Sklepy internetowe, Platformy B2B

Jak działa wyszukiwarka w sklepie internetowym

Jak działa wyszukiwarka w sklepie internetowym

Wyszukiwarka to jedno z kluczowych narzędzi w sklepie internetowym – punkt styku klienta z produktem. To centralny element, który bezpośrednio wpływa na doświadczenie użytkownika, skuteczność zakupów i wyniki sprzedaży.

Pomimo swojej pozornej prostoty, wyszukiwarka to jedno z najbardziej złożonych rozwiązań technicznych w architekturze sklepu internetowego. Jej działanie obejmuje nie tylko dopasowanie zapytań tekstowych do bazy produktów, ale także analizę języka naturalnego, filtrowanie, sortowanie, personalizację oraz uczenie się zachowań użytkowników.

Co istotne – skuteczność wyszukiwarki często okazuje się kluczowym czynnikiem decydującym o tym, czy użytkownik zrealizuje zakup, czy opuści stronę. Nawet najlepszy asortyment i atrakcyjne ceny nie pomogą, jeśli klient nie będzie w stanie szybko i trafnie znaleźć interesującego go produktu.

Skuteczna wyszukiwarka to nie tylko technologia – to połączenie dobrze przygotowanych danych, inteligentnego silnika i logiki, która wspiera cel biznesowy sklepu.

1. Jak działają nowoczesne wyszukiwarki w e-commerce (i dlaczego to nie jest takie proste).

Nowoczesna wyszukiwarka w sklepie internetowym to nie jest po prostu pole tekstowe z ikoną lupy. To potężne narzędzie, które – jeśli działa dobrze – może znacząco zwiększyć konwersję, a jeśli zawiedzie, może skutecznie odstraszyć klienta. Dlaczego jej działanie jest tak złożone? Za każdą „prostą” odpowiedzią stoi cały łańcuch technologicznych operacji, analiz i algorytmów.

Oto co dzieje się w tle po kliknięciu „Szukaj”:

Indeksowanie produktów.

Pierwszy krok to zbudowanie indeksu – struktury danych, która pozwala silnikowi błyskawicznie przeszukiwać ogromne ilości informacji. W e-commerce mówimy o tysiącach, a czasem setkach tysięcy produktów, z których każdy ma swoje atrybuty: nazwę, opis, cenę, kolor, rozmiar, dostępność, kategorię, markę, tagi marketingowe i wiele innych.

Indeksowanie powinno być:

  • pełne – uwzględniać wszystkie potrzebne dane (także np. warianty produktów),
  • aktualne – reagować na zmiany w czasie rzeczywistym (np. brak produktu na magazynie),
  • elastyczne – pozwalać na szybkie przeszukiwanie według różnych kryteriów.
Zrozumienie zapytania – analiza języka naturalnego

Użytkownicy rzadko wpisują idealne, poprawne hasła. Zamiast „laptop Dell XPS 13 9310” częściej pojawi się „laptop dell do pracy”.

Wyszukiwarka powinna:

  • rozpoznać intencję użytkownika (co chce znaleźć, a nie co dokładnie wpisał),
  • poradzić sobie z błędami ortograficznymi („kurkta zimowa”),
  • rozpoznać synonimy i skróty („TV” = „telewizor”, „adidas” = „buty sportowe”),
  • działać kontekstowo (np. rozumieć, że „zimowe” w styczniu to inna intencja niż w sierpniu).

Tu z pomocą przychodzi NLP (Natural Language Processing), które przekształca surowy tekst użytkownika w zapytanie, które silnik wyszukiwarki może zrozumieć i przetworzyć.

Filtrowanie – zawężanie wyników do tego, co naprawdę interesuje klienta.

Sama lista wyników to często za mało. Użytkownicy oczekują możliwości szybkiego zawężenia wyników do tych, które rzeczywiście ich interesują. Dlatego filtrowanie to absolutny fundament nowoczesnej wyszukiwarki – szczególnie w dużych sklepach i platformach B2B z bogatym asortymentem.

Dobrze zaprojektowany system filtrów pozwala ograniczyć wyniki np. tylko do:

  • konkretnego rozmiaru,
  • marki,
  • przedziału cenowego,
  • dostępnych kolorów,
  • produktów dostępnych od ręki,
  • ocen klientów.

Filtrowanie działa na zasadzie dynamicznych zapytań – każde kliknięcie to natychmiastowa operacja, która musi zadziałać płynnie i bez opóźnień. Użytkownik nie będzie czekać kilku sekund na odświeżenie listy – oczekuje reakcji natychmiast. Liczy się też precyzja: jeśli ktoś zaznacza kolor „czerwony”, system powinien uwzględniać również zbliżone odcienie, jak „bordowy” czy „karmazynowy”, o ile jest to logiczne z punktu widzenia użytkownika. Równie istotna jest inteligencja filtrowania – mechanizm powinien dynamicznie dopasowywać dostępne opcje, na przykład automatycznie ukrywając rozmiary, których nie ma w aktualnych wynikach.

Dobrze zaprojektowane filtrowanie nie tylko poprawia komfort korzystania z serwisu, ale realnie wpływa na decyzje zakupowe – skraca czas poszukiwań i ułatwia wybór, co bezpośrednio przekłada się na wyższą konwersję.

Sortowanie – porządkowanie wyników zgodnie z intencją (i strategią biznesową).

Gdy użytkownik już ma zawężony wybór, chce go przejrzeć według określonego porządku. To właśnie zadanie sortowania – pozornie prostego mechanizmu, który jednak kryje wiele możliwości... i pułapek.

Najczęściej stosowane kryteria sortowania to:

  • cena(rosnąco/malejąco),
  • popularność,
  • nowość,
  • ocena klientów.

W bardziej zaawansowanych systemach sortowanie domyślne może uwzględniać także:

  • personalizację (np. pokazywać produkty, które podobają się klientom o podobnym profilu),
  • sezonowość (np. promować kurtki zimowe jesienią, a nie w maju),
  • strategie marketingowe (np. eksponowanie produktów z wysoką marżą lub tych objętych promocją).

Sortowanie może też działać „hybrydowo” – łączyć kilka kryteriów, np. „najpopularniejsze produkty w danej kategorii z oceną powyżej 4 gwiazdek i dostępnością w magazynie”. To właśnie tutaj wyszukiwarka przestaje być tylko technologią, a staje się realnym narzędziem sprzedażowym. Dobrze dobrane domyślne sortowanie może znacząco zwiększyć konwersję – złe może ją równie skutecznie zablokować.

Wydajność – każda sekunda ma znaczenie.

Wyszukiwarka w e-commerce musi działać niemal natychmiastowo. To nie tylko kwestia komfortu użytkownika – to realny czynnik wpływający na sprzedaż. Każde opóźnienie w ładowaniu wyników może skutkować spadkiem konwersji, a w środowisku, gdzie konkurencja jest dosłownie o jedno kliknięcie dalej, czas reakcji wyszukiwarki to przewaga lub porażka.

Co wpływa na wydajność?

  • Liczba produktów i danych do przetworzenia - sklepy i platformy B2B mają często dziesiątki tysięcy produktów, z wieloma atrybutami i relacjami między nimi. Wyszukiwarka musi nie tylko znaleźć dopasowania, ale też dynamicznie przefiltrować i posortować wyniki w czasie rzeczywistym.
  • Złożoność zapytań - klienci coraz częściej wpisują złożone zapytania – np. „czarna sukienka midi na wesele, rozmiar M, do 300 zł”. System musi nie tylko zrozumieć intencję, ale błyskawicznie zwrócić wyniki z odpowiednią kolejnością i możliwością filtrowania.
  • Obciążenie serwera w godzinach szczytu - podczas promocji, Black Friday czy kampanii e-mailowych, liczba jednoczesnych zapytań potrafi wzrosnąć kilkukrotnie. Wydajność musi być skalowalna, żeby uniknąć zawieszenia całej wyszukiwarki w kluczowych momentach.

Jak zapewnić wysoką wydajność wyszukiwarki?

  • Architektura mikroserwisowa -nowoczesne wyszukiwarki są projektowane jako osobne mikroserwisy – niezależne od głównej aplikacji sklepu. Dzięki temu mogą działać równolegle, szybko się skalować i łatwo utrzymywać.
  • Wykorzystanie cache (pamięci podręcznej) - wyniki popularnych zapytań mogą być buforowane – dzięki temu system nie musi za każdym razem wykonywać pełnego przeszukiwania bazy, tylko sięga po gotowy wynik. To skraca czas odpowiedzi z setnych do tysięcznych części sekundy.
  • Przetwarzanie asynchroniczne i optymalizacja zapytań - zaawansowane wyszukiwarki korzystają z technologii takich jak Elasticsearch, które pozwalają na asynchroniczne i rozproszone przetwarzanie danych. Zapytania są optymalizowane, a wyniki zwracane na podstawie przemyślanego indeksowania.
  • Monitoring i alerty - dobre systemy są cały czas monitorowane pod kątem czasu odpowiedzi, liczby błędów, i przeciążenia. Pozwala to na szybką reakcję, zanim użytkownicy zauważą problem.

Dlaczego to tak ważne? Użytkownik nie wybacza opóźnień. Jeśli wpisze zapytanie i nic się nie dzieje – przechodzi do konkurencji. A nawet jeśli zostanie, powolna wyszukiwarka tworzy wrażenie, że cały sklep działa „ociężale”. To psuje doświadczenie zakupowe i zmniejsza zaufanie do marki.

2. Dostępne rozwiązania

Wyszukiwarka w e-commerce może zostać wdrożona na dwa sposoby: jako gotowy silnik wyszukiwania albo jako dedykowane rozwiązanie tworzone od podstaw (lub znacznie modyfikowane pod konkretny przypadek). Choć na pierwszy rzut oka różnice mogą wydawać się techniczne, w praktyce wpływają one bezpośrednio na elastyczność, koszty, jakość wyników i tempo rozwoju całej platformy.

Gotowy silnik.

Gotowe silniki wyszukiwania to uniwersalne narzędzia zaprojektowane z myślą o szerokim zastosowaniu – od portali informacyjnych, przez aplikacje mobilne, aż po sklepy internetowe. Jednym z najczęściej wykorzystywanych w e-commerce jest Elasticsearch – potężna, skalowalna platforma do przeszukiwania danych w czasie rzeczywistym. Działa dobrze "od ręki", ale wymaga konfiguracji – jego siła tkwi w elastyczności, co jednocześnie oznacza, że bez doświadczenia technicznego trudno wykorzystać jego pełen potencjał.

Dedykowana wyszukiwarka.

Dedykowany silnik to rozwiązanie projektowane na miarę – zarówno pod względem funkcji, jak i sposobu działania. Może bazować na gotowych komponentach (np. Elasticsearch jako backend), ale cały system przeszukiwania i prezentacji wyników jest zbudowany z uwzględnieniem:

  • charakterystyki branży,
  • struktury katalogu,
  • zachowań użytkowników,
  • celów sprzedażowych konkretnej firmy.

Dedykowany silnik sprawdzi się tam, gdzie wyszukiwarka ma realnie wspierać sprzedaż i być częścią strategii biznesowej – np. w branży B2B, w handlu hurtowym, w e-commerce z dużą dynamiką cen i stanów magazynowych, w marketplace'ach z tysiącami produktów.

3. Dlaczego nie działa tak jak w Allegro?

To jedno z najczęstszych pytań, jakie można usłyszeć od właścicieli sklepów internetowych. Użytkownik wpisuje hasło i... „to nie działa jak w Allegro”. Rzeczywiście – nie działa. I najczęściej nie powinno działać tak samo. Wyszukiwarka w Allegro to efekt wieloletniego rozwoju, ogromnych inwestycji w infrastrukturę, data science i machine learning, a przede wszystkim – miliardów danych, które pozwalają ją nieustannie optymalizować. To rozwiązanie klasy enterprise, które jest bardzo mocno dopasowane do charakteru marketplace’u, a nie klasycznego sklepu.

Co wpływa na różnice?

  • Skala danych - Allegro analizuje zachowania milionów użytkowników i setek tysięcy produktów dziennie. Im więcej danych, tym lepsze dopasowanie i trafniejsze wyniki.
  • ZZespół specjalistów - za wyszukiwarką stoi dedykowany dział inżynierii wyszukiwania, AI i UX, który nieustannie testuje, optymalizuje i personalizuje doświadczenie użytkownika.
  • Model biznesowy - dla Allegro wyniki wyszukiwania to element strategii monetyzacji – są tam zarówno trafność, jak i reklamy sponsorowane, dynamiczne pozycjonowanie ofert, itp.
  • Infrastruktura - wyszukiwarka Allegro działa na dużej ilości serwerów z dedykowaną warstwą cache, wyszukiwania semantycznego, korekty błędów, itp.

W przypadku większości sklepów e-commerce celem wyszukiwarki nie jest odtworzenie dokładnie takiego samego modelu działania, ale raczej dobranie rozwiązań odpowiednich do skali, branży i oczekiwań klientów. Własna wyszukiwarka powinna być szybka, precyzyjna i dopasowana do Twojej oferty i klientów – a nie naśladować rozwiązania korporacyjne, które działają w zupełnie innych warunkach.

Podsumowanie

Nie trzeba od razu dysponować rozwiązaniem na poziomie Allegro, by zauważalnie poprawić doświadczenie użytkownika i zwiększyć sprzedaż. Kluczowe jest świadome podejście do rozwoju wyszukiwarki – wybór technologii dopasowanej do potrzeb sklepu, stałe monitorowanie zachowań użytkowników oraz reagowanie na problemy i możliwości usprawnień

Liczy się konsekwencja i gotowość do stopniowego wdrażania zmian: od poprawy jakości danych, przez analizę zapytań, po testowanie nowych funkcji. Nawet niewielkie, ale dobrze przemyślane ulepszenia mogą przynieść realne efekty biznesowe, zwłaszcza gdy są oparte na danych i rzeczywistych potrzebach użytkowników.

Spis treści
Jeśli potrzebujesz pomocy w tym temacie, zapraszamy do darmowej konsultacji.
Podobne artykuły
Szanujemy Twoją prywatność!
Witamy! Stosujemy pliki cookie w celu zapewnienia prawidłowego funkcjonowania serwisu. Możemy również wykorzystywać pliki cookie własne oraz naszych partnerów w celach analitycznych i marketingowych, w szczególności dopasowania treści reklamowych do Twoich preferencji. Korzystanie z analitycznych i marketingowych plików cookie wymaga zgody, którą możesz wyrazić, klikając „Zaakceptuj”. Jeżeli chcesz dostosować swoje zgody dla nas i naszych partnerów, kliknij „Zarządzaj cookies”. Wyrażoną zgodę możesz wycofać w każdym momencie, zmieniając wybrane ustawienia.
Zobacz więcej