Рассчитаем стоимость интеграции

Отправляя заявку, я соглашаюсь на обработку персональных данных

К нам обратился крупный интернет-магазин для дома и сада, чтобы улучшить пользовательскй опыт. Мы выявили основные задачи, на которых и сфокусировались:

• Снижение выдачи нулевых запросов
• Увеличение релевантности поисковых запросов

Векторный поиск — как умный помощник для покупателей. Он не просто ищет товары по ключевым словам, которые вводятся в строке поиска, он «понимает» глубинный смысл вашего запроса. Как это работает? У нас есть специальная система, которая «учится» на основе информации о товарах и действиях пользователей на сайте. Эта система создает своего рода карту смыслов для каждого товара.

Вот пример. Допустим, вы ищете «лопата копающая острая». Если такого точного описания в каталоге нет, наш поиск поймет, что товары, связанные с «лопата «, «копать» и «острая», будут для вас релевантны. И предложит именно их.

Благодаря этому, даже если покупатель вводит не самые точные или популярные слова, наш поиск все равно подберет наиболее подходящие товары. И это значительно улучшает опыт покупки на сайте.

Добавили поисковых атрибутов для пополнения выдачи и увеличения релевантности:

• производитель
• разновидность цветов
• род растения
• тип растения/высота
• цвет

И дополнили списки синонимов, транслитераций и опечаток:

• тазик — таз
• грунтовка — грунт
• земля — грунт
• деревянный — дереву
• декор — декоративная
• комплектация — комплектующие
• черенок — черенком

65% всех заказов совершаются с использованием функции автоподсказок.

Самые востребованные разделы в автоподсказках — это «Часто ищут» с актуальными и популярными запросами, «История» с предыдущими запросами пользователя и «Категории». А если рассматривать разницу между компьютерной и мобильной версиями, то на компьютере пользователи чаще всего обращаются к блокам «Часто ищут», «Товары» и «История», в то время как на мобильных устройствах популярны «Часто ищут», «История» и «Категории».