Как умный AI-поиск сокращает нулевые выдачи

Нулевая выдача — это ситуация, когда поиск по сайту не возвращает пользователю ни одного релевантного результата. Формально это выглядит как технический момент, но с точки зрения бизнеса — это прямой удар по конверсии.

Пользователь, столкнувшийся с пустой выдачей, редко пробует искать ещё раз. Чаще он просто уходит. Особенно это критично для мобильного трафика и новых пользователей, у которых нет эмоциональной привязки к бренду. В результате интернет-магазин теряет не только конкретную покупку, но и доверие пользователя.

Важно понимать: в большинстве случаев нулевая выдача не означает, что нужного товара действительно нет в ассортименте. Гораздо чаще это означает, что поиск не смог корректно интерпретировать запрос пользователя.

Причины нулевых выдач почти всегда связаны не с ассортиментом, а с ограничениями поиска.

Пользователи вводят запросы так, как им удобно: с опечатками, сокращениями, разговорными формулировками, смешивая бренды, характеристики и категории. Один и тот же товар может называться по-разному: «кроссовки», «кеды», «sneakers», «обувь для бега». Если поиск ориентирован на точные совпадения, он просто «не видит» релевантные товары.

В итоге даже при богатом каталоге пользователь регулярно сталкивается с пустыми результатами.

Классический поиск в интернет-магазинах чаще всего построен на keyword-подходе. Он ищет точные или частичные совпадения между запросом пользователя и текстовыми полями в каталоге: названием, описанием, атрибутами.

У такого подхода есть фундаментальные ограничения. Он не понимает смысл запроса и не работает с намерением пользователя. Любое отклонение от «идеальной» формулировки резко снижает релевантность или приводит к нулевой выдаче. Для компенсации этих ограничений команды добавляют словари синонимов, ручные правила и исключения, но по мере роста ассортимента и трафика такая поддержка становится всё менее эффективной.

В результате поиск требует постоянного ручного контроля, плохо масштабируется и всё равно не успевает за реальным поведением пользователей. Нулевые выдачи становятся системной проблемой, а не единичными случаями.

AI-поиск работает по принципиально другой логике. Вместо поиска точных совпадений он анализирует намерение пользователя и подбирает наиболее релевантные товары из всего каталога.

Поиск перестаёт быть статичным инструментом и превращается в самообучающуюся систему. Даже если запрос сформулирован неточно, AI-поиск стремится показать пользователю лучший возможный результат, а не «ничего».

Именно поэтому при переходе на AI-поиск доля нулевых выдач сокращается.

Большая часть проблем с поиском возникает ещё на этапе ввода запроса. Пользователь может не знать точное название товара или сомневаться в формулировке. Здесь ключевую роль играет автодополнение.

В отличие от статических подсказок, AI-автодополнение учитывает актуальный спрос, сезонность и поведение пользователей. Это позволяет направлять пользователя к результатам, которые с высокой вероятностью приведут к покупке, и тем самым заранее снижать количество нулевых выдач.

Даже самый умный поиск не может полностью исключить нулевые выдачи. Но принципиальная разница AI-поиска в том, как он работает с такими ситуациями.

Таким образом, даже если точного совпадения нет, пользователь остаётся в сценарии выбора. Это снижает bounce rate, повышает вовлечённость и сохраняет шанс на покупку.

AnyQuery — это AI-поиск, разработанный специально для e-commerce. Он объединяет интеллектуальную обработку запросов, автодополнение и умную логику работы с пустыми результатами в одном решении.

Для среднего и крупного бизнеса это означает переход от поиска как «обязательной функции» к поиску как полноценному драйверу роста.

Нулевые выдачи — это не неизбежность и не ошибка пользователя. Это сигнал о том, что поиск не соответствует современным ожиданиям. Классические поисковые решения больше не справляются с разнообразием запросов и поведением пользователей.

AI-поиск меняет ситуацию принципиально. Он сокращает нулевые выдачи, повышает релевантность и помогает интернет-магазинам не терять пользователей на самом важном этапе пути к покупке.