Обновлённая векторная стратегия для роста конверсии: новое поколение AI-поиска

Команда anyQuery подключила новую стратегию поиска на базе обновлённой векторной AI-модели. Это одно из самых масштабных технологических обновлений продукта за последнее время — фактически мы пересобрали ключевую часть поискового движка, чтобы ещё сильнее повысить точность выдачи и вклад поиска в бизнес-метрики интернет-магазинов.

Разработка велась несколько месяцев совместно с командой Т-Банка. В рамках проекта была создана новая архитектура векторного поиска и сформирован обновлённый датасет обучения на основе реальной поисковой статистики e-commerce-проектов.

Новая модель лучше интерпретирует сложные и неоднозначные поисковые сценарии. Алгоритмы находят больше товаров с точным соответствием запросу, даже если пользователь формулирует его размыто, допускает ошибки или использует нестандартные формулировки. В результате снижается доля нерелевантных результатов, а пользователи быстрее находят нужные позиции.

Обновлённая стратегия усиливает качество ранжирования: поиск точнее расставляет приоритеты и поднимает наверх товары, которые с большей вероятностью приведут к покупке. Это помогает увеличить переходы в карточки и усиливает влияние поиска на конверсию.

Новая архитектура позволяет оперативнее учитывать изменения каталога. Товары быстрее начинают участвовать в релевантной выдаче, что помогает интернет-магазинам быстрее получать бизнес-эффект от обновлений ассортимента.

Векторный поиск был переведён на микросервисную архитектуру — теперь это более устойчивая и масштабируемая система, которая стабильно работает на проектах разных размеров и вертикалей.

Новая модель лучше обобщает пользовательское поведение и не требует частых переобучений. Это делает качество поиска более предсказуемым в долгосрочной перспективе и снижает технологические риски.