Як реалізувати розумний пошук на сайті (AI-пошук та автозаповнення)?

Користувач заходить в інтернет-магазин, вводить «кросівки найк чорні» – і отримує 0 результатів. Він не розбирається, у чому причина: немає такого товару чи пошуковик на сайті «гальмує». Через 5-10 секунд він закриває сторінку і йде до конкурента. З точки зору користувача – це дрібниця. З точки зору бізнесу – це втрачене замовлення.

В eCommerce до 30-50% замовлень формується через пошук. Тут питання в тому – наскільки він допомагає користувачу знайти товар і дійти до покупки.

Інтерактивний пошук вирішує цю проблему. Він не просто шукає збіги, а намагається зрозуміти, що саме хотів користувач, і видає найбільш релевантні результати. Тому розумний пошук закладається ще на етапі створення інтернет-магазину з нуля, якщо бізнесу важлива конверсія і зручний шлях до покупки.

Розумний пошук – це пошукова система товарів, яка обробляє запит користувача з урахуванням мови, контексту і наміру та формує видачу на основі релевантності, а не точного збігу тексту.

Наприклад, запит «зимові кросівки nike» – звичайний пошук шукає збіги в тексті розумний – фільтрує за категорією, сезоном і брендом, потім сортує результати за релевантністю. У результаті користувач швидше знаходить потрібний товар, а система знижує частку нульових результатів і збільшує конверсію.

Пошук в інтернет-магазинах має скорочувати шлях до покупки і знижувати кількість нульових запитів. Для цього він має обробляти неточні вводи, допомагати з вибором і адаптувати видачу під користувача.

Автодоповнення (autocomplete)

Autocomplete формує сценарій пошуку ще до відправлення запиту. Замість списку слів він має показувати товари, категорії і популярні запити.

Приклад: користувач вводить “nike air” – система одразу пропонує моделі, категорії “кросівки Nike Air” і конкретні товари з ціною. Тут важливо:

• підказки на основі реальних даних (частотність, продажі);
• відображення товарів прямо у випадаючому списку;
• врахування сезонності і трендів.

Результат – швидший вибір і менше відмов на етапі пошуку.

Виправлення помилок, трансліту і розкладки

До 30% пошукових запитів містять помилки: опечатки, неправильна розкладка або трансліт. Пошук має автоматично нормалізувати такі вводи. Наприклад:

• “iphnoe” – “iphone”;
• “ghbdtn” – “привіт”;
• “айфон 14” – “iphone 14”.

Реалізувати можна через fuzzy search, словники, правила транслітерації та авто-виправлення. Без цього користувач отримує “нічого не знайдено” і йде, навіть якщо товар є.

Синоніми і морфологія

Користувач не зобов'язаний знати, як товар називається в каталозі. Пошук має розуміти сенс запиту, а не точний збіг, наприклад: “кросівки” = “кеди” = “sneakers”.

Потрібно зробити словники синонімів під нішу, врахування мов (RU/UA/EN), морфологічний розбір слів.

Персоналізація і історія запитів

Однаковий запит не має давати однакову видачу для всіх користувачів. Пошук має враховувати поведінку. Приклади:

• користувач часто дивиться Nike – ці товари піднімаються вище;
• раніше шукав “ноутбук” – у видачі пріоритет на переглянуті бренди;
• повторні запити підказуються швидше.

Використовуються: історія переглядів, покупки, кліки, сегментація, у підсумку – зростання CTR і конверсії за рахунок більш точної видачі.

Фасетна фільтрація всередині пошуку

Після запиту користувач має швидко звузити вибір без перезавантаження сценарію. Запит “кросівки” – одразу доступні фільтри: бренд, розмір, ціна, колір, наявність.

Потрібно зробити динамічні фільтри під результат пошуку, миттєве застосування без перезавантаження і комбінацію фільтрів (наприклад, Nike + розмір 42 + до 5000 грн).

Одразу брати складне рішення без розуміння сценаріїв буде помилкою. Правильний підхід – відштовхуватися від типу пошуку, який потрібен бізнесу: класичний, швидкий SaaS або з елементами AI.

Вибір архітектури пошуку часто залежить від загальної розробки сайту, його структури, навантаження та інтеграцій.

Коли підійде Elasticsearch або OpenSearch

Це вибір, якщо потрібен повний контроль над пошуком і складна логіка ранжування. Підходить для великих інтернет-магазинів і проектів із кастомними вимогами.

Коли використовувати:

• великий каталог (десятки/сотні тисяч товарів);
• складні фільтри і агрегації;
• кастомна логіка ранжування (за маржею, наявністю, популярністю);
• інтеграція з внутрішніми системами (CRM, склад, аналітика).

Приклад: маркетплейс, де важливо враховувати наявність товару на складі і піднімати більш маржинальні позиції.

Коли обрати Algolia або Typesense

Algolia – більш зрілий SaaS із готовими рішеннями, але дорожчий. Typesense – дешевший і простіший, можна хостити самостійно. Вони дають готовий функціонал: автодоповнення, фільтри, виправлення помилок і миттєву видачу – без налаштування інфраструктури з нуля.

Коли потрібен AI-шар: векторний і семантичний пошук

AI-пошук потрібен, коли важливо розуміти сенс запиту, а не лише слова. Це наступний рівень після класичного пошуку.

Коли використовувати:

• складні або “людські” запити (“зручні кросівки для бігу взимку”);
• великий каталог із різними формулюваннями товарів;
• необхідність рекомендацій і персоналізації;
• задачі discovery – коли користувач сам не знає точну назву товару.

Наприклад користувач пише “сукня на весілля влітку” – система підбирає релевантні товари за змістом, а не за точним збігом слів. Але AI не замінює класичний пошук, а підсилює його. Найкращий результат дає комбінація – keyword + semantic.

Впровадження розумного пошуку – це не про встановлення інструменту, а про вибудовування логіки, яка допомагає користувачу швидше знайти товар. Важливо рухатися поетапно: від даних і аналітики до технологій і оптимізації.

Крок 1. Проаналізувати поточний пошук: нульові результати і топ запитів

Перший крок – зрозуміти, як користувачі вже шукають і де виникають втрати.

Що дивитися:

• запити з нульовою видачею;
• найпопулярніші запити;
• запити з низькою конверсією;
• частку замовлень через пошук.

Це дозволяє виявити, які товари “не знаходяться”, а також які формулювання використовують користувачі і де пошук не відповідає очікуванням. Результат етапу – список проблемних зон і пріоритетів для доопрацювання.

Крок 2. Визначити архітектуру: SaaS, self-hosted або гібрид

Вибір технології залежить від задач бізнесу. Саме архітектура визначає, наскільки гнучко пошук можна масштабувати, доопрацьовувати і інтегрувати з іншими системами.

1. SaaS (Algolia, Typesense Cloud): швидке впровадження, готові функції, мінімум інфраструктури.
2. Self-hosted (Elasticsearch, OpenSearch): гнучкість, контроль, кастомна логіка.
3. Гібрид: базовий пошук + AI-шар або зовнішні сервіси.

Важливо заздалегідь визначити вимоги до швидкості, обсяг каталогу, необхідність кастомного ранжування і бюджет. Це основа, на якій буде будуватися вся система пошуку. Пошук – це частина загальної автоматизації процесів інтернет-магазину.

Крок 3. Налаштувати індексацію каталогу товарів

Створіть пошуковий індекс – структуру, за якою система шукає товари:

1. Визначте поля: title (назва), description (опис), brand, category, color, size тощо.
2. Очистіть дані: приберіть дублікати, приведіть назви до одного формату, додайте відсутні атрибути.
3. Налаштуйте оновлення: при зміні ціни або наявності дані оновлюються автоматично.

Індекс – це база пошуку. Якщо дані “брудні”, пошук працювати не буде. Важливий також зручний каталог товарів.

Крок 4. Підключити autocomplete і налаштувати джерела підказок

Налаштуйте випадаючі підказки при введенні:

• підключіть джерело даних (індекс товарів + популярні запити);
• налаштуйте показ товарів (назва + ціна);
• додайте категорії і швидкі переходи.

Важливо показувати підказки вже з 2-3 символів і сортувати за популярністю. Користувач має знаходити товар до натискання Enter.

Крок 5. Налаштувати синоніми, стоп-слова і релевантність

Додайте “логіку розуміння” пошуку:

• створіть словник синонімів (кросівки = кеди = sneakers);
• налаштуйте мови (RU/UA/EN);
• додайте стоп-слова (купити, для, і т.д.).

Налаштуйте релевантність: назва важливіша за опис, товари в наявності вище і популярні товари вище. Розумний пошук на сайті має враховувати сенс, а не просто текст.

Крок 6. Додати AI-шар: embeddings і гібридний пошук

Додайте семантичний пошук:

• створіть embeddings (векторні представлення товарів);
• підключіть векторний пошук;
• об'єднайте його зі звичайним пошуком.

Це дозволить обробляти запити типу “зручні кросівки для бігу взимку”.

Крок 7. Запустити A/B-тест і відстежувати метрики

Перевірте ефективність змін: запустіть 2 версії пошуку (стару і нову), далі порівняйте: CTR, конверсію, нульові запити.

Залиште ту версію, де вища конверсія і менше відмов.

Помилки в пошуку майже завжди пов'язані не з технологією, а з тим, як його впроваджують. Нижче – типові проблеми, через які пошук не приносить результат.

1. Запускають пошук без аналізу даних. Не дивляться, що вводять користувачі і де виникають “нульові результати”.
2. Не приводять у порядок каталог товарів. Якщо в даних немає структури (бренд, колір, категорія), пошук не може коректно фільтрувати і ранжувати.
3. Не налаштовують синоніми і мови. Користувач пише “кеди”, а в каталозі “кросівки”.
4. Ігнорують опечатки і розкладку. “ghbdtn”, “iphnoe”, “айфон” – часті сценарії.
5. Роблять формальний autocomplete. Просто список слів без товарів і логіки.
6. Немає персоналізації. Усі користувачі бачать однакову видачу.
7. Не тестують зміни. Будь-які правки впроваджуються без A/B-тестів.

У результаті пошук працює технічно, але не виконує свою головну задачу – допомагати користувачу швидко знайти товар і купити.

Починати потрібно з даних. Спочатку аналізуються пошукові запити: що вводять користувачі і де виникають нульові результати. Це показує, які товари не знаходяться і де втрачається конверсія.

Далі приводиться у порядок каталог – назви, атрибути і структура. Без цього розумний пошук на сайті не зможе коректно працювати. Після цього налаштовується базова логіка: синоніми, обробка опечаток, мови і пріоритети у видачі.

Наступний крок – впровадження autocomplete з товарами і категоріями, щоб користувач знаходив потрібне ще в процесі введення.

І тільки після цього має сенс підсилювати пошук: додавати персоналізацію і AI. Без бази вони не дадуть результату.

Смарт-пошук починається з правильних даних і логіки. Саме це напряму впливає на конверсію і кількість замовлень.