Статьи https://anyplatform.ru ru Tue, 23 Jun 2026 17:47:32 +0300 Как оптимизировать поиск по длинным ключевым словам для увеличения конверсии https://anyplatform.ru/kak-optimizirovat-poisk Thu, 13 Jul 2023 19:19:00 +0300 Оптимизируем

Как оптимизировать поиск по длинным ключевым словам для увеличения конверсии

В постоянно меняющемся мире электронной торговли использование длинных ключевых слов в поиске на сайте может значительно повлиять на рост и конверсии магазина.

Задайте себе вопрос: сможет ли кто-то найти что-то конкретное на вашем сайте? Если вы владелец магазина женской моды, смогут ли клиенты искать по конкретным терминам, например, «платья без бретелек» или «длинные черные вечерние платья»?

Важно понять, как ваш поиск на сайте обрабатывает эти очень конкретные запросы. Клиентов с такими запросами можно сравнить с посетителями обычного магазина, которые задают вопросы продавцам. Если вы покажете им просто все «платья», они, скорее всего, уйдут и продолжат поиск в другом месте.

Что такое длинные ключевики и чем они полезны интернет-магазину

Длинные ключевые слова — это поисковые фразы, состоящие из трех или более слов, специфичные для намерений пользователя при поиске.

Более 70% поисковых запросов являются ключевыми словами с длинным хвостом. Если вы игнорируете ключевые слова с длинным хвостом, вы игнорируете 70% поискового трафика. Ключевые слова с длинным хвостом легче ранжировать, потому что они состоят из конкретных тем, о которых пишет меньше людей. Там меньше конкуренции, нет страха, что крупные бренды обгонят вас, и вы можете легко привлечь больше трафика на свой сайт.
На картинке выше — пример того, как люди могут искать обувь в интернете. Большинство, скорее всего, будут искать просто по слову «обувь», и конверсионная ставка по этому запросу может быть невысокой из-за большого объема и разнообразия результатов. Однако, когда мы переходим к двух или трехсловным фразам, мы начинаем видеть уменьшение количества таких запросов и одновременно — увеличение конверсионной ставки. Пример такого запроса — «мужская обувь».

Еще лучше, когда клиенты используют 4 или 5 слов, например, «красные мужские беговые кроссовки Nike», мы можем быть уверены, что эти клиенты ищут конкретные товары. И если у вас есть такие товары, важно, чтобы поиск на вашем сайте мог понять все эти запросы и показывать по ним релевантные результаты.
Длинные ключевые слова дают несколько преимуществ:

✅Более высокие конверсионные ставки: длинные ключевые слова обычно указывают на сильное намерение совершить покупку, поскольку пользователи чаще всего ищут конкретный товар или услугу. Предоставляя точные результаты поиска для этих запросов, ваш магазин может значительно повысить конверсионные ставки.
✅Улучшенный пользовательский опыт: запросы с длинным хвостом позволяют интернет-магазинам предоставлять более персонализированный опыт покупок, так как они учитывают конкретные потребности пользователя. Это может привести к увеличению удовлетворенности клиентов и повторным покупкам.
✅Лучшая видимость товаров: оптимизируя поиск на сайте под длинные ключевики, вы получите больше страниц с товарами в поисковой выдаче яндекса и гугл.

Оптимизация ключевых слов с длинным хвостом на сайте

Вот несколько стратегий, который помогут интернет-магазину выжать максимум из ключевых слов с длинным хвостом:

📍Исследование и анализ: используйте аналитические инструменты вашей платформы электронной коммерции, чтобы выявить ключевые слова с высокой эффективностью и получить представление о поведении пользователей при поиске.
📍Оптимизация результатов поиска: улучшите релевантность и точность результатов поиска на сайте для длинных ключевых слов, уточнив названия, описания и теги товаров.
📍Создание контента: разработайте качественный, информативный и привлекательный контент, который отвечает намерениям поиска с использованием длинных ключевых слов. Это могут быть руководства по продукту, блоги и учебные материалы.
]]> Альтернативные способы выбора стратегии, вертикали и словари https://anyplatform.ru/metriki-i-strstegii Wed, 27 Dec 2023 19:21:00 +0300 Матчасть

Альтернативные способы выбора стратегии, вертикали и словари

]]> Для чего нужны разные стратегии поиска https://anyplatform.ru/strategia-poiska Fri, 17 Mar 2023 19:21:00 +0300 Матчасть

Для чего нужны разные стратегии поиска

Стратегия поиска определяет, какой алгоритм будет подбирать товары и по каким критериям будет ранжироваться выдача.
Все стратегии делятся на 2 основные группы:
📍Текстовые. Ищут товары только по полному совпадению запроса и названия.
📍Векторные. К текстовому поиску добавляются векторные модели.
Рассмотрим стратегии каждой группы по отдельности. Начнем с текстовых.

Текстовые стратегии

Ключевым инструментом текстовых стратегий поиска является расширенное название товара. Именно оно обеспечивает попадание товара в поисковую выдачу в большинстве случаев.

1 стратегия

В первую очередь стоит рассмотреть базовую стратегию. Мы используем ее для новых сайтов, по которым нет трекинговых данных.

В этой стратегии применяется т. н. поиск по триграммам. Суть его в том, что каждое слово в запросе делится на триграммы — фрагменты, по 3 символа. То же самое происходит с расширенным названием товара.
В итоге схожесть слов можно измерить по количеству совпавших триграмм.
Алгоритм ранжирования в данной стратегии поиска учитывает популярность товара по конкретным запросам, совпадение тегов и длину строки.
Также такой поиск хорошо справляется с опечатками, которые пропускает выпрямитель.
Но есть и недостатки. Данная стратегия может давать много мусора (нерелевантных товаров) в выдаче. Результаты поиска по запросу “кипятильник” могут содержать Холодильники и Светильники и пр., поскольку в этих словах есть похожие триграммы

2 стратегия

Следующая стратегия является копией первой, но решает проблему мусора в выдаче. В этой стратегии товар попадает в выдачу только в том случае, если все триграммы из запроса содержатся в расширенном названии.

3 стратегия

Если предыдущая стратегия требует вхождения всех триграмм из запроса в расширенное название, то в этой применяется полнотекстовый поиск.
Для того чтобы товар попал в выдачу, необходимо полное вхождение запроса в расширенное название.
Минусом данного подхода является то, что запрос с опечатками может дать пустую выдачу. Поэтому, если запрос состоит из 5 и больше слов, требуется уже не 100%, а 80% его совпадения с расширенным названием.
Ранжирование в такой стратегии происходит с учетом общей популярности товаров на сайте. Данный подход помогает отслеживать тренды, но иногда приводит к тому, что в топ выдачи попадают нерелевантные товары.
Разберем на примере: допустим, пользователь ищет товар по запросу “айфон”. Скорее всего ему нужен смартфон, но на сайте большей популярностью пользуются аксессуары для него. Соответственно, в топ выдачи попадут именно они.
Однако подобные случаи происходят редко. Чаще всего стратегия показывает хорошие результаты.

4 стратегия

Она является скорее экспериментальной и пока не работает так, как ожидается. Тем не менее стоит о ней рассказать.
В этой стратегии товары также попадают в выдачу по полному вхождению. Но при ранжировании более высокий скор получают товары, у которых слова из запроса находятся в названии (обычном, не расширенном).
Кроме того, у данной стратегии есть еще 1 особенность. В отличие от всех прочих, она сравнивает части запроса и названия, до предлогов. Товары, у которых эти фрагменты совпадают, получают более высокий скор.
Пример: пользователь вводит запрос “коробка для конфет”. На сайте есть товары “коробка для конфет” и “конфеты в коробке”. После нормализации эти фразы будут выглядеть так:
📍запрос: “коробк конфет”;
📍товары: “коробк конфет” и “конфет коробк”.
Во всех других стратегиях последовательность слов не учитывается. Оба товара получат одинаковый скор. Но данная модель выведет в топ именно первый товар, потому что у запроса совпали части до предлога “для”.

Векторные стратегии

В векторных стратегиях поиска вместе с расширенными названиями товаров также используются векторные модели.

1 стратегия

По сути, это копия 3-й текстовой стратегии. Той, где используется полнотекстовый поиск. К этой стратегии мы просто добавляем векторную модель.

Эта стратегия отличается от всех последующих важной особенностью: в ней не ограничено количество товаров в выдаче, найденных по векторной модели.

В некоторых кейсах данный подход работает хорошо, но иногда может давать т. н. векторный хвост. Это результаты выдачи, которые в векторной модели находятся максимально близко к запросу, но, по смыслу, нерелевантны ему.

2️ стратегия

В следующей по списку стратегии количество товаров, найденных по векторной модели уже ограничено. Алгоритм сортирует результаты поиска по скору и если между скорами 2-х товаров есть разрыв, все товары после этого разрыва в выдачу не попадают.

3 стратегия

Эта стратегия позволяет определять, брендовый ли товар, по неточному совпадению запроса со значением тега бренда.

Ранжирование в данной стратегии осуществляется по общей популярности товара на сайте. Товары со скором ниже определенного значения не попадают в выдачу.

4 стратегия

В данной стратегии при ранжировании товаров учитывается популярность по конкретному запросу, а также текстовые совпадения запроса с моделями и атрибутами.

Отличительной особенностью данной стратегии является логика альтернатив. Товары в выдаче делятся на 2 группы — оригиналы (скор выше определенного числа) и альтернативы (все остальные).

Оригинальными товарами, как правило, становятся те, которые содержат в названии слова из запроса и их синонимы. А если товар был найден по тегам, он скорее всего будет относиться к альтернативным.

Благодаря этому можно визуально отделять в выдаче более релевантные товары.

Дополнительные стратегии поиска

Дополнительные стратегии начинают работать в том случае, когда по основной не было найдено ни одного товара.

Чтобы не показывать пользователю пустую выдачу, мы понижаем планку качества.

Всего таких стратегии у anyQuery 2 и обе они векторные.

1 стратегия

В данной стратегии снижен порог векторного отрезания. В обычных стратегиях мы чаще всего показываем товары, скор которых выше определенного числа. Здесь это число уменьшается.

В выдачу могут попадать нерелевантные товары, но пользователь гарантированно найдет что-то по своему запросу.

2 стратегия

Во второй доп. стратегии выдача фильтруется предиктором. Это еще 1 элемент поиска, о котором мы не упомянули в прошлый раз.

Когда пользователь делает запрос, предиктор показывает ему товары из релевантных категорий.

Например, по запросу “IPhone” юзер увидит только смартфоны. Чехлы, защитные стекла и другие аксессуары в выдачу не попадут.

И на этом мы завершаем разбор стратегий поиска. В будущем еще расскажем вам об инструментах, с помощью которых мы подбираем оптимальную стратегию для каждого сайта.
]]> Виды и цели обратной связи, а также 1:1 встречи и их особенности https://anyplatform.ru/obratnaya-svyaz-11 Wed, 27 Dec 2023 19:23:00 +0300 HR

Виды и цели обратной связи, а также 1:1 встречи и их особенности

]]> Инструменты для повышения конверсии, о которых вы могли не знать https://anyplatform.ru/instrumenti-dlya-povisheniya-konversii Fri, 31 Mar 2023 16:13:00 +0300 Оптимизируем Технические советы, которые помогут вам повысить конверсию.

Инструменты для повышения конверсии, о которых вы могли не знать

В это статье мы поделимся с вами рядом инсайтов, которые могут существенно увеличить эффективность поиска на вашем сайте.

Начнем с изображений

Ниже вы увидите 2 изображения.
1-е будет снижать конверсию;
2-е напротив принесет больше заказов.
Все дело в размере: первое изображение весит 55 кб, а второе — всего 10 кб.
На вашем сайте не должно быть изображений тяжелее 30 кб. Если за этим не следить, получается следующая ситуация:
1. Пикчи долго прогружаются →
2. Пользователь устает ждать и уходит →
3. Конверсия падает.
4. (Бонус) Сайт падает в поисковой выдаче.
То есть, размер изображений влияет не только на конверсию внутри сайта, но и на SEO.
Оптимизация изображений на сайте — это баланс между качеством картинки и ее весом. Пользователи одинаково не любят фотографии в плохом качестве и те, что долго загружаются.
Совет: обратитесь с этим вопросом к своим штатным SEO специалистам, или к аккаунту AnyQuery.

Атрибуты поиска

Простыми словами атрибуты — это характеристики товаров. Часть из них могут помочь при поиске. Это:
📍цвет;
📍размер;
📍модель;
📍материал.
Другие пользователя не интересуют:
📍ID;
📍кол-во комментариев;
📍оценка.
В фиде товарной базы, который вы нам присылаете, атрибуты идут под тегом <param>. Мы, в свою очередь, можем определять, какие характеристики будут учитываться в поиске и оптимизировать выдачу.
Один из инструментов поиска AnyQuery — поиск по атрибутам. Это когда пользователь вводит запрос «часы механические латунь», и движок подбирает товары не только по названию, но и по характеристикам.
В выдачу попадут только те часы, у которых тип механизма "механический" и корпус "латунь". Пользователь увидит только релевантные товары.
Совет: когда в следующий раз будете обновлять фид товарной базы, убедитесь, что в нем есть атрибуты, по которым пользователи могут искать товары.
Как выглядят атрибуты в фиде товарной базы

Еще пара слов про атрибуты

Тему атрибутов поиска можно дополнить еще 2-мя полезными рекомендациями.
1. Чем больше полезных атрибутов вы добавите в поиск, тем лучше. Мы, в свою очередь, можем проанализировать запросы пользователей на вашем сайте и определить оптимальные атрибуты. Спросите у своего аккаунта об этом.
Пример: в магазинах сантехники часто ищут товары производства конкретных стран: «раковина италия», «плитка германия» и т. д. Мы на практике убедились, что если добавить в поиск атрибут «страна производства», выдача станет максимально полной.
2. Старайтесь использовать короткие значения атрибутов: слова, максимум — небольшие словосочетания. Пользователи вряд ли будут вводить в поиске предложения.
Пример: в нашей практике, наряду с лаконичными значениями, попадаются и такие: «Ситечко не даст чаинкам оказаться в кружке и испортить впечатления от чаепития. Крючок надежно фиксирует сито на стенке кружки, а клапан не дает ему раскрываться». Подобная конструкция никогда не совпадет с запросом пользователя.
Подытожим: больше внимания уделяйте полезным атрибутам — пользователи будут чаще находить релевантные товары и делать заказы.
+ следите за тем, чтобы значения атрибутов были краткими и емкими.

Товарные рекомендации DigiRecs

Вам хорошо знаком наш флагманский продукт AnyQuery — поиск для интернет-магазинов. Но он не единственный. Мы активно развиваем другие наши продукты, один из которых — товарные рекомендации.
Нескучная статистика для лучшего понимания. Доля продаж через товарные рекомендации у крупнейших ритейлеров и маркетплейсов:
📍Amazon - 35%
📍Zalando - 36%
📍ASOS - 25%
Пользователи рекомендации любят, активно на них кликают, изучают товарные подборки и покупают.
Что же умеют рекомендации Diginetica? Расскажу про основные блоки рекомендаций.
1️⃣Персональные рекомендации. “Личная полка” покупателя в вашем интернет-магазине. Эта подборка товаров на лету подстраивается под поведение каждого пользователя и показывает товары, соответствующие интересу.
Данная механика рвёт по кликабельности и конверсиям любые статические подборки товаров, такие как “Хиты продаж” или “Новинки”. В большинстве случаев она превосходит эти механики в 4-5 раз.
2️⃣Похожие товары. Следующая полезная механика — дать пользователю больше подходящих вариантов при выборе товара, показать наиболее релевантные альтернативы. Автоматический анализ параметров находит товары близкие по характеристикам, а алгоритм учёта пользовательского интереса повышает качество рекомендаций.
3️⃣С этим товаром покупают/смотрят. Конечно, мы с вами заинтересованы в повышении среднего чека. Блоки рекомендаций с сопутствующими товарами подсказывают на что ещё обратить внимание пользователю.
Это не все возможные алгоритмы рекомендаций, но самые популярные. Если захотите внедрить эти и другие механики на свой сайт, напишите своему аккаунт-менеджеру.

Кнопка «найти» в строке поиска

Казалось бы, у пользователя есть enter на десктопе или системная кнопка “найти” в мобильной клавиатуре. Но наши АБ-тесты показали, что кнопка «найти» в строке поиска повышает конверсию из открытия строки в переход на поисковую выдачу на 5%.
Когда пользователь вводит запрос, он смотрит на строку поиска, чтобы проверить, все ли верно указал. В этот момент важно, чтобы call to action был у него прямо перед глазами.
Причем это должна быть не лупа, а именно текстовая кнопка. «Найти» конвертит лучше, чем иконка на 1,5%-2%.

Нужно ли показывать в мобильных автоподсказках поиска товары?

Возможно вы удивитесь, но нет, не нужно. Мобильная клавиатура перекрывает большую часть экрана и товары в автоподсказках просто не видно.
А те пользователи, которые видят товары, но не находят нужных, просто уходят с сайта. Они не идут в полноценную выдачу, так как думают, что других релевантных товаров на сайте нет.
Эту гипотезу мы подтвердили на четырёх АБ-тестах. На одном из них получили прирост к конверсии в заказ сразу на 5%.
Существенно, согласны? Если в вашей мобильной версии есть автоподсказки, советуем от них избавиться.
На этом у нас все. Как вам советы? Делитесь своим мнением и инсайтами в комментариях.
]]> Как выбрать оптимальную стратегию поиска https://anyplatform.ru/kak-vibrat-optimizaciu-poiska Fri, 12 May 2023 13:22:00 +0300 Матчасть Почему стратегий поиска так много и какие метрики мы используем, чтобы выбрать стратегию для каждого конкретного проекта?

Как выбрать оптимальную стратегию поиска

Привет всем! Мы подготовили для вас очередную порцию материала про стратегии поиска.

Поговорим о том, для чего нам нужно столько разных стратегий и как мы выбираем оптимальную для конкретного сайта.

Причина в целом очевидна — разные бизнесы, сайты и товарные базы требуют разных стратегий. Качество фида, объем данных, особенности запросов — ко всему этому нужен уникальный подход.

Вот, например, 3 набора характеристик сайтов и требований к поиску:

1️⃣Качественный фид товарной базы и простые запросы.

2️⃣Данных немного, некоторые товары отсутствуют, запросы часто содержат цифры.

3️⃣Нужна механика аналогов в выдаче, а сортировка должна отражать тренды.

Для каждого из этих сценариев нужна отдельная стратегия.

Одна механика может идеально показывать себя на одних сайтах и хуже отрабатывать на других. Поэтому невозможно все фичи поиска собрать в одну «суперстратегию» и продавать универсальное решение.

Было бы круто, но нет🤷‍♀️

Однако с нуля собирать алгоритм поиска для каждого сайта — слишком долго и затратно. Так что мы создали набор стратегий.

Когда вы приходите к нам с запросом «сделайте классный поиск на сайте», мы проводим комплексную работу. И один из ключевых её моментов — подбор стратегии.

За много лет работы у нас уже сложилось понимание того, какая стратегия лучше себя покажет с конкретным типом сайта. Но мы обязательно анализируем эффективность разных стратегий с помощью набора инструментов, и выбираем подходящую.

Метрики

В этом разделе мы будем говорить про метрики, с помощью которых подбираем оптимальные стратегии.

Вопрос: как мы выбираем стратегию для каждого конкретного проекта?

Если на сайте нет трекинговых данных, мы выбираем 1-ю стратегию. Ту, где используется поиск по триграммам.

Если трекинговые данные есть, мы можем отслеживать поведение пользователей. В таком случае все возможные комбинации (стратегия + доп. стратегия + предиктор) оцениваются по 6-ти метрикам.

Каждая метрика сравнивает реальную выдачу на сайте с идеальной выдачей. В расчет берутся первые 3, 15 и 50 товаров.

Идеальная выдача как раз основывается на поведении пользователей. А именно — на тех товарах, которые они смотрят по своим запросам в течении 7-ми минут.

Чем больше совпадений между реальной выдачей и идеальной, тем выше значение метрики.

Чтобы стало понятнее, давайте посмотрим на то, как работает одна из метрик.

Метрика №1. Требует, чтобы товары в нашей выдаче были расположены согласно их популярности. Если сортировка не совпадает с ожидаемой, оценка снижается.

Например, запрос "полка". В идеальной выдаче на первом месте полка A, потом полка B, полка C и полка D.

В реальной выдаче у нас идет полка A, шкаф A, полка B и полка F. Первая позиция совпадает — стратегия получает баллы. Остальные позиции подобраны неверно — стратегия получает штраф.

Несмотря на то, что в реальной выдаче полка B присутствует, находится она не на своем месте. И чем дальше товар от своей идеальной позиции, тем больше будет штраф, который получит стратегия.

Метрика №2. Эта метрика отбирает запросы, по которым в 90% случаев пользователи смотрели товары из одной категории.

К примеру, по запросу «смартфон» пользователи чаще всего смотрят товары из категории «Смартфоны». Соответственно, у нас есть идеальная выдача, где по этому запросу пользователь только смартфоны и получает.

Если в реальной выдаче мы обнаружим аксессуар для смартфона, стратегия будет оштрафована.

Тут мы смотрим не на позицию товара, а исключительно на его категорию. Выдача нашей стратегии должна состоять из товаров, которые принадлежат к этой категории.

Метрика №3. Эта метрика отбирает запросы, по которым пользователи смотрели набор категорий.

Пример: запрос «триммер». По нему пользователи могут смотреть и товары из категорий «Садовые инструменты», и «Машинки по уходу за волосами».

Принцип оценки стратегии по этой метрике тот же, что и в предыдущем примере. Мы проверяем, состоит ли выдача из товаров, относящихся к нужным категориям.

Однако стоит учитывать, что мы принимаем в расчет только те категории, товары из которых смотрели более чем в 5% случаев. В примере с триммером пользователи:

📍в 50% случаев смотрели триммер для бороды;

📍в 47% случаев — триммеры для травы;

📍в 3 % случаев — аксессуары для триммеров.

Мы ожидаем, что в выдаче не будет товаров из последней категории.

Метрика №4. Если предыдущие метрики работали с категориями, то эта оценивает принадлежность товара из выдачи к конкретному бренду.

Для нее мы отбираем запросы, по которым в 90% случаев пользователи смотрели один и тот же бренд. От стратегии требуем, чтобы в выдачу попадали товары, которые относятся к этому бренду.

Категория тоже учитывается, но только когда в 90% случаев по запросу смотрели и бренд и конкретную категорию. В таких условиях выдача должна состоять из товаров, относящихся к двум этим группам одновременно.

Пример: по запросу AirPods в идеальной выдаче пользователи смотрят конкретный бренд (Apple) и конкретную категорию (наушники). Если в реальную выдачу помимо наушников от Apple попадают смартфоны или гарнитуры других производителей, стратегия получает штраф.

Метрика №5. Это метрика атрибутных запросов. Атрибутным считается запрос, в составе которого присутствует значение атрибута из фида. Те самые характеристики товаров, о которых рассказывал Артем.

Соответственно, от стратегии мы требуем выдачу из товаров с указанными атрибутами.

Например, запрос “красное платье”. В нем есть атрибут “красный”. Если в выдаче будет “синее платье” (атрибут “синий”), стратегия получит штраф.

Стоит уточнить, что данная метрика проверяет ТОЛЬКО атрибуты. Если в выдаче будет “красная юбка”, стратегия не получит штраф. Для компенсации этого недостатка есть 2-я метрика, условие которой — принадлежность товаров к одной категории.

Используя данные 2-х метрик мы можем точнее определить, в чем проблема: в категориях или в атрибутах.

Метрика №6. Завершает наш список метрика, для которой отбираются запросы со 100% вхождением в название одного-единственного товара.

Чаще всего это запрос конкретной модели с набором букв и цифр. Мы требуем от стратегии, чтобы на первом месте в выдаче был искомый товар. Если он находится ниже, стратегия получает штраф.

Иииии, на этом все. По метрикам — точно. Но у нас ведь есть и вспомогательные инструменты для подбора стратегий. О них и поговорим в следующей части.
]]> Польза АБ-тестов https://anyplatform.ru/ab-tests Fri, 03 Mar 2023 20:07:00 +0300 Матчасть Большая история о том, как успешно проводить АБ-тесты

Польза АБ-тестов

Аналитика в AnyQuery занимает особое место: эффективность наших решений строится на огромном количестве данных и выводов. В этой статье мы разберёмся с пользой АБ-тестов, а затем научимся корректно их проводить.

Зачем нам АБ-тесты?

Для начала ответим на вопрос: зачем мы делаем так много АБ-тестов и почему хотим делать еще больше?🙃

1. Избегаем ошибок

Нам приходится решать уникальные проблемы, с которыми никто не сталкивался ранее. Без анализа собственных действий команда AnyQuery рискует наделать кучу ошибок и неудобного UX. А это, в свою очередь, отразится на ваших конверсиях.

АБ-тесты помогают делать меньше ошибок и больше удобного UX😉

2. Видим правильные решения и их результаты

Иногда даже самый дружелюбный UX генерирует меньше продаж/выручки для бизнеса. Например, это актуально, когда мы работаем с маркетинговыми акциями / плашками или сортировкой. Подсветить бесплатную доставку — это здорово, но может принести меньше денег, если есть альтернативы.

АБ-тесты помогают понять, сколько денег мы потеряем или заработаем, если внедрим какое-то решение.

3. Внедряем только полезные фичи

Разработка новой функции — это время IT-команды. АБ-тесты MVP-версии (минимально жизнеспособной) помогают понять, есть ли потенциал у гипотезы и стоит ли тратить ресурсы на полноценное решение.

4. Находим точки роста

Часто, тестируя одну метрику или фичу, мы находим слабые места на других шагах конверсии. Так АБ-тесты помогают найти направления для исследований через юзабилити-тесты или более глубокого погружения в аналитику

Вы используете АБ-тесты в работе? Поделитесь своим опытом в комментариях, а мы идем дальше.

Подготовка к АБ-тестированию

Прежде чем проводить любой эксперимент, необходимо гарантировать, что его результаты будут корректными.

Окей, а что может исказить результаты АБ-тестирования?

Есть 3 фактора. Если их не устранить, выводы из результатов АБ-теста будут некорректными. А это, в свою очередь, может привести к выбору неправильной гипотезы.

Если собираетесь тестировать новые фичи или элементы интерфейса, советуем пройтись по данному чек-листу.

1️⃣Самая распространенная ошибка — это разница между группами. Например, группа А — случайные пользователи из Перми, а группа Б — случайные пользователи из Севастополя. Или одна группа больше другой.
Существенная разница между группами дает искаженные результаты
2️⃣Баги, неправильные настройки, ошибки в работе отдельных инструментов. Техническая часть очень важна, когда имеешь дело со сбором данных. Перед стартом теста нужно все тщательно перепроверить.

3️⃣Когда в одну из групп попадают т. н. слоны — оптовые покупатели. Если средний чек составляет 20 тысяч рублей, а какой-то юзер делает заказ на 200 тысяч, возникает сильный перекос. Мы стараемся вычищать такие данные.

Какие еще ошибки в проведении АБ тестов вы знаете? Тоже пишите в комментариях.

Как подготовиться к АБ-тестированию

Теперь, когда мы разобрались с искажениями, давайте пройдемся по способам, которые позволяют этих искажений избегать.

1️⃣Чтобы провести корректный тест, нам нужны 2 абсолютно идентичные группы пользователей. Самый простой способ убедиться, что группы не отличаются между собой — провести АА-тест.

Если группы распределяются равномерно по кол-ву пользователей/сессий и ведут себя одинаково, запускаем основной тест. Ну, а если нет, внимательно изучаем каждую группу, чтобы найти проблему.

2️⃣Не менее важная часть АБ-тестирования — это проверка готовых данных перед их анализом. Часто на этом этапе вылазят аномалии, ошибки и “слоны”.

Типичный пример ошибки — это запуск двух АБ-тестов параллельно. К примеру, одновременные эксеприменты с поисковой выдачей и чекаутом. Оба элемента влияют на конверсию, и могут влиять друг на друга. Это может исказить результаты тестирования.

3️⃣Нельзя останавливать АБ-тест до достижения статистической значимости. То есть, такого количества накопленных событий (конверсий), при котором результаты не будут случайными.

Это правило общеизвестно, но им часто пренебрегают. На всякий случай делюсь простым калькулятором АБ-тестов. Он помогает понять, являются ли результаты теста статистически значимыми, или нужно подождать.
Как видите, при малом количестве данных победителя определить невозможно
4️⃣Если результаты эксперимента кажутся вам странными — вам не кажется. Скорее всего, в тест закралась ошибка или аномалия.

Сроки АБ-тестов

Длительность АБ-теста зависит от двух составляющих: математики и бизнеса. Рассмотрим каждый пункт детально.

Математика

В первую очередь необходимо рассчитать, какое количество конверсий и трафика нам требуется, чтобы зафиксировать статистическую значимость. Это один из важнейших пунктов, ведь именно достижение статистической значимости говорит о том, что полученные результаты оказались не случайными.

Самый простой способ для расчета — воспользоваться вот этим калькулятором.
Вбиваем данные и на выходе получаем продолжительность теста

Бизнес

Сколько новых версий мы будем тестировать? Готовы ли мы под эксперимент выделить 100% трафика или ограничимся половиной? Будем ли мы ограничивать региональность? На какие метрики ориентируемся при принятии решения?

Оптимальный стандарт — это АБ-тест (две группы) на 100% трафика с ключевой метрикой: конверсия из трафика (в нашем случае из поиска) в заказ или добавление в корзину.

Однако бывают случаи, когда сроки АБ-теста выходят слишком большими. И что делать в такой ситуации? На этот случай мы также подготовили чек-лист.

Как сократить сроки проведения АБ-теста

1️⃣Не ограничивайте трафик, который участвует в эксперименте. Запустите тест на 100% пользователей, чтобы искусственно не завышать сроки эксперимента.

2️⃣Если у вас 3 и больше вариантов, не тестируйте все сразу. Протестируйте первые 2, а каждый следующий сравнивайте с победителем.

Допустим, вы тестируете 4 гипотезы. Действуйте по следующей схеме:

📍А/Б тест — Б побеждает.

📍Б/В тест — В побеждает.

📍В/Г тест — В снова побеждает.
В итоге из 4-х вариантов остается оптимальный.

3️⃣Поиграйтесь с критериями успеха. Возможно стоит принимать решения не по конверсии в заказ, а по промежуточному шагу — добавление в корзину.

Чем выше изначальная конверсия, тем быстрее и проще зафиксировать статистическую значимость.

4️⃣В крайнем случае, можете попробовать снизить уровень достоверности. Это % вероятности того, что полученные результаты окажутся ложными.

Обычно уровень достоверности равен 5%, но можно поставить 10% или 15%. В таком случае сроки теста уменьшатся, но вместе с тем возрастет риск принять неверное решение.

Естественно, все 4 вышеперечисленных варианта можно комбинировать. В 95% случаев их достаточно, чтобы существенно снизить сроки АБ-тестирования

А для оставшихся 5% есть мы😉

Проблемы АБ-тестов

Напоследок давайте разберемся, почему мы не проводим столько АБ-тестов, сколько хотелось бы.

Простой ответ — на АБ-тесты часто не хватает ресурсов.

Для нормального тестирования нам нужен дизайнер, разработчик, PM и аналитик. Либо мы можем провести тест вместе с командой клиента. В любом случае на тест уходит время сотрудников, а время каждого сотрудника — деньги.

Дизайнер должен отрисовать минимум 2 варианта фичи, фронтендер — сверстать, аналитик обработать данные, а менеджер — организовать работу команды. Результат теста должен, как минимум, окупить работу всех этих специалистов.

Но это не единственная проблема.

Чтобы получить корректные результаты тестирования, нужно много трафика. Если трафика будет мало, тест растянется на длительный срок. Либо мы не достигнем статистической значимости и результатам теста нельзя будет доверять.

Поэтому сейчас большинство тестов проводится при соблюдении 2-х условий:

1️⃣У бизнеса клиентская интеграция, в которой мы отвечаем за все работы. То есть, не нужно отвлекать IT-команду клиента.

2️⃣На сайте достаточно трафика, чтобы результаты были корректными и проведение теста не занимало год.

Если у вас есть идеи, как исправить эту проблему — пишите в комментариях😉

А мы на этом заканчиваем наш лонгрид и приступаем к следующему)
]]> Как работает поиск AnyQuery: от базовых понятий до сложных механик https://anyplatform.ru/poisk-any-query Fri, 10 Mar 2023 15:31:00 +0300 Матчасть Подробное описание всех элементов и механик AI поиска

Как работает поиск AnyQuery: от базовых понятий до сложных механик

Все вы так или иначе знакомы с основным продуктом AnyQuery — AI поиском. Вы знакомы с нашими кейсами и знаете, какие результаты может выдавать этот продукт. Но как именно он работает — нужно рассказывать отдельно, чем мы и займемся.

Расширенное название товара.

Начнем с базового элемента. Обычное название товара, которое видит пользователь, чаще всего состоит из одной небольшой фразы. К примеру: “Серьги с бриллиантами”. Это название отражает суть товара, но не передает всех его характеристик.

Что если пользователь будет искать конкретный бренд? Или размер? Пробу?

Естественно, можно добавить все эти параметры в название. Получится: Серьги с бриллиантами, “бренд”, “материал”, “проба”, “стиль”, “вид”...

Но в интерфейсе такое название будет слишком длинным, нечитабельным, не поместится в карточку… В общем, получится плохой UX.

Выходит, есть 2 пути:

1️⃣Оставить всю информацию внутри карточки, пожертвовать конверсией и сохранить дизайн.

2️⃣Пожертвовать дизайном и вынести все потенциальные ключи в название товара.

Но в случае с поиском AnyQuery ничем жертвовать не нужно.

У нас существует сразу 2 названия. Одно видит пользователь и совсем другое — поисковой движок.

Мы берем из фида товарной базы все данные, которые могут быть ключами, и формируем из них расширенное название товара. Таким образом пользователь может найти товар по ключам, которые скрыты внутри карточки.

Векторный поиск

Вторая ключевая составляющая AI поиска.

Векторный поиск используют Airbnb, Alibaba, Spotify и другие гиганты. Они нанимают десятки специалистов для разработки и оптимизации поисковых движков.

А мы научились адаптировать это решение под любой интернет-магазин.

Обычный поиск по сайту работает так:

1️⃣Пользователь вводит слово «компьютер».

2️⃣Система ищет совпадения в названиях товаров.

3️⃣Пользователь видит все товары со словом «компьютер» в названии.

Если слова «компьютер» в названии нет, пользователь этот товар не увидит.

Если на сайте нет ни одного товара с ключом «компьютер», пользователь получит пустую выдачу.

Поиск AnyQuery работает так:

1️⃣Пользователь ищет «компьютер».

2️⃣ИИ находит слова, близкие по смыслу.

3️⃣Пользователь видит ПК, ноутбуки и планшеты.

Так мы повышаем вероятность того, что пользователь найдет подходящий товар. А значит, повышаем конверсию и выручку магазина.

Нормализация запросов

Вернемся к расширенному названию товара. Когда запрос пользователя совпадает хотя бы с частью расширенного названия, товар попадает в выдачу. Есть стратегии, в которых этот механизм работает иначе в определенных ситуациях, но о них в другой раз.

Но что делать, если совпадение неполное?

Допустим, пользователь вводит запрос “красное платье стразЫ”. А у нас в названии “красное платье со стразАМИ вечернее”. “Стразы” и “Стразами” поисковой движок воспринимает как 2 разных слова. Если начать их сравнивать, ничего не получится.

Казалось бы, в этом случае на помощь приходит векторный поиск. Но зачем использовать настолько продвинутый инструмент, если есть вариант проще — нормализация.

Чтобы 2 слова совпали, мы просто убираем их окончания. После нормализации расширенное название товара (его видит только движок) выглядит так: “красн платье страз вечер”. А запрос пользователя меняется на “красн платье страз”.

Получаем 100% совпадение.

А в части стратегий, чтобы гарантировать, что все релевантные товары попадут в выдачу, применяется векторный поиск.

И вот, после всех манипуляций наш поиск подобрал, к примеру, 50 релевантных товаров. В каком порядке их показать?

Ранжирование товаров

Продукт AnyQuery глобально состоит из 2-х частей:

1️⃣Собственно, поиск. Когда пользователь ищет “красное платье”, эта часть подбирает, к примеру, 50 релевантных товаров.

2️⃣Ранжирование. Эти 50 товаров в выдаче нужно расположить. Сверху должны оказаться товары, которые с большой долей вероятности подойдут пользователю.

Чтобы показать в топе выдачи релевантные товары, мы присваиваем каждому т. н. скор — определенное количество баллов, и создаем рейтинговую систему.

У каждого товара есть параметры, которые дают ему баллы, например:

📍Текстовое совпадение запроса и названия = X баллов.

📍Товар часто просматривают\заказывают = Y баллов.

📍Векторная близость запроса и названия = Z баллов

И так далее. Подобных параметров больше 10.

Эти баллы прогоняются через формулу, и на выходе получается рейтинг товара. Таким образом первыми пользователь видит самые релевантные и популярные товары.

И вот этот комплекс поиск+ранжирование складывается в стратегию поиска AnyQuery.

Выпрямитель запросов

Выпрямитель — инструмент, без которого AnyQuery работал бы не так эффективно.

Дело в том, что поиск подбирает товары по частичному или полному совпадению запроса и расширенного названия. И если в запросе ошибка, в обычном поиске выдача остается пустой.

Поиск AnyQuery находит нужный товар даже по некорректному запросу.

Сначала наш алгоритм исправляет все возможные ошибки в запросе. Условная фраза “крвснле плптье стрмзы” исправляется на “красное платье стразы” и только после этого проходит через нормализацию, с которой вы уже знакомы.

На выходе получается универсальное “красн платье страз”.

Окей, мы разобрались, что именно делает выпрямитель. Теперь давайте вкратце посмотрим, как он это делает.

Работа инструмента делится на 8 этапов. Разберем каждый по отдельности.

1️ этап. Black&White list.

На этом этапе мы устраняем ошибки, которые допускает сам алгоритм. Он может пропустить неправильное слово, или напротив, заменить корректное.

Вспомните T9 в своем смартфоне. Он иногда меняет слова, которые вы написали правильно.

Чтобы этого не происходило, мы вручную создаем 2 списка:

✅White list — слова, у которых всегда есть конкретная замена.

❌Black list — слова, которые никогда не нужно менять.

2️ этап. Транслитерация похожих символов.

В латинице и кириллице есть ряд идентичных символов: сс, хх, аа, оо, рр, уу. Эти символы приводятся в соответствие с языком, на котором написана большая часть запроса.

3️ этап. Транслитерация слов.

Часто пользователи вводят английские слова буквами кириллицы. Особенно это касается брендов. Примеры: айфон, самсунг, найк, прада.

4 этап. Исправление раскладки.

Не менее часто пользователи забывают сменить раскладку и слово “Adidas” превращается в “Фвшвфы”. Подобные ошибки исправляются после транслитерации.

5 этап. Пунктуация.

На этом этапе мы просто убираем все знаки препинания, чтобы они не мешали. После окончания работы алгоритма пунктуация возвращается.
Из ссылок и email-адресов знаки препинания не удаляются.

6 этап. Работа с пробелами.

Каждый пробел проверяется на возможность удаления или замены на дефис или слеш.

7 этап. Исправление опечаток.

Это самый длительный этап, поэтому алгоритм не исправляет более 2-х опечаток в одном слове.

8 этап. Повтор транслитерации.

Этот шаг повторяется на случай, если в процессе исправления ошибок алгоритм обнаружит название бренда, написанное кириллицей.
Также, после каждого этапа алгоритм сверяется с Black&White list, чтобы сделать исправления более корректными.
Только после выполнения всех этих шагов запрос пользователя проходит через нормализацию.

А что в итоге?

А в итоге у нас есть куча эффективных инструментов, которые помогаю пользователям находить нужные товары. Но все эти инструменты должны работать в связке и по конкретным принципам. Эти принципы мы называем стратегиями поиска.
О них и поговорим через неделю.
]]> AnyQuery - кейс развития SaaS-бизнеса от 0 до $1 млн ARR https://anyplatform.ru/case-saas-buisness Sun, 08 May 2022 17:00:00 +0300 Оптимизируем Тезисы вебинара Артема Круглова (выпускник МФТИ 2009 года) на тему “AnyQuery - кейс развития SaaS-бизнеса от 0 до $1 млн ARR

AnyQuery - кейс развития SaaS-бизнеса от 0 до $1 млн ARR

Тезисы вебинара Артема Круглова (выпускник МФТИ 2009 года) на тему “AnyQuery - кейс развития SaaS-бизнеса от 0 до $1 млн ARR]]> Исследование AnyQuery: как магазины теряют до 30% выручки ежегодно https://anyplatform.ru/oshibki-poiska Mon, 15 Aug 2022 12:55:00 +0300 Оптимизируем Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.

Исследование AnyQuery: как магазины теряют до 30% выручки ежегодно

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как работают anyRecs? https://anyplatform.ru/kak-rabotaut-anyrecs Tue, 17 Sep 2024 11:01:00 +0300 Матчасть

Как работают anyRecs?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Почему поиск по картинкам anyImages — это новый must-have для вашего сайта https://anyplatform.ru/poisk-po-kartinke Mon, 16 Sep 2024 15:06:00 +0300 Матчасть

Почему поиск по картинкам anyImages — это новый must-have для вашего сайта

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как снизить затраты и повысить эффективность аналитики https://anyplatform.ru/kak-snizit-zatrati Sun, 15 Sep 2024 15:23:00 +0300 Оптимизируем

Как снизить затраты и повысить эффективность аналитики

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как AI-технологии меняют отношения с поставщиками https://anyplatform.ru/kak-ai-teknologii Sun, 15 Sep 2024 15:33:00 +0300 Оптимизируем

Как AI-технологии меняют отношения с поставщиками

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Прогнозы в e-commerce: Как новые технологии изменят онлайн-шопинг https://anyplatform.ru/prognozi-e-commerce Sun, 15 Sep 2024 16:29:00 +0300 Оптимизируем

Прогнозы в e-commerce: Как новые технологии изменят онлайн-шопинг

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> 5 стратегий B2B электронной коммерции для конкурентного преимущества https://anyplatform.ru/5-atrategi-b2b Sun, 15 Sep 2024 17:27:00 +0300 Оптимизируем

5 стратегий B2B электронной коммерции для конкурентного преимущества

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как использовать ИИ для прогнозирования модных трендов https://anyplatform.ru/kak-ispilzovat-ii Sun, 15 Sep 2024 17:40:00 +0300 Оптимизируем

Как использовать ИИ для прогнозирования модных трендов

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как улучшить пользовательский опыт в интернет-магазине? https://anyplatform.ru/kak-uluchit-opit Sun, 15 Sep 2024 17:52:00 +0300 Оптимизируем

Как улучшить пользовательский опыт в интернет-магазине?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Аудит юзабилити интернет-магазина: как повысить конверсию с помощью AI-решений https://anyplatform.ru/audit-usability Wed, 21 May 2025 09:59:00 +0300 Оптимизируем

Аудит юзабилити интернет-магазина: как повысить конверсию с помощью AI-решений

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Индекс лояльности клиентов NPS: как измерить и улучшить показатель в eCommerce https://anyplatform.ru/index-nps Wed, 21 May 2025 09:59:00 +0300 Оптимизируем

Индекс лояльности клиентов NPS: как измерить и улучшить показатель в eCommerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое умный поиск и как он работает https://anyplatform.ru/opisanie-umniy-poisk Wed, 21 May 2025 10:00:00 +0300 Оптимизируем

Что такое умный поиск и как он работает

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Push-уведомления: как превратить их в мощный инструмент продаж для вашего eCommerce https://anyplatform.ru/push-notifications Wed, 21 May 2025 10:00:00 +0300 Оптимизируем

Push-уведомления: как превратить их в мощный инструмент продаж для вашего eCommerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Welcome-цепочки: мощный инструмент для превращения подписчиков в клиентов https://anyplatform.ru/welcome-chepochki Wed, 21 May 2025 10:02:00 +0300 Оптимизируем

Welcome-цепочки: мощный инструмент для превращения подписчиков в клиентов

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Прогрев лидов: как превратить холодные контакты в горячие продажи https://anyplatform.ru/progrev-lidov Wed, 21 May 2025 10:44:00 +0300 Оптимизируем

Прогрев лидов: как превратить холодные контакты в горячие продажи

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> A/B-тестирование как инструмент повышения конверсии в eCommerce https://anyplatform.ru/ab-test Wed, 25 Jun 2025 14:48:00 +0300 Оптимизируем

A/B-тестирование как инструмент повышения конверсии в eCommerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как повысить конверсию интернет-магазина? https://anyplatform.ru/povisit-konversia Wed, 25 Jun 2025 16:19:00 +0300 Оптимизируем

Как повысить конверсию интернет-магазина?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Виджеты для интернет-магазина: как повысить конверсию с помощью AI-технологий? https://anyplatform.ru/ai-technology Wed, 25 Jun 2025 22:38:00 +0300 Оптимизируем

Виджеты для интернет-магазина: как повысить конверсию с помощью AI-технологий?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Онлайн-поддержка пользователей в eCommerce: современные инструменты, автоматизация и лучшие практики для роста конверсии https://anyplatform.ru/online-support Wed, 02 Jul 2025 08:06:00 +0300 Оптимизируем

Онлайн-поддержка пользователей в eCommerce: современные инструменты, автоматизация и лучшие практики для роста конверсии

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как увеличить средний чек в интернет-магазине с помощью AI-технологий? https://anyplatform.ru/kak-uvelichit-ai-technology Wed, 02 Jul 2025 08:34:00 +0300 Оптимизируем

Как увеличить средний чек в интернет-магазине с помощью AI-технологий?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Чат-боты в бизнесе: виды, функции и применение https://anyplatform.ru/chat-bot Wed, 02 Jul 2025 08:57:00 +0300 Оптимизируем

Чат-боты в бизнесе: виды, функции и применение

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Customer Journey Map (CJM) как ключ к росту продаж в eCommerce: Пошаговое руководство для крупных интернет-магазинов https://anyplatform.ru/customer-journey-map-cjm Wed, 02 Jul 2025 09:47:00 +0300 Оптимизируем

Customer Journey Map (CJM) как ключ к росту продаж в eCommerce: Пошаговое руководство для крупных интернет-магазинов

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Современные тренды анализа поведения пользователей https://anyplatform.ru/trends-analytics Fri, 04 Jul 2025 12:02:00 +0300 Оптимизируем

Современные тренды анализа поведения пользователей

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Анализ поведения пользователей интернет-магазинов: практические методы, инструменты и инновации для роста конверсии https://anyplatform.ru/users-shop Mon, 07 Jul 2025 12:58:00 +0300 Оптимизируем

Анализ поведения пользователей интернет-магазинов: практические методы, инструменты и инновации для роста конверсии

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> 5 ключевых бизнес-задач, которые можно решить с помощью AI в eCommerce https://anyplatform.ru/5-business-objectives Tue, 15 Jul 2025 17:40:00 +0300 Оптимизируем

5 ключевых бизнес-задач, которые можно решить с помощью AI в eCommerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как настроить эффективную ленту рекомендаций для интернет-магазина и увеличить продажи с помощью AI-решений Any? https://anyplatform.ru/effective-recomendation Wed, 16 Jul 2025 19:32:00 +0300 Оптимизируем

Как настроить эффективную ленту рекомендаций для интернет-магазина и увеличить продажи с помощью AI-решений Any?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как исследование целевой аудитории в социальных сетях помогает eCommerce: практические советы и AI-решения Any для роста продаж https://anyplatform.ru/issledovanii-e-commerce Thu, 17 Jul 2025 08:37:00 +0300 Оптимизируем

Как исследование целевой аудитории в социальных сетях помогает eCommerce: практические советы и AI-решения Any для роста продаж

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как рассчитать окупаемость вложений в интернет-маркетинг: ROI, ROMI, ROAS и современные AI-решения для eCommerce https://anyplatform.ru/roi-romi-roas-any Thu, 17 Jul 2025 09:32:00 +0300 Оптимизируем

Как рассчитать окупаемость вложений в интернет-маркетинг: ROI, ROMI, ROAS и современные AI-решения для eCommerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Портрет целевой аудитории интернет-магазина: зачем он нужен, как его составить и повысить продажи с помощью AI-решений Any https://anyplatform.ru/internet-shop-any Thu, 17 Jul 2025 10:18:00 +0300 Оптимизируем

Портрет целевой аудитории интернет-магазина: зачем он нужен, как его составить и повысить продажи с помощью AI-решений Any

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как правильно собирать и использовать данные посетителей сайта для роста продаж: лучшие практики и решения на базе AI от Any https://anyplatform.ru/user-data Thu, 24 Jul 2025 08:56:00 +0300 Оптимизируем

Как правильно собирать и использовать данные посетителей сайта для роста продаж: лучшие практики и решения на базе AI от Any

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Онбординг в eCommerce: как технологии AI помогают привлекать, удерживать и монетизировать пользователей https://anyplatform.ru/onboarding-clients Mon, 28 Jul 2025 08:01:00 +0300 Оптимизируем

Онбординг в eCommerce: как технологии AI помогают привлекать, удерживать и монетизировать пользователей

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как эффективно захватывать лидов на сайте? https://anyplatform.ru/catch-site-visitors Mon, 28 Jul 2025 08:04:00 +0300 Оптимизируем

Как эффективно захватывать лидов на сайте?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как измерить эффективность рекламных кампаний в eCommerce и увеличить ROI с помощью AI-решений Any https://anyplatform.ru/roi-growth Mon, 28 Jul 2025 08:05:00 +0300 Оптимизируем

Как измерить эффективность рекламных кампаний в eCommerce и увеличить ROI с помощью AI-решений Any

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Современные маркетинговые инструменты для eCommerce: как AI-решения Any помогают интернет-магазинам расти https://anyplatform.ru/marketing-tools Mon, 28 Jul 2025 08:06:00 +0300 Оптимизируем

Современные маркетинговые инструменты для eCommerce: как AI-решения Any помогают интернет-магазинам расти

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Целевые действия в eCommerce: как увеличить продажи и конверсию с помощью AI-решений Any https://anyplatform.ru/target-action-ecommerce Mon, 28 Jul 2025 08:07:00 +0300 Оптимизируем

Целевые действия в eCommerce: как увеличить продажи и конверсию с помощью AI-решений Any

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как увеличить выручку интернет-магазина до 44% без увеличения трафика — с помощью продвинутого AI-поиска? https://anyplatform.ru/online-store-44 Mon, 11 Aug 2025 12:58:00 +0300 Оптимизируем

Как увеличить выручку интернет-магазина до 44% без увеличения трафика — с помощью продвинутого AI-поиска?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как оформить карточку товара в интернет-магазине, чтобы увеличить продажи: чеклист и AI-рекомендации AnyRecs https://anyplatform.ru/cardproduct-ecommerce Mon, 18 Aug 2025 04:55:00 +0300 Оптимизируем

Как оформить карточку товара в интернет-магазине, чтобы увеличить продажи: чеклист и AI-рекомендации AnyRecs

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как повысить конверсию сайта с помощью виджетов: практическое руководство для eCommerce https://anyplatform.ru/widget-ecommerce Mon, 18 Aug 2025 05:58:00 +0300 Оптимизируем

Как повысить конверсию сайта с помощью виджетов: практическое руководство для eCommerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как увеличить продажи в интернет-магазине: 7 проверенных способов + AI-инструмент, который даст до +30% к выручке https://anyplatform.ru/7salesup-ecommerce Mon, 18 Aug 2025 09:04:00 +0300 Оптимизируем

Как увеличить продажи в интернет-магазине: 7 проверенных способов + AI-инструмент, который даст до +30% к выручке

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое сквозная аналитика и как AI-решения Any помогают максимизировать её эффективность в eCommerce https://anyplatform.ru/endtoend-analytics-ecommerce Mon, 18 Aug 2025 13:52:00 +0300 Оптимизируем

Что такое сквозная аналитика и как AI-решения Any помогают максимизировать её эффективность в eCommerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое средняя конверсия сайта и как её повысить с помощью AI-продуктов Any https://anyplatform.ru/conversion-site Tue, 19 Aug 2025 03:17:00 +0300 Оптимизируем

Что такое средняя конверсия сайта и как её повысить с помощью AI-продуктов Any

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое лид-магнит и как он помогает увеличить конверсию в eCommerce: инструменты, примеры и AI-решения Any https://anyplatform.ru/leadmagnit-ecommerce Tue, 19 Aug 2025 04:23:00 +0300 Оптимизируем

Что такое лид-магнит и как он помогает увеличить конверсию в eCommerce: инструменты, примеры и AI-решения Any

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое digital-маркетинг и как AI-решения помогают увеличить продажи в eCommerce https://anyplatform.ru/digitalmarketing-ecommerce Tue, 19 Aug 2025 04:47:00 +0300 Оптимизируем

Что такое digital-маркетинг и как AI-решения помогают увеличить продажи в eCommerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Чат-боты для интернет-магазина: как автоматизация увеличивает продажи? https://anyplatform.ru/chatbot-ecommerce Tue, 19 Aug 2025 06:16:00 +0300 Оптимизируем

Чат-боты для интернет-магазина: как автоматизация увеличивает продажи?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как увеличить скорость загрузки сайта в 2025 году: ключевые стратегии и AI-решения для роста продаж https://anyplatform.ru/speedsite-ecommerce Tue, 19 Aug 2025 06:38:00 +0300 Оптимизируем

Как увеличить скорость загрузки сайта в 2025 году: ключевые стратегии и AI-решения для роста продаж

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое директ-маркетинг и как AI-решения Any выводят его на новый уровень https://anyplatform.ru/directmarketing-ecommerce Tue, 19 Aug 2025 07:20:00 +0300 Оптимизируем

Что такое директ-маркетинг и как AI-решения Any выводят его на новый уровень

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое digital-тендеры и как выиграть их с помощью AI-решений Any https://anyplatform.ru/digital-tender Tue, 19 Aug 2025 07:43:00 +0300 Оптимизируем

Что такое digital-тендеры и как выиграть их с помощью AI-решений Any

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как клиентский сервис повышает продажи интернет-магазина https://anyplatform.ru/customerservice-ecommerce Fri, 29 Aug 2025 15:41:00 +0300 Оптимизируем

Как клиентский сервис повышает продажи интернет-магазина

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое ROI, ROMI и ROAS в маркетинге: как считать и зачем они нужны бизнесу? https://anyplatform.ru/roi-romi-roas Fri, 29 Aug 2025 15:41:00 +0300 Оптимизируем

Что такое ROI, ROMI и ROAS в маркетинге: как считать и зачем они нужны бизнесу?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как определить целевую аудиторию интернет-магазина и увеличить продажи с помощью персонализированных AI-рекомендаций https://anyplatform.ru/target-audience-ecommerce Thu, 04 Sep 2025 07:46:00 +0300 Оптимизируем

Как определить целевую аудиторию интернет-магазина и увеличить продажи с помощью персонализированных AI-рекомендаций

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Какие виджеты пригодятся сайтам ресторанов и кафе https://anyplatform.ru/airecs-cafe Thu, 25 Sep 2025 12:47:00 +0300 Оптимизируем

Какие виджеты пригодятся сайтам ресторанов и кафе

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое товарные рекомендации и почему они работают: психология апселла и кросс-селла https://anyplatform.ru/airecs-upsell-article Thu, 25 Sep 2025 14:30:00 +0300 Оптимизируем

Что такое товарные рекомендации и почему они работают: психология апселла и кросс-селла

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как выбрать виджет под задачи своего интернет-магазина https://anyplatform.ru/widget-online-shop Thu, 25 Sep 2025 14:58:00 +0300 Оптимизируем

Как выбрать виджет под задачи своего интернет-магазина

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как увеличить средний чек с помощью cross-sell: практические кейсы https://anyplatform.ru/airecs-crosssell-article Thu, 25 Sep 2025 15:37:00 +0300 Оптимизируем

Как увеличить средний чек с помощью cross-sell: практические кейсы

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> 5 ошибок интернет-магазинов при ручной подборке «Похожих товаров» — и как их исправить с AnyRecs https://anyplatform.ru/airecs-recommendations Thu, 25 Sep 2025 16:15:00 +0300 Оптимизируем

5 ошибок интернет-магазинов при ручной подборке «Похожих товаров» — и как их исправить с AnyRecs

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как увеличить продажи в интернет-магазине с помощью персонализированных AI-рекомендаций: опыт и решения компании Any https://anyplatform.ru/airecs-article Fri, 26 Sep 2025 11:01:00 +0300 Оптимизируем

Как увеличить продажи в интернет-магазине с помощью персонализированных AI-рекомендаций: опыт и решения компании Any

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Какие метрики важны для поиска: от CTR подсказок до выручки сессий https://anyplatform.ru/search-metrics Mon, 06 Oct 2025 14:53:00 +0300 Оптимизируем

Какие метрики важны для поиска: от CTR подсказок до выручки сессий

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Почему 30% покупателей уходят из-за плохого поиска и как это исправить https://anyplatform.ru/bad-search Mon, 06 Oct 2025 15:41:00 +0300 Оптимизируем

Почему 30% покупателей уходят из-за плохого поиска и как это исправить

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> 0 результатов поиска = 0 продаж. Как снизить долю «пустых» запросов и увеличить конверсию интернет-магазина https://anyplatform.ru/empty-search Mon, 06 Oct 2025 16:59:00 +0300 Оптимизируем

0 результатов поиска = 0 продаж. Как снизить долю «пустых» запросов и увеличить конверсию интернет-магазина

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> A/B-тесты поиска: как мы повышали конверсию на 29% у ритейлера https://anyplatform.ru/search-ab-tests Mon, 06 Oct 2025 17:37:00 +0300 Оптимизируем

A/B-тесты поиска: как мы повышали конверсию на 29% у ритейлера

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Практический кейс: Как AnyQuery решает типичные UX-проблемы e-commerce https://anyplatform.ru/ux-hypothesis Wed, 08 Oct 2025 21:56:00 +0300 Оптимизируем

Практический кейс: Как AnyQuery решает типичные UX-проблемы e-commerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как интернет-магазину увеличить продажи на 27−150% без роста трафика и ассортимента? https://anyplatform.ru/aisearch-article Thu, 16 Oct 2025 14:06:00 +0300 Оптимизируем

Как интернет-магазину увеличить продажи на 27−150% без роста трафика и ассортимента?

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> SEO и поиск по сайту: как редиректы повышают поведенческие метрики https://anyplatform.ru/seo-search Sun, 23 Nov 2025 23:13:00 +0300 Оптимизируем

SEO и поиск по сайту: как редиректы повышают поведенческие метрики

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Продвижение брендов и коллекций через автоподсказки: как умный поиск превращает интерес в продажи https://anyplatform.ru/autocomplete-article Sun, 23 Nov 2025 23:37:00 +0300 Оптимизируем

Продвижение брендов и коллекций через автоподсказки: как умный поиск превращает интерес в продажи

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как управлять продажами через поиск: практическое руководство для e-commerce https://anyplatform.ru/article-ecom-search Tue, 09 Dec 2025 15:31:00 +0300 Оптимизируем

Как управлять продажами через поиск: практическое руководство для e-commerce

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Кейсы: как мерчандайзинговые правила помогли увеличить продажи в сегменте fashion https://anyplatform.ru/merch-fashion Tue, 09 Dec 2025 16:29:00 +0300 Оптимизируем

Кейсы: как мерчандайзинговые правила помогли увеличить продажи в сегменте fashion

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Персонализация без программиста: как работает интеграция через JS-код https://anyplatform.ru/integration-js Wed, 10 Dec 2025 14:19:00 +0300 Оптимизируем

Персонализация без программиста: как работает интеграция через JS-код

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> ТОП-10 способов продвигать маржинальные товары через поиск на сайте https://anyplatform.ru/boost-article Wed, 10 Dec 2025 15:01:00 +0300 Оптимизируем

ТОП-10 способов продвигать маржинальные товары через поиск на сайте

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> 10 ошибок внедрения поиска в интернет-магазине и как их избежать https://anyplatform.ru/10mistakes-search Thu, 25 Dec 2025 11:02:00 +0300 Оптимизируем

10 ошибок внедрения поиска в интернет-магазине и как их избежать

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Эволюция поисковых движков: от ключевых слов к нейросетям https://anyplatform.ru/search-evolution Thu, 25 Dec 2025 11:34:00 +0300 Оптимизируем

Эволюция поисковых движков: от ключевых слов к нейросетям

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как умный AI-поиск сокращает нулевые выдачи https://anyplatform.ru/zero-search Mon, 29 Dec 2025 12:10:00 +0300 Оптимизируем

Как умный AI-поиск сокращает нулевые выдачи

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> UX-гипотезы в e-commerce: как тестировать и проверять эффективность https://anyplatform.ru/ux-testing-ecom Mon, 29 Dec 2025 12:30:00 +0300 Оптимизируем

UX-гипотезы в e-commerce: как тестировать и проверять эффективность

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Будущее e-commerce: почему AI-рекомендации заменят ручной мерчандайзинг https://anyplatform.ru/ai-merchandising Mon, 29 Dec 2025 12:33:00 +0300 Оптимизируем

Будущее e-commerce: почему AI-рекомендации заменят ручной мерчандайзинг

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> ИИ для работы с текстами: написание, редактирование, сокращение https://anyplatform.ru/ai-texts Tue, 27 Jan 2026 18:06:00 +0300 Оптимизируем

ИИ для работы с текстами: написание, редактирование, сокращение

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как разобраться в данных с помощью ИИ — даже если вы не аналитик https://anyplatform.ru/ai-analize Tue, 27 Jan 2026 18:09:00 +0300 Оптимизируем

Как разобраться в данных с помощью ИИ — даже если вы не аналитик

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Автоматическое резюмирование с помощью нейросетей: инструменты и технологии https://anyplatform.ru/ai-techno Tue, 17 Feb 2026 12:52:00 +0300 Оптимизируем

Автоматическое резюмирование с помощью нейросетей: инструменты и технологии

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> ИИ для создания изображений: где применять в работе и какой инструмент выбрать https://anyplatform.ru/ai-images-where-to-use-and-how-to-choose Tue, 21 Apr 2026 09:00:00 +0300 Оптимизируем

ИИ для создания изображений: где применять в работе и какой инструмент выбрать

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Нейросети для создания презентаций: сравнение Gamma, Beautiful.ai, Presentations. AI, Pitch и SlidesAI https://anyplatform.ru/instrumenty-prezentaciy-gamma-beautiful-ai-presentationsai-pitch-slidesai Tue, 21 Apr 2026 09:01:00 +0300 Оптимизируем

Нейросети для создания презентаций: сравнение Gamma, Beautiful.ai, Presentations. AI, Pitch и SlidesAI

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Нейросети для видео: какую платформу выбрать для сценария, монтажа и субтитров — Descript, InVideo AI, Kapwing или VEED https://anyplatform.ru/neyroseti-dlya-video-descript-invideo-kapwing-veed Tue, 21 Apr 2026 09:02:00 +0300 Оптимизируем

Нейросети для видео: какую платформу выбрать для сценария, монтажа и субтитров — Descript, InVideo AI, Kapwing или VEED

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как выбрать ИИ для работы с текстами: сравнение ChatGPT, Claude, Gemini и YandexGPT https://anyplatform.ru/vybor-ii-dlya-tekstov-chatgpt-claude-gemini-yandexgpt Thu, 23 Apr 2026 09:00:00 +0300 Оптимизируем

Как выбрать ИИ для работы с текстами: сравнение ChatGPT, Claude, Gemini и YandexGPT

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> ИИ для малого бизнеса и e-commerce: где он полезен и как выбрать решение под задачу https://anyplatform.ru/ai-dlya-malogo-biznesa-i-ecommerce-kak-vybrat-reshenie Thu, 23 Apr 2026 14:00:00 +0300 Оптимизируем

ИИ для малого бизнеса и e-commerce: где он полезен и как выбрать решение под задачу

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Сравнение российских AI-сервисов для бизнеса: Yandex AI Studio, MWS GPT, Just AI Agent Platform и Nodul https://anyplatform.ru/rossiyskie-ai-servisy-dlya-biznesa Fri, 24 Apr 2026 12:39:00 +0300 Оптимизируем

Сравнение российских AI-сервисов для бизнеса: Yandex AI Studio, MWS GPT, Just AI Agent Platform и Nodul

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Майские праздники и российский e-com: поведение покупателей, категории и метрики https://anyplatform.ru/may-holidays-russian-ecom-consumer-behavior Thu, 30 Apr 2026 13:46:00 +0300 Оптимизируем

Майские праздники и российский e-com: поведение покупателей, категории и метрики

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> ChatGPT, Claude или Gemini: какой ИИ лучше проверяет логику, структуру и смысл текста https://anyplatform.ru/ii-dlya-proverki-logiki-struktury-smysla-teksta Thu, 07 May 2026 08:00:00 +0300 Оптимизируем

ChatGPT, Claude или Gemini: какой ИИ лучше проверяет логику, структуру и смысл текста

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> DeepL, Яндекс Переводчик и ChatGPT: что выбрать для перевода и адаптации текста на русский https://anyplatform.ru/deepl-yandex-chatgpt-perevod-na-russkiy Thu, 07 May 2026 08:00:00 +0300 Оптимизируем

DeepL, Яндекс Переводчик и ChatGPT: что выбрать для перевода и адаптации текста на русский

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Для каких задач можно использовать ИИ в 2026 году https://anyplatform.ru/dlya-kakih-zadach-mozhno-ispolzovat-ii-v-2026 Thu, 07 May 2026 11:43:00 +0300

Для каких задач можно использовать ИИ в 2026 году

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> ROI: что это такое, формула расчёта и пример https://anyplatform.ru/roi-chto-eto-formula-primer Tue, 26 May 2026 14:27:00 +0300 Оптимизируем

ROI: что это такое, формула расчёта и пример

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> KPI: что это такое, как рассчитать, примеры и внедрение в бизнесе https://anyplatform.ru/kpi-chto-eto-kak-rasschitat-primery Tue, 26 May 2026 21:09:00 +0300 Оптимизируем

KPI: что это такое, как рассчитать, примеры и внедрение в бизнесе

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> EBITDA: что это такое простыми словами https://anyplatform.ru/ebitda-chto-eto Tue, 26 May 2026 21:45:00 +0300 Оптимизируем

EBITDA: что это такое простыми словами

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как сделать круговую диаграмму в Excel: инструкция по шагам https://anyplatform.ru/kak-sdelat-krugovuyu-diagrammu-v-excel Tue, 26 May 2026 22:17:00 +0300 Оптимизируем

Как сделать круговую диаграмму в Excel: инструкция по шагам

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как сделать сводную таблицу в Excel: пошаговая инструкция https://anyplatform.ru/kak-sdelat-svodnuyu-tablicu-v-excel Tue, 26 May 2026 23:25:00 +0300 Оптимизируем

Как сделать сводную таблицу в Excel: пошаговая инструкция

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Выручка и прибыль: в чем разница https://anyplatform.ru/vyruchka-i-pribyl-v-chem-raznica Wed, 27 May 2026 11:55:00 +0300 Оптимизируем

Выручка и прибыль: в чем разница

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Конверсия: что это такое простыми словами https://anyplatform.ru/konversiya-chto-eto-prostymi-slovami Wed, 27 May 2026 13:01:00 +0300 Оптимизируем

Конверсия: что это такое простыми словами

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Точка безубыточности: формула расчёта, пример и график https://anyplatform.ru/tochka-bezubytochnosti-formula-rascheta Wed, 27 May 2026 13:31:00 +0300 Оптимизируем

Точка безубыточности: формула расчёта, пример и график

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое выручка простыми словами https://anyplatform.ru/chto-takoe-vyruchka Wed, 27 May 2026 14:00:00 +0300 Оптимизируем

Что такое выручка простыми словами

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое гипотеза простыми словами https://anyplatform.ru/chto-takoe-gipoteza Wed, 27 May 2026 23:21:00 +0300 Оптимизируем

Что такое гипотеза простыми словами

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое amoCRM, как она работает и зачем нужна бизнесу https://anyplatform.ru/amocrm-chto-eto Fri, 05 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

Что такое amoCRM, как она работает и зачем нужна бизнесу

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Юнит-экономика: что это, как считать и какие метрики нужны https://anyplatform.ru/tpost/75nytbxp51-yunit-ekonomika-chto-eto-kak-schitat-i-k https://anyplatform.ru/tpost/75nytbxp51-yunit-ekonomika-chto-eto-kak-schitat-i-k?amp=true Mon, 08 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

Юнит-экономика: что это, как считать и какие метрики нужны

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> CJM: что это, зачем нужна карта пути клиента и как её построить https://anyplatform.ru/cjm-chto-eto-karta-puti-klienta Tue, 09 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

CJM: что это, зачем нужна карта пути клиента и как её построить

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что такое Битрикс24 и зачем он нужен бизнесу https://anyplatform.ru/chto-takoe-bitriks24 Wed, 10 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

Что такое Битрикс24 и зачем он нужен бизнесу

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Принцип Парето простыми словами: что означает правило 80/20 и как его применять https://anyplatform.ru/printsip-pareto-prostymi-slovami-pravilo-80-20 Thu, 11 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

Принцип Парето простыми словами: что означает правило 80/20 и как его применять

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> LTV: что это, как рассчитать и использовать в маркетинге https://anyplatform.ru/ltv-chto-eto-kak-rasschitat Fri, 12 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

LTV: что это, как рассчитать и использовать в маркетинге

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> ROMI: что это, формула расчета и как понять результат https://anyplatform.ru/romi-chto-eto-formula-rascheta Mon, 15 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

ROMI: что это, формула расчета и как понять результат

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> NPS: что это и как рассчитать индекс лояльности клиентов https://anyplatform.ru/nps-chto-eto-kak-rasschitat Tue, 16 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

NPS: что это и как рассчитать индекс лояльности клиентов

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Как сделать гистограмму в Excel: пошаговая инструкция https://anyplatform.ru/kak-sdelat-gistogrammu-v-excel Wed, 17 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

Как сделать гистограмму в Excel: пошаговая инструкция

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Маржинальность: что это такое простыми словами и как рассчитать https://anyplatform.ru/marzhinalnost-chto-eto-kak-rasschitat Thu, 18 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

Маржинальность: что это такое простыми словами и как рассчитать

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Фундаментальная ошибка атрибуции: что это, примеры и как не ошибиться в выводах https://anyplatform.ru/fundamentalnaya-oshibka-atributsii Fri, 19 Jun 2026 11:00:00 +0300

Фундаментальная ошибка атрибуции: что это, примеры и как не ошибиться в выводах

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> PostgreSQL: что это такое простыми словами https://anyplatform.ru/postgresql-chto-eto Mon, 22 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

PostgreSQL: что это такое простыми словами

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Операционная прибыль: что это, формула расчета и пример https://anyplatform.ru/operacionnaya-pribyl Tue, 23 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

Операционная прибыль: что это, формула расчета и пример

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Что представляет собой метод деревьев решений https://anyplatform.ru/metod-derevev-resheniy Wed, 24 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

Что представляет собой метод деревьев решений

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]> Чем теория отличается от гипотезы: простое объяснение https://anyplatform.ru/chem-teoriya-otlichaetsya-ot-gipotezy Thu, 25 Jun 2026 11:00:00 +0300 Оптимизируем

Чем теория отличается от гипотезы: простое объяснение

Рассказываем, какие ошибки поиска мешают ритейлерам зарабатывать больше. Примеры и цифры взяли из кейсов наших клиентов в сегментах электроники, модных товаров и продуктов питания.]]>