Dobre praktyki wyszukiwania pełnotekstowego w sklepie internetowym

Wyszukiwanie pełnotekstowe to kluczowy element każdego sklepu internetowego, który bezpośrednio wpływa na zadowolenie użytkowników i konwersje. Element ten często jest niedoceniany przez świeżych właścicieli ecommerców a odpowiednio zaprojektowane i zoptymalizowane wyszukiwanie pełnotekstowe może przyspieszyć zakupy, ułatwić znalezienie poszukiwanych produktów i zwiększyć sprzedaż.

W tym artykule przedstawiam najważniejsze praktyki, które pomogą Ci zoptymalizować wyszukiwanie pełnotekstowe w Twoim sklepie internetowym.

1. Szybkość i wydajność wyszukiwania

Wyszukiwanie powinno być szybkie i responsywne. Użytkownicy oczekują natychmiastowych wyników, a każde opóźnienie może prowadzić do frustracji i opuszczenia strony. Ważne jest, aby wyniki wyszukiwania były wyświetlane w czasie rzeczywistym. Można to osiągnąć poprzez zastosowanie indeksowania treści w takich narzędziach jak Elasticsearch lub Solr, które są zaprojektowane z myślą o wysokiej wydajności i szybkości przetwarzania dużej ilości danych. 

Wyszukiwanie pełnotekstowe w samych bazach produkcyjnych, czy to SQL lub nawet NoSQL, prędzej czy później kończy się problemami wydajnościowymi i bardzo ciężko jest zaimplementować tam funkcjonalności, o których rozpisuję się poniżej. 

2. Obsługa błędów literowych i synonimów

Użytkownicy często popełniają błędy ortograficzne lub wpisują frazy, które mogą mieć wiele wariantów. Dobre wyszukiwanie pełnotekstowe powinno być w stanie obsłużyć takie sytuacje, oferując wyniki nawet wtedy, gdy użytkownik wpisze niepoprawnie nazwę produktu. Implementacja obsługi błędów literowych, autofill (automatyczne uzupełnianie) oraz synonimów pozwala na dostarczenie bardziej trafnych wyników. Na przykład, jeśli użytkownik wpisze "bluza damska", system powinien również wyświetlić "sweter damski" czy "bluzka damska" jako podobne wyniki.

Wyszukiwanie pełnotekstowe, które obsługuje błędy literowe (np. literówki) i synonimy, można przygotować wykorzystyjąć różnorodne narzędzia i techniki. Poniżej przedstawiam kluczowe metody, które są powszechnie stosowane w tym celu:

• Fuzzy Matching (Niedokładne dopasowanie) Ta technika pozwala na dopasowanie wyników wyszukiwania, które są podobne, ale nie dokładnie takie same jak zapytanie. Może obsługiwać literówki i drobne różnice w pisowni. Najczęściej używane do tego algorytmy to Levenshtein Distance (dystans Levenshteina), Jaro-Winkler Distance. Przykłady rozbudowanych narzędzi do wyszukiwania pełnotekstowego  z Fuzzy Matching Elasticsearch (z funkcją fuzziness), Apache Lucene, Solr.
• Stemming i lematyzacja, czyli redukcja słów do ich podstawowych form (rdzeni), co pozwala na odnajdywanie różnych odmian tego samego słowa.Przykłady popularnych narzędzi  do tych koncepcji to Natural Language Toolkit (NLTK) dla Python, SpaCy, Stemmery i lematyzery w Elasticsearch lub Solr.
• Synonym Expansion (Rozszerzenie synonimów) Rozszerzenie zapytania wyszukiwania o synonimy, aby uzyskać bardziej wszechstronne wyniki. Przykłady narzędzi, które mają wbudowane takie funkcjonalności to  Elasticsearch (użycie słowników synonimów), Solr.
• Soundex i Phonetic Matching (Dopasowanie fonetyczne)Opis: Używane do dopasowania słów, które brzmią podobnie. Przydatne w sytuacjach, gdy słowa są często mylone z powodu podobieństwa fonetycznego. Przykłady narzędzi do wdrożenia dopasowania fonetycznego to Algorytm Soundex, Metaphone, Double Metaphone.
• Machine Learning i NLP (Uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego). Zaawansowane modele NLP mogą analizować kontekst i semantykę zapytania, co pozwala na lepsze radzenie sobie z błędami literowymi i synonimami. Przykłady narzędzi ma rynku: OpenAI GPT, BERT, FastText, Word2Vec. (nie wszystkie komercyjne do uzytku na stronach)
• Autouzupełnianie i Sugestie (Autocomplete i Suggestions). Mechanizmy te pomagają użytkownikom wprowadzać poprawne zapytania, proponując poprawki lub sugerując słowa podczas wpisywania.  Elasticsearch (funkcja suggest) i Google Suggest API potrafią robić takie rzeczy
• Indexing Techniques (Techniki indeksowania). W tym podejściu na poziomie  indeksowania do systemu wyszukiwania pełnotekstowego, z uwzględniamy różne formy słów, błędów literowych i synonimów, co umożliwia szybsze i dokładniejsze wyszukiwanie. Przykłady narzędzi: Elasticsearch, Solr.

3. Filtry i sortowanie wyników

Użytkownicy powinni mieć możliwość łatwego filtrowania i sortowania wyników wyszukiwania według różnych kryteriów, takich jak cena, popularność, oceny klientów czy dostępność. Dobrze zaprojektowane filtry pomagają zawęzić wyniki i ułatwiają znalezienie odpowiedniego produktu. Warto także umożliwić użytkownikom sortowanie wyników według własnych preferencji, co pozwoli im szybko znaleźć to, czego szukają. Jeszcze lepszym rozbudowaniem samego i prostego filtrowania i sortowania jest połączenie wyszukiwania pełnotekstowego z facetingiem. 

Faceting polega na podziale wyników wyszukiwania na różne kategorie (facety) na podstawie określonych atrybutów, takich jak cena, marka, kategoria, data, itp. Umożliwia użytkownikom szybkie zawężenie wyników przez wybór odpowiednich wartości facetów. W mojej ocenie mistrzowsko nadają się do tego facety z Solr. 

4. Dynamiczne podpowiedzi i sugestie wyszukiwania

Funkcja dynamicznych podpowiedzi wyszukiwania to ważne narzędzie, które pomaga użytkownikom szybko znaleźć produkty. Podpowiedzi te powinny być oparte na popularnych zapytaniach, aktualnych trendach oraz historii przeglądania danego użytkownika. Sugestie powinny pojawiać się w miarę wpisywania tekstu, a także uwzględniać produkty promowane lub nowości w sklepie. To pozwala na zwiększenie szansy, że użytkownik znajdzie interesujący go produkt już na etapie wpisywania zapytania.

5. Analiza i optymalizacja wyników wyszukiwania

Regularna analiza zapytań użytkowników i wyników wyszukiwania jest kluczowa dla optymalizacji wyszukiwania pełnotekstowego. Sklepy internetowe powinny monitorować, jakie frazy są najczęściej wyszukiwane, które zapytania nie dają wyników oraz które produkty są najczęściej klikane po wyszukaniu. Dzięki tym danym można lepiej dopasować wyniki wyszukiwania, wprowadzać odpowiednie zmiany w algorytmie wyszukiwania i optymalizować treści na stronach produktów.

6. Personalizacja wyników wyszukiwania

Personalizacja to klucz do zwiększenia zaangażowania użytkowników i konwersji. System wyszukiwania powinien brać pod uwagę historię przeglądania i zakupów danego użytkownika, a także jego preferencje, aby dostarczać bardziej trafne i spersonalizowane wyniki. Na przykład, jeśli użytkownik wcześniej przeglądał produkty w kategorii "buty sportowe", wyszukiwarka powinna wyświetlać te produkty na wyższych pozycjach w wynikach.

7. Intuicyjny i przyjazny interfejs wyszukiwania

Interfejs wyszukiwania powinien być łatwy w użyciu i intuicyjny. Pole wyszukiwania powinno być widoczne, dostępne na każdej stronie sklepu, a także wystarczająco duże, aby umożliwić wygodne wpisywanie zapytań. Dodatkowo, warto zadbać o to, aby wyniki wyszukiwania były przedstawione w przejrzysty sposób, z wyraźnie zaznaczonymi cenami, zdjęciami produktów oraz kluczowymi informacjami.

8. Użycie technologii uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe może znacząco poprawić wyniki wyszukiwania pełnotekstowego. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane z przeszłych wyszukiwań, kliknięć i zakupów, aby lepiej dopasować wyniki do potrzeb użytkowników. Dzięki temu system jest w stanie przewidzieć, które produkty mogą najbardziej zainteresować konkretnego użytkownika, co z kolei zwiększa szansę na dokonanie zakupu.

9. Testowanie A/B

Regularne testowanie różnych wariantów wyszukiwania za pomocą testów A/B pozwala na ocenę, które funkcje wyszukiwania działają najlepiej. Testy te mogą obejmować różne algorytmy sortowania wyników, prezentację filtrów, różne podejścia do podpowiedzi wyszukiwania czy też zmiany w interfejsie użytkownika. Testowanie A/B pozwala na optymalizację wyszukiwania na podstawie rzeczywiste dane użytkowników i ich zachowania.

10. Integracja z analizami danych i raportowanie

Aby w pełni zrozumieć efektywność wyszukiwania w sklepie, warto zintegrować system wyszukiwania z narzędziami analitycznymi, takimi jak Google Analytics. Dzięki temu można śledzić zachowania użytkowników, analizować, jakie zapytania prowadzą do konwersji, oraz identyfikować ewentualne problemy lub bariery w procesie wyszukiwania. Dobre raportowanie to klucz do ciągłej optymalizacji i poprawy wyników wyszukiwania.

---

---