Как La Prima сократила долю запросов без результатов с 5,64% до 0,28%

Достигнутые результаты

x25

Поисковые запросы

x20

Снижение доли запросов без результатов

x1,6

Клики по товарам в подсказках

Исходная ситуация

Основной целью проекта было сделать поиск более удобным и полезным для пользователей La Prima.

Покупатель далеко не всегда вводит название товара точно так, как оно записано в каталоге. Пользователь может написать только часть названия, указать коллекцию или материал, допустить опечатку или случайно использовать неправильную раскладку клавиатуры.

Также, человек может искать конкретную категорию — «одеяло», «подушка», «халат» или «простыня на резинке», — либо использовать более специфичный запрос, связанный с коллекцией или характеристиками товара.

Особенно важным показателем здесь стала доля запросов без результатов. Если подходящий товар есть в каталоге, но пользователь не может найти его из-за формулировки запроса, это создаёт лишний барьер между поиском и покупкой.

В целом, перед проектом было важно решить сразу несколько задач:

• сделать поиск устойчивым к опечаткам и неточным формулировкам;

• позволить находить товары по неполному названию или артикулу;

• показывать подходящие товары ещё во время ввода запроса;

• дать пользователю возможность быстрее сужать выдачу с помощью фильтров;

• направлять популярные запросы непосредственно в нужные категории и разделы;

• сократить количество ситуаций, когда пользователь вводит запрос и получает пустой результат.

Что мы сделали

Для La Prima мы подключили SearchBooster и адаптировали поисковый сценарий под структуру каталога, ассортимент и основные пользовательские запросы. Работа затронула сразу несколько элементов поиска:

• Добавили товары в поисковые подсказки

Одним из основных изменений стало развитие автодополнения. Теперь при вводе запроса пользователь может увидеть не только варианты поисковых фраз, но и конкретные товары. Это позволяет перейти непосредственно в карточку товара ещё до того, как пользователь полностью сформулировал запрос.

Например, если человек начинает вводить название нужного товара, ему не обязательно заканчивать запрос, нажимать Enter и затем просматривать всю выдачу. Подходящая позиция может появиться непосредственно в выпадающих подсказках.

Для большого каталога это сокращает путь до товара и помогает быстрее перейти от намерения к конкретной позиции. Особенно полезен такой сценарий для пользователей, которые уже знают, что именно хотят купить. Им не обязательно изучать всю выдачу — достаточно выбрать подходящий товар из предложенных вариантов.

Рис. 1. Автодополнение

• Настроили поиск под неточные и неполные запросы

При работе с каталогом важно учитывать, что пользовательский запрос редко выглядит идеально. Покупатель может не помнить полное название товара, ввести только его часть, допустить опечатку или случайно набрать текст в неправильной раскладке.

Поэтому в проекте настроены различные сценарии обработки запроса:

• поиск по частичному совпадению;

• обработка опечаток;

• исправление неправильной раскладки;

• поиск по артикулу;

• работа с русскоязычными и англоязычными запросами.

Это позволяет не требовать от пользователя точного совпадения с названием товара в каталоге.

Например, если покупатель помнит только часть названия или артикула, поиск всё равно может предложить подходящие позиции. Если при вводе была допущена небольшая ошибка, запрос не обязательно заканчивается пустой выдачей.

Рис. 2. Исправление неправильной раскладки

• Настроили фильтры

Поиск дополнили фильтрами, которые позволяют пользователю уточнять полученную выдачу.

В зависимости от категории можно работать с такими параметрами, как:

• категория;

• цвет;

• размер;

• цена;

• коллекция;

• материал;

Это особенно важно для ассортимента La Prima, где одного текстового запроса может быть недостаточно для выбора конкретного товара. Например, пользователь может искать не просто постельное белье, а подходящий вариант определённого размера, цвета или материала.

Это показывает, что пользователи активно взаимодействуют с выдачей после выполнения поискового запроса, а не ограничиваются только просмотром первых результатов.

Рис. 3. Фильтры

Результаты в цифрах

Чтобы оценить эффект от изменений, сравнили основные показатели работы поиска в феврале и июле 2026 года— в начале и конце рассматриваемого периода. За это время заметно изменилось поведение пользователей: поиск стали использовать значительно активнее, пользователи чаще переходили к товарам прямо из результатов и подсказок, а доля запросов без результатов существенно снизилась.

Поиск стали использовать значительно чаще.

Количество поисковых запросов выросло с 1 384 до 35 487 — более чем в 25 раз. Одновременно число пользователей, которые обращались к поиску, увеличилось с 381 до 3 498.

Такой рост показывает, что в июле поиск использовался значительно активнее, чем в начале рассматриваемого периода. Причём выросло не только количество самих запросов, но и аудитория поискового сценария, если в феврале к поиску обращался 381 пользователь, то в июле — уже 3 498.

Это важно, поскольку рост не ограничился небольшой группой наиболее активных пользователей. Поиск стал использоваться значительно более широким кругом посетителей сайта как способ быстро найти нужный товар или сориентироваться в ассортименте.

При этом сам по себе рост количества запросов не говорит о качестве поиска. Поэтому дальше важно посмотреть, что пользователи делали после ввода запроса — переходили ли они к товарам, использовали ли подсказки и фильтры.

Пользователи стали чаще переходить к товарам из результатов поиска.

Количество кликов по товарам непосредственно в результатах поиска выросло с 473 до 683 — на 44,4%. То есть вместе с ростом поисковой активности увеличилось и количество пользователей, которые после ввода запроса переходили к конкретным товарным позициям.

Это показывает, что поиск выполняет свою основную задачу — помогает пользователю перейти от сформулированного намерения к конкретному товару. Пользователь вводит запрос, получает подходящую выдачу и продолжает взаимодействие уже с конкретными позициями каталога.

При этом рост кликов по результатам не был единственным изменением. Отдельно заметно выросло количество переходов из поисковых подсказок, которые позволяют пользователю выбрать товар ещё до открытия полной выдачи.

Клики по товарам в подсказках выросли на 64%.

Подсказки позволяют сократить путь до товара. Пользователю не обязательно сначала полностью сформулировать запрос, нажать Enter и затем просматривать страницу результатов. Если нужная позиция уже появляется в выпадающем списке, её можно открыть непосредственно из поисковой строки.

Для La Prima этот сценарий особенно полезен из-за большого количества товарных категорий и характеристик. Покупатель может начать вводить название товара или другой знакомый ему запрос и выбрать подходящую позицию ещё во время набора.

Таким образом, подсказки стали не просто вспомогательной функцией поиска, а отдельным способом перехода пользователей к товарам.

Поиск стал значительно реже приводить к пустой выдаче.

Доля запросов без результатов снизилась с 5,64% в феврале до 0,28% в июле. Это одно из самых заметных изменений за рассматриваемый период: показатель уменьшился более чем в 20 раз.

Для интернет-магазина с большим ассортиментом это особенно важно. Пользователь может ввести только часть названия товара, использовать другой вариант написания, ошибиться при наборе или искать товар по артикулу. Если поиск работает только с точным совпадением, такие запросы легко могут закончиться пустой выдачей.

Настройка обработки различных вариантов запросов позволяет снизить количество подобных ситуаций и чаще возвращать пользователю подходящие результаты.

Почему получилось

Результат проекта связан не с одной отдельной настройкой, а с комплексной работой поискового сценария. SearchBooster закрыл сразу несколько этапов пользовательского пути, от первого ввода запроса и выбора подходящего варианта до уточнения выдачи с помощью фильтров и перехода в нужный раздел сайта.

Поиск стал лучше соответствовать реальным запросам пользователей

Для La Prima было важно, чтобы поиск ориентировался не только на полное совпадение с названием товара. SearchBooster обрабатывает разные варианты пользовательских запросов, он учитывает частичные совпадения, исправляет опечатки и ошибки раскладки, работает с артикулами и позволяет находить товары по русским и английским вариантам написания.

Это напрямую повлияло на качество выдачи. Если раньше часть запросов могла приводить пользователя к пустому результату из-за особенностей формулировки, после настройки поиска таких ситуаций стало значительно меньше.

Товарные подсказки сократили путь до карточки

Для La Prima мы настроили подсказки таким образом, чтобы они помогали не просто продолжить ввод текста, а сразу перейти к нужному содержимому. В подсказках могут отображаться товары с изображением и основной информацией, поэтому пользователь получает возможность быстрее сориентироваться и открыть подходящую карточку.

Они дополняют основную выдачу и позволяют пользователю выбрать товар уже на первом этапе взаимодействия с поисковой строкой.

Фильтры помогают перейти от общего запроса к конкретному выбору

Даже релевантная поисковая выдача не всегда означает, что пользователь сразу нашёл подходящий товар. В каталоге La Prima много вариантов текстиля, которые могут отличаться размером, цветом, материалом, коллекцией, стилем и ценой.

Поэтому поиск работает в связке с фильтрами. После получения результатов пользователь может дополнительно сузить выбор и оставить только те позиции, которые соответствуют его требованиям.

Таким образом, поиск не заканчивается на выдаче результатов. Пользователь может последовательно уточнять свой запрос, сокращая количество вариантов и приближаясь к конкретному товару.

Возможности для дальнейшего роста

Текущие результаты показывают, что поиск уже активно используется покупателями, растёт количество поисковых запросов, пользователи взаимодействуют с товарами в выдаче и подсказках, используют фильтры и добавляют найденные позиции в корзину. Следующий этап развития можно связать с тем, чтобы глубже оценивать коммерческий эффект поиска и увеличивать ценность каждого пользовательского сценария.

1. Связать поиск с заказами и выручкой

Сейчас аналитика позволяет отслеживать основные действия пользователей внутри поискового сценария: поисковые запросы, переходы по товарам, клики по товарным подсказкам, использование фильтров и добавления товаров в корзину.

Следующий шаг — связать эти события с оформленными заказами. Так можно будет определить, какие запросы чаще всего приводят к покупке, какие категории пользователи ищут перед оформлением заказа и какие товары получают больше коммерческого трафика из поиска. Например, отдельно можно анализировать запросы по категориям, коллекциям и материалам и сравнивать их не только по количеству поисков и кликов, но и по заказам.

В результате оценка эффективности поиска перейдёт на следующий уровень. Вместо анализа только пользовательской активности La Prima сможет видеть, какую роль поиск играет непосредственно в продажах.

2. Подключить рекомендации

Поиск помогает пользователю найти нужный товар, но на этом пользовательский сценарий не обязательно заканчивается. Для La Prima дополнительной точкой роста может стать работа с рекомендациями после перехода в карточку товара.

Для магазина домашнего текстиля особенно актуальны сопутствующие товары. Если пользователь выбирает постельное бельё, ему можно предложить подходящий плед, покрывало или другие товары из той же коллекции. Аналогичный сценарий можно использовать для полотенец, домашней одежды и других категорий.

Так поиск и рекомендации будут работать как единый сценарий. SearchBooster помогает быстро найти нужный товар, а рекомендации дают возможность продолжить знакомство с ассортиментом и подобрать дополнительные позиции.

С SearchBooster поиск на сайте стал удобнее для покупателей. Даже если запрос введён неточно, подсказки и фильтры помогают найти нужный товар. Например, в июле пользователи кликнули по товарам в поиске 1 098 раз, а доля запросов без результатов составила всего 0,28%. Это хороший знак — значит поиск действительно помогает ориентироваться в ассортименте. Поэтому мы хотим и дальше сотрудничать с серчбустер и смотреть, как его работа будет отражаться на заказах и продажах

В проекте La Prima для нас было важно посмотреть на поиск не как на отдельный технический модуль, а как на часть пользовательского пути. У интернет-магазина большой ассортимент домашнего текстиля, и сценарии поиска здесь могут сильно отличаться. Один пользователь знает точное название товара, другой помнит только часть названия или коллекцию, третий ищет категорию, а кому-то вообще нужна информация о доставке или возврате. Поэтому мы старались сделать поиск максимально гибким и одновременно сократить путь пользователя до нужного результата. Сейчас у проекта есть хороший потенциал для следующего этапа. В первую очередь интересно связать поисковые события с заказами и выручкой. Тогда мы сможем понять не только, сколько пользователей взаимодействует с поиском и товарами, но и какие поисковые сценарии непосредственно влияют на продажи