Кейс Shopping Live: многократно увеличили эффективность поиска

Интерактивный универмаг телешопинга Shopping Live столкнулся с рядом проблем:

• нерелевантная выдача;
• некорректная обработка сложных запросов;
• отсутствие корректной статистики;
• сложности в обработке брендовых и артикульных запросов.

Мы провели интеграцию и получили потрясающие результаты. В этой статье мы расскажем вам про механики, которые нам в этом помогли.

При помощи метрик качества на ретро кликах мы можем отслеживать, соответствует ли качество поиска нашим внутренним порогам качества. Пороги качества подбирались исходя из многолетней практики в улучшении поиска и многократно валидировались нашими клиентами.

Мы подобрали стратегию для каталога Shopping Live. Стратегия учитывает просмотры по запросу, а также теги и текстовые совпадения запроса с моделями и атрибутами. Она умеет определять, что запрос брендовый, по неточному совпадению запроса со значением тега «vendor».

Данная стратегия находит товары по полному вхождению запроса в расширенное название. Поисковая выдача также пополняется товарами, найденными с использованием векторной модели.

Добавили следующие поисковые атрибуты для пополнения выдачи и повышения релевантности:

• Пол
• Возраст
• Размер
• Состав
• Цвет

В качестве важной доработки разметили списки синонимов, транслитераций и опечаток, собранных под специфику сайта. Вот несколько примеров:

• заварочный — заварник;
• стайлер — мультистайлер;
• мытья — чистки;
• разбрызгиватель — распылитель;
• стекло — стеклянный;
• яблочный — яблоко;
• эпиляции — депиляции.

Этот инструмент для подбора наиболее оптимальной стратегии ранжирования основан на исторических данных о поведении пользователей. Благодаря им мы понимаем, какие товары должна содержать оптимальная выдача по запросу. Та стратегия, которая наилучшим образом может предсказать поведение пользователя, выбирается в качестве стратегии ранжирования в продакшене.

Благодаря умной модели ранжирования, в поисковую выдачу чаще всего попадают товары, которые максимально близки к реальным потребностям пользователей.

• С внедрением сервиса AnyQuery эффективность алгоритма ранжирования выросла на 170%

Поиск AnyQuery с высокой долей вероятности находит название бренда в тексте запроса.

Этот функционал используется в алгоритмах поиска. Он позволяет определять брендовые запросы и выводить максимально точный набор товаров в поисковую выдачу.

Примерно так же работают и артикульные запросы. Только в случае с ними нет необходимости выделять что-либо из запроса. Артикульный запрос представляет из себя набор цифр и букв, поиск которого осуществляется по базе внутри продуктового фида.

+70.5% к конверсии из поиска на сайте
+595.4% к кол-ву заказов на сайте из поиска
+330,4% к объему поисковых сессий на сайте
+576.8% к выручке из поиска на сайте

Периоды для сравнения показателей: 14 дней до и после интеграции