+7 499 283-64-36
Позвоните эксперту
Свяжитесь со мной
Свяжитесь со мной
+7 499 283-64-36
Позвоните эксперту

Эволюция поисковых движков: от ключевых слов к нейросетям

Блог
/
Статьи
/
Оптимизируем
/
Эволюция поисковых движков: от ключевых слов к нейросетям
Сергей Сташков
CMO Any
3 минуты
Насколько вырастет ваш средний чек после внедрения умного поиска на сайт?
Сделаем расчет бесплатно
Узнать подробнее
Поиск в интернет-магазине давно перестал быть вспомогательной функцией. Сегодня это один из ключевых интерфейсов взаимодействия пользователя с каталогом, который напрямую влияет на релевантность, CTR, конверсию и выручку. Однако путь к современному умному поиску был долгим: от простого сопоставления ключевых слов — к нейросетям, способным понимать смысл и намерение пользователя. Разберём, как развивались поисковые движки в eCommerce и почему AI-поиск стал логичным итогом этой эволюции.

Этап 1. Поиск по ключевым словам: точка отсчёта

Первые поисковые движки в интернет-магазинах работали максимально просто. Пользователь вводил запрос, а система искала точные совпадения слов в названии или описании товаров. Такой подход был понятен, легко реализуем и хорошо работал на небольших каталогах с ограниченным ассортиментом.
Но у keyword-поиска были фундаментальные ограничения. Он не учитывал синонимы, не понимал морфологию, не прощал опечатки и полностью игнорировал контекст. Запросы вроде «кроссовки для бега» или «подарок мужчине» часто приводили к пустой или нерелевантной выдаче. По мере роста ассортимента и конкуренции такой поиск стал тормозом для пользовательского опыта и продаж.

Этап 2. Ручной boost и правила: попытка усилить поиск

Следующим шагом стала настройка ручных правил и boost-механик. Бизнес начал управлять выдачей: закреплять приоритетные товары, поднимать нужные бренды, усиливать маркетинговые категории. Это позволяло быстро влиять на результаты поиска и поддерживать промо-кампании.
Однако у этого подхода быстро проявились минусы. Количество правил росло вместе с каталогом, настройка требовала постоянного внимания, а эффективность сильно зависела от субъективных решений команды. Главное — boost не решал ключевую проблему: поиск всё ещё не понимал, что именно хочет пользователь. Он просто накладывал правила поверх устаревшей логики.

Этап 3. Автодополнение как новый стандарт UX

С ростом мобильного трафика и усложнением каталогов важной частью эволюции поиска стало автодополнение. Пользователь начал получать подсказки уже в момент ввода запроса, что снизило количество ошибок и ускорило путь к товару.
Автодополнение эволюционировало от простого списка популярных запросов к подсказкам категорий и товаров. Тем не менее классические решения оставались статичными: они не учитывали реальные продажи, не обучались и часто не были связаны с бизнес-метриками. Стало очевидно, что поиск — это не просто строка ввода, а полноценный интерфейс выбора.

Этап 4. Пустая выдача как точка перелома

Проблема пустой выдачи стала одним из главных триггеров для перехода к более умным технологиям. Опечатки, неточные формулировки, отсутствие синонимов или изменения ассортимента приводили к сценарию «Ничего не найдено», который фактически обрывал пользовательский путь.
Для бизнеса это означало прямые потери: пользователь уходил, не дойдя до покупки. Классические поисковые движки не умели адаптироваться к таким ситуациям, и именно здесь стало ясно, что без машинного обучения и AI дальнейшее развитие невозможно.

Этап 5. Машинное обучение: поиск начинает учиться

С внедрением ML поиск начал учитывать поведение пользователей: клики, популярность товаров, частоту покупок. Ранжирование стало динамическим, а доля ручных правил — снижаться. Это заметно улучшило релевантность и позволило быстрее адаптироваться к изменениям спроса.
Но машинное обучение всё ещё опиралось на заранее заданные признаки и плохо справлялось с абстрактными или сложными запросами. ML стал важным этапом эволюции, но не её финальной точкой.

Этап 6. Нейросети и AI: поиск понимает смысл

Настоящий качественный скачок произошёл с приходом нейросетей. AI-поиск перестал работать только со словами и начал работать со смыслами. Он научился понимать интент пользователя, учитывать контекст, автоматически обрабатывать синонимы и быть устойчивым к ошибкам ввода.
На этом этапе поиск становится персонализированным, адаптивным и напрямую влияет на ключевые метрики: CTR, конверсию, средний чек. Именно такой поиск соответствует ожиданиям современных пользователей.

Реальный кейс: переход от правил к AI-поиску

Один из крупных интернет-магазинов с широким ассортиментом столкнулся с типичными проблемами: высокой долей пустых выдач, низким CTR поиска и большим количеством ручных boost-правил. Поиск требовал постоянной поддержки и не масштабировался.

После внедрения AnyQuery подход изменился. Поиск начал учитывать намерение пользователя, автодополнение стало подсказывать релевантные товары и категории, а пустые выдачи — автоматически обрабатываться. В результате магазин зафиксировал рост CTR поисковой выдачи, увеличение конверсии и снижение нагрузки на команду. Этот кейс наглядно показывает переход от устаревших правил к нейросетевому поиску как следующему этапу эволюции.

Почему AnyQuery — логичный итог эволюции поиска

AnyQuery объединяет в себе все ключевые этапы развития поисковых технологий: AI-понимание запросов, умное автодополнение, работу с пустой выдачей и динамическое ранжирование на основе данных. Это единая поисковая система, созданная для масштабируемого eCommerce и быстро меняющегося спроса.

Заключение

Эволюция поисковых движков отражает эволюцию самого онлайн-ритейла. Подходы, основанные на ключевых словах и ручных правилах, больше не соответствуют ожиданиям пользователей и бизнес-задачам. Нейросети и AI — это не модный тренд, а новый стандарт поиска в eCommerce.
Узнайте, как AnyQuery помогает интернет-магазинам перейти от устаревшего поиска к AI-решению и превратить поиск в источник роста продаж.
25.12.2025

Увеличим продажи вашего интернет-магазина

Спасибо за заявку, мы свяжемся с вами с бесплатным демо
Закрыть

Другие статьи по теме