Кейс Shopping Live: многократно увеличили эффективность поиска
Кейс Shopping Live: многократно увеличили ...
Кейс Shopping Live: ...

Кейс Shopping Live: многократно увеличили эффективность поиска

Артем Круглов
Генеральный директор платформы any
+577%
к выручке из поиска
+600%
к заказам на сайте
+330%
поисковых сессий
+70%
к конверсиям из поиска
Задача
Повысить релевантность выдачи и конверсии в заказ

Аналитика поиска перед интеграцией

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.

Автоматический контроль релевантности выдачи

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.

Поисковая стратегия

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.

UX доработки

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.

Автоматический подбор алгоритма ранжирования на ретро кликах

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%

Брендовые и артикульные запросы

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.

Результаты в цифрах

+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

Соберем вам бесплатное демо

Error get alias
Error get alias
Error get alias
Error get alias
Спасибо за заявку, мы свяжемся с вами с бесплатным демо
Error get alias