Vous souhaitez donc créer votre propre moteur de recherche.
Nous aimerions vous épargner cette peine.
Et c ‘est un problème, comme vous le savez sans doute.
Bien sûr, il est possible de bricoler un projet de moteur de recherche.
Il existe des kits de démarrage puissants – Solr, par exemple.
Vous pouvez construire un excellent moteur de recherche sur site avec Solr, à condition d’avoir les bonnes personnes, suffisamment de temps et d’argent.
Mais vous devez aussi avoir une certaine tolérance au risque et au coût d’opportunité.
La mise en place de votre propre recherche sur site prend du temps, ce qui signifie que vous perdez probablement des revenus pendant que vous concevez, construisez et mettez au point votre moteur de recherche sur site.
Au fur et à mesure que vous corrigez les bogues et que le système que vous avez mis en place progresse, il est probable que l’expérience de recherche que vous offrez ne sera pas à la hauteur, ce qui se traduira par des clients insatisfaits et la nécessité de les reconquérir une fois que votre moteur de recherche fonctionnera à un niveau acceptable.
En bref, voici tout ce que vous devez savoir avant de créer votre propre moteur de recherche :
Construire manuellement le cerveau d’un moteur de recherche prend du temps
Pour concevoir votre propre moteur de recherche sur site, il faut penser à ce que vous offrent les solutions prêtes à l’emploi.
Bien sûr, Solr est évolutif dès sa sortie de l’étagère.
C’est aussi une solution qui a fait ses preuves.
Mais pensez à la recherche et à ce qu’il faut pour obtenir des résultats pertinents et personnalisés au niveau individuel.
Pour atteindre ce niveau optimal d’expérience client, il faut.. :
- Algorithmes sophistiqués
- De grandes quantités de données
- Une infrastructure basée sur le cloud qui est adaptée à votre système de recherche particulier
Vous savez ce que vous ne trouverez pas au fond de votre nouvelle boîte de Solr ?
Des algorithmes sophistiqués, de vastes quantités de données et l’infrastructure dont vous avez besoin pour construire un puissant moteur de recherche sur site.
En fait, le développement des algorithmes, la collecte des données et la conception du système pour les utiliser efficacement afin d’anticiper les intentions des consommateurs numériques est ce qui met le « do » dans un moteur de recherche Solr à faire soi-même.
Solr n’est pas optimisé pour être classé en fonction du chiffre d’affaires.
IT ne peut pas être classé en utilisant la personnalisation basée sur l’intention, le comportement et les affinités des clients.
Il n’est pas conçu pour offrir une découverte au-delà de la recherche sur site.
Il ne contient pas de données sur les produits, les synonymes ou les intentions des acheteurs.
Et il ne peut pas extraire de contenu. En fait, il est juste de dire que Solr prêt à l’emploi vous permettra d’atteindre environ 20 % du chemin à parcourir pour effectuer une recherche correcte.
Si vous voulez qu’un moteur de recherche sur site Solr fasse toutes ces choses nécessaires – classement par revenu, personnalisation, compréhension sémantique, compréhension du comportement de l’utilisateur – vous devez lui dire comment.
Vous devez construire le cerveau du moteur.
Ou plus probablement, une équipe de personnes doit construire le cerveau du moteur.
Et cela se fait à l’aide d’algorithmes.
Construire manuellement le cerveau d’un moteur de recherche prend du temps, beaucoup de temps.
La construction de votre moteur de recherche peut rapidement épuiser toutes vos ressources
Prenez les synonymes, par exemple.
Il est évident qu’un solide thésaurus de synonymes est essentiel à la recherche sur site.
Lorsqu’une consommatrice tape « robe de soirée en spandex, cramoisie, longueur aux genoux » dans le champ de recherche d’un site, le système doit savoir que, pour cette personne, une robe bandage Herve Leger, à fines bretelles, avec une ceinture en cuir à lanières, est l’un des produits qui l’intéresserait le plus.
En fait, lorsque nous avons demandé aux consommateurs de décrire cette même robe, 500 personnes ont proposé une série ahurissante de combinaisons comprenant 129 mots pour « rouge », 275 descriptions différentes de la ceinture, 105 descriptions de la longueur et 216 mots pour nommer l’occasion à laquelle la personne porterait la robe.
Et vous savez comment le système de recherche Solr le sait ? Vous le lui dites.
Ou bien une équipe de personnes que vous engagez travaille à enseigner à la machine que « deep rouge » peut signifier rouge et que « corset belt » peut signifier ceinture en cuir à bretelles.
N’oublions pas qu’il n’y a pas assez d’heures dans une journée pour que les humains trouvent des centaines de variantes d’une demi-douzaine de mots que les consommateurs pourraient utiliser pour décrire une robe – ne préféreriez-vous pas qu’ils fassent quelque chose de mieux de leur temps ?
Nous pensons également à .
La personnalisation des résultats de recherche est la clé du succès
Solr est une plateforme de recherche sur site impressionnante et évolutive – dans la mesure de ses capacités.
Le problème, lorsqu’on l’utilise comme base d’un moteur de recherche sur site à créer soi-même, c’est qu’il ne va pas assez loin.
En particulier, Solr n’inclut pas les algorithmes, les données et l’infrastructure nécessaires pour construire le type de recherche que les consommateurs exigent aujourd’hui.
Les consommateurs numériques d’aujourd’hui veulent des résultats de recherche personnalisés et pertinents.
Ils s’attendent à retrouver l’expérience Google sur tous les sites : Tapez ce que vous cherchez en utilisant vos propres mots pour décrire quelque chose qui peut être décrit d’un million de façons différentes, et presto – exactement ce que vous cherchiez.
Examinons maintenant les données dont un moteur de recherche de premier ordre a besoin pour offrir aux consommateurs le type d’expérience qu’ils attendent.
Un rapport de 2018 d’Internet Retailer a révélé que le défi numéro un rencontré avec la recherche sur site actuelle était que « les clients voient souvent des résultats non pertinents ou des résultats dans le mauvais ordre » et a listé les « résultats personnalisés » comme la principale fonctionnalité nécessaire dans une solution de recherche moderne.
Afin de fournir à chaque utilisateur des résultats personnalisés et pertinents, un moteur de recherche doit comprendre les intentions de l’utilisateur, les données sur les produits et le comportement de l’utilisateur.
Les meilleurs moteurs de recherche parviennent à cette compréhension en apprenant constamment à partir des données de chacune de ces trois catégories.
Un moteur de recherche doit être capable de comprendre les synonymes, car les consommateurs utilisent des mots différents pour décrire la même chose, et ils utilisent souvent des mots qui diffèrent des descriptions de produits d’un retailer.
Les chaussures, par exemple, peuvent être des « bottes basses » ou des « baskets montantes ».
Le moteur doit savoir que les mots peuvent être accompagnés de toutes sortes de compléments – « ing », « ed », « s » – qui peuvent changer radicalement leur signification.
Par exemple, « Linens » n’est pas deux « lin ».
En fait, le linge est un produit et le lin est un attribut du produit.
L’IT doit également comprendre tous les modes de recherche de vos clients, y compris les recherches numériques.
Et que dire des acronymes, de l’argot et des fautes d’orthographe, dont les définitions dépendent du contexte ?
Cherchez-vous une « robe », une « chemise » ou une « robe-chemise » (qui s’écrit aussi « robe-chemise ») ?
Ce qui nous amène à l’importance des données commerciales.
Solr n’est pas très à l’aise avec les marques, les couleurs ou les tailles.
Lorsqu’un client recherche une « robe rouge Valentino », le rouge est-il une couleur ?
Valentino est-il un style ?
Ou est-ce que « Red Valentino » est une marque ?
Cela fait la différence.
Et compte tenu de la gamme de prix des produits Red Valentino, vous voulez que votre moteur de recherche sache qu’il s’agit d’une marque.
Voici pourquoi : Il s’avère que les consommateurs qui utilisent la recherche sur site – en particulier ceux qui recherchent Red Valentino – font partie des clients les plus précieux d’une grande entreprise.
Mais ils ne resteront pas s’ils sont frustrés par une recherche sur site médiocre, selon RealDecoy dans son rapport Endeca vs Bloomreach: increasing conversions with site search ( Endeca vs Bloomreach: augmenter les conversions grâce à la recherche sur site).
Le rapport cite une étude de Forrester selon laquelle 90 % des internautes ne lisent pas au-delà de la première page de résultats, et que les internautes abandonnent souvent s’ils sont frustrés par des résultats médiocres.
Vous avez besoin d’une recherche sur site pour l’auto-apprentissage
Même si le moteur de recherche d’un site fonctionne à plein régime avec les données relatives à l’intention de l’utilisateur et les données sur les produits, vous êtes encore loin d’obtenir des performances optimales si votre moteur de recherche ne traite pas également les données comportementales qui fournissent des informations sur les performances des produits et la personnalisation de l’expérience.
Il est essentiel de savoir comment les visiteurs s’engagent sur votre site pour comprendre comment les servir au mieux.
Naviguent-ils ou utilisent-ils la recherche sur site ?
Comment sont-ils arrivés sur votre site ?
Quelles sont les requêtes de recherche qu’ils utilisent ?
Quels sont les produits qu’ils recherchent ?
Quels autres produits consultent-ils au cours de la même session ?
Qu’ajoutent-ils à leur panier ?
Qu’achètent-ils ?
Les réponses à ces questions commencent à constituer une pile d’informations :
- Les requêtes les plus populaires – sur votre site, sur le web, sur mobile et sur les réseaux sociaux.
- Les produits les plus populaires, toujours ventilés par canal.
- La performance de chaque produit individuel sur vos propriétés numériques.
- La manière dont un produit fonctionne pour une requête donnée.
- Une liste de produits similaires les uns aux autres.
Cela permet à un site de proposer des recommandations, y compris pour des produits qui sont trop récents pour avoir un historique numérique. - Produits populaires dans des catégories spécifiques.
- Les requêtes les plus souvent réécrites.
- Les liens les plus cliqués sur le site.
Sans la capacité de collecter et de traiter les données qui fournissent ces informations détaillées, votre moteur de recherche ne sera pas en mesure d’apprendre en permanence et de s’améliorer constamment.
L’objectif va bien au-delà la pertinence des recherches, et sans toutes ces informations, vous restez bloqué avec un moteur de recherche de qualité médiocre.
Une recherche sur site de qualité supérieure nécessite une infrastructure de qualité supérieure
D’une certaine manière, nous avons été un peu durs avec Solr en ce qui concerne la question de savoir s’il est préférable de construire ou d’acheter pour transformer la recherche sur site pour l’ère numérique actuelle.
Solr n’a jamais été conçu pour être un moteur de recherche sur site – du moins pas sans beaucoup de travail et un certain nombre de modules complémentaires.
Ce qui, quand on y pense, est exactement le but de cet article : Vous avez besoin de la bonne infrastructure pour faire fonctionner votre moteur de recherche.
Car un moteur de recherche sur site ne vit pas uniquement sur une plateforme comme Solr.
Nous avons déjà parlé de la nécessité d’ajouter des algorithmes et des données à votre tout nouveau Solr prêt à l’emploi.
Mais un autre élément important dans la création d’un moteur de recherche sur site qui gardera vos clients heureux et qui reviendra est l’ajout de modules – des systèmes qui vous aident à indexer, configurer et classer vos résultats de recherche de la bonne manière pour fournir une excellente expérience client.
Considérez Solr prêt à l’emploi comme une maison élégante et joliment encadrée, mais sans les systèmes principaux ni les finitions.
La maison a besoin de pièces – une cuisine, des salles de bains, des chambres.
Peut-être êtes-vous plutôt du type bureau, cave à vin et théâtre à domicile.
Si c’est le cas, la maison en aura également besoin.
Si vous mettez de côté votre niveau de luxe, le fait est que, tout comme cette maison à la charpente fabuleuse a besoin de pièces, Solr tel quel a besoin de modules.
La recherche d’entreprise requiert bien plus que ce que Solr seul offre.
Solr seul n’est pas un système de gestion de clusters.
Ce n’est pas un système de gestion de la configuration.
Il n’offre pas de pertinence de base.
Et c’est ce genre d’outils qui permet à la recherche sur site de briller réellement.
Vous ne pouvez pas développer et gérer votre recherche sans l’analyse du merchandising
Un moteur de recherche doit être capable d’évoluer avec votre entreprise et d’affiner sa capacité à fournir des résultats meilleurs et plus significatifs, ce qui est impossible à faire sans analyse du merchandising.
Solr ne dispose pas de ces capacités dès le départ, et il ne fournit pas d’interface pour booster et enterrer les produits – des décisions importantes que les merchandisers prennent pour améliorer la recherche sur site et qui reposent sur leurs connaissances, leur expérience et leur intuition.
Toutes ces fonctionnalités doivent être conçues et construites.
Dans le cas de la construction de votre propre système avec Solr, vous avez besoin d’experts qui comprennent l’infrastructure – des experts qui comprennent que Solr nécessite beaucoup de gestion afin d’être mis à l’échelle.
Pour ce faire, vous avez besoin d’une équipe d’ingénieurs pour créer des modules qui déplacent, stockent et traitent toutes les données dont nous avons parlé précédemment.
Une façon d’envisager les modules nécessaires est de répartir leurs fonctions en trois domaines généraux : la science des données, le merchandising et l’inventaire.
La science des données couvre toutes les capacités d’apprentissage et d’amélioration des résultats d’un moteur de recherche qui ne peuvent être obtenues qu’en s’appuyant sur l’analyse. Les moteurs de recherche s’appuient sur des données et des modèles de comportement des utilisateurs.
Votre moteur doit déduire de toutes les recherches historiques et des performances des requêtes précédentes si les utilisateurs qui recherchent une « chaussure » cherchent réellement une sandale, ou s’ils recherchent plutôt un escarpin ou une chaussure de sport.
Le moteur a besoin de modèles de traitement du langage naturel pour pouvoir comprendre le secteur d’activité du site et l’alimentation des produits avec lesquels il travaille.
Au-delà de Solr, une série de machines sont nécessaires pour stocker et traiter toutes ces informations apparemment aléatoires, mais d’une importance vitale.
Pour comprendre l’intention de l’utilisateur et construire un site capable de répondre à cette intention, il faut pouvoir capturer l’activité du flux de clics en temps réel.
Et ces données ne sont d’aucune utilité s’il n’existe pas un moyen efficace de les charger dans le système, afin que celui-ci puisse en tirer des enseignements.
Les équipes de merchandising ont besoin des bons outils pour agir
Les deux autres fonctions générales des modules – merchandising et inventaire – sont tout aussi cruciales pour votre moteur de recherche.
Le merchandising est l’une des stratégies les plus importantes pour l’e-commerce, et c’est une stratégie dans laquelle vous devez investir pour bien faire.
Les équipes de merchandising chargées de promouvoir les conversions sur un site digitale ont besoin des bons outils pour traduire leurs stratégies en actions.
Elles ont besoin d’un système permettant d’écrire des règles commerciales dynamiques qu’elles peuvent rapidement modifier en cas de besoin. Elles ont besoin de capacités de test qui les aident à déterminer si les mesures qu’elles prennent sont les bonnes.
Enfin, ils ont besoin d’outils de diagnostic pour contrôler les performances du site et déterminer la cause profonde des problèmes et des tendances.
Les systèmes doivent également être conçus pour gérer les fluctuations du trafic sur les sites.
Pensez à un site d’e-commerce pendant les fêtes de fin d’année – l’infrastructure qui soutient les sites numériques doit être capable d’augmenter rapidement et de diminuer lorsque la capacité supplémentaire n’est plus nécessaire.
Les modules d’inventaire sont tout aussi cruciaux pour vos équipes de merchandising.
Sans les données les plus récentes et les plus pertinentes sur votre stock, elles ne peuvent pas optimiser les promotions ou les parcours des clients avec un certain degré de certitude.
Si vous construisez votre propre moteur avec une plateforme comme Solr, il a besoin d’un système ETL (extraction, transformation et chargement) pour collecter des données à partir de sources, comme le catalogue d’un retailer, et les introduire dans le moteur de recherche au cours d’un processus appelé ingestion de flux.
Il aura également besoin d’un système de stockage de données évolutif, capable de faire face à des flux de données en constante évolution en raison de catalogues en perpétuel changement.
En outre, il doit s’agir d’un système distribué capable de répondre automatiquement aux besoins d’un marché dynamique, dans lequel un retailer, par exemple, peut soudainement se rendre compte qu’il doit tripler la taille de son catalogue du jour au lendemain.
Un moteur de recherche sur site a également besoin d’un système d’indexation capable de fonctionner à la vitesse maximale.
La nature du commerce en ligne aujourd’hui signifie que les détails des produits, comme les prix et les niveaux de stock, changent constamment.
Pour rester en phase avec les consommateurs et la concurrence, un site doit être en mesure de réagir rapidement à l’évolution des stocks afin de rester pertinent.
La construction d’un tel système est possible, mais c’est une tâche colossale.
D’après nos calculs, pour un détaillant de taille moyenne ou grande qui essaierait de créer son propre moteur de recherche sur site de haute qualité basé sur Solr, il faudrait à 30 ou 40 ingénieurs jusqu’à deux ans.
Il s’agit évidemment d’un investissement considérable en temps et en argent.
Mais cela représente également un coût d’opportunité considérable.
Pendant que le travail de construction d’un moteur de recherche de haute qualité se poursuit, les clients de l’entreprise souffrent d’une expérience de recherche de qualité inférieure.
De plus, le moteur de recherche ne peut pas commencer à tirer pleinement parti des interactions avec les clients tant qu’il n’est pas opérationnel.
Rien de tout cela n’est anodin, surtout lorsque jusqu’à 30 % des consommateurs utilisent la recherche sur site.
Et ces consommateurs font partie des clients les plus précieux d’une grande entreprise, étant donné leur plus grande propension à se convertir.
En revanche, les clients qui n’obtiennent aucun résultat pour leurs recherches sur site sont trois fois plus susceptibles de quitter un site que les autres.
Il n’est pas étonnant que les équipes chargées de vendre des produits et de fournir du contenu sur le web s’interrogent sur les changements majeurs à apporter à la recherche sur site, et en particulier sur la décision de construire ou d’acheter lorsque vient le moment de procéder à une refonte majeure.
Bloomreach complète l’expérience commerciale
Si vous envisagez encore de construire votre moteur de recherche, laissez Bloomreach vous épargner cette peine. Bloomreach Discovery offre une combinaison puissante de recherche sur site, de SEO, de recommandations et de merchandising de produits alimentés par l’IT, afin que vous puissiez fournir les résultats parfaits à vos clients – tout cela sans avoir à le construire vous-même.
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