ИИ для разбора запросов с нулевыми результатами поиска по сайту

Подготовьте данные о поисковой сессии

Для каждого запроса сохраните исходный текст, дату, количество результатов, выбранные фильтры и обезличенный идентификатор сессии. Удалите личные сведения, которые посетитель мог случайно ввести в строку поиска.

Частотность считайте отдельно: десять повторов одного человека не равны десяти независимым потребностям. Полезно хранить оба числа — количество событий и число сессий. Модель не должна вычислять спрос по внешнему впечатлению от формулировки.

Сопоставьте запросы с реальным ассортиментом

Дайте модели краткий словарь категорий и подтверждённых характеристик. Если в магазине есть столы с регулировкой высоты, запрос «подъёмный стол» может быть кандидатом в синонимы. Это ещё не означает, что любой товар из группы отвечает запросу.

Похожий вопрос разобран в материале Как задать формат ответа ИИ и проверить его соблюдение — он пригодится, если исходные условия отличаются.

Для фразы «круглый стол 70» остаётся вопрос об единице и смысле числа. Отправляйте такие записи на уточнение. Для отсутствующего размера не создавайте ложную выдачу из похожих товаров без явного объяснения различий.

Разделите причины и действия

Удобно использовать категории: вероятная опечатка, словарное расхождение, конфликт фильтров, отсутствующий товар, недостаточно данных. У одной записи может быть несколько гипотез, но каждая должна иметь способ проверки.

<form action="/api/lead" method="post">
  <label>Телефон или почта
    <input name="contact" autocomplete="email" required>
  </label>
  <input type="hidden" name="page" value="/service/">
  <button type="submit">Отправить</button>
</form>

Не превращайте гипотезы в незаметные подмены

Автоматическое исправление полезно, если пользователь видит, что именно изменено, и может вернуться к исходному запросу. Синонимы должны сохранять намерение: «детский» не всегда означает «маленький», а «наружный» не равно «входной».

В продолжение темы можно открыть Как использовать ИИ для нормализации характеристик каталога: там следующий шаг разобран отдельно.

Изменения сначала проверяют на небольшой группе запросов. Контроль включает не только появление результатов, но и их уместность. Выдача сотни неподходящих товаров формально устраняет ноль, однако не помогает выбрать.

Измерьте результат после изменения

Сравните долю сессий с нулевой выдачей, дальнейшие уточнения поиска и переходы к подходящим карточкам. Периоды должны быть сопоставимы по ассортименту и источникам посещений. Само снижение нулей не доказывает увеличение продаж.

Критерий приёмки практичен: каждый добавленный синоним имеет проверенную выдачу, неподтверждённые товары не обещаются, а неоднозначные запросы остаются отдельно. Сохраните исходный словарь, чтобы откатить неудачное соответствие без изменения остальных правил.

Проверьте запросы после очистки фильтров. Иногда слово распознано правильно, но посетитель сохранил несовместимое условие от предыдущего поиска. В таком случае словарь менять не требуется: важнее показать активные ограничения и дать понятный способ сброса. Для каждой такой записи сохраните исходный набор фильтров, иначе повторная проверка в пустой сессии даст другие результаты и ошибочно опровергнет проблему.