Как SearchBooster помог bask.ru увеличить количество кликов по товарам на 36%, а использование фильтров — более чем в 2 раза

Достигнутые результаты

×2,2

Клики по фильтрам

+45,4%

Клики по товарам в результатах поиска

+21

Объём поисковых запросов

+36,3%

Кликов по товарам

Исходная ситуация

bask.ru — научно-производственная компания, специализирующаяся на создании и производстве одежды для самых низких температур, снаряжения для активного отдыха и экстремального спорта. Одна из ведущих outdoor-компаний на российском рынке. Работает с 1989 года и выпускает продукцию под собственным брендом BASK.

За годы работы компания сформировала широкий ассортимент продукции для самых разных сценариев использования: от повседневной городской одежды до профессиональной экипировки для альпинистов, путешественников и спортсменов. Большинство покупателей не готовы просматривать десятки страниц каталога вручную. Обычно пользователь уже знает, что именно хочет приобрести: конкретную модель, категорию товара или бренд. Поэтому от качества поиска напрямую зависит, насколько быстро посетитель найдёт нужную продукцию и перейдёт к покупке.

Для интернет-магазина такого масштаба поиск перестаёт быть вспомогательной функцией сайта. Он становится полноценным инструментом продаж, который влияет на удобство выбора, вовлечённость пользователей и эффективность всего каталога.

Интернет-магазин bask.ru постоянно развивается: расширяется ассортимент, появляются новые категории товаров, обновляются сезонные коллекции. Вместе с этим увеличивается и количество пользователей, которые используют поиск как основной способ навигации по сайту.

Однако существующая поисковая система уже не соответствовала ожиданиям покупателей. Во время анализа проекта специалисты SearchBooster.io изучили наиболее популярные запросы пользователей и сценарии взаимодействия с поиском. Анализ показал несколько основных проблем, которые снижали эффективность поиска.

• Разные названия одних и тех же товаров

Покупатели редко используют официальные названия товаров именно в том виде, в котором они представлены в каталоге. Намного чаще пользователи вводят разговорные названия, привычные формулировки или близкие по смыслу слова.

Например:

• «пуховик» – «зимняя куртка»;
• «парка» – «куртка».

Для человека все эти запросы относятся к похожим товарам. Однако стандартная поисковая система воспринимает их как разные слова. Если необходимые синонимы отсутствуют в словаре поиска, часть релевантных товаров не попадает в результаты поиска. Пользователь получает неполную выдачу, хотя нужная продукция присутствует в каталоге.

• Поиск был чувствителен к опечаткам

Большинство посетителей выполняет поиск со смартфонов, поэтому ошибки при вводе запросов встречаются достаточно часто.

Например:

• «рюгзак» вместо «рюкзак»;
• «альпенизм» вместо «альпинизм».

Стандартный поиск воспринимал подобные запросы как совершенно новые слова и не всегда мог определить, что именно хотел найти пользователь. В результате посетитель видел неполную выдачу, нерелевантные товары или вовсе не получал результатов поиска.

Часть пользователей пыталась изменить запрос вручную, а часть покидала сайт, так и не найдя нужную продукцию.

• Ограниченные возможности автодополнения

Автоподсказки присутствовали и до внедрения SearchBooster, однако их функциональность была ограничена. Во время ввода запроса пользователь видел только текстовые варианты продолжения фразы. Подсказки не содержали изображений товаров, информации о цене, категории или наличии на складе.

Например, при вводе запроса «пуховик» пользователь видел только текстовые варианты запросов, но не понимал, какие модели доступны, сколько они стоят и подходят ли они ему. Чтобы получить эту информацию, необходимо было полностью ввести запрос, открыть страницу результатов поиска и только после этого перейти в карточку товара.

Такой сценарий увеличивал количество действий до покупки и замедлял поиск нужной продукции.

• Пользователям было сложно уточнять результаты поиска

Даже если поиск находил нужную категорию товаров, дальнейший процесс выбора оставался недостаточно удобным. Например, после запроса «пуховик» пользователь хотел оставить только женские модели, выбрать определённый цвет, размер, бренд или диапазон стоимости.

Однако сделать это непосредственно внутри поискового интерфейса было невозможно. Для уточнения результатов приходилось переходить в каталог, заново открывать фильтры и выполнять дополнительные действия.

При большом ассортименте это значительно увеличивало путь пользователя до покупки и усложняло поиск нужного товара.

Задача

• глубокий анализ поисковых сценариев покупателей;
• устранение нерелевантной выдачи через синонимические и морфологические связки;
• оптимизация алгоритма интеллектуального автодополнения и подсказок;
• внедрение динамических фильтров в поисковый интерфейс;
• настройка демонстрации популярных товаров при пустом запросе.

Результаты в цифрах (январь 2025 — январь 2026)

После внедрения SearchBooster.io поиск стал значительно лучше понимать запросы пользователей, быстрее находить релевантные товары и помогать покупателям принимать решение о покупке ещё на этапе ввода запроса.

Рассмотрим результаты подробнее

• Поиск стали использовать значительно чаще

После модернизации поиска пользователи стали заметно активнее использовать поисковую строку при работе с каталогом. Количество поисковых запросов увеличилось с 8 868 до 10 731, что соответствует росту на 21%. Одновременно выросло и количество уникальных пользователей поиска — с 2 381 до 2 892 человек, также на 21%.

Рост этих показателей свидетельствует о том, что поиск стал значительно более удобным и востребованным инструментом навигации. Пользователи всё чаще начинают поиск товаров именно через поисковую строку, а не переходят по категориям каталога.

Особенно важно, что увеличение числа запросов сопровождалось ростом количества уникальных пользователей. Это означает, что поиск стали использовать не только постоянные клиенты, но и новые посетители сайта.

В результате пользователи быстрее находят интересующие товары, а путь от входа на сайт до карточки товара становится значительно короче.

• Пользователи стали значительно чаще переходить к товарам

Одной из главных целей проекта было увеличение количества взаимодействий с товарами. После внедрения SearchBooster этот показатель значительно вырос. Количество переходов по карточкам товаров из результатов поиска увеличилось с 3 615 до 5 256, что соответствует росту на 45%. Кроме этого, выросло количество переходов непосредственно из поисковых подсказок — с 3 070 до 3 853 кликов (+26%). В результате общее количество кликов по товарам достигло 9 109, увеличившись на 36% по сравнению с предыдущим периодом.

Полученные результаты показывают, что пользователи стали значительно быстрее находить нужную продукцию. Поиск начал лучше понимать пользовательские запросы, а обновлённые подсказки позволили переходить к товарам ещё до открытия полной страницы результатов поиска.

• Использование фильтров увеличилось более чем в два раза

После внедрения SearchBooster пользователи получили возможность уточнять результаты поиска непосредственно внутри поискового интерфейса. Подобная динамика говорит о том, что пользователи начали активнее использовать дополнительные инструменты поиска для уточнения результатов, вместо повторного ввода новых запросов.

Благодаря этому процесс выбора товара стал быстрее и удобнее, особенно при работе с большими категориями товаров, такими как пуховики, брюки или туристическое снаряжение.

• Поисковые подсказки стали полноценной частью процесса выбора товара

Одним из самых заметных изменений после внедрения новой версии поиска стала высокая востребованность товарных подсказок. Это означает, что значительная часть покупателей принимает решение ещё до открытия страницы результатов поиска.

Вместо традиционного сценария, когда пользователь вводит полный запрос, открывает выдачу и только затем начинает выбирать товар, теперь он получает необходимую информацию уже в процессе ввода текста.

Фотографии товаров, стоимость, название модели и интеллектуальное ранжирование позволяют значительно сократить путь пользователя до покупки и сделать поиск одним из самых эффективных инструментов взаимодействия с каталогом.

Что было сделано

После анализа поисковых сценариев команда SearchBooster подготовила план поэтапной модернизации поиска. Главной задачей было не просто заменить старый поисковый движок, а сделать поиск полноценным инструментом выбора товаров, который понимает реальные запросы пользователей и помогает быстрее находить нужную продукцию.

В результате был реализован комплекс инструментов, позволяющий учитывать реальные сценарии поиска покупателей.

1. Настроили интеллектуальный поиск с поддержкой синонимов и морфологии

Одной из основных причин нерелевантной выдачи были различные способы, которыми пользователи называли одни и те же товары. Покупатели редко используют одинаковые формулировки. Кто-то вводит официальное название категории, кто-то — разговорный вариант, а кто-то вообще описывает товар своими словами.

В SearchBooster была подключена морфология русского языка и большая база синонимов, благодаря которым поиск начал понимать различные формы слов и близкие по смыслу запросы.

Например, поиск стал корректно воспринимать такие варианты:

• «пуховик» — «зимняя куртка»;
• «брюки» — «штаны».

Кроме того, поиск начал учитывать различные падежи, числа и словоформы, благодаря чему пользователю больше не нужно подбирать точную формулировку запроса.

Независимо от того, каким образом покупатель сформулировал запрос, система стала находить подходящие товары значительно точнее.

Рис. 1. Синонимы

2. Полностью обновили автодополнение

Одной из ключевых задач проекта было сократить путь пользователя до нужного товара. Для этого команда SearchBooster полностью переработала систему автодополнения и внедрила новую версию поисковых подсказок.

До модернизации пользователь видел только текстовые варианты запросов. Такой формат помогал быстрее допечатать фразу, однако практически не помогал с выбором товара. Чтобы увидеть ассортимент, стоимость или характеристики, необходимо было сначала полностью ввести запрос, перейти на страницу результатов поиска и только затем открыть карточку товара.

После внедрения SearchBooster автодополнение превратилось в полноценный инструмент выбора товара.

Теперь уже во время ввода первых символов поискового запроса пользователь получает не просто текстовые подсказки, а готовую подборку наиболее релевантных товаров.

В каждой подсказке отображаются:

• фотография товара;
• название модели;
• актуальная цена;
• категория товара;
• ссылка для быстрого перехода в карточку.

Например, если пользователь начинает вводить запрос «пуховик», система сразу показывает несколько наиболее подходящих моделей с фотографиями, стоимостью и названиями. Покупатель может оценить ассортимент ещё до открытия страницы результатов поиска и сразу перейти к интересующему товару одним кликом.

При формировании подсказок учитываются не только совпадение с запросом, но и популярность товаров, наличие на складе и логика ранжирования SearchBooster. Благодаря этому первыми отображаются наиболее востребованные и актуальные модели. Такой подход существенно сокращает путь пользователя до покупки.

Рис. 2. Автодополнение

3. Настроили динамические фильтры

После обновления поиска пользователи получили возможность уточнять результаты непосредственно внутри поискового интерфейса.

Были реализованы динамические фильтры по:

• цене;
• категории;
• бренду.

Например, после запроса «пуховик» пользователь может сразу оставить только женские модели определённого бренда и ограничить диапазон стоимости. Для этого больше не нужно переходить в каталог и повторно искать нужную категорию.

Поиск стал полноценным инструментом выбора товара, позволяющим быстро сократить количество подходящих вариантов до нескольких наиболее релевантных.

Рис. 3. Динамические фильтры

4. Добавили популярные товары при пустом запросе

Даже если пользователь ещё ничего не ввёл в поисковую строку, поиск продолжает помогать ему с выбором. При открытии строки поиска отображается карусель популярных товаров. В неё автоматически попадают наиболее востребованные позиции каталога.

Такой подход позволяет заинтересовать пользователя ещё до начала поиска и помогает быстрее познакомиться с ассортиментом интернет-магазина. В результате поиск перестал быть обычной строкой для ввода текста. Он превратился в полноценный инструмент навигации и выбора товара, который сопровождает пользователя на всех этапах поиска — от первых символов запроса до перехода в карточку товара и оформления заказа.

Рис. 4. Пустой запрос

Почему получилось

После внедрения SearchBooster поиск перестал быть обычным инструментом навигации и стал полноценной частью процесса выбора товара. Теперь система не просто ищет совпадения по введённым словам, а понимает намерения пользователя, помогает быстрее ориентироваться в ассортименте и сокращает путь до покупки.

• Поиск научился понимать реальные запросы пользователей

Покупатели редко используют официальные названия товаров или вводят запросы в одном и том же формате. Одни ищут «пуховик», другие — «зимнюю куртку», третьи вводят сокращённые или разговорные названия. Кроме того, многие пользователи допускают опечатки или случайно используют неправильную раскладку клавиатуры.

Благодаря словарю синонимов, поддержке морфологии и нескольким алгоритмам обработки запросов SearchBooster научился понимать подобные сценарии поиска. Независимо от того, каким образом пользователь сформулировал запрос, система корректно определяет его намерение и показывает релевантные товары.

В результате покупателям больше не приходится несколько раз менять запрос или искать нужную категорию вручную.

• Пользователи стали быстрее находить нужные товары

Одним из ключевых изменений стало появление товарных подсказок нового поколения. Теперь пользователь получает фотографии товаров, актуальные цены, названия моделей и ссылки на карточки ещё во время ввода запроса. Это позволяет ознакомиться с ассортиментом значительно раньше и сразу перейти к интересующему товару, не открывая страницу результатов поиска.

Интеллектуальное ранжирование дополнительно учитывает популярность товаров, их наличие на складе и пользовательское поведение. Благодаря этому в верхней части выдачи отображаются наиболее востребованные и актуальные позиции. Такой подход значительно сокращает количество действий, необходимых для поиска товара, и делает взаимодействие с каталогом заметно удобнее.

• Поиск стал полноценным инструментом выбора

После внедрения SearchBooster пользователи получили возможность не только искать товары, но и сразу уточнять результаты поиска.

Динамические фильтры позволяют выбрать нужный бренд, размер, цвет, категорию или диапазон стоимости непосредственно в поисковом интерфейсе. Дополнительно пользователи могут воспользоваться сортировкой по новинкам, перейти в карточку товара, добавить его в избранное или сразу отправить в корзину.

В результате поиск сопровождает пользователя практически на всём пути выбора товара — от первых символов запроса до оформления заказа.

Это подтверждается и статистикой проекта: количество кликов по фильтрам увеличилось более чем в два раза, а общее количество взаимодействий с поиском значительно выросло.

Возможности для дальнейшего роста

Несмотря на достигнутые результаты, потенциал развития поиска остаётся высоким. Следующим этапом может стать внедрение дополнительных инструментов SearchBooster, которые помогут ещё сильнее повысить вовлечённость пользователей и увеличить коммерческую эффективность интернет-магазина.

1. Поисковый мерчандайзинг

Гибкие правила ранжирования позволят управлять порядком отображения товаров по отдельным поисковым запросам.

С помощью мерчандайзинга можно выводить выше:

• новые коллекции;
• сезонные предложения;
• товары с высокой маржинальностью;
• акционные позиции;
• модели, которые необходимо продвигать в определённый период.

Такой подход позволяет одновременно учитывать интересы покупателей и решать бизнес-задачи без изменения структуры каталога.

2. Персональные товарные рекомендации

Дополнительным направлением развития могут стать персонализированные рекомендательные блоки, сопровождающие пользователя на разных этапах выбора товара.

Например:

• «С этим товаром покупают»;
• «Похожие товары»;
• «Вам может понравиться»;
• «Недавно просмотренные».

Рекомендации помогают пользователям быстрее находить интересующие товары, знакомят их с дополнительным ассортиментом и способствуют увеличению среднего чека.

3. Поиск по изображению

Для интернет-магазина одежды и туристического снаряжения перспективным направлением является поиск по фотографии.

Пользователь сможет загрузить изображение понравившейся вещи, а система автоматически предложит похожие товары из ассортимента BASK.

Такой инструмент особенно удобен для покупателей, которые не знают точного названия модели, но хотят найти похожий товар.

После внедрения SearchBooster поиск стал заметно удобнее как для нашей команды, так и для покупателей. Пользователи быстрее находят нужные товары, а мы получили гибкий инструмент, который легко настраивать и развивать. Команда SearchBooster всегда оперативно помогает с возникающими вопросами, поэтому работать с сервисом комфортно.

Бренд BASK — хороший пример того, как комплексная модернизация поиска влияет не только на технические показатели, но и на поведение пользователей. После внедрения SearchBooster поиск стал значительно лучше понимать реальные запросы покупателей, независимо от формулировки, опечаток или способа написания товара. Особенно показательны изменения в пользовательском взаимодействии: количество кликов по товарам выросло на 36%, а использование фильтров — более чем в два раза. Это говорит о том, что поиск перестал быть простой строкой для ввода текста и стал полноценным инструментом выбора товара, который помогает покупателю быстрее находить нужную продукцию и принимать решение о покупке.