Un motor eficient de cautare in e-commerce

2.4 Starea actuala a domeniului

Mai jos, un tabel comparativ intre mai multe motoare de cautare, din Romania, si pe plan international:

Motor de cautare	Abilitatea de a interpreta „Latpop”	Filtrare in rezultate	Sortare rezultate	Abilitatea de a interpreta „procesor laptop” (+engleza)
Google.com	Da	Nu	Nu	Da
Bing.com	Da	Nu	Nu	Nu
Amazon.com	Da	Da	Da	Nu
Target.com	Da	Da	Da	Nu
eBay.com	Da	Da	Da	Da
olx.ro	Nu	Da	Da	Nu
eMAG.ro	Da	Da	Da	Nu
Elefant.ro	Nu	Da	Da	Nu
F64.ro	Da	Da	Da	Nu
evoMAG.ro	Da	Da	Da	Nu

Tabel 2.4.1 Comparatie intre functiile oferite pentru diferite tipuri de cautari in unele motoare de cautare

Am facut o mica cercetare comparativa intre unele magazine online, si motoare de cautare „clasice”. De asemenea, si doua site-uri de anunturi. Mai jos, cateva observatii.

In primul rand, motoarele de cautare „clasice” se descurca in general mai bine la interpretarea cautarilor semantice. De exemplu, daca scriem „procesor laptop” (sau, in engleza, „laptop processor”), ne vom astepta sa primim rezultate despre procesoare de laptop, si nu laptopuri care au procesoare (probabil 100% din laptopuri au procesoare), nu genti de laptopuri cu anumite procesoare, nu coolere de procesoare de laptop. Se observa insa ca, la aceasta cautare, magazinele online clasice esueaza in a interpreta cautarea noastra. Solutiile ar fi doua: pe de o parte sa foloseasca inteligenta artificiala pentru a invata din cautarile anterioare (spre exemplu, cineva cauta „procesor laptop”, nu e multumit de rezultate, apoi merge in categoria procesoare, subcategoria procesoare laptop; acesta ar putea fi un semnal ca acea categorie e relevanta pentru cautare), sau ar putea face reguli manuale de cautare (toti cei care cauta „procesor laptop” sa fie trimisi automat in categoria respectiva).

O a doua observatie e ca motoarele de cautare „clasice” (Google, Bing) au un impediment major – nu au indexare instantanee a rezultatelor. Asta inseamna ca pe un site ca Amazon (o cautare site:amazon.com la Google arata ca Google a indexat aproximativ 145 de milioane de pagini) sau eMAG (site:eMAG.ro returneaza 25 de milioane de pagini) Google si Bing sunt nevoiti sa indexeze (sa parcurga cu mici roboti automat – spideri – intregul site) foarte multe pagini pentru a avea o varianta cat mai recenta a site-ului. Desigur, asta dureaza zile, uneori saptamani. Asa ca pentru Google si Bing asta inseamna ca nu au niciodata in index cele mai recente variante ale paginilor de Internet. Aceste pagini pot suferi modificari, apar noi produse, se schimba preturile, apar promotii. Din acest motiv, sortarea, cel putin cu tehnologia de astazi, e foarte dificila. Da, Google si Bing pot „sti” care este pretul laptopurilor si sa implementeze o solutie de sortare a rezultatelor dupa pret. Dar daca este pretul de acum cateva zile, sau, mai rau, acum o saptamana, fara nicio informatie despre promotii si schimbari de pret de ultim moment, rezultatele vor avea o relevanta mai redusa. Prin urmare, se intampla ce am observat in cercetarea noastra sumarizata in tabel – motoarele de cautare „clasice” nu au implementate functii de filtrare / sortare rezultate, si ne asteptam ca situatia sa nu se schimbe prea devreme, din cauza limitarilor tehnice (motoarele de cautare indexeaza relativ greu un site mare de ecommerce).

Avem si o ultima observatie, despre predictii cuvinte. Google este un motor de cautare care, din experienta noastra, are abilitatea de a interpreta foarte bine un termen tastat, chiar daca e tastat cu greseli de tipul litere inversate, prea multe litere intr-un cuvant dorit, prea putine. In unele cautari, mai nou, Google chiar ignora o parte din cuvintele introduse, in incercarea de a fi cat mai relevant. In cautarile noastre, am observat ca olx.ro si Elefant.ro nu interpreteaza cautarea „latpop” (desigur, scrisa fara ghilimele, altfel si Google o va vedea ca pe o cautare corecta) ca pe o cautare scrisa gresit. O tastatura numita SwiftKey, disponibila pe sistemele de operare de mobil iOS (din 2014) si Android (din 2010) are bune abilitati de a prezice cuvinte, de a invata din cuvintele pe care utilizatorii le tasteaza pe mobil. Tehnologia din „spatele” Google, sau, la o scara mai mica, dar in continuare eficienta, a SwiftKey nu consideram ca se regaseste inca in toate magazinele online. Faptul ca exista o tehnologie accesibila oricui nu inseamna si ca toate software-urile de predictie cuvinte invata din experienta altora si le si folosesc.

In plus, fata de ce am analizat in tabel (pentru ca e mai dificil de interpretat) este si abilitatea de a acorda importanta diferita cuvintelor intr-o cautare. De exemplu, primele cuvinte dintr-o cautare ar trebui sa fie mai importante decat restul. Intr-un manual de cautare avansata pe Google, se mentioneaza diferenta intre [blue sky] (cerul albastru si compania Blue Sky Studios) si [sky blue] (albastru cer, o denumire folosita in alte contexte). (Edu.google.com, 2012) Pentru magazinele online ar trebui sa conteze ordinea in care sunt scrise cuvintele, si care sunt cuvintele scrise la inceputul frazei.

Intr-un studiu din 2015 realizat de echipa de la Baymard Institute au fost analizate cele mai importante 50 de site-uri de e-commerce de pe piata Statelor Unite (Baymard.com, 2015). Rezultatele sintetice ale studiului:

Figura 2.4.1 Analiza listei de produse a magazinelor online (Baymard.com, 2015)

Cofondatorul institutului a scris un articol despre rezultatele cercetarii efectuate asupra magazinelor online respective in revista Smashing Magazine. (Holst, 2015)

Cateva observatii din articolul respectiv:

• 
  Doar 16% din site-urile de e-commerce cele mai importante furnizeaza utilizatorilor o experienta de filtrare a rezultatelor rezonabil de buna. Acest lucru se intampla din cauza lipsei unor optiuni de filtrare a rezultatelor importante. Din datele studiului rezulta ca logica de filtrare ineficienta si interfetele nefunctionale sunt si ele probleme.
  
• 
  42% din site-urile de e-commerce de top nu au anumite tipuri de filtre specifice unor categorii pentru cateva din categoriile de produse cele mai importante.
  
• 
  20% din site-urile de e-commerce nu au filtre tematice, in ciuda faptului ca vand produse cu atribute tematice evidente (sezon, stil s.a.m.d.).
  
• 
  Din site-urile care se ocupa de produse care sunt dependente de o compatibilitate (de exemplu, o placa de baza e compatibila doar cu anumite microprocesoare; sau un incarcator baterii poate lucra doar cu anumite baterii), 32% nu au filtre de comptabilitate.
  
• 
  Testele au aratat ca mai mult de 10 valori filtrate necesita scurtarea (truncation) rezultatelor pentru a fi afisate in mod corect pe ecran. Cu toate acestea, 32% din site-uri fie au un design de scurtare insuficient, care face ca utilizatorii sa nu observe valorile truncate (6%), sau se folosesc de ceva ce testele au aratat ca e si mai problematic, zone de scroll intern (24%, se refera la casete in care vizitatorii dau scroll orizontal si/sau vertical pentru a putea citi toata informatia).
  
• 
  Doar 16 din site-uri promoveaza in mod activ filtre deasupra listei de produse (aceasta este o pre-conditie pentru situatia cand se depinde mai mult de filtre decat de categorii produse).
  
• 
  Abilitatea de filtrare eficienta variaza puternic de la o industrie la alta, electronicele si industria confectiilor suferind de filtre insuficiente (pentru fiecare din contextele lor specifice), in timp ce site-urile cu bricolaj sau vanzatorii de produse generaliste au magazinele cu cele mai bune performante de filtrare produse.