Как SearchBooster помог РЭМКабель снизить долю пустых результатов с 13,1% до 0,6%

Достигнутые результаты

-95%

Пустых результатов

x6

Рост запросов на пользователя

×11

Рост поисковых запросов

+79%

Рост пользователей поиска

Исходная ситуация

Как правило, пользователи приходят на сайт уже с конкретной задачей —  найти определённую марку кабеля, нужное сечение или оборудование с заданными техническими характеристиками. Поэтому скорость поиска напрямую влияет на удобство работы с каталогом.

К моменту начала проекта каталог РЭМКабель включал множество товаров, однако поиск не учитывал особенности кабельной продукции.

Главная сложность этой категории — технические маркировки. Пользователи редко вводят полное название изделия. Чаще они используют сокращения, часть маркировки, размер сечения или привычный вариант написания. Стандартный поиск не был рассчитан на подобные сценарии, поэтому далеко не всегда помогал быстро находить нужную продукцию.

Перед командой SearchBooster стояла задача превратить поиск в удобный инструмент работы с техническим каталогом, который понимает отраслевую специфику и помогает быстро находить нужные товары.

Основные проблемы

1. Поиск не понимал технические маркировки

Кабельная продукция обозначается сложными техническими кодами, например:

ВВГнг(А)-FRLSLTx 5×95-1, ПуГВнг(А)-LS 1×35, КГ-ХЛ 3х10+1х6.

На практике пользователи редко вводят такие названия полностью. Обычно используются сокращения, часть маркировки, различные разделители, латиница вместо кириллицы или неполное обозначение изделия.

Стандартный поиск воспринимал многие такие запросы как разные, поэтому пользователю приходилось изменять запрос или искать товар вручную.

2. Длинный путь до нужного товара

Большинство посетителей приходят на сайт уже с пониманием того, какая продукция им нужна.

Когда поиск не может корректно обработать технический запрос, пользователю приходится переходить по категориям, применять фильтры и просматривать большое количество товаров.

Для технического B2B-каталога такой сценарий увеличивает количество действий и делает работу с ассортиментом менее удобной.

3. Поиск не соответствовал реальным сценариям работы B2B-клиентов

Для снабженцев и проектировщиков поиск — основной инструмент работы с каталогом. Им важно быстро находить продукцию даже по неполному обозначению или привычному сокращению.

Однако существующий поиск был ориентирован преимущественно на точное совпадение названия товара и не учитывал реальные способы ввода технических запросов.

В результате поиск использовался значительно реже, чем мог бы, а часть времени пользователи тратили на навигацию по каталогу вместо быстрого поиска нужной позиции.

Результаты в цифрах (июнь 2025  —  июнь 2026)

После внедрения SearchBooster поиск стал гораздо активнее использоваться пользователями и превратился в один из основных инструментов навигации по каталогу.

Рассмотрим подробнее

• Пользователи стали значительно чаще использовать поиск

За год количество поисковых запросов выросло более чем в 11 раз — с 519 до 5 899.

При этом число уникальных пользователей поиска увеличилось с 188 до 337 , а среднее количество поисковых запросов на одного пользователя выросло с 2,8 до 17,5.

Такая динамика говорит о том, что пользователи стали значительно активнее использовать поиск при работе с каталогом. На рост также могли повлиять расширение ассортимента и увеличение поисковой базы, однако интеллектуальный поиск стал заметно востребованнее в ежедневных сценариях работы.

• Поиск стал значительно точнее

Одним из самых заметных результатов проекта стало сокращение доли поисков без результата. Если в июне 2025 года 13,1% запросов не приводили к выдаче товаров, то спустя год этот показатель снизился до 0,6% — на 95%.

Для технического каталога это особенно важно. Пользователи часто ищут товары по сокращениям, неполным маркировкам, различным вариантам написания и профессиональным обозначениям. После настройки SearchBooster такие запросы значительно чаще приводят к релевантной выдаче, а не к пустым результатам.

• Поиск стал лучше справляться со сложными техническими запросами

Главная особенность проекта — работа с кабельной продукцией, где пользователи редко вводят полные технические обозначения. Чаще используются сокращения, часть маркировки, различные варианты написания или привычные профессиональные обозначения.

После внедрения SearchBooster поиск научился корректно интерпретировать такие запросы. Именно поэтому количество пустых результатов практически сошло к минимуму, а пользователи стали значительно чаще находить нужные товары с первой попытки.

Что было сделано

Команда SearchBooster внедрила интеллектуальный поиск и адаптировала его под особенности кабельной отрасли.

1. Научили поиск понимать технические маркировки

Ключевой задачей было адаптировать поиск под особенности кабельной продукции. Мы настроили обработку различных вариантов написания технических обозначений, чтобы поиск понимал запросы так же, как их вводят специалисты.

Теперь поиск корректно работает с:

• сокращениями и неполными маркировками (например, «ВВГнг» или «ПуГВнг»);
• различными разделителями (5×95, 5х95, 5×95, 595);*
• латиницей и кириллицей (VVG и ВВГ, SIP и СИП);
• неточным вводом и распространёнными опечатками.

В результате пользователю больше не нужно помнить полное техническое название изделия — достаточно ввести привычное обозначение или часть маркировки, чтобы быстро найти нужный товар.

Рис. 1. Частичные маркировки

Рис. 2. Латиница

2. Добавили интеллектуальное автодополнение

Мы настроили автодополнение таким образом, чтобы пользователь видел подходящие товары уже во время ввода запроса.

Поиск предлагает релевантные позиции ещё до выполнения полного поиска, поэтому достаточно ввести первые символы маркировки или её часть, чтобы перейти к нужному товару.

Это особенно удобно при работе с длинными техническими обозначениями, когда ввод полного названия занимает время и увеличивает вероятность ошибки. Благодаря автодополнению путь до нужной позиции становится быстрее и требует меньше действий со стороны пользователя.

Рис. 3. Интеллектуальное автодополнение

3. Настроили интеллектуальное ранжирование

Мы настроили ранжирование результатов поиска с учётом поведения пользователей и популярности товаров.

Поиск анализирует, какие позиции чаще просматривают и выбирают, и поднимает их выше в выдаче. Благодаря этому наиболее востребованные и релевантные товары оказываются в поле зрения пользователя в первую очередь.

Это помогает быстрее находить нужную продукцию, сокращает путь до карточки товара и делает работу с каталогом более удобной.

Почему получилось

• Поиск начал понимать «кабельный язык»

Пользователи больше не обязаны вводить полную маркировку изделия, так как поиск корректно обрабатывает сокращения, частичные обозначения, различные варианты написания и неточный ввод.

Это особенно важно для кабельной продукции, где одна и та же позиция может быть записана несколькими способами.

• Пользователи стали быстрее находить нужную продукцию

Интеллектуальное автодополнение и улучшенное ранжирование позволяют увидеть подходящие товары ещё во время ввода запроса.

Благодаря этому путь от поиска до нужной позиции стал короче, а пользователям требуется меньше действий для работы с каталогом.

• Поиск стал соответствовать реальным сценариям B2B-клиентов

Для снабженцев и проектировщиков скорость поиска имеет принципиальное значение. Вместо просмотра большого количества категорий они могут сразу перейти к нужной продукции даже по неполному запросу.

Это сделало поиск удобным рабочим инструментом, которым пользователи стали пользоваться значительно чаще.

Возможности для дальнейшего роста

Мы видим несколько направлений для дальнейшего развития проекта.

• Расширение отраслевого словаря

Добавление новых профессиональных обозначений, сокращений, ГОСТов и технических терминов позволит поиску ещё точнее интерпретировать специализированные запросы. Это особенно важно для постоянно обновляющегося ассортимента и появления новых типов продукции.

• Мерчандайзинг в поиске

Настройка правил продвижения приоритетной продукции, новинок и специальных предложений позволит управлять поисковой выдачей в зависимости от бизнес-задач. Такой подход поможет одновременно улучшить пользовательский опыт и повысить видимость наиболее важных товарных групп.

• AI-поиск по техническим характеристикам

Следующим шагом может стать внедрение поиска на основе искусственного интеллекта, который понимает запросы, сформулированные естественным языком.

Например, пользователь сможет искать продукцию по описанию задачи:

• «огнестойкий кабель для прокладки в офисе»;
• «аналог ВВГнг с меньшим сечением».

Это особенно актуально для сложной технической продукции, когда пользователь знает требования к товару, но не помнит его точную маркировку. AI-поиск поможет подобрать подходящие варианты даже в таких сценариях.

Для нашей компании было важно не просто улучшить поиск на сайте, а в целом сделать работу с каталогом удобнее и понятнее как для клиентов, так и для наших специалистов. В рамках проекта команда SearchBooster помогла проанализировать структуру ассортимента, настроить логику выдачи и доработать поиск таким образом, чтобы он корректно обрабатывал сокращения, технические обозначения, различные варианты написания и неполные запросы. В результате пользователям стало проще находить необходимую продукцию, быстрее переходить к подходящим товарам и реже сталкиваться с отсутствием результатов поиска. Мы видим, что проект положительно повлиял на взаимодействие с каталогом в целом и сделал работу с ассортиментом более комфортной и эффективной. При этом мы не планируем останавливаться на достигнутых результатах. Совместно с командой SearchBooster мы продолжим развивать поисковые возможности сайта, расширять отраслевой словарь, улучшать релевантность выдачи и внедрять новые инструменты, которые помогут нашим клиентам ещё быстрее находить нужную продукцию и эффективно решать свои рабочие задачи.

Проект РЭМКабель хорошо показывает, насколько важно учитывать специфику отрасли при настройке поиска. В технических каталогах пользователи редко вводят полное название товара — они работают с сокращениями, маркировками и привычными обозначениями. Поэтому главной задачей было научить поиск понимать именно такой язык запросов. После внедрения SearchBooster поиск стал значительно активнее использоваться, выросло количество переходов к товарам, а пользователи начали выполнять гораздо больше поисковых запросов за одну сессию. Для B2B\-каталога это один из главных показателей того, что поиск действительно помогает быстрее решать рабочие задачи.