Интернет-магазин перестаёт терять спрос из-за «неправильных» или сложных поисковых формулировок. Покупатели находят нужные товары даже тогда, когда не знают точного названия или описывают потребность своими словами. В результате снижается количество нулевых поисков, повышается релевантность выдачи и поиск начинает лучше отражать реальное намерение клиента, напрямую влияя на конверсию и продажи.
Что вы теряете сейчас
- Покупатели формулируют запросы не так, как написано в карточках товаров.
- Они не знают точного названия товара и описывают потребность своими словами.
- Классический поиск не понимает такие запросы → пользователь не находит товар и уходит.
! Спрос есть, но он теряется на этапе поиска.
Что считаем
- количество и долю нулевых поисковых запросов;
- долю запросов с низкой кликабельностью из-за нерелевантной выдачи.
Семантический поиск выполняется поиск по:
- товарам.
Семантический поиск по товарам учитывает:
- название товара;
- описание.
Поиск работает на основе векторного представления данных, что позволяет находить товары по смыслу запроса, даже если в запросе нет точных совпадений слов.
Семантический поиск дополняет алгоритмический и может использоваться:
- как основной механизм поиска;
- как fallback при нулевых или слабых результатах алгоритмического поиска;
- в гибридном режиме (алгоритмический + семантический).
Поиск может учитывать мультиофферы/мультирегиональность: когда товары относятся к различным локациям и в зависимости от этого имеют разную цену.
Принцип работы ИИ поиска
В отличие от чат-ботов или ИИ-ассистентов, здесь не нужно ждать несколько секунд, пока система «подумает». Результаты появляются мгновенно, как в обычном поиске, но при этом с интеллектом.
Сам умный поиск строится на трёх ключевых блоках:
Как работает семантический поиск
Каждый поисковый запрос и каждый товар преобразуются в вектор — точку в многомерном пространстве смыслов.
Важно не точное совпадение слов, а семантическая близость:
Пример:
Запрос «удобная обувь для долгих прогулок» → в выдаче появляются кроссовки с мягкой подошвой и амортизацией, даже если в названии указано только «Sneakers Model X».
Ключевая ошибка — отсутствие данных и отсутствие обучение на данных.
Сам умный поиск строится на трёх ключевых блоках:
- LLM-модель, которая анализирует данные и контекст товаров и дообогащает их ключевыми словами (учитывают для дальнейшего поиска);
- векторный поиск, который сравнивает значения смыслов запроса с данными товаров;
- комбинация данных о товарах и поведении покупателей, которые позволяют усиливать ранжирование реально востребованных товаров и повышать качество выдачи.
Как работает семантический поиск
Каждый поисковый запрос и каждый товар преобразуются в вектор — точку в многомерном пространстве смыслов.
Важно не точное совпадение слов, а семантическая близость:
- если запрос и товар близки по смыслу, их векторы оказываются рядом;
- система находит релевантные товары, даже если в тексте нет одинаковых слов.
Пример:
Запрос «удобная обувь для долгих прогулок» → в выдаче появляются кроссовки с мягкой подошвой и амортизацией, даже если в названии указано только «Sneakers Model X».
Ключевая ошибка — отсутствие данных и отсутствие обучение на данных.
Отсутствие данных
Бизнес покупает «модель», но карточки товаров пустые или некорректно заполнены. В результате ИИ просто не знает, что и с чем сравнивать.
Отсутствие обучения на данных
ИИ не рождается умным под конечный бизнес. Он изначально знает только «среднюю температуру по рынку». И если его не дообучить на конкретном ассортименте и на поведении конкретных покупателей, он не будет знать правильных ответов для конкретного магазина.
Пример
Запрос «товары для поездки на дачу». В контексте клиента обычного интернет-магазина это:
А универсальный ИИ без обучения может начать выдавать:
так как для него это словосочетание воспринимается, как долгая поездка и он видит таким решение вашего запроса.
Пример
Запрос «товары для поездки на дачу». В контексте клиента обычного интернет-магазина это:
- мангал,
- угли,
- складные кресла,
- термосумка.
А универсальный ИИ без обучения может начать выдавать:
- средства для обслуживания автомобиля,
так как для него это словосочетание воспринимается, как долгая поездка и он видит таким решение вашего запроса.
