Chyba: Kontaktní formulář nebyl nalezen.
Přečtěte si, jak vyhledávače snadno překonávají propast mezi uživateli a produkty, a zlepšují tak úspěšnost e-shopů.
Zákazník zadá „jídelní stůl 120×60 dřevo“, stiskne klávesu ENTER a najednou se objeví desítky produktů.
Je to snadné.
Co se ale děje během těch 300 milisekund mezi stisknutím klávesy a zobrazením výsledků? Jedná se o složitý proces, jehož správné provedení vyžaduje několik kroků (rozlišujeme čtyři).
Představte si špičkové vyhledávání v e-shopu jako prodavače, který pomáhá zákazníkovi najít to, co potřebuje, v dobře zorganizovaném obchodě.
Když někdo vejde a zeptá se na produkt, musí vědět, co je skladem (indexování), rozhodnout, které produkty odpovídají požadavku (vyhledání), a vybrat ty nejrelevantnější (řazení). A navíc se musí zlepšovat s každým zákazníkem, kterého obslouží (shromažďování zpětné vazby).
Pokročilý vyhledávací software pro e-shop tento proces napodobuje, jen je rychlejší a využívá umělou inteligenci.
Pojďme si rozebrat jednotlivé kroky, abychom pochopili, jak vyhledávání v e-shopu funguje a co se děje v pozadí, aby tato zdánlivě jednoduchá interakce mohla proběhnout.
Aby vyhledávač mohl něco najít, musí znát vaše produkty. Potřebuje dobře organizovaný katalog produktů (index), který obsahuje strukturované informace o produktech.
Lidé mohou vejít do skladu a okamžitě najít červené tričko s dlouhým rukávem, protože mají schopnost vizuálního rozpoznávání. Vyhledávací nástroje tuto schopnost nemají – k identifikaci produktů potřebují strukturovaná indexová data.
Index obvykle obsahuje:
Bez komplexního indexu nemůže vyhledávač vašeho e-shopu efektivně najít to, co zákazníci hledají. Relevantní položky se ve výsledcích jednoduše nezobrazí, i když jsou skladem. To vede zákazníky přímo ke konkurenci.
Nedostatečné údaje o produktech činí váš vyhledávací nástroj nepoužitelným. Místo toho, abyste fungovali jako ochotný zaměstnanec, který přinese zboží ze skladu, v podstatě zákazníkům říkáte, ať si tam zajdou sami a prohledávají chaotický a neuspořádaný sklad.
Současné vyhledávání v e-shopech založené na umělé inteligenci přesahuje rámec strukturovaných polí v tradičním indexu. Využívá chování, kontext a sémantické vztahy k poskytování relevantnějších výsledků.
Jakmile zákazník zadá dotaz, vyhledávací nástroj prohledá index a vyhledá relevantní výsledky. Porovná zadání uživatele s údaji o produktech a najde ty nejvhodnější.
Zní to jednoduše, ale není to tak snadné, pokud chcete maximalizovat šanci na nalezení výsledků, které uspokojí dotaz zákazníka.
Zákazníci při vyhledávání nepoužívají vždy stejná slova, jaká používáte při pojmenovávání svých produktů. Zadávají dotazy s pravopisnými chybami (iponhe), slangovými výrazy (telly), zkratkami (TV), používají regionální jazykové varianty (trousers vs. pants) nebo synonyma (notebook vs. laptop).
Pokud to vaše vyhledávání na webu nezvládne, i sebemenší nesoulad mezi dotazem a vaším indexem znamená nulové výsledky. Podle našich vlastních údajů 33 % vyhledávání bez výsledků končí tím, že zákazníci e-shop opustí.
Takto zacházíme se synonymy a překlepy:
Některé jazyky používají diakritiku a skloňují slova do různých pádů, což může zcela změnit jejich význam.
Aby se tomu zabránilo, musí váš vyhledávací nástroj umět dotazy normalizovat. To znamená převést zadání zákazníka na čisté a konzistentní termíny, které může vyhledávací algoritmus e-shopu efektivně porovnat s vaším katalogem produktů. To zahrnuje následující:
Mezi techniky, které to umožňují, patří stemming a lemmatizace. Pomáhají přiřazovat různé tvary slov ke stejným produktům. Díky tomu může zákazník, který hledá běžecké boty, najít produkt, který jste uvedli jako „run shoes“.
Mezi těmito dvěma technikami je jemný rozdíl, přičemž lemmatizace je v podstatě pokročilejší.
Stemming a lemmatizace jsou v flektivních jazycích složitější, a to kvůli mnohem komplexnějším příponám v gramatických kategoriích, jako jsou pád, osoba nebo rod (např. „Taschen“ → „Tasche“ v němčině).
| Stemming | zásady | policie |
| Lemmatizace | zásady | politika |
Některá zadání mají svá specifika – neobvyklé formáty, smíšené znaky nebo jemné vzory, které jsou pro člověka zřejmé, ale pro stroje představují problém. Jejich správné zpracování je pro kvalitní vyhledávání zásadní.
Správné nastavení procesu vyhledávání je klíčové pro kvalitní vyhledávání v e-shopu. Otestovali jsme ho na milionech vyhledávacích dotazů a průběžně se z něj učíme a optimalizujeme ho.
Správné položky mohou být sice skladem, ale pokud vyhledávací nástroj nerozumí tomu, jak je zákazníci hledají, nezobrazí se.
Skvělý prodavač v obchodě nepotřebuje, aby zákazníci používali přesně ta slova, která jsou na štítku. Rozumí slangu, zkratkám nebo dokonce i vágním popisům.
Skvělý vyhledávač na e-shopu by měl fungovat stejně. Pokud tomu tak není, zákazníci jsou nuceni bezcílně procházet nabídku nebo stránku úplně opustí.
Jakmile vyhledávací nástroj vygeneruje seznam odpovídajících produktů, musí rozhodnout, které z nich zobrazí jako první. To je úkolem algoritmu řazení.
Proč je to ale tak důležité?
Představte si, že zákazník hledá čerstvé ryby a systém mu vyhledá jak tuňákový filet, tak suché bílé víno. Jeden z nich byl vyhledán, protože patří do kategorie čerstvé ryby, druhý proto, že v popisu produktu je uvedeno, že se k čerstvým rybám skvěle hodí. Co je pro dotaz zákazníka relevantnější? Samozřejmě tuňákový filet.
Jak to ale vyhledávač pozná? Oba produkty obsahují údaje zmiňující čerstvé ryby. Shoda v kategorii je důležitější než shoda v popisu produktu. Proto zařadí tuňákový filet na první místo a suché bílé víno posune na konec seznamu.
Po zohlednění kvality shody vyhodnocuje algoritmus řazení dostupnost. Je produkt skladem nebo v externím skladu? Jak rychle jej mohu doručit? Není vůbec k dispozici? Kdy jej mohu doplnit na sklad?
Je to ještě složitější, pokud máte několik skladů. Kvalitní vyhledávací nástroj by měl zohledňovat oblibu daného zboží v místě, kde se zákazník nachází, a dostupnost produktů v nejbližším skladu. Přečtěte si více: Multi Warehouse
Sofistikovaný algoritmus hodnocení zohledňuje vaše obchodní cíle. Jeho cílem je maximalizovat šanci, že zákazník dokončí svůj nákup. Zde je několik faktorů, které může vyhledávací nástroj e-shopu zohlednit při určování, které produkty si zaslouží přední umístění:
Pokud se chcete o hodnocení dozvědět více, podívejte se na tyto články věnované tomuto tématu:
💡 Proč je optimální hodnocení produktů důležité pro e-shopy?
💡 Jak Luigi’s Box řeší hodnocení produktů ve výsledcích vyhledávání a na stránkách kategorií
Všechny tyto faktory ovlivňující pořadí ve výsledcích vyhledávání společně zajišťují, že se zákazníkům nejprve zobrazí nejrelevantnější produkty, místo aby museli procházet méně vhodnými možnostmi. A co je tím posledním prvkem, díky kterému to funguje? Učení se z toho, jak uživatelé na vaše výsledky reagují.
Moderní vyhledávání v e-commerce se neomezuje pouze na poskytování relevantních výsledků vyhledávání. Přidává další vrstvu sběru zpětné vazby, která pomáhá dále vylepšovat výsledky vyhledávání a personalizovat nákupní zážitek.
Pokud uživatelé po vyhledávání důsledně klikají na konkrétní produkt, je to pro systém jasný signál, že výsledek je relevantní, a systém podle toho upraví budoucí pořadí výsledků.
Sběr zpětné vazby může zahrnovat:
Vyzkoušejte Luigi’s Box Analytics a zjistěte, zda vám neunikají tržby kvůli tomu, že vaši zákazníci mají potíže najít to, co si chtějí koupit.
Jedná se o nepřetržitý proces učení, který s každou interakcí zvyšuje přesnost vyhledávání a personalizaci, stejně jako skvělý prodejce, který si pamatuje, co funguje, a přizpůsobuje svůj přístup každému zákazníkovi.
Už jsme si vysvětlili, jak moderní vyhledávání v e-shopech funguje v pozadí, aby poskytovalo relevantní výsledky, které zákazníci skutečně chtějí koupit. Vytvoření skvělého vyhledávacího zážitku však zahrnuje ještě další aspekty. Podívejme se na další funkce, které hrají klíčovou roli v tom, jak zákazníci s vaším vyhledávacím nástrojem pracují.
Chcete se dozvědět více o vyhledávacích funkcích v e-shopech a osvědčených postupech?
💡15 osvědčených postupů pro vyhledávání v e-shopech, na které byste se měli zaměřit
Nechme technické detaily stranou a pojďme si promluvit o skutečných výsledcích. Zjistěte, jakou návratnost investic (ROI) může vaší firmě přinést chytré vyhledávání v e-shopu a kolik vás bude stát jeho zavedení.
To, co se jeví jako jednoduché vyhledávací pole, je ve skutečnosti sofistikovaný systém. Váš vyhledávací nástroj musí vědět, co je skladem (indexování), rozumět tomu, co zákazníci skutečně myslí, když zadávají dotaz (vyhledávání), rozhodovat, které produkty si zaslouží přední místa (řazení), a neustále se učit z každé interakce (sběr zpětné vazby).
Každý krok má několik úrovní složitosti, které nejsou na první pohled zřejmé. Zpracování překlepů, synonym a různých jazyků. Vyvažování obchodních cílů a záměrů zákazníků. Učení se z vzorců klikání a sezónních trendů. Zajištění plynulého fungování na všech zařízeních.
Nejedná se o víkendový projekt pro začínajícího vývojáře. Je to komplexní systém, který vyžaduje hluboké odborné znalosti, neustálou optimalizaci a správné nástroje k dosažení úspěchu.
Když to zvládnete, zákazníci rychle najdou, co hledají, a nakupují více. Když ne, odejdou ke konkurenci.
Ten 200milisekundový zážitek z vyhledávání má větší význam, než si většina lidí uvědomuje.
Zákazníci totiž zřídka vyhledávají jasným a předvídatelným způsobem. Dělají překlepy, používají synonyma nebo zadávají dotazy v různých formátech; proto se využívají normalizace, sémantické porozumění a modely řazení výsledků, aby se překročily pouhé povrchní shody.
Stemming odstraňuje koncovky slov (např. policies → polici), zatímco lemmatizace převádí slova do jejich skutečné základní podoby (např. policies → policy). Lemmatizace je efektivnější, zejména v jazycích s flektivní gramatikou, ale její implementace je složitější.
Normalizace dotazu je proces, při kterém se uživatelský vstup vyčistí a zjednoduší – odstraní se z něj speciální znaky, stop slova nebo nesrovnalosti ve formátování –, aby jej systém mohl lépe přiřadit ke správným produktům. Bez této normalizace mohou i drobné odchylky ve zadaném dotazu způsobit, že vyhledávání nebude fungovat.
Relevance totiž není neměnná. Zpětná vazba v podobě kliknutí, konverzí nebo vyhledávání bez výsledků pomáhá systému učit se, co skutečně funguje. Tato nepřetržitá smyčka zlepšuje budoucí výsledky.
Prozkoumejte statistiky týkající se vyhledávání produktů, personalizovaných doporučení a trendů a optimalizujte tak strategii svého e-shopu díky Luigi's Boxu.
Vystupte z řady! Objevte ověřené nástroje pro e-commerce, které mohou proměnit váš e-shop díky umělé inteligenci, automatizaci a personalizaci.
Kdy jste naposledy kontrolovali výkonnost vyhledávání na svém webu? Přinášíme vám seznam 15 bodů, které vám pomohou zjistit, jak si vaše vyhledávání vede.
Filip Kubelka vede produktový marketing v Luigi's Boxu. Jeho zázemí je v oblasti překladu a právě to formuje jeho pohled na vyhledávání: na přesnosti záleží a slova, která používáte k popisu problému, obvykle prozradí, zda mu skutečně rozumíte. Píše o tom, s čím se e-commerce týmy skutečně potýkají v oblasti vyhledávání a objevování produktů.
Další příspěvky na blogu od tohoto autora
Česky
