смене сотрудников или сезонных пиках нагрузки.
Как решает AnyRecs
Алгоритмическая масштабируемость — ключевое преимущество системы. Для новых товаров сразу работает контентная часть алгоритма, а по мере накопления данных подключаются поведенческие сигналы. Блоки рекомендаций автоматически адаптируются под наличие товаров, изменения цен и колебания спроса. Комбинация похожих и сопутствующих товаров может увеличить выручку до 25%, как показывают исследования рынка.
Итог:
Обеспечить «масштаб без людей» в современном eCommerce невозможно без использования AI-движка для рекомендаций.
Обеспечить «масштаб без людей» в современном eCommerce невозможно без использования AI-движка для рекомендаций.
Что делать вместо ручной подборки: рабочая схема
Для эффективной работы с рекомендациями в интернет-магазине необходимо:
Четко разделить задачи: «Похожие товары» (альтернативы основному товару) и «С этим покупают» (дополнения) требуют разной логики подбора.
По возможности собрать ключевые атрибуты товаров в структурированные поля базы данных.
Внедрить алгоритмический подбор рекомендаций (AnyRecs) на страницах карточек товаров, в избранном, корзине и на страницах товаров, которых нет в наличии.
Регулярно тестировать количество рекомендаций, заголовки блоков и позиции товаров, отслеживая влияние на CTR, глубину просмотра и средний чек.
Почему именно AnyRecs (AI товарные рекомендации от Any)
AnyRecs обеспечивает до +3% к выручке за счет персонализированных и контентно-релевантных рекомендаций. Система интегрируется без участия IT-отдела, предоставляет прозрачную аналитику эффективности и формирует «умные» блоки различных типов: похожие товары, популярные позиции, сопутствующие продукты. AnyRecs нативно учитывает бюджет пользователя и ценовой коридор товаров, обеспечивая масштабируемость рекомендаций без ручного труда.
Ручной подбор «похожих товаров» создает серьезные риски для релевантности рекомендаций, SEO-показателей и, в конечном счете, для продаж. Алгоритмический подход с использованием AI-рекомендаций — единственный способ обеспечить масштабируемость и эффективность в современном eCommerce.
Готовы превратить «Похожие товары» в источник выручки? Оставьте заявку на демо AnyRecs — и получите персональный план роста конверсии за счёт релевантных рекомендаций.
Ручной подбор «похожих товаров» создает серьезные риски для релевантности рекомендаций, SEO-показателей и, в конечном счете, для продаж. Алгоритмический подход с использованием AI-рекомендаций — единственный способ обеспечить масштабируемость и эффективность в современном eCommerce.
Готовы превратить «Похожие товары» в источник выручки? Оставьте заявку на демо AnyRecs — и получите персональный план роста конверсии за счёт релевантных рекомендаций.
Увеличим продажи вашего интернет-магазина
