Тендеры и лиды
Информация
Маркетинговые бюджеты устроены асимметрично. На привлечение трафика уходят основные деньги и почти все внимание команды: контекст, SEO, медийка, работа с инфлюенсерами. А то, что происходит с человеком уже внутри сайта, после оплаченного клика, нередко остается за пределами зоны ответственности маркетолога.
Между тем именно там посетитель делает самое ценное, что вообще может сделать: открывает строку поиска и своими словами сообщает, что ему нужно. Не предполагаемая потребность из брифа, не гипотеза из карты пути клиента, а прямая формулировка живого человека, готового действовать.
И таких людей много.
По данным исследования Nosto (2023), 69% покупателей в интернет-магазинах идут к строке поиска сразу, минуя меню и баннеры.
Эти посетители не просто многочисленны. Они приносят несоразмерно больше денег, чем остальной трафик.
Forrester Research установила, что пользователи внутреннего поиска конвертируются в 2–3 раза чаще обычных посетителей. Компания Algolia в своем исследовании приводит конкретные цифры: 4,63% конверсии у тех, кто воспользовался поиском, против 2,77% в среднем по сайту.
Парадокс в том, что инструмент, который касается двух третей аудитории и дает выручку, несопоставимую с его скромной долей в трафике, обычно воспринимается как чисто техническая деталь. «Чтобы что-то находилось». Им занимается не маркетинг и не продукт, а в лучшем случае разработка, по остаточному принципу.
Дальше разберем, почему строка поиска работает как недозагруженный канал продаж и одновременно как поток обратной связи о реальном спросе, что показывают данные о поведении «искателей», где чаще всего ломается этот механизм и что дает бизнесу переход от простого поиска к смысловому.
Чтобы понять ценность этого сегмента, полезно сравнить два типа поведения на сайте. Есть посетитель, который листает: пришел осмотреться, сравнивает, изучает категории, может уйти и вернуться через неделю. И есть тот, кто ищет. Он уже знает, что ему нужно, и формулирует это словами. Между этими двумя пользователями лежит пропасть в намерении.
Человек, набравший в строке конкретный запрос, прошел значительную часть пути к решению самостоятельно. Ему не нужно продавать категорию или формировать потребность. Потребность уже сформирована, осталось ее удовлетворить. Поэтому такой посетитель и стоит для бизнеса дороже: он ближе к деньгам.
По оценке Algolia, около 81% американских покупателей покидают сайт после неудачного поиска. То есть готовый к покупке клиент уходит не потому, что передумал, а потому, что система не справилась с его запросом.
Вот здесь и кроется скрытая стоимость плохой выдачи. Эти потери почти не видны в стандартной аналитике. В отчетах они выглядят как обычный отказ или короткая сессия, неотличимые от случайного захода. Никто не фиксирует, что человек хотел купить, сформулировал запрос и не получил ответа.
Масштаб упущенного становится заметен, только если посмотреть на проблему изнутри.
Исследование Nosto показало, что 80% потребителей уходили с сайта из-за неудовлетворительного поиска, а сами ритейлеры связывают с плохой поисковой выдачей до 39% показателя отказов.
Получается странная картина. Компания платит за привлечение трафика, доводит человека до сайта, тот проявляет максимальную заинтересованность и набирает запрос, а дальше теряется из-за инструмента, в который никто всерьез не вкладывался. Деньги на входе потрачены, а конверсия на выходе сорвана уже после того, как клиент сам пришел и сам сказал, чего хочет.
Почему этот сегмент так часто выпадает из поля зрения? Отчасти из-за разделения ответственности. Маркетолог отвечает за трафик и кампании, продуктовая команда за каталог и функциональность, разработка за работоспособность. Поиск находится на стыке всех троих и в итоге не принадлежит никому полностью. В результате канал, который у многих ритейлеров формирует заметную часть выручки, развивается без хозяина и без стратегии.
У внутреннего поиска есть вторая функция, не менее ценная, чем продажи. Каждый запрос — это фрагмент честной обратной связи, который компания получает бесплатно и в реальном времени. Пользователь не подбирает слова для опроса, не пытается быть вежливым с интервьюером. Он просто пишет то, что думает, потому что хочет результата.
Эта прямая речь клиента отличается от любых других источников знаний о спросе. Бриф отражает гипотезы команды, опросы фокус-групп искажены самой ситуацией опроса, аналитика поведения показывает, куда человек кликнул, но не объясняет, чего он на самом деле хотел. Строка поиска фиксирует намерение дословно.
При системном анализе поисковых логов бизнес обычно извлекает несколько типов сигналов:
Запросы без результатов. Это карта неудовлетворенного спроса. Иногда товара действительно нет в ассортименте, и тогда перед вами готовый список того, что люди приходят купить, но не находят. А иногда товар есть, но система не понимает формулировку, и это уже техническая проблема, которая прямо стоит денег.
Расхождение языка клиента и языка каталога. Покупатель ищет «беспроводные наушники», а в карточках значится «гарнитура Bluetooth». Логи показывают, какими словами реально мыслит аудитория, и это бесценный материал для описаний товаров, посадочных страниц и рекламных объявлений.
Частотность и сезонные сдвиги. Всплеск конкретных запросов нередко предвещает рост продаж раньше, чем это видно в отчете о выручке. Поиск работает как ранний индикатор интереса.
Намерение за пределами каталога. Запросы про доставку, гарантию, совместимость или способы оплаты подсказывают, какого контента не хватает и что тревожит покупателя перед решением.
Любопытно, что ценность этих данных слабо зависит от размера бизнеса. Небольшому магазину достаточно раз в месяц просматривать топ запросов с нулевой выдачей, чтобы скорректировать ассортимент. Крупному игроку те же логи дают основу для автоматического анализа спроса по тысячам позиций.
Главное препятствие здесь не техническое, а организационное. Данные о запросах обычно собираются по умолчанию, лежат в системе и просто никем не читаются. Превратить их в управленческий ресурс стоит недорого, нужно лишь назначить ответственного и завести привычку регулярно туда заглядывать.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13691 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Почти на каждом сайте поиск присутствует. Проблема в том, что наличие строки и наличие работающего инструмента — далеко не одно и то же. Чаще всего поиск установлен «из коробки», настроен по умолчанию и с тех пор живет своей жизнью, пока кто-нибудь случайно не обнаружит, что он не находит половины товаров.
Разрыв между ожиданием пользователя и реальностью бывает драматичным. Человек привык к качеству поиска Яндекса и Google и подсознательно ждет того же на сайте магазина. Получая в ответ «ничего не найдено» по запросу, который явно есть в каталоге, он не винит себя за формулировку. Он делает вывод, что нужного товара нет, и уходит к конкуренту.
Масштаб проблемы подтверждается данными Baymard Institute: исследование выявило, что качество поиска на многих сайтах настолько низкое, что около 31% поисковых сессий заканчиваются безрезультатно из-за неспособности системы корректно обработать запрос.
Стоит пройтись по типичным точкам отказа, чтобы понять, узнаете ли вы в них свой сайт:
Нетерпимость к опечаткам и вариантам написания. Пользователь набрал «таймбер» вместо «тембр» или переключил раскладку и получил «ntv,th». Качественный поиск исправляет такие ошибки автоматически, слабый возвращает пустоту.
Слепота к синонимам. Система ищет точное совпадение строки и не понимает, что «холодильник» и «морозильная камера», «кеды» и «кроссовки» для покупателя нередко об одном и том же.
Игнорирование смысла и контекста. Выдача не учитывает наличие товара на складе, регион пользователя, категорию, в которой он находится. В результате наверху оказываются нерелевантные или отсутствующие позиции.
Поиск как черный ящик. Никто в компании не анализирует, что и как ищут люди. Логи копятся, но решений на их основе не принимается, потому что их попросту никто не открывает.
После такой инвентаризации обычно становится ясно, к какому из двух сценариев относится ситуация. Если поиск в целом адекватен и спотыкается на отдельных частностях, помогает донастройка: словари синонимов, обработка опечаток, ручная корректировка выдачи по ключевым запросам. Если же он системно не понимает естественный язык, не масштабируется под растущий каталог и не учитывает контекст, точечными правками не обойтись. Это сигнал, что пора менять сам механизм поиска, и о современных подходах к этому пойдет речь в следующем разделе.
Технологический разрыв между поиском по совпадению строк и поиском по смыслу за последние годы стал ощутимым для бизнеса, а не только для инженеров. Классический полнотекстовый поиск сопоставляет символы: есть точное вхождение слова в карточку товара — позиция показывается, нет — не показывается. Семантический поиск работает иначе. Он опирается на модели машинного обучения и пытается понять, что человек имел в виду, а не только какие буквы он набрал.
Разница лучше всего видна при прямом сравнении.
Практический эффект здесь не абстрактный. Когда поиск перестает возвращать «ничего не найдено» по запросам, которые он раньше не понимал, бизнес напрямую возвращает себе ту самую долю покупателей, что уходила из-за неудачной выдачи. Каждое исправление опечатки и каждый распознанный синоним — это сохраненная сессия, которая иначе закончилась бы отказом.
К пониманию языка добавляется персонализация. Современные поисковые системы ранжируют выдачу с учетом контекста: что есть в наличии, в каком регионе находится покупатель, что он смотрел раньше. Один и тот же запрос двух разных пользователей может и должен давать слегка разную выдачу, потому что и намерения у них разные.
Здесь важно зафиксировать трезвую управленческую рамку, чтобы тема не выглядела как погоня за модным словом. Речь почти никогда не идет о разработке собственных нейросетевых моделей с нуля. На рынке есть зрелые поисковые движки, например ElasticSearch и OpenSearch, и готовые ИИ-компоненты, которые внедряются и адаптируются под конкретный каталог, отрасль и язык аудитории. Задача бизнеса не изобретать алгоритм, а грамотно подобрать и настроить существующие инструменты под свои данные.
Из опыта Resolventa: На практике переход к смысловому поиску чаще всего не требует разработки собственных нейросетей. Зрелые движки вроде ElasticSearch и OpenSearch уже умеют работать с опечатками, синонимами и многоязычными запросами — основная работа состоит в их грамотной адаптации под конкретный каталог, отрасль и язык аудитории. Именно качество этой настройки, а не сам факт внедрения ИИ, определяет, вернет ли бизнес покупателей, которые раньше уходили на «ничего не найдено».
Resolventa — российская ИТ-компания с 2012 года специализируется на разработке на ElasticSearch и OpenSearch систем семантического и полнотекстового поиска.
Решение об апгрейде разумно принимать, исходя из масштаба. Для небольшого каталога и умеренного трафика возможностей хорошо настроенного стандартного поиска часто достаточно. Но когда позиций тысячи, аудитория говорит на разных языках, а доля поисковых сессий в выручке высока, переход на смысловой поиск перестает быть техническим украшением и становится вопросом сохранения продаж.
Внутренний поиск совмещает в себе две роли, которые редко осознаются вместе. Это канал продаж с конверсией выше средней по сайту и одновременно поток честной обратной связи о реальном спросе. Оба ресурса у большинства компаний уже работают, просто ими никто не управляет.
Хорошая новость в том, что первые шаги не требуют бюджета и долгих согласований. Достаточно открыть отчет по внутренним запросам за последний месяц и посмотреть на две вещи: какие формулировки люди вводят чаще всего и какая доля поисков заканчивается нулевым результатом. Первое покажет, каким языком на самом деле говорит ваша аудитория и совпадает ли он с языком вашего каталога и рекламы. Второе обнажит спрос, который вы прямо сейчас не удовлетворяете, теряя готовых к покупке клиентов. Уже на этом этапе обычно всплывают решения, которые можно внедрить за неделю.
Дальше начинается развилка, о которой шла речь выше. Если поиск спотыкается на частностях, его лечат донастройкой: словарями синонимов, обработкой опечаток, ручной корректировкой выдачи по приоритетным запросам. Если же он системно не понимает естественный язык, не тянет растущий каталог или многоязычную аудиторию, точечные правки лишь оттянут момент, когда придется обновлять сам механизм. Граница между этими двумя сценариями определяется не модой на технологии, а простым расчетом: сколько продаж вы теряете на неудачных поисковых сессиях и окупит ли их возврат стоимость перехода на смысловой поиск.
Строка поиска уже собрала о вашем бизнесе больше данных, чем любой проведенный опрос. Вопрос лишь в том, найдется ли в компании тот, кто наконец их прочитает.
