Как выбрать оптимальную стратегию поиска

Следите за нашими обновлениями не только в виде статей на сайте, но и в нашем Telegram-канале

Привет всем! Мы подготовили для вас очередную порцию материала про стратегии поиска.

Поговорим о том, для чего нам нужно столько разных стратегий и как мы выбираем оптимальную для конкретного сайта.

Причина в целом очевидна — разные бизнесы, сайты и товарные базы требуют разных стратегий. Качество фида, объем данных, особенности запросов — ко всему этому нужен уникальный подход.

Вот, например, 3 набора характеристик сайтов и требований к поиску:

1️⃣Качественный фид товарной базы и простые запросы.

2️⃣Данных немного, некоторые товары отсутствуют, запросы часто содержат цифры.

3️⃣Нужна механика аналогов в выдаче, а сортировка должна отражать тренды.

Для каждого из этих сценариев нужна отдельная стратегия.

Одна механика может идеально показывать себя на одних сайтах и хуже отрабатывать на других. Поэтому невозможно все фичи поиска собрать в одну «суперстратегию» и продавать универсальное решение.

Было бы круто, но нет🤷‍♀️

Однако с нуля собирать алгоритм поиска для каждого сайта — слишком долго и затратно. Так что мы создали набор стратегий.

Когда вы приходите к нам с запросом «сделайте классный поиск на сайте», мы проводим комплексную работу. И один из ключевых её моментов — подбор стратегии.

За много лет работы у нас уже сложилось понимание того, какая стратегия лучше себя покажет с конкретным типом сайта. Но мы обязательно анализируем эффективность разных стратегий с помощью набора инструментов, и выбираем подходящую.

В этом разделе мы будем говорить про метрики, с помощью которых подбираем оптимальные стратегии.

Вопрос: как мы выбираем стратегию для каждого конкретного проекта?

Если на сайте нет трекинговых данных, мы выбираем 1-ю стратегию. Ту, где используется поиск по триграммам.

Если трекинговые данные есть, мы можем отслеживать поведение пользователей. В таком случае все возможные комбинации (стратегия + доп. стратегия + предиктор) оцениваются по 6-ти метрикам.

Каждая метрика сравнивает реальную выдачу на сайте с идеальной выдачей. В расчет берутся первые 3, 15 и 50 товаров.

Идеальная выдача как раз основывается на поведении пользователей. А именно — на тех товарах, которые они смотрят по своим запросам в течении 7-ми минут.

Чем больше совпадений между реальной выдачей и идеальной, тем выше значение метрики.

Чтобы стало понятнее, давайте посмотрим на то, как работает одна из метрик.

Метрика № 1. Требует, чтобы товары в нашей выдаче были расположены согласно их популярности. Если сортировка не совпадает с ожидаемой, оценка снижается.

Например, запрос «полка». В идеальной выдаче на первом месте полка A, потом полка B, полка C и полка D.

В реальной выдаче у нас идет полка A, шкаф A, полка B и полка F. Первая позиция совпадает — стратегия получает баллы. Остальные позиции подобраны неверно — стратегия получает штраф.

Несмотря на то, что в реальной выдаче полка B присутствует, находится она не на своем месте. И чем дальше товар от своей идеальной позиции, тем больше будет штраф, который получит стратегия.

Метрика № 2. Эта метрика отбирает запросы, по которым в 90% случаев пользователи смотрели товары из одной категории.

К примеру, по запросу «смартфон» пользователи чаще всего смотрят товары из категории «Смартфоны». Соответственно, у нас есть идеальная выдача, где по этому запросу пользователь только смартфоны и получает.

Если в реальной выдаче мы обнаружим аксессуар для смартфона, стратегия будет оштрафована.

Тут мы смотрим не на позицию товара, а исключительно на его категорию. Выдача нашей стратегии должна состоять из товаров, которые принадлежат к этой категории.

Метрика № 3. Эта метрика отбирает запросы, по которым пользователи смотрели набор категорий.

Пример: запрос «триммер». По нему пользователи могут смотреть и товары из категорий «Садовые инструменты», и «Машинки по уходу за волосами».

Принцип оценки стратегии по этой метрике тот же, что и в предыдущем примере. Мы проверяем, состоит ли выдача из товаров, относящихся к нужным категориям.

Однако стоит учитывать, что мы принимаем в расчет только те категории, товары из которых смотрели более чем в 5% случаев. В примере с триммером пользователи:

📍в 50% случаев смотрели триммер для бороды;

📍в 47% случаев — триммеры для травы;

📍в 3% случаев — аксессуары для триммеров.

Мы ожидаем, что в выдаче не будет товаров из последней категории.

Метрика № 4. Если предыдущие метрики работали с категориями, то эта оценивает принадлежность товара из выдачи к конкретному бренду.

Для нее мы отбираем запросы, по которым в 90% случаев пользователи смотрели один и тот же бренд. От стратегии требуем, чтобы в выдачу попадали товары, которые относятся к этому бренду.

Категория тоже учитывается, но только когда в 90% случаев по запросу смотрели и бренд и конкретную категорию. В таких условиях выдача должна состоять из товаров, относящихся к двум этим группам одновременно.

Пример: по запросу AirPods в идеальной выдаче пользователи смотрят конкретный бренд (Apple) и конкретную категорию (наушники). Если в реальную выдачу помимо наушников от Apple попадают смартфоны или гарнитуры других производителей, стратегия получает штраф.

Метрика № 5. Это метрика атрибутных запросов. Атрибутным считается запрос, в составе которого присутствует значение атрибута из фида. Те самые характеристики товаров, о которых рассказывал Артем.

Соответственно, от стратегии мы требуем выдачу из товаров с указанными атрибутами.

Например, запрос «красное платье». В нем есть атрибут «красный». Если в выдаче будет «синее платье» (атрибут «синий»), стратегия получит штраф.

Стоит уточнить, что данная метрика проверяет ТОЛЬКО атрибуты. Если в выдаче будет «красная юбка», стратегия не получит штраф. Для компенсации этого недостатка есть 2-я метрика, условие которой — принадлежность товаров к одной категории.

Используя данные 2-х метрик мы можем точнее определить, в чем проблема: в категориях или в атрибутах.

Метрика № 6. Завершает наш список метрика, для которой отбираются запросы со 100% вхождением в название одного-единственного товара.

Чаще всего это запрос конкретной модели с набором букв и цифр. Мы требуем от стратегии, чтобы на первом месте в выдаче был искомый товар. Если он находится ниже, стратегия получает штраф.