Wyszukiwarka, która nie rozumiała literówek. Notatki z sześciu iteracji
Od prostego fuzzy match do słownika synonimów budowanego z logów zapytań bez wyników. Sześć podejść, z których dwa trzeba było wycofać, i jedno pytanie, które powinniśmy byli zadać na początku.
Wyszukiwarka zwracała zero wyników na 11% zapytań. Połowa z tych zapytań to były literówki albo formy, których nie było w nazwach produktów. Klient wpisywał „adidasy", w katalogu było „Adidas Superstar", i nie działo się nic.
Sześć podejść
- Fuzzy match na całym zapytaniu. Naprawił literówki i zepsuł wszystko inne: „koszula" zaczęła zwracać „koszulka". Wycofane po dwóch dniach.
- Fuzzy match z progiem zależnym od długości słowa. Lepiej, ale krótkie zapytania nadal się rozjeżdżały.
- Stemmer dla polskiego. Duża poprawa na formach fleksyjnych, żadna na literówkach i markach.
- Słownik synonimów pisany ręcznie. Działał dla tego, co ktoś pomyślał, żeby dopisać. Po miesiącu miał 40 pozycji i nikt go nie aktualizował.
- Słownik budowany z logów zapytań bez wyników. To był moment przełomowy, opisany niżej.
- Podpowiedzi „czy chodziło ci o…" zamiast cichej korekty. Uzupełnienie punktu piątego, nie zamiennik.
Logi zapytań bez wyników
Kluczowa obserwacja: zapytanie, które nie zwróciło wyników, a po którym w ciągu minuty padło inne zapytanie zakończone kliknięciem w produkt, to gotowa para synonimów. Klient sam poprawił swoje zapytanie i pokazał nam, co miał na myśli.
Zbieranie takich par przez trzy tygodnie dało 600 wpisów, z czego około 400 nadawało się do użycia bez zmian. Reszta wymagała przejrzenia, głównie dlatego, że część klientów po prostu zmieniała zdanie co do tego, czego szuka.
Odsetek zapytań bez wyników spadł z 11% do 3%. Konwersja z wyszukiwarki wzrosła o 19%, przy czym ruch z wyszukiwarki to u nas jedna czwarta całości, więc efekt na konwersji całego sklepu był odpowiednio mniejszy.
Pytanie, które powinniśmy byli zadać na początku
Przez pierwsze cztery iteracje pracowaliśmy nad dopasowaniem tekstu. Pytanie, od którego trzeba było zacząć, brzmiało: czego klienci szukają i nie znajdują? Odpowiedź leżała w logach od samego początku. Nikt do nich nie zajrzał, bo problem został od razu zdefiniowany jako „wyszukiwarka nie rozumie literówek", a nie jako „nie wiemy, czego ludzie szukają".