Технопарк и anyQuery: AI‑поиск, который понимает намерение
Яна Бондеро
Аккаунт-менеджер компании any
Технопарк — федеральная сеть магазинов бытовой техники и электроники с развитым онлайн-каналом продаж и широким ассортиментом техники и гаджетов. В e-commerce электроники пользователи часто приходят на сайт с конкретной задачей: найти определённый тип техники, бренд или модель. Однако при вводе популярных запросов вроде «аэрогриль», «камера» или «лампа» они могут видеть нерелевантную выдачу: в топе оказываются аксессуары, смежные категории или товары с косвенными синонимами.
Для пользователя это означает:
Дольше искать нужный товар
Больше усилий для принятия решения
Снижение доверия к поиску
Для интернет-магазина это означает:
Меньше переходов в карточки товаров
Снижение конверсии из поиска
Потерю части заказов и выручки
Уход пользователей к конкурентам
Цель проекта — увеличить долю заказов от пользователей, взаимодействующих с поиском
Технопарк уже использовал anyQuery — AI-поиск для интернет-магазина. На новом этапе задачей стало повысить долю пользователей, которые после взаимодействия с поиском переходят в карточку товара и оформляют заказ. Ключевая целевая метрика — рост конверсии в заказ среди пользователей поиска.
Как аудит поискового поведения помог точнее интерпретировать пользовательские запросы
Команда anyQuery совместно с Технопарком провела анализ поисковых сценариев пользователей. Мы:
Собрали популярные запросы
Изучили поведение пользователей в выдаче
Выявили слабые места интерпретации намерения
Дообучили модель ранжирования
Протестировали обновлённую стратегию поиска
Как изменилась выдача
Запрос: «дегидратор»
До — в топе сушильные машины как синоним
После — в топе именно дегидраторы
До — в топе сушильные машины как синоним
После — в топе именно дегидраторы
Запрос: «камера»
До — морозильные камеры без учёта пользовательского поведения
После — видеокамеры, которые пользователи реально просматривали
До — морозильные камеры без учёта пользовательского поведения
После — видеокамеры, которые пользователи реально просматривали
Запрос: «аэрогриль Tefal»
До — выше показывались насадки-аэрогрили и мультиварки
После — в топе целевые аэрогрили бренда Tefal
До — выше показывались насадки-аэрогрили и мультиварки
После — в топе целевые аэрогрили бренда Tefal
Запрос: «лампа»
До — в топе «лампочки» как общий синоним
После — в топе именно лампы
До — в топе «лампочки» как общий синоним
После — в топе именно лампы
Почему рост релевантности выдачи — ключевой шаг к росту коммерческих метрик
Для оценки качества поиска использовали показатель nDCG — метрику релевантности результатов. Она показывает, насколько высоко в выдаче находятся товары, которые действительно соответствуют намерению пользователя.
Чем быстрее пользователь находит нужный товар — тем выше вероятность перехода в карточку и оформления заказа. Таким образом, рост nDCG становится ранним индикатором будущего роста бизнес-метрик.
Чем быстрее пользователь находит нужный товар — тем выше вероятность перехода в карточку и оформления заказа. Таким образом, рост nDCG становится ранним индикатором будущего роста бизнес-метрик.
Рост качества поиска привёл к росту заказов
После дообучения алгоритмов и запуска обновлённой стратегии поиска зафиксированы улучшения:
nDCG выросла на 5,8%
Конверсия в заказ выросла на 9%
Переходы в карточки товаров выросли на 4%
Это подтвердило, что более точная интерпретация пользовательского намерения напрямую влияет на коммерческую эффективность поиска и помогает интернет-магазину увеличивать выручку.
Хотите узнать, сколько заказов вы теряете из-за поиска?
Мы можем провести аудит вашего поиска, найти точки роста и показать потенциал увеличения конверсии. Оставьте заявку в форме ниже — и команда anyPlatform свяжется с вами.
Расскажем как повысить выручку в вашем интернет-магазине
