Умный поиск и рекомендации для каталога
Семантика + контекст + бизнес-фильтры.
Внедряем интеллектуальный поиск, который понимает смысл запросов пользователей. Создаем рекомендательные системы на основе похожести, автоматизируем кластеризацию и поиск дубликатов в больших каталогах.
Находит по смыслу, а не по ключевым словам
Работает с миллионами товаров и документов
Увеличивает конверсию поиска на 30–50%
Семантический поиск
Поиск по смыслу запроса
- • Понимание синонимов и похожих слов
- • Работа с ошибками и опечатками
- • Учет контекста и намерений пользователя
- • Поиск на естественном языке
Мультиязычность
- • Русский, английский
- • Кросс‑языковой поиск
- • Автоопределение языка запроса
- • Custom embeddings под доменную лексику
Рекомендательные системы
Похожие товары
- • Рекомендации на основе характеристик
- • Учет визуальной похожести (изображения)
- • Комбинирование текста и метаданных
- • Матчинг товаров и кластеризация ассортимента
Умная подборка
- • Часто покупают вместе
- • Похожие товары дешевле/дороже
- • Альтернативные бренды
- • Кросс‑категорийные рекомендации
Кластеризация и классификация
Автоматическая группировка
- • Поиск дубликатов в каталоге
- • Кластеризация по категориям
- • Группы похожих товаров
- • Обнаружение аномалий и выбросов
Автоматическая категоризация
- • Присвоение категорий новым товарам
- • Предложение тегов и атрибутов
- • Валидация соответствия категории
- • Исправление ошибок в классификации
Гибридный поиск
Комбинация методов
- • Vector search: Vector search (семантика): быстро находит смысловые совпадения по названию, описанию и атрибутам товара, устойчив к опечаткам и разным формулировкам запроса.
- • BM25: BM25 (классический full-text): гарантирует точное совпадение редких терминов (SKU, артикулы, EAN, бренд/модель), повышает полноту на длинных хвостах.
- • ColBERT: ColBERT (контекстуальный поиск): учитывает контекст на уровне токенов (late interaction), улучшает релевантность на сложных, многосоставных запросах.
- • Custom reranking с LightGBM: финальный переранж с учётом поведенческих и бизнес-факторов (клики, конверсия, цена/скидка, наличие, рейтинг), повышает nDCG/CTR и GMV.
Фильтрация и фасеты
- • ФФильтры по категориям, брендам, ценам: мгновенная сужающая выборка по ключевым параметрам каталога, поддержка нескольких условий и исключений.
- • Совмещение векторов и фильтров: семантический отбор с учётом бизнес-ограничений (в наличии, регион, статус продавца), без потери качества.
- • Быстрые фасеты для UI: предрассчитанные счётчики по брендам/ценовым диапазонам/характеристикам для моментальной навигации без перезагрузки.
- • Геопоиск и ближайшие магазины: поиск с учётом координат пользователя/точки выдачи; сортировка по дистанции, времени доставки и доступному стоку.
Масштабирование и производительность
Оптимизация для продакшена
- • HNSW индексы для быстрого поиска
- • Квантизация векторов для экономии памяти
- • Sharding для распределения нагрузки
- • Кэширование частых запросов
Мониторинг и A/B тесты
- • Метрики релевантности (MRR, NDCG)
- • Логирование запросов и кликов
- • A/B тесты алгоритмов ранжирования
- • Улучшения через feedback‑loop
Примеры использования и кейсы
Кейс 1: Маркетплейс стройматериалов (150 000 товаров)
Проблемы
- • Синонимы: «саморез» vs «шуруп»
- • Опечатки давали нулевые результаты
- • Низкая конверсия поиска (8%)
Решение
- • Qdrant + семантические embeddings
- • Автокоррекция опечаток
- • Блок «Похожие товары»
Результаты
- • Конверсия поиска 8% → 23%
- • Нулевые результаты −70%
- • Средний чек +15%
- • Выручка +18% за квартал
Кейс 2: Онлайн‑аптека (50 000 SKU)
Проблемы
- • Запросы по симптомам не работали
- • Не связывались синонимы и бренды
- • Нужны аналоги при отсутствии
Решение
- • Knowledge graph действующих веществ
- • Семантический поиск по симптомам
- • Автоподбор аналогов
Результаты
- • Релевантные ответы в 97% запросов
- • Конверсия покупки +35%
- • Время поиска 3 мин → 30 сек
- • NPS +12 п.п.
Кейс 3: База знаний техподдержки
Проблемы
- • Ключевые слова давали сотни результатов
- • Долгое обучение новых сотрудников
Решение
- • Векторизация базы знаний
- • Семантический поиск по описанию проблем
- • Автоматические теги и кластеризация
- • Интеграция с LLM для ответов
Результаты
- • Поиск решения 5 мин → 30 сек
- • First‑contact resolution +40%
- • Обучение операторов в 2 раза быстрее
- • Нагрузка на поддержку −25%
Кейс 4: B2B поставщик запчастей (500 000 артикулов)
Проблемы
- • Дубликаты из разных каталогов
- • Долгая ручная очистка
Решение
- • Similarity search в Qdrant
- • Кластеризация похожих позиций
- • Валидация LightGBM
Результаты
- • Объединено 45 000 дублей
- • Очистка каталога 2 недели вместо 3 месяцев
- • Ошибки в заказах −60%
Результаты для бизнеса
Ожидаемые эффекты от внедрения семантического поиска и рекомендаций.
30–50%
Рост конверсии поиска
40–60%
Выше CTR результатов
−60–80%
Меньше нулевых результатов
10–20%
Рост среднего чека
3–5×
Быстрее поиск для пользователей
80%
Экономия времени на категоризацию
50×
Скорость поиска дублей
2–4 мес
Окупаемость (ROI)
Внедрите интеллектуальный поиск и увеличьте продажи
Разработаем семантический поиск под ваш каталог или базу знаний. Настроим рекомендации и автоматизацию классификации. Интеграция за 3–6 недель.
Что входит в базовое внедрение
• Аудит текущего поиска и каталога
• Подбор и обучение embedding‑модели
• Развертывание кластера Qdrant
• Индексация товаров/документов
• Настройка гибридного поиска (vector + BM25)
• API для интеграции с сайтом
• Блок «Похожие товары» (опционально)
• A/B тесты и метрики релевантности
• Техподдержка 3 месяца
От 280 000 ₽ под ключ
Опции: рекомендации, автоклассификация, поиск дублей, мобильная интеграция
Почта: info@bi-ai.ru • Telegram: @bi_ai_team • Контакты