Un motor eficient de cautare in e-commerce

3.5 Posibilitati de extindere a algoritmului

In primul rand, ar fi util un generator automat de filtre, se poate face un sistem care sa foloseasca filtrele cel mai des folosite de alte persoane care au cautat ceva similar, si sa ne fie afisate cele mai frecvent folosite filtre.

Apoi, pentru produsele in limba romana, ar fi util ca textele produselor sa poata fi gasite indiferent daca scriu sau nu cu diacritice. Diacriticele sunt si ele de doua tipuri, cu virgula (S/s, T/t) si cu sedila (S/s si T/t). Un motor de cautare ar trebui sa poata interpreta orice varianta de a scrie un cuvant – cuvantul „tantari” din „plasa tantari” ar putea fi scris in 9 feluri distincte, in functie de semnul diacritic folosit pentru „t” (si numarul se inmulteste cu 4 daca adaugam cele 4 feluri de a scrie a: a\i\a\i).

Cum poate „invata” un site abia lansat pe piata daca se cauta frecvent „notebook” sau „laptop”? Un raspuns, printre alte posibile solutii, ar putea fi folosirea Google Trends, un site care permite comparatii intre termeni. Instrumentul respectiv va oferi si noi sugestii de cautare. S-ar putea face astfel niste dictionare de echivalenta, un motor de cautare ar putea „intelege” ca „laptop” inseamna, de fapt, „notebook”. Desigur, ar putea fi utile si niste dictionare de sinonime, dar pentru termenii mai tehnici e posibil sa nu fie suficient de moderne in exprimare, si e posibil sa se piarda termeni mai de argou, sau exprimari imprecise, dar folosite in practica.

Uneori, lucrurile generate automat pot da erori. De exemplu, da, „notebook” poate insemna „laptop”, dar nu ar trebui sa fie egal cu „netbook”, desi, aparent, termenii sunt similari. Ar trebui ca listele generate automat sa fie monitorizate. Sau se poate crea un algoritm, ceva mai complex, care sa invete din greseli. Prin studierea comportamentului vizitatorilor, se poate determina daca pentru majoritatea „netbook” = „notebook” – daca se observa ca vizitatorii nu sunt multumiti de afisarea de notebookuri la cautari de netbookuri, sau daca se observa ca au fost multe produse notebook returnate de catre cei care cautau netbookuri, se pot lua masuri corective. Daca acest proces de corectie are loc, atunci predictia ar putea ramane.

Pentru un site cu trafic ceva mai mare, si cu o prezenta stabilita pe o anumita piata, ar putea fi utila analiza statisticilor din instrumente precum Google Analytics, care permit, odata facuta o configurare, monitorizarea cautarilor.

Exista si functii de cautare care sunt specifice anumitor nise. De exemplu, pentru o persoana care cauta un parfum cu un anumit miros, ar fi relevant sa i se prezinte o serie de parfumuri realmente asemanatoare cu acel parfum.

Filtrele de sortare pot si ele sa fie rafinate. Sa zicem ca discutam despre un magazin de ceaiuri. Aici, in plus fata de filtre precum „ceaiuri de menta”, „ceaiuri de sunatoare” etc., ar putea fi utile filtre pentru diferite metode de a folosi acele ceaiuri – exista ceaiuri de raceala, pentru slabit, pentru somn linistit, pentru energie s.a. In lumea tehnologiei, laptopurile pot fi de birou, pentru acasa (multimedia), pentru procesare video, pentru jocuri, pentru conditii de lucru dificile (cu rezistenta la praf si caderi). Ar ajuta daca filtrele nu ar fi exclusiv axate pe specificatii tehnice, ci ar fi si fidele intentiei de cautare a vizitatorilor, asa cum poate fi ea interpretata de detinatorii de magazine online. Tot legat de laptopuri, „laptopuri noi” ar fi un filtru doar cu laptopuri lansate intr-o anumita perioada. Similar, o functie de filtrare pentru „laptopuri ieftine”.

O problema intalnita la unele magazine este neconcordanta 100% a filtrelor cu specificatiile produselor. Pe Amazon.com, de exemplu, unele produse sunt vandute nu de catre Amazon in sine, ci de terte parti. Este dificil sa impui criterii coerente pentru zeci (poate sute) de milioane de produse, introduse de foarte multi comercianti. Prin urmare, uneori filtrele Amazon din cautari nu sunt precise.

O functie de sortare care lipseste multor magazine online e functia de sortare dupa data aparitiei pe piata. E posibil sa ne placa 3 laptopuri in masura egala. Ar fi un puternic criteriu diferentiator sa pot afla usor data lansarii pe piata a modelelor respective.

Alte criterii de sortare, care uneori nu apar in magazinele online: sortare dupa top vanzari (aceasta ar trebui sa fie sortarea implicita), sortare dupa numar si sentiment comentarii, traficul pentru anumite produse, istoricul celui care cauta, laptopuri populare in ultima luna, recomandari editoriale (ce recomanda echipa din spatele site-ului).

Functia de predictii cuvinte (pe masura ce scriem un cuvant, sa ni se sugereze texte in mod automat) ar putea avea ca functie aditionala abilitatea de a invata care sunt cele mai des folosite predictii, si sa le afiseze prioritar pe acela. Apoi, sa invete din comportamentul nostru, de utilizatori logati in site, si, odata ce am facut o selectie, sa o afiseze pe aceea prioritar. Nu in ultimul rand o functie de tip auto-completare, ca un utilizator sa scrie 2-3 litere si sa i se indice cuvinte de 10 litere, sa spunem.

Mai departe, se poate lua in considerare comportamentul vizitatorilor - pe ce fac click cand cauta, daca se intorc la rezultatele cautarii dupa ce vad un anumit produs (ceea ce poate insemna ca nu au fost multumiti de rezultatul respectiv), ce produse se cumpara efectiv dupa o cautare, ce produse sunt recomandate mai departe, care este sentimentul vizitatorilor, asa cum decurge el din comentariile si notele (ratingurile) lasate pentru produse etc. Daca se intra pe acest proces - cum optimizam rezultatele de cautare de pe un site? - se poate ajunge cu perfectionarea la un nivel foarte ridicat.

Pe un magazin online ne-am astepta sa gasim si niste rute predefinite foarte bune. De exemplu, cine cauta „Laptop Asus” ar putea sa fie trimis automat in categoria „Laptopuri”, cu filtru selectat pe „Asus”. Da, e posibil ca vizitatorii sa se astepte sa ajunga intr-o pagina de cautari cu filtre posibile, dar e de testat si sugestia noastra.

Suntem aproape siguri ca cine introduce un cod produs in functia de cautare vrea sa ajunga direct la produsul respectiv. Pentru acel tip de cautari, am implementa o functie de tipul „Ma simt norocos”, prezenta pe motorul de cautare Google, care sa „trimita” automat internautii la primul (deci, cel mai relevant) rezultat gasit.

O functie pe care am implementat-o in program e ca daca o cautare nu are niciun rezultat, sa tai din termenii introdusi.

Ar fi util ca un motor de cautare sa stie ca 2 TB = 2.000 GB (pentru hard-diskuri) = 2.048 GB (pentru alte tipuri de cautari, oricum se poate pune ca echivalent). De asemenea, separatorul ar trebui sa fie atat virgula, cat si punct (sa fie echivalente): „2.048” = „2,048”.

Exista si cautari foarte provocatoare: „hard-disk laptop”. Poate vizitatorul doreste sa primeasca o lista de hard-disk-uri pentru laptopuri. Dar acele hard-diskuri pot fi interne sau externe. Si cautarea ar putea fi si „laptop care sa contina hard-disk, spre deosebire de alte laptopuri, cu SSD”.

Conjunctiile, in general, ar trebui eliminate din functiile de cautare. „Cel mai nou laptop” ar putea fi o exceptie, aici ar fi utila o sortare de la cel mai nou spre cel mai vechi, cu toate laptopurile din magazin.