Умный поиск для сайта: как AI помогает покупателю найти нужный товар

Человек приходит на сайт стройматериалов и пишет в поиск: «чем закрыть пол в гараже». Каталог отвечает: ничего не найдено. В этом каталоге есть наливные полы, есть плитка для гаража, есть резиновое покрытие — просто ни в одной карточке нет слова «закрыть».

Это не сбой поиска. Это разрыв между двумя языками: покупатель говорит о задаче, каталог написан на языке номенклатуры.

Умный поиск закрывает именно этот разрыв. Ниже — как он это делает шаг за шагом, на что смотреть и чего от него ждать не стоит.

Откуда берётся разрыв

Карточку товара пишет человек, который знает товар. Он ставит в название модель, артикул, характеристики: «Наливной пол Ceresit CN 175, 25 кг». Это правильное название — по нему товар находят те, кто уже выбрал.

Запрос пишет человек, который знает только результат: гараж, бетон крошится, машина стоит, хочется ровно и чтобы не мело пылью. Названия он не знает, потому что выбирает первый раз в жизни.

Обычный поиск сопоставляет слова из запроса со словами в карточке. Если пересечения нет — выдача пустая. Причём чем точнее написаны карточки, тем хуже: конкретное название модели совпадает с описанием задачи ещё реже, чем общие слова.

Подробнее эта механика разобрана в статье почему поиск по словам теряет заявки.

Что делает умный поиск: четыре шага

Шаг 1. Понять, о чём запрос

Первое, что нужно, — разобрать фразу на смысл, а не на слова. Из «чем закрыть пол в гараже» вытаскивается: задача — покрытие пола, помещение — гараж, отсюда следуют нагрузка от колёс, перепады температуры, требование к пыли.

Ничего из этого в запросе не написано прямо. Это выводится из ситуации, которую человек описал.

Шаг 2. Найти карточки, которые решают эту задачу

Дальше нужно сопоставить задачу с каталогом. И сопоставить не по словам, а по смыслу: какая карточка закрывает описанную проблему.

Для этого каталог заранее размечается — каждая карточка получает ответ на вопрос «какие задачи я решаю». Не «наливной пол 25 кг», а «выровнять и закрыть бетонный пол в помещении с нагрузкой».

Разметку делает не продавец руками. Её делает модель при загрузке каталога, и карточки при этом не меняются — они остаются такими, как их прислали.

Шаг 3. Спросить недостающее

У запроса «чем закрыть пол в гараже» не хватает данных для точного ответа. Какая площадь? Пол ровный или с ямами? Машина тяжёлая или легковая?

Здесь важная развилка. Плохой помощник спрашивает про товар: «какая толщина слоя вам нужна?» — покупатель этого не знает и уходит. Хороший спрашивает про работу: «какая площадь гаража и насколько ровное основание?» — на это ответ есть у любого.

Одного-двух вопросов обычно достаточно. Больше — превращается в анкету, и человек её бросает.

Шаг 4. Довести до одного варианта

Список из десяти позиций — ещё не ответ. Покупатель, который не знал названия товара, не выберет между десятью названиями.

Финал умного поиска — один вариант и объяснение, почему именно он: «этот подойдёт: слой до 10 мм закроет ваши перепады, выдерживает нагрузку легкового транспорта, не пылит».

Практический пример: три запроса, которые ломают обычный поиск

«хочу сделать летнюю террасу»

Обычный поиск ищет слово «терраса» и находит, если повезёт, террасную доску. Умный поиск видит проект целиком: доска или плитка, лаги, крепёж, пропитка. И первым вопросом уточняет площадь, потому что от неё зависит всё остальное.

«нужна деталь для ремонта тормозов»

В каталоге запчастей нет карточки «деталь для ремонта тормозов». Есть колодки, диски, суппорты, шланги, жидкость. Умный поиск сначала спросит марку и что именно происходит с машиной — скрип, биение, провал педали, — и по симптому сузит до одной группы.

Про эту нишу подробнее — умный поиск запчастей без артикула.

«что-нибудь недорогое, чтобы закрыть окно от солнца»

Ни одного товарного слова. Но задача понятна: защита от солнца, окно, ограничение по цене. Дальше — рулонные шторы, плёнка, жалюзи, маркиза, и вопрос: это квартира или офис, снаружи или изнутри.

Чего умный поиск не делает

Не чинит пустой каталог. Если товара нет, честный ответ — «такого нет, оставьте заявку». Подсовывать похожее хуже, чем отказать: человек уходит с ощущением, что его не поняли. Об этом отдельно — честное «нет» работает лучше похожего товара.

Не заменяет фильтры. Покупатель, который точно знает, что ему нужен диск 17 радиуса под конкретную разболтовку, быстрее найдёт это фильтром. Поиск и фильтры решают разные задачи и должны жить вместе.

Не считает смету и не оформляет заказ. Это работа сайта магазина.

Как понять, нужен ли он вам

Три быстрые проверки по своей аналитике:

1. Доля пустых выдач. Если больше 15% поисковых сессий заканчиваются нулём — разрыв языков у вас есть.
2. Что люди ищут словами, а не названиями. Выгрузите сто последних запросов и посчитайте, в скольких нет ни одного слова из вашего каталога.
3. Конверсия после поиска против конверсии после каталога. Если поиск конвертирует хуже, чем простое хождение по разделам, — поиск мешает, а не помогает.

Развёрнутый список признаков — семь признаков, что пора внедрять.

Итог

Умный поиск — это не улучшенная строка ввода. Это перевод с языка покупателя на язык каталога, и состоит он из четырёх вещей: разобрать задачу, найти решающие её карточки, доспросить недостающее, довести до одного варианта с объяснением.

Если каталог большой, а покупатель приходит впервые и не знает вашей номенклатуры — разрыв языков у вас точно есть. Вопрос только в том, сколько заявок он забирает.

Посмотреть на своём каталоге

Проще всего понять, сработает ли это у вас, не на описании, а на своих товарах. На демо AISSE можно указать адрес сайта — сервис сам соберёт каталог и включит на нём помощника. Дальше задайте ему тот самый запрос, на котором ваш нынешний поиск выдаёт ноль.