Un motor eficient de căutare în e-commerce

3.5 Posibilități de extindere a algoritmului

În primul rând, ar fi util un generator automat de filtre, se poate face un sistem care să folosească filtrele cel mai des folosite de alte persoane care au căutat ceva similar, și să ne fie afișate cele mai frecvent folosite filtre.

Apoi, pentru produsele în limba română, ar fi util ca textele produselor să poată fi găsite indiferent dacă scriu sau nu cu diacritice. Diacriticele sunt și ele de două tipuri, cu virgulă (Ș/ș, Ț/ț) și cu sedilă (Ş/ş și Ţ/ţ). Un motor de căutare ar trebui să poată interpreta orice variantă de a scrie un cuvânt – cuvântul „țânțari” din „plasă țânțari” ar putea fi scris în 9 feluri distincte, în funcție de semnul diacritic folosit pentru „ț” (și numărul se înmulțește cu 4 dacă adăugăm cele 4 feluri de a scrie â: â\î\a\i).

Cum poate „învăța” un site abia lansat pe piață dacă se caută frecvent „notebook” sau „laptop”? Un răspuns, printre alte posibile soluții, ar putea fi folosirea Google Trends, un site care permite comparații între termeni. Instrumentul respectiv va oferi și noi sugestii de căutare. S-ar putea face astfel niște dicționare de echivalență, un motor de căutare ar putea „înțelege” că „laptop” înseamnă, de fapt, „notebook”. Desigur, ar putea fi utile și niște dicționare de sinonime, dar pentru termenii mai tehnici e posibil să nu fie suficient de moderne în exprimare, și e posibil să se piardă termeni mai de argou, sau exprimări imprecise, dar folosite în practică.

Uneori, lucrurile generate automat pot da erori. De exemplu, da, „notebook” poate însemna „laptop”, dar nu ar trebui să fie egal cu „netbook”, deși, aparent, termenii sunt similari. Ar trebui ca listele generate automat să fie monitorizate. Sau se poate crea un algoritm, ceva mai complex, care să învețe din greșeli. Prin studierea comportamentului vizitatorilor, se poate determina dacă pentru majoritatea „netbook” = „notebook” – dacă se observă că vizitatorii nu sunt mulțumiți de afișarea de notebookuri la căutări de netbookuri, sau dacă se observă că au fost multe produse notebook returnate de către cei care căutau netbookuri, se pot lua măsuri corective. Dacă acest proces de corecție are loc, atunci predicția ar putea rămâne.

Pentru un site cu trafic ceva mai mare, și cu o prezență stabilită pe o anumită piață, ar putea fi utilă analiza statisticilor din instrumente precum Google Analytics, care permit, odată făcută o configurare, monitorizarea căutărilor.

Există și funcții de căutare care sunt specifice anumitor nișe. De exemplu, pentru o persoană care caută un parfum cu un anumit miros, ar fi relevant să i se prezinte o serie de parfumuri realmente asemănătoare cu acel parfum.

Filtrele de sortare pot și ele să fie rafinate. Să zicem că discutăm despre un magazin de ceaiuri. Aici, în plus față de filtre precum „ceaiuri de mentă”, „ceaiuri de sunătoare” etc., ar putea fi utile filtre pentru diferite metode de a folosi acele ceaiuri – există ceaiuri de răceală, pentru slăbit, pentru somn liniștit, pentru energie ș.a. În lumea tehnologiei, laptopurile pot fi de birou, pentru acasă (multimedia), pentru procesare video, pentru jocuri, pentru condiții de lucru dificile (cu rezistență la praf și căderi). Ar ajuta dacă filtrele nu ar fi exclusiv axate pe specificații tehnice, ci ar fi și fidele intenției de căutare a vizitatorilor, așa cum poate fi ea interpretată de deținătorii de magazine online. Tot legat de laptopuri, „laptopuri noi” ar fi un filtru doar cu laptopuri lansate într-o anumită perioadă. Similar, o funcție de filtrare pentru „laptopuri ieftine”.

O problemă întâlnită la unele magazine este neconcordanța 100% a filtrelor cu specificațiile produselor. Pe Amazon.com, de exemplu, unele produse sunt vândute nu de către Amazon în sine, ci de terțe părți. Este dificil să impui criterii coerente pentru zeci (poate sute) de milioane de produse, introduse de foarte mulți comercianți. Prin urmare, uneori filtrele Amazon din căutări nu sunt precise.

O funcție de sortare care lipsește multor magazine online e funcția de sortare după data apariției pe piață. E posibil să ne placă 3 laptopuri în măsură egală. Ar fi un puternic criteriu diferențiator să pot afla ușor data lansării pe piață a modelelor respective.

Alte criterii de sortare, care uneori nu apar în magazinele online: sortare după top vânzări (aceasta ar trebui să fie sortarea implicită), sortare după număr și sentiment comentarii, traficul pentru anumite produse, istoricul celui care caută, laptopuri populare în ultima lună, recomandări editoriale (ce recomandă echipa din spatele site-ului).

Funcția de predicții cuvinte (pe măsură ce scriem un cuvânt, să ni se sugereze texte în mod automat) ar putea avea ca funcție adițională abilitatea de a învăța care sunt cele mai des folosite predicții, și să le afișeze prioritar pe acela. Apoi, să învețe din comportamentul nostru, de utilizatori logați în site, și, odată ce am făcut o selecție, să o afișeze pe aceea prioritar. Nu în ultimul rând o funcție de tip auto-completare, ca un utilizator să scrie 2-3 litere și să i se indice cuvinte de 10 litere, să spunem.

Mai departe, se poate lua în considerare comportamentul vizitatorilor - pe ce fac click când caută, dacă se întorc la rezultatele căutării după ce văd un anumit produs (ceea ce poate însemna că nu au fost mulțumiți de rezultatul respectiv), ce produse se cumpără efectiv după o căutare, ce produse sunt recomandate mai departe, care este sentimentul vizitatorilor, așa cum decurge el din comentariile și notele (ratingurile) lăsate pentru produse etc. Dacă se intră pe acest proces - cum optimizăm rezultatele de căutare de pe un site? - se poate ajunge cu perfecționarea la un nivel foarte ridicat.

Pe un magazin online ne-am aștepta să găsim și niște rute predefinite foarte bune. De exemplu, cine caută „Laptop Asus” ar putea să fie trimis automat în categoria „Laptopuri”, cu filtru selectat pe „Asus”. Da, e posibil ca vizitatorii să se aștepte să ajungă într-o pagină de căutări cu filtre posibile, dar e de testat și sugestia noastră.

Suntem aproape siguri că cine introduce un cod produs în funcția de căutare vrea să ajungă direct la produsul respectiv. Pentru acel tip de căutări, am implementa o funcție de tipul „Mă simt norocos”, prezentă pe motorul de căutare Google, care să „trimită” automat internauții la primul (deci, cel mai relevant) rezultat găsit.

O funcție pe care am implementat-o în program e ca dacă o căutare nu are niciun rezultat, să tai din termenii introduși.

Ar fi util ca un motor de căutare să știe că 2 TB = 2.000 GB (pentru hard-diskuri) = 2.048 GB (pentru alte tipuri de căutări, oricum se poate pune ca echivalent). De asemenea, separatorul ar trebui să fie atât virgulă, cât și punct (să fie echivalente): „2.048” = „2,048”.

Există și căutări foarte provocatoare: „hard-disk laptop”. Poate vizitatorul dorește să primească o listă de hard-disk-uri pentru laptopuri. Dar acele hard-diskuri pot fi interne sau externe. Și căutarea ar putea fi și „laptop care să conțină hard-disk, spre deosebire de alte laptopuri, cu SSD”.

Conjuncțiile, în general, ar trebui eliminate din funcțiile de căutare. „Cel mai nou laptop” ar putea fi o excepție, aici ar fi utilă o sortare de la cel mai nou spre cel mai vechi, cu toate laptopurile din magazin.