Wildberries: как работает поиск одного из главных маркетплейсов России

Сделано!

По данным опроса Data Insight, 60% покупателей пользуются строкой поиска, чтобы найти нужные товары по ключевым словам на маркетплейсах. Тогда как просматривают товары в каталоге 40%, а изучают раздел акций и скидок только 27%.

Но если в случае с лидерами рынка инвестиции в строку поиска оправданы и цифры это подтверждают, то для для малого и среднего бизнеса вопрос по-прежнему остается открытым.

Кому целесообразно вкладываться в развитие строки поиска, с какими проблемами предстоит столкнуться в процессе и как устроена технология изнутри, в студии подкаста «Сделано» рассказал руководитель отдела ранжирования Wildberries Александр Самойлов.

Содержание:

05:04 — Чтобы создать работающий поиск на сайте, нужно понимать, кто будет потребителем, как он будет потреблять продукт и какие критерии успеха работы поиска важны. Самый распространенный вариант — поиск по тексту. Его фундамент — система, которая правильно работает с языком.

09:51 — Главная проблема работы с поиском по тексту заключается в изменчивости языка. Бабушка может искать валенки, тогда как ее внучка будет искать подкрадули. Кроме того, люди часто делают опечатки, которые трудно предсказать. Эти и многие другие нюансы нужно зашить в нормализацию текста.

14:01 — Искать осмысленные и длинные фразы позволяет обратный индекс. Его построение — задача, связанная со взаимодействием разных систем. В зависимости от объемов текста она может потребовать дополнительных затрат.

18:55 — Инвестиции в развитие поиска зависят от размера и сферы бизнеса. Запуская новый бизнес, можно предусмотреть простую базовую версию, в которую пользователь просто сможет ввести наименование продукта. Чтобы поддерживать систему, в которой 250 млн SKU, необходима команда из ста человек.

26:03 — В поиск можно внедрить данные о покупателе, полученные из других источников, и получится продукт на стыке поисковых и рекомендательных систем. Для этого от поиска по тексту нужно перейти к поиску по смыслу, в котором используется NLP-подход. Такое решение позволит сделать поиск более персонализированным.

32:44 — Если у бизнеса небольшой ассортимент, поиск можно использовать не только для поиска товаров из каталога, но и для других целей. Например, чтобы искать ответы на вопросы клиентов во внутренней базе знаний.

39:17 — Оценка качества работы поиска зависит от модели бизнеса. Вайлдберриз измеряет долю поиска в общем объеме продаж. Сейчас этот показатель составляет 50%. Кроме поиска пользователи покупают через каталог, предыдущие покупки, рекомендации в общей ленте и корзине.

48:47 — Кроме текстового поиска у аудитории пользуется популярностью поиск по картинке. Что касается поиска по голосу, то он так или иначе приходит к тексту. Голос и окружающая обстановка добавляют контекст. Если системы научатся считывать контекст, то это будет серьезный рывок в развитии данной технологии.