AI-поиск по товарам с обработкой естественного языка: как внедрить без программистов

Офисный стол с ноутбуком и смартфоном, на экране интерфейс семантического поиска товаров с фильтрами и векторной графикой, символизирующий low‑code AI решение для e‑commerce

Введение в семантический AI‑поиск для e‑commerce: зачем переходить от ключевых слов к обработке естественного языка и как реализовать это в low‑code без штата разработчиков. Короткий обзор архитектуры, главных компонентов и практических выгод — улучшение релевантности, рост конверсии и снижение затрат на поддержку поиска.

Содержание

Что такое семантический поиск товаров и от чего он отличается

Представьте, что ваш покупатель ищет «удобные кроссовки для бега по асфальту весной». Он вводит этот запрос в поисковую строку вашего интернет-магазина. Что ему покажет стандартный поиск? Скорее всего, он будет цепляться за отдельные слова. Он найдёт все товары со словом «кроссовки», потом отфильтрует те, где есть слово «бег». А вот со словами «удобные», «асфальт» и «весна» возникнут проблемы. Этих слов может просто не быть в названии или кратком описании товара. В итоге пользователь получит либо нерелевантную выдачу, либо, что ещё хуже, пустую страницу с надписью «Ничего не найдено». Знакомая ситуация?

Семантический, или нейросетевой, поиск решает эту проблему принципиально иначе. Он не ищет точное совпадение слов. Он ищет совпадение по смыслу. Для него запрос «удобные кроссовки для бега по асфальту весной» — это не набор отдельных слов, а цельная мысль, намерение покупателя. Система понимает, что «удобные для асфальта» означает хорошую амортизацию и поддержку стопы. «Весной» — что материал должен быть лёгким, дышащим, но при этом защищать от влаги. В результате в выдаче окажутся модели с описаниями вроде «беговая обувь с амортизирующей подошвой» или «лёгкие кроссовки из водоотталкивающей мембраны», даже если в них нет ни слова «удобные» или «весна».

Как это работает? В основе лежит технология обработки естественного языка (NLP) и математические модели, которые превращают текст в числа. Этот процесс называется созданием эмбеддингов. Если говорить просто, нейросеть «читает» описание каждого товара и ваш поисковый запрос, а затем присваивает каждому тексту уникальный числовой код, который называется вектором. Этот вектор — своего рода цифровой отпечаток смысла. Близкие по значению фразы и слова получают близкие по значению векторы. Поиск превращается из сопоставления букв в сопоставление этих «смысловых координат» в многомерном пространстве. Система ищет векторы товаров, которые находятся ближе всего к вектору запроса.

Давайте сравним подходы.

  • Классический поиск по ключевым словам. Ищет точное вхождение слов. Не понимает синонимы, опечатки, контекст. Запрос «футболка для мужчины» не найдёт товар с названием «мужской лонгслив».
  • Традиционный полнотекстовый поиск (например, на базе Elasticsearch). Он умнее. Учитывает морфологию русского языка (падежи, склонения), может работать с синонимами, ранжирует результаты по частоте слов. Но он всё ещё оперирует словами, а не абстрактными понятиями. Он не поймёт, что «платье для летней вечеринки на пляже» и «лёгкий сарафан из хлопка для жаркой погоды» — это по сути одно и то же.
  • Семантический поиск. Он понимает контекст и намерение. Для него «недорогой смартфон с хорошей камерой и мощной батареей» — это запрос на конкретные технические характеристики, даже если пользователь их не называет прямо. Он найдёт модели с ёмким аккумулятором и высоким разрешением основной камеры в определённом ценовом сегменте.

Это открывает совершенно новые возможности для бизнеса. Вот несколько конкретных кейсов.

Поиск похожих товаров

Покупатель смотрит карточку товара. Вместо того чтобы показывать ему просто товары из той же категории или того же бренда, семантический поиск может предложить действительно похожие вещи. Например, к джинсам определённого кроя и плотности он подберёт аналогичные модели других производителей, которые пользователь мог бы и не найти сам.

Поиск по описанию

Клиент может скопировать текст из отзыва, статьи или просто описать своими словами то, что ему нужно. Например, «хочу такое же платье, как у героини в фильме, оно было длинное, шёлковое, изумрудного цвета». Система проанализирует этот запрос и найдёт в каталоге наиболее близкие по смыслу товары.

Поиск по картинке и тексту

Это уже стандарт для многих крупных площадок в 2025 году. По данным исследований, более трети пользователей считают поиск по изображениям очень полезным. Клиент загружает фото понравившейся вещи и добавляет текстом уточнение, например, «нужен такой же пиджак, но из шерсти и дешевле». Нейросеть анализирует и изображение (стиль, крой, цвет), и текст (материал, цена), чтобы выдать максимально точный результат.

Внедрение такого поиска напрямую влияет на ключевые метрики электронной коммерции. Когда пользователи быстро находят то, что ищут, они чаще кликают по товарам, что ведёт к повышению CTR. Релевантная выдача снижает вероятность того, что человек уйдёт с сайта, не найдя нужного, а это уменьшает показатель отказов. Более того, умный поиск помогает открывать новые товары и находить удачные сочетания, что, как показывает практика, увеличивает средний чек на 10-20%. В конечном счёте, вы даёте покупателю не просто поисковую строку, а умного ассистента, который понимает его с полуслова. А в следующей главе мы разберём, как собрать такого ассистента без команды программистов, используя low-code инструменты.

Архитектура low code решения для AI поиска

Давайте заглянем под капот нашего AI-поиска и разберем его на составные части. Представьте, что мы строим не сложную IT-систему, а скорее собираем умный конструктор. Каждый его элемент выполняет свою задачу, и хорошая новость в том, что для их соединения нам не понадобятся программисты. Вся магия low-code заключается в использовании готовых сервисов и визуальных интеграторов, которые связывают их между собой.

Вот как выглядит типичная архитектура такого решения.

1. Источник данных

Это отправная точка, наш каталог товаров. Данные могут храниться где угодно:

  • PIM-система (Product Information Management). Идеальный вариант. Это централизованное хранилище, где вся информация о товарах уже структурирована.
  • CSV или Excel-файл. Самый простой и распространенный случай для небольших магазинов. Обычная таблица с колонками: название, описание, цена, бренд, артикул.
  • База данных сайта. Например, каталог товаров вашей CMS (WordPress, Bitrix и т.д.).

С помощью low-code интеграторов, таких как Zapier, Make (ранее Integromat) или Albato, мы можем настроить автоматическое «затягивание» данных из любого из этих источников. Вы просто указываете, откуда брать информацию и с какой периодичностью ее обновлять.

2. Предобработка данных

Прежде чем превращать описания товаров в магические векторы (эмбеддинги), их нужно «причесать». Сырые данные часто содержат мусор: HTML-теги, лишние пробелы, опечатки. На этом этапе мы:

  • Очищаем текст. Удаляем все технические символы.
  • Формируем единое описание. Для лучшего понимания смысла моделью мы объединяем несколько полей в один текст. Например, «Название товара + Бренд + Цвет + Ключевые характеристики + Краткое описание».

Этот шаг в low-code платформах часто выглядит как визуальный конструктор, где вы перетаскиваете блоки и задаете правила: «взять поле А», «прибавить к нему поле Б», «очистить от HTML».

3. Генерация эмбеддингов

Это сердце нашего AI-поиска. Специальная нейросетевая модель (провайдер эмбеддингов) читает подготовленное нами описание каждого товара и превращает его в числовой вектор. Этот вектор — математическое отражение смысла.

Кто эти провайдеры?

  • Крупные игроки. OpenAI, Cohere, Google Vertex AI. Они предлагают мощные модели через API.
  • Российские решения. Yandex GPT embeddings, модели от Sber AI. Их огромное преимущество — они изначально заточены под нюансы русского языка.

Интеграция происходит через API-запрос. В low-code инструменте вы настраиваете шаг: «для каждой строчки из нашего каталога отправить текст в API Яндекса и полученный вектор сохранить».

4. Векторное хранилище (база данных)

Эмбеддинги нужно где-то хранить и, что важнее, быстро по ним искать. Для этого существуют специальные векторные базы данных. Они умеют моментально находить векторы, наиболее близкие к вектору поискового запроса.

Варианты реализации:

  • Managed (облачные). Сервисы вроде Pinecone или Weaviate Cloud. Вы платите за использование и не думаете об администрировании. Идеально для стартапов. Вы просто получаете ключ доступа (API key) и отправляете туда свои векторы.
  • Self-hosted (на своем сервере). Решения типа Milvus или Vespa. Требуют технических знаний для установки и поддержки, но дают больше контроля и могут быть дешевле в долгосрочной перспективе. Для low-code подхода мы их почти не рассматриваем.

5. Ранжирование и поиск

Когда пользователь вводит запрос «удобные кроссовки для бега по асфальту летом«, происходит следующее:

  1. Запрос пользователя отправляется тому же провайдеру эмбеддингов и тоже превращается в вектор.
  2. Этот вектор отправляется в нашу векторную базу данных с командой «найди 100 самых похожих товаров».
  3. База возвращает список ID товаров, отсортированных по семантической близости.

Но этого мало. Пользователю нужны фильтры по цене, бренду или размеру. Поэтому вступает в игру гибридный поиск. Результаты семантического поиска дополнительно фильтруются по заданным атрибутам.

А что, если пользователь ищет по точному артикулу «NKE-12345»? Семантический поиск тут не нужен. Для этого оставляют fallback (запасной вариант) — традиционный поиск (например, на базе Elasticsearch или встроенный в CMS), который ищет точные совпадения. Умная система сначала проверяет, не является ли запрос артикулом или брендом, и только потом запускает семантику.

6. Поисковый интерфейс

Это та самая строка поиска на вашем сайте и страница с результатами. С помощью low-code конструкторов вроде Retool, Bubble или Tilda можно создать или доработать существующий интерфейс, который будет отправлять запросы в нашу систему и красиво отображать полученные товары.

7. Мониторинг

Как понять, что поиск работает хорошо? Нужно следить за метриками:

  • Скорость ответа. В идеале — не больше 300 миллисекунд.
  • Релевантность. Анализируем, на какие товары из выдачи кликают пользователи. Если на первые 3-5, значит, все хорошо.
  • CTR (Click-Through Rate) поисковой выдачи.

Многие low-code платформы и векторные базы имеют встроенные дашборды, где эти показатели можно отслеживать без дополнительной настройки.

Особое внимание стоит уделить особенностям русского языка. Выбирая модель для генерации эмбеддингов, убедитесь, что она хорошо понимает морфологию («кроссовок», «кроссовки», «кроссовкам»), падежи, синонимы и даже сленг («тапки» вместо «кроссовки»). Российские модели, как правило, справляются с этим лучше «из коробки».

В итоге вся схема взаимодействия компонентов выглядит как конвейер, который можно собрать из готовых кубиков, соединив их визуальными «проводами» в low-code платформе.

Подготовка данных и настройка модели в low code среде

Качество семантического поиска напрямую зависит от данных, которые вы ему «скармливаете». Принцип «мусор на входе, мусор на выходе» здесь работает безотказно. Даже самая продвинутая нейросеть не сможет найти нужный товар, если его описание в каталоге неполное, содержит ошибки или лишено ключевых характеристик. Поэтому прежде чем настраивать модели, нужно привести данные в порядок. В low-code средах этот процесс значительно упрощен, но требует внимания к деталям.

Первый и самый важный этап — очистка и нормализация. Описания товаров часто содержат лишнее. Это могут быть HTML-теги, спецсимволы или просто опечатки. Их нужно удалить. Названия товаров следует привести к единому формату. Например, «Смартфон Apple iPhone 15 Pro Max 256Gb» и «Айфон 15 Про Макс 256 Гб, эпл» — это один и тот же товар. Система должна это понимать. Low-code платформы обычно предлагают встроенные функции или готовые блоки для очистки текста и стандартизации названий.

Далее необходимо выделить атрибуты. Бренд, цвет, размер, материал, артикул (SKU) — это структурированная информация, которая критически важна для поиска. Её нужно извлечь из общего описания и представить в виде отдельных полей. Например, из текста «красное хлопковое платье от Zara 44 размера» мы получаем:

  • Бренд: Zara
  • Цвет: красный
  • Материал: хлопок
  • Размер: 44

Эта структурированная информация станет основой для фильтров и поможет модели лучше понять контекст товара.

После подготовки данных мы формируем текстовое представление карточки для модели. Это тот самый текст, который будет преобразован в вектор (эмбеддинг). Лучшая стратегия — объединить самую важную информацию в одну строку. Классическая формула выглядит так: название + ключевые атрибуты + краткое описание. Для нашего платья это может быть: «Платье женское Zara. Цвет красный. Размер 44. Материал хлопок. Легкое летнее платье для повседневной носки». Такой подход дает модели максимум полезной информации о товаре в сжатом виде. Рекомендуемый объем текста для большинства моделей не должен превышать 512 токенов, чтобы обеспечить оптимальную производительность и стоимость.

Теперь переходим к самому интересному — созданию и управлению эмбеддингами в low-code инструменте. Вам не нужно писать код для этого. Процесс обычно выглядит как выбор нужных опций в интерфейсе.

  1. Выбор модели эмбеддинга. Платформа предложит список доступных моделей. Для российского рынка стоит обратить внимание на модели, хорошо понимающие русский язык, его морфологию и синонимию, например, Yandex GPT embeddings или мультиязычные модели от крупных провайдеров. Выбор зависит от специфики вашего каталога и бюджета.
  2. Настройка параметров. Здесь вы указываете, какие поля из вашей базы данных использовать для создания текстового представления. Можно также задать веса для разных атрибутов. Например, вы можете указать, что название и бренд важнее, чем длинное описание. Это поможет модели точнее ранжировать результаты.
  3. Частота обновления (реиндексация). Как часто нужно обновлять эмбеддинги? Если у вас небольшой магазин с редким обновлением ассортимента, достаточно полной переиндексации раз в месяц. Для крупного ритейлера с ежедневными новинками потребуется более частое обновление. Идеальный вариант — инкрементальный апдейт. Эта функция позволяет обновлять эмбеддинги только для новых или измененных товаров, что значительно экономит время и ресурсы.

Как понять, что ваш новый поиск работает хорошо, если в команде нет ML-инженеров? Для этого существуют понятные метрики, которые можно измерить без сложных инструментов.

  • Precision@k (Точность на k позициях). Самая простая метрика. Мы смотрим на первые k (например, 10) результатов поиска и считаем, сколько из них действительно релевантны запросу. Если из 10 товаров 8 подходят, то precision@10 равен 80%.
  • MRR (Mean Reciprocal Rank). Эта метрика оценивает, как высоко в выдаче находится первый правильный ответ. Если он на первом месте, это лучший результат. Если на пятом, то хуже. MRR усредняет этот показатель по множеству запросов.
  • NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain). Более продвинутая метрика. Она учитывает не только наличие релевантных товаров в выдаче, но и их порядок. Самый подходящий товар на первом месте ценится гораздо выше, чем он же на десятом.

Замерить эти показатели можно несколькими способами. Самый эффективный — A/B тестирование. Показывайте части пользователей старый поиск, а другой части — новый, и сравнивайте ключевые бизнес-показатели: конверсию, средний чек, показатель отказов. Другой способ — ручная оценка. Соберите 50-100 популярных или проблемных поисковых запросов, прогоните их через систему и попросите менеджера продукта оценить релевантность первых 5-10 результатов по шкале. Это даст хорошее представление о качестве поиска и поможет выявить слабые места.

Пошаговая инструкция по внедрению без программистов

Итак, данные у нас готовы, и понимание, что такое эмбеддинги, тоже есть. Переходим к самому интересному — сборке нашего AI-поиска. Этот процесс похож на сборку конструктора LEGO: у нас есть готовые блоки, и наша задача — правильно соединить их между собой. Никакого кода, только логика и внимательность.

Шаг 1. Выбор технологического стека

Это фундамент нашего проекта. Нам нужно выбрать три ключевых компонента: low-code платформу для сборки логики, провайдера эмбеддингов для «перевода» текста в векторы и векторную базу данных для их хранения и поиска.

  • Low-code платформа. Это наша рабочая среда, где мы будем соединять все сервисы. Для быстрого прототипа или внутреннего инструмента отлично подойдет Retool. Если нужен публичный сайт с поиском, можно посмотреть в сторону Bubble или даже виджетов на Tilda с интеграцией через API.
  • Провайдер эмбеддингов. Здесь важна поддержка русского языка. Глобальные гиганты вроде OpenAI хорошо работают, но для максимальной точности стоит рассмотреть российские решения. Yandex GPT Embeddings отлично понимают морфологию и контекст русского языка. Альтернатива — модели с открытым кодом с Hugging Face (например, ruBERT), которые можно подключить через специализированные сервисы.
  • Векторная база данных (БД). Есть два пути.
    • Managed (облачные) решения. Такие как Pinecone или Weaviate Cloud. Плюсы: быстро, не нужно думать об инфраструктуре, всё управляется через веб-интерфейс. Минусы: дороже при больших объёмах, и нужно внимательно изучить, где физически хранятся данные, чтобы соответствовать ФЗ-152.
    • Self-hosted решения. Например, Milvus или Vespa, развернутые на серверах в России. Плюсы: полный контроль над данными, дешевле в долгосрочной перспективе. Минусы: требует минимального технического надзора, хотя и без программирования.

Для старта я бы рекомендовала связку: Retool для сборки, Yandex GPT Embeddings API для векторизации и Pinecone (с выбором европейского региона) для хранения. Это самый быстрый способ получить работающий прототип.

Шаг 2. Настройка импорта каталога

Нам нужно «скормить» системе наши товары. Low-code платформы предлагают несколько вариантов:

  • CSV-файл. Самый простой способ для пилотного проекта. Выгружаем каталог из вашей CMS или PIM-системы, готовим файл, как обсуждали в прошлой главе, и загружаем его напрямую в low-code инструмент.
  • API-интеграция. Если у вашей CMS (например, Bitrix24, Magento) или PIM есть API, можно настроить автоматическую синхронизацию. В Retool или Bubble это делается через готовые коннекторы, где нужно лишь указать адрес API и ключ доступа.
  • Прямая интеграция с PIM. Некоторые платформы, например, Dataiku, предлагают готовые коннекторы к популярным PIM-системам, что делает процесс еще проще.

Шаг 3. Создание пайплайна генерации эмбеддингов

Это сердце нашей системы. Здесь мы настроим автоматическую цепочку действий. Визуально это выглядит так:

  1. Триггер. Процесс запускается при появлении нового товара (или при ручной загрузке CSV).
  2. Подготовка текста. В low-code платформе мы создаем шаг, который берет нужные поля из карточки товара (название, описание, атрибуты) и объединяет их в одну текстовую строку.
  3. Запрос к API эмбеддингов. Следующий блок отправляет эту строку на API Yandex GPT. В ответ мы получаем вектор — длинный массив чисел.
  4. Загрузка в векторную БД. Последний шаг — отправляем этот вектор вместе с ID товара в нашу векторную базу данных Pinecone.

В инструментах вроде Make (бывший Integromat) или Zapier это настраивается буквально за полчаса путем перетаскивания блоков и заполнения полей.

Шаг 4. Настройка ранжирования и фильтров

Когда пользователь вводит запрос «удобные синие кроссовки для бега», происходит обратный процесс. Его запрос отправляется на тот же API эмбеддингов, превращается в вектор, и этот вектор ищет самые близкие по смыслу векторы товаров в нашей базе. Но этого мало. Пользователи привыкли к фильтрам. Поэтому в поисковый запрос к векторной БД мы добавляем метаданные: цвет=синий, категория=спортивная обувь. Это называется гибридным поиском. Он сочетает семантическую близость с жесткой фильтрацией по атрибутам, что дает наилучшие результаты.

Шаг 5. Создание простого UI для поиска

Нам не нужен сложный дизайн. Достаточно поисковой строки и области для вывода результатов. В Retool или Bubble вы просто перетаскиваете на холст компонент «Input» (поле ввода) и «Table» или «List» (таблица или список). Затем настраиваете логику: «когда пользователь нажимает Enter в поле ввода, запустить пайплайн поиска и отобразить результат в таблице». Готово.

Шаг 6. Тестирование релевантности и A/B тесты

Перед тем как выкатывать поиск на всех пользователей, его нужно проверить.

  • Ручное тестирование. Составьте список из 20-30 типичных запросов ваших клиентов. Проверьте выдачу. Насколько она релевантна? Используйте метрики из прошлой главы (precision@k, MRR), чтобы оценить качество на этой небольшой выборке.
  • A/B тестирование. Это золотой стандарт. Покажите 50% пользователей старый поиск, а 50% — новый. Через одну-две недели сравните ключевые метрики: конверсию в заказ из поиска, средний чек, показатель отказов на странице результатов. Цифры не врут и покажут реальную пользу от внедрения.

Контрольный список для пилота и масштабирования

Чтобы запуск прошел гладко, держите под рукой этот чеклист.

  • Мониторинг. Следите за временем отклика поиска (цель — меньше 300 мс) и стоимостью запросов к API. В панелях управления всех сервисов есть необходимые дашборды.
  • План реиндексации. Как часто вы будете обновлять эмбеддинги для всего каталога? Для динамичных магазинов — раз в неделю, для остальных — раз в месяц. Настройте автоматический запуск этого процесса.
  • Ролевая ответственность. Четко определите: менеджер продукта отвечает за качество выдачи и A/B тесты. Технический руководитель или аналитик следит за стоимостью, стабильностью и скоростью работы.
  • План отката и передачи поддержки. Всегда имейте «план Б». Если что-то пойдет не так, у вас должна быть возможность быстро переключиться на старый поиск. После успешного пилота задокументируйте всю схему работы и передайте ее на поддержку, даже если это будет тот же менеджер. Главное — чтобы знания не были в голове у одного человека.

Часто задаваемые вопросы и быстрые ответы

Конечно, после пошаговой инструкции всегда остаются вопросы. Это нормально. Я собрала самые частые из них, которые обычно возникают у менеджеров и владельцев бизнеса, и постаралась дать на них короткие и практичные ответы.

Сколько на самом деле стоит внедрить AI-поиск, если мы делаем это без команды программистов?

Стоимость складывается из трёх частей. Это подписка на low-code платформу, плата за использование API для генерации эмбеддингов и аренда векторной базы данных. Для пилотного проекта на каталоге до 10 000 товаров можно уложиться в стартовый бюджет около 150–200 тысяч рублей. Основные расходы будут операционными и зависят от количества поисковых запросов и частоты обновления каталога.

Следующий шаг. Начните с пилота на ограниченном сегменте каталога. Это позволит точно рассчитать стоимость одного запроса и спрогнозировать бюджет перед полным масштабированием.

Наши данные и данные клиентов будут в безопасности? Как быть с ФЗ-152 о персональных данных?

Это критически важный вопрос. Нужно разделить данные. Ваш товарный каталог (названия, описания, фото) не является персональными данными. А вот поисковые запросы пользователей могут ими быть. Поэтому главное правило — выбирать провайдеров, чьи серверы физически находятся на территории России. Это снимает большинство юридических рисков, связанных с ФЗ-152.

Следующий шаг. При выборе low-code платформы или векторной базы данных первым делом проверяйте раздел «Локализация данных» или напрямую спрашивайте у поддержки, где размещены их дата-центры. Отдавайте предпочтение российским облачным провайдерам.

У нас уже есть CMS и PIM-система. Насколько сложно будет их «подружить» с новым поиском?

Гораздо проще, чем кажется. Low-code платформы созданы для интеграций. Самый распространённый способ — выгрузка каталога в формате CSV или XML и его регулярная загрузка в систему AI-поиска. Многие платформы также имеют готовые коннекторы или API, которые можно настроить через визуальный интерфейс для прямой связи с вашей CMS или PIM. Программист для этого не понадобится.

Следующий шаг. Уточните у поставщика low-code решения, есть ли у них готовый модуль для вашей системы. Если нет, убедитесь, что платформа поддерживает автоматический импорт по расписанию из CSV-файла. Это самый надёжный и универсальный вариант.

А что если AI-поиск будет работать хуже, чем наш старый? Как мы можем быть уверены в его точности?

Точность не гарантирована «из коробки», она зависит от качества данных в вашем каталоге и правильно подобранной модели. Никто не заставляет вас переключать всех пользователей сразу. Лучший способ проверить эффективность — это A/B тестирование. Вы направляете небольшую часть трафика (например, 5–10%) на новый поиск и сравниваете ключевые метрики, конверсию в заказ, средний чек, показатель отказов.

Следующий шаг. Запустите A/B тест минимум на две недели. Сравнивайте не только общие цифры, но и поведение пользователей на сложных, разговорных запросах, где старый поиск, скорее всего, проигрывал.

Как поиск справляется с опечатками, синонимами и сленгом? Например, «чехол для мобилы» и «кейс для смартфона»?

Это одна из ключевых сильных сторон семантического поиска. В отличие от поиска по ключевым словам, он ищет не точное совпадение букв, а смысловую близость. Модель эмбеддингов, обученная на огромном массиве русскоязычных текстов, «знает», что «мобила», «смартфон» и «телефон» — это очень близкие по смыслу понятия. То же самое касается опечаток, система поймёт запрос «чехол для айфон», потому что вектор этого запроса будет очень близок к вектору правильного.

Следующий шаг. Составьте список из 20–30 «проблемных» запросов, с которыми ваш текущий поиск не справляется. Проверьте их вручную на пилотной версии AI-поиска. Результаты вас удивят.

Можно ли будет искать товары по картинке? Например, загрузить фото и найти похожие?

Да, это возможно и называется мультимодальным поиском. Технически это работает так. Система создаёт эмбеддинги не только для текста, но и для изображений. При поиске она находит товары, чьи картинки семантически близки к загруженному пользователем фото. Однако это более сложная функция, которая поддерживается не всеми low-code платформами «из коробки».

Следующий шаг. Начните с внедрения текстового семантического поиска. Когда он будет стабильно работать, добавление поиска по изображениям станет логичным вторым этапом. Уточните у вашего провайдера, есть ли у них такая возможность и сколько это будет стоить.

Насколько хорошо поиск понимает особенности русского языка, падежи и словоформы?

Это зависит от модели эмбеддингов. Если вы используете модели, специально обученные для русского языка (например, от Яндекса или Сбера), то проблем не будет. Такие модели проходят через этап лемматизации, то есть приводят все слова к их начальной форме перед созданием векторов. Поэтому для поиска запросы «красные туфли», «красных туфель» и «красную туфлю» будут абсолютно идентичны.

Следующий шаг. При выборе провайдера эмбеддингов всегда отдавайте приоритет тем, кто явно указывает на поддержку и оптимизацию для русского языка.

Не будет ли новый поиск работать медленнее? Какая скорость отклика считается нормой?

Хороший AI-поиск должен быть быстрым. Отраслевым стандартом считается скорость ответа до 300 миллисекунд. Современные векторные базы данных очень хорошо оптимизированы и способны обрабатывать миллионы векторов за доли секунды. При правильной настройке пользователи не заметят разницы в скорости, но увидят огромную разницу в качестве результатов.

Следующий шаг. Включите мониторинг времени отклика (latency) в список ключевых метрик вашего пилотного проекта. Если среднее время ответа превышает 300 мс, обратитесь в поддержку платформы для оптимизации.

Можно ли будет откатиться на старый поиск, если что-то пойдёт не так?

Обязательно. Возможность быстрого отката — это ваша страховка. Самый надёжный подход — гибридный поиск. В этом случае AI-поиск работает как основной, но если он не находит релевантных результатов или даёт сбой, система автоматически переключается на ваш старый поиск по ключевым словам (например, на базе Elasticsearch). Многие low-code платформы поддерживают такую настройку.

Следующий шаг. При настройке интеграции сразу предусмотрите «аварийный» переключатель (feature toggle), который позволит менеджеру продукта одним кликом вернуть старый поиск для всех пользователей.

Выводы и практические рекомендации

Итак, мы разобрались, что AI-поиск по товарам — это уже не фантастика из будущего, а доступный инструмент, который можно внедрить без команды программистов. Давайте подведем итоги и наметим конкретные шаги, которые помогут вам запустить семантический поиск и не слить бюджет впустую.

Ключевая мысль, которую стоит запомнить, — low-code платформы кардинально изменили правила игры. Теперь для запуска умного поиска, понимающего запросы вроде «легкое летнее платье в цветочек не дороже пяти тысяч», не нужен штат ML-инженеров. Вы можете сделать это сами, используя готовые инструменты, и получить измеримый рост конверсии и среднего чека. Как показывают исследования 2025 года, AI-поиск увеличивает эти показатели в среднем на 10-15%.

Стратегия внедрения: пилотный проект в 4 шага

Не стоит сразу переводить весь магазин на новый поиск. Начните с малого, чтобы оценить технологию и ее влияние на ваши метрики.

  1. Выберите сегмент для теста. Возьмите одну популярную категорию товаров (1000–5000 SKU), где у старого поиска есть очевидные проблемы. Например, товары со сложными характеристиками или неочевидными названиями.
  2. Подключите данные и настройте модель. Загрузите этот сегмент каталога в выбранную low-code платформу. Подключите API для генерации эмбеддингов, например, от Yandex GPT, который хорошо понимает специфику русского языка. Настройте, какие поля карточки товара (название, описание, атрибуты) будут использоваться для создания смыслового «слепка».
  3. Соберите внутренний MVP. Создайте тестовую страницу с новым поиском, доступную только вашим сотрудникам. Попросите коллег из разных отделов (маркетинг, продажи, поддержка) активно им пользоваться и давать обратную связь. Это поможет отловить грубые ошибки до контакта с реальными покупателями.
  4. Запустите A/B тест. Выделите небольшую долю трафика (5–10%) и показывайте им новый поиск. Сравнивайте поведение этой группы с контрольной.

Критерии успеха пилота должны быть четкими и измеримыми. Успех — это не просто «поиск стал лучше». Успех — это:

  • Рост конверсии в покупку из поиска на 5% и более.
  • Снижение доли поисковых сессий с нулевым результатом (zero-result searches) на 20% и более.
  • Увеличение кликабельности (CTR) на карточки товаров в поисковой выдаче.
  • Рост среднего чека у пользователей, взаимодействовавших с новым поиском.

Приоритеты и бюджет

Распределение ресурсов зависит от размера вашего бизнеса.

Для малого бизнеса и стартапов (каталог до 10 000 SKU):

  • На что тратить смело: на подписку на качественный API для эмбеддингов и управляемую (managed) векторную базу данных. Это избавит вас от головной боли с инфраструктурой.
  • Что можно отложить: разработку кастомного дизайна поисковой строки и страницы результатов. Начните со стандартных виджетов, которые предлагает low-code платформа.

Для крупных каталогов (более 50 000 SKU):

  • На что тратить смело: на масштабируемую векторную базу данных (возможно, self-hosted, чтобы контролировать затраты) и на детальную проработку пайплайна обновления данных. При большом и часто меняющемся ассортименте инкрементальная индексация — ключ к экономии.
  • Что можно отложить: тонкую настройку гибридного ранжирования. Начните с чистого семантического поиска, а затем добавляйте веса для бизнес-метрик (маржинальность, популярность товара).

SLA, мониторинг и метрики

Даже в low-code решении важна надежность. Обсудите с поставщиком платформы SLA (соглашение об уровне обслуживания). Ключевые параметры: доступность сервиса (не ниже 99.9%) и скорость ответа поиска (не более 300 мс).

Настройте мониторинг. Большинство платформ предлагают готовые дашборды, где нужно отслеживать:

  • Технические метрики: среднее время ответа (latency), количество запросов в секунду (RPS), ошибки API.
  • Бизнес-метрики: конверсия из поиска, CTR, доля сессий с нулевым результатом, средний чек.
  • Стоимость: следите за расходами на API эмбеддингов и векторную базу, чтобы не выйти за рамки бюджета.

Следующие практические шаги

После прочтения этой статьи у вас должен появиться четкий план. Вот что нужно сделать дальше.

  1. Сформировать минимальный MVP. Определите категорию для пилота, выберите low-code платформу и подготовьте выгрузку данных в CSV или через API.
  2. Продумать контроль качества. Создайте «золотой сет» — таблицу с 50–100 типичными поисковыми запросами и эталонными ответами. После каждого изменения в настройках поиска прогоняйте эти тесты, чтобы убедиться, что ничего не сломалось.
  3. Провести проверки перед масштабированием. Перед тем как выкатывать поиск на 100% аудитории, убедитесь, что ваше решение соответствует законодательству (ФЗ-152 о персональных данных, хранение данных в РФ) и что операционные процессы (обновление каталога, обработка ошибок) отлажены.

Внедрение AI-поиска сегодня — это инвестиция в клиентский опыт, которая напрямую влияет на ваши продажи. И главное, порог входа стал ниже, чем когда-либо.

Источники

Похожие записи