AI для інтернет-магазинів: розумний пошук і рекомендації

Будь-який покупець хоче швидко й легко знайти потрібний товар. Якщо пошук в інтернет-магазині незручний, він може перейти до конкурентів. AI-пошук для інтернет-магазину простіший і зручніший: алгоритм розуміє запити навіть без точних формулювань, а персональні рекомендації допомагають знайти товар і супутню послугу. Це економить час клієнта і підвищує продажі.

Як працює AI-пошук по товарах

AI для інтернет-магазину — справжня знахідка, оскільки робить пошук «розумним» і гнучким. Він не обмежується точним співпадінням слів, а аналізує сенс запиту, характеристики товарів і поведінку покупців. Завдяки цьому користувач отримує максимально релевантні результати, навіть якщо неточно ввів запит.

Як працює ШІ-пошук для інтернет-магазину:

• розуміння запиту — нейросеть виправляє опечатки, виділяє сутності та визначає намір: купити, порівняти або дізнатися розмір; сучасні системи використовують великі мовні моделі (LLM), які вміють перефразовувати запит, підбирати синоніми та враховувати контекст сесії, що особливо важливо, якщо користувач уже переглядав схожі товари;
• створення ембеддінгів — запит та текстові (а іноді й візуальні) описи товарів перетворюються у вектори, що дає змогу знаходити співпадіння не лише за словами, а й за змістом; така векторна модель — основа «семантичного» пошуку;
• швидкий пошук — зазвичай застосовується гібридний підхід: лексичний пошук (точні співпадіння) + семантичний (смислові співпадіння); ця модель дозволяє знайти й точні збіги (артикул, бренд), й схожі позиції («легкі кросівки для бігу»);
• ре-ранжування та персоналізація — нейронні моделі та бізнес-правила впорядковують результати з урахуванням кліків, конверсій і персональних даних; на їхній основі формується остаточний порядок виведення товарів на екран.

Отже, «розумний» пошук дозволяє інтернет-магазину не просто «показувати товари», а формувати справді корисну видачу.

Рекомендальні алгоритми для покупців

Персональні AI-рекомендації товарів — важлива складова інтернет-магазинів. Вони допомагають користувачеві швидше знаходити потрібні товари й відкривати нові, а бізнесу — підвищувати конверсію та середній чек. У їхній основі — алгоритми, які аналізують дані про товари, поведінку покупців і контекст сесій.

Виділяють такі підходи до формування персональних рекомендацій при розробці інтернет-магазину:

• колаборативна фільтрація — алгоритми порівнюють поведінку різних користувачів, аналізують їхні вподобання й список переглянутих товарів; потім пропонують ці товари клієнтам з подібними інтересами; метод ефективний, але може виникнути проблема «холодного старту», коли немає даних про нових користувачів або нові товари;
• контент-базовані рекомендації — орієнтуються на характеристики товару (опис, бренд, категорія) і показують схожі позиції;
• послідовні моделі — алгоритм враховує послідовність дій у рамках однієї сесії і підлаштовується під поточні наміри користувача;
• гібридні рішення — об’єднують кілька підходів одночасно, компенсуючи слабкі сторони окремих методів і забезпечуючи точніші рекомендації.

Впровадження таких систем перетворює звичайний каталог на персоналізовану вітрину: покупець бачить пропозиції, підібрані саме для нього, а магазин отримує більше продажів і задоволених клієнтів завдяки зручному й «розумному» інтерфейсу.

Автоматичне доповнення пошукових запитів

Автозаповнення допомагає користувачеві швидше знаходити товар, пропонуючи варіанти вводу прямо під час набору тексту. Це зменшує кількість опечаток і підвищує шанси на покупку, якщо підказки релевантні й персоналізовані.

Розглядають кілька підходів до автозаповнення, які можна впровадити на сайті:

• префіксний пошук — алгоритм підбирає варіанти, як тільки ви починаєте вводити букви; наприклад, при введенні «кр» система запропонує «кросівки», «кросівки чоловічі» або «кросівки для бігу»; для цього в базі створюють спеціальні індекси, які дозволяють підказкам з’являтися миттєво;
• N-gram індексація — слово розбивають на невеликі фрагменти, щоб система могла знаходити збіги навіть по частинах («кросс»); цей варіант зручний при часткових або неточних вводах;
• корекція помилок — алгоритм вгадує, що користувач мав на увазі, навіть якщо він припустився опечатки; наприклад, введення «кросовки» все одно покаже результати «кросівки»;
• семантичне автодоповнення — система підбирає підказки не тільки за буквами, а й за змістом; наприклад, при введенні «біг» може запропонувати «кросівки для бігу» або «спортивні шорти»;
• персоналізація — підказки враховують історію переглядів або покупок користувача і пропонують товари, які йому можуть сподобатися.

Сучасні інтернет-магазини зазвичай комбінують ці методи. Такий підхід не лише покращує досвід користувача, а й підвищує клікабельність та конверсії у пошуку.

Приклади AI-пошуку в e-commerce

AI-пошук для інтернет-магазину вже давно ефективно застосовують великі платформи. Ось кілька прикладів використаних підходів:

• AliExpress, Temu — виберіть фото товару в каталозі й натисніть значок фотоапарата; нейромережа спочатку знайде аналогічні товари з різною ціною для порівняння, а потім покаже схожі позиції;
• eBay — завантажте зображення товару, який вас цікавить; система перетворить його у вектор і знайде відповідні варіанти навіть без точного текстового опису;
• Amazon — нейромережа враховує історію покупок, кліки й комерційні сигнали і показує товари, які користувач із найбільшою ймовірністю купить.

Наведені приклади ілюструють окремі можливості; у реальних системах ці підходи часто комбінують для досягнення кращих результатів.

Як впровадити AI-пошук на свій сайт

Хочете інтегрувати AI-пошук у свій інтернет-магазин? Зверніться до Megasite — IT-компанії, що працює в Києві й інших містах України. Ми займаємося розробкою сайтів більше 10 років і ефективно впроваджуємо «розумні» технології, які допомагають клієнтам швидко знаходити потрібний товар і підвищують продажі.