Como construir um mecanismo de pesquisa para o seu site

Quando falamos em pesquisa, automaticamente pensamos na empresa Google. A Google tornou-se sinônimo de pesquisa na medida em que usamos “vou jogar no google” na comunicação diária. A pesquisa ajuda a encontrar as informações necessárias no emaranhado interminável de páginas que se encontram na web. Ela indexa elas para poder determinar a relevância dos resultados quando os usuários inserem suas consultas na pesquisa.

No entanto, não pesquisamos apenas na web, mas também em sites individuais, e a Google indexa essas páginas principalmente com base na conformidade do texto completo. Essa pesquisa, no entanto, não é suficiente para realizar uma pesquisa confortável e útil em sites ou lojas virtuais, como vimos neste caso. Como resultado, surgiu todo o segmento SaaS das empresas que desenvolvem a pesquisa em lojas online. Essas empresas podem ajudar os clientes a encontrar o que procuram de diversas maneiras complexas. A inteligência artificial pode aplicar informações sobre a interação dos clientes com o conteúdo da web para classificar corretamente os resultados da pesquisa.

Observação: os dados usados neste artigo são da publicação online “Search benchmarks & insights” que criamos na Luigi’s Box com base nos dados das lojas virtuais de nossos clientes. A versão atual em PDF da publicação está disponível em eslovaco ou inglês em ebook.luigisbox.com.

Por que a pesquisa é tão importante

A pesquisa é responsável por uma média de 20% do tráfego da loja virtual. A média por segmento varia de 8% a 43% (figura 1). A menor taxa é no segmento de moda (7,8%). Porque ao comprar roupas, o cliente está disposto a visualizar uma grande variedade de produtos. Eles querem considerar seriamente o que pode ser mais adequado para eles. Os nomes dos produtos não os representam suficientemente, por isso é um desafio encontrar roupas usando a pesquisa de texto. Se o cliente procurar uma camiseta azul, também precisará de uma exposição visual para decidir o produto final. Pode facilmente haver centenas de camisetas azuis na loja virtual. Os clientes desejam ver a gama mais ampla possível e restringi-la gradualmente usando filtros. Portanto, é mais provável que eles pesquisem por meio da navegação.

Já a maior parte dos clientes utiliza a pesquisa no segmento de livros e jogos (43,3%). É porque os produtos têm nomes distintos, nomeadamente numa combinação única do autor e do título. A imagem não é tão importante. Serve apenas como uma confirmação visual de que o cliente encontrou o produto certo. Portanto, é natural que pesquisem apenas pelo título do produto. É a forma mais rápida de conseguir o produto certo aqui porque, ao comprar no segmento de livros e jogos, muitas vezes o cliente sabe exatamente qual produto deseja, ao contrário de quando compra no segmento de moda.

A importância da pesquisa também aumenta pelo fato de que a taxa de conversão dos clientes que utilizam a pesquisa é maior do que a taxa de conversão dos que utilizam a navegação (figura 2). Os clientes que utilizam a pesquisa continuam o processo de compra. Eles sabem o que querem e estão determinados comprar. Um gráfico comparando os dois segmentos ilustra isso.

Em todo segmento, a probabilidade de conversão aumenta ao usar a pesquisa. Nos segmentos de eletroeletrônicos, moda e esportes, há dois motivos para isso. Conforme mencionado acima, os clientes desejam ver uma ampla gama de produtos, principalmente em segmentos onde a parcela de visitas com o uso da pesquisa é menor.

A segunda razão pode ser que os clientes utilizem a pesquisa para comparar preços, principalmente no segmento de eletrônicos de consumo. Então eles visitam mais lojas virtuais e copiam o código do produto ou o nome completo na pesquisa para comparar onde podem comprar o produto desejado pelo preço mais barato.

A pesquisa pode constituir uma parte significativa do volume de negócios total da loja online. Difere entre segmentos, mas os nossos dados mostram que estes podem, de fato, ser montantes consideráveis, dependendo do tamanho da loja online (figura 3). No caso do segmento de livros e jogos, pode chegar a 45%. É, portanto, essencial que a pesquisa funcione adequadamente. A pesquisa não é apenas um meio de melhorar a experiência do usuário, mas também um canal de negociação significativo cujo poder de vendas aumenta significativamente para as lojas virtuais que dedicam tempo e energia para otimizar o processo. No próximo capítulo, abordaremos quais funções uma boa pesquisa deve ter.

O que uma boa pesquisa deve fazer para você?

Visibilidade

A “geração Google” está crescendo rapidamente, procurando inconscientemente uma pesquisa imediatamente ao visitar qualquer site para economizar tempo ao encontrar as informações necessárias. As lojas virtuais, no entanto, tendem a ocultar a caixa de pesquisa.

Para interagir com a barra de pesquisa, os clientes geralmente precisam primeiro procurar o ícone da lupa no canto direito da página e só podem começar a digitar sua consulta depois de clicar nele. Isso pode causar problemas, especialmente em dispositivos móveis onde os usuários muitas vezes precisam usar o botão de exibição de navegação.

Muitas vezes nos deparamos com a visão de que os clientes só usam celulares para explorar produtos, mas concluem as compras em desktops. Nossos dados confirmam isso de certa forma, mas a pandemia provocou mudanças significativas no comportamento do cliente. Uma delas é que fazer compras pelo telefone está se aproximando das compras pelo desktop (figura 4). Os clientes têm cada vez menos medo dos pagamentos em dispositivos móveis. Podemos ver isso também neste gráfico comparando as taxas de conversão de uma pesquisa em celular em 2019 e 2020. Podemos ver crescimento em quase todos os segmentos.

Preenchimento automático

A função de preenchimento automático (também conhecida como texto preditivo ou “veja enquanto você digita”) já é, na prática, algo comum em lojas virtuais. Essa ferramenta oferece resultados de pesquisa quando o cliente digita as primeiras letras da frase, antes mesmo de pressionar Enter. Pode reduzir drasticamente o tempo necessário para encontrar os produtos desejados. O preenchimento automático executa várias funções:

1. Confirma que a consulta está correta e que a loja virtual oferece os produtos que o cliente procura.
2. Liberta o usuário da necessidade de escrever a frase inteira, o que é ainda mais útil em dispositivos móveis.
3. Orienta o usuário diretamente para a categoria que procura, ainda no terceiro nível de navegação. Portanto, o usuário não precisa procurar as categorias pela navegação.
4. Completa o contexto da consulta do usuário. Os usuários geralmente conhecem apenas parte do nome do produto. O preenchimento automático pode mostrar as categorias e marcas associadas à frase e, assim, comunicá-los de forma eficaz com uma oferta mais ampla relacionada à sua consulta.
5. Mostra ao usuário o produto desejado diretamente, se a consulta for suficientemente específica (código do produto, nome exato).

No entanto, nem todos os preenchimentos automáticos funcionam da mesma maneira. A base de um produto de qualidade está no seu núcleo. O preenchimento automático não pode pré-processar uma expressão (por exemplo, uma análise adequada de palavras individuais na consulta, extração de nomes de produtos, categorias, marcas, etc.) da mesma forma que a própria pesquisa. Muitas vezes encontramos funções de preenchimento automático que respondem lentamente e não desde a primeira letra que o usuário digitou. O preenchimento automático que se encontra funcionando corretamente deve responder em no máximo 0,3 segundos, desde o primeiro caractere e após cada pressionamento de tecla.

O preenchimento automático funciona numa área visualmente restrita onde deve apresentar vários produtos “em alta”, categorias de produtos, marcas, artigos, palavras frequentemente pesquisadas, etc. Quando procuramos livros, preferimos procurar autores ou títulos. No segmento de moda optamos por categorias de produtos, e para viagens podem ser destinos, etc.

Você pode ver a importância do recurso de preenchimento automático em um gráfico (figura 5). Ele compara a taxa de conversão de visitas quando os clientes usaram o preenchimento automático e aquelas quando o preenchimento automático sugeriu resultados, mas o cliente não clicou em nenhum deles. Em todos os segmentos, a taxa de conversão é mais que o dobro para visitas durante as quais os clientes usaram o preenchimento automático.

Erros de digitação

Visite a sua loja virtual, tente usar a pesquisa do site e cometa um erro de digitação intencionalmente. Por exemplo, procure ‘Ipohne’ ou ‘gelaeira’. Se você não recebeu nenhum resultado, significa que você perde clientes regularmente devido a falhas nos mecanismos de pesquisa. 30% dos visitantes saem da loja virtual após uma pesquisa sem resultado. O que você acha: para onde eles vão depois de sair da sua loja virtual? Muito provavelmente, diretamente para a concorrência, onde eles poderão encontrar e comprar o produto.

Uma boa pesquisa pode lidar com erros de digitação e fornecer resultados relevantes mesmo que o cliente não utilize uma consulta perfeita (figura 6). No entanto, há casos em que a tolerância a erros de digitação pode fazer mais mal do que bem. Por exemplo, se o cliente procurar o iPhone 13, ele não deverá ver resultados para o iPhone 11. Ele está interessado em um determinado tipo de telefone mais recente e os modelos mais antigos são irrelevantes para ele.

É, portanto, crucial saber como funciona a pesquisa com consultas individuais.

Se a entrada não for precisa o suficiente, é melhor corrigir o erro de digitação antes de terminar a pesquisa e fornecer resultados relevantes do que exibir mais opções menos relevantes para a consulta.

Gírias e sinônimos

Muitas vezes surgem problemas quando o cliente não sabe o nome exato do produto ou quando conhece um nome diferente daquele listado em seu catálogo. Isso inclui várias versões regionais da palavra, gírias ou uma transcrição fonética de línguas estrangeiras; suéter/sweater, bike/bicicleta, etc. – estes são apenas alguns exemplos em que uma pesquisa de cliente mal otimizada não mostrará nenhum resultado se a consulta for diferente do nome em seu catálogo de produtos.

Uma pesquisa eficaz é capaz de trabalhar com sinônimos. Se você conhece as palavras, pode atribuir sinônimos a elas e ativar a pesquisa para exibir os produtos desejados para consultas diferentes dos nomes em seu catálogo de produtos. Um bom analista dirá quais frases são problemáticas em sua loja virtual – os clientes as utilizam, mas não recebem nenhum resultado ou não clicam nelas porque parecem irrelevantes. Isso pode lhe dar uma ideia sobre quais produtos precisam de sinônimos. Além disso, o sistema deverá ser capaz de produzir novas recomendações para qualquer loja online personalizada com base no comportamento do cliente.

Reconhecimento de contexto

Uma boa pesquisa também pode funcionar com frases mais longas e contendo diversas informações, economizando tempo do cliente. Um exemplo é uma frase contendo a cor do produto (por exemplo, camiseta amarela, bolsa verde). Em vez de exibir uma categoria e deixar o usuário clicar nos filtros, o mecanismo de pesquisa irá aplicar eles automaticamente (figura 7).

Existem duas abordagens para a solução técnica desta função. Uma é extrair a categoria do produto da consulta e aplicá-la como filtro. Porém, para esta abordagem, os dados do catálogo de produtos precisam ser de excelente qualidade. As lojas online oferecem frequentemente milhares de produtos e não têm capacidade para lidar com uma estrutura de dados adequada. Portanto, é mais apropriado para esta função se o sistema puder identificar uma cor a partir de uma descrição, nome ou outros atributos do produto.

Paginação

A paginação, a distribuição dos resultados em várias páginas, é outra característica significativa da pesquisa. Os dados mostram que até 88,7% dos clientes olham apenas a primeira página dos resultados (figura 8). Nem mesmo 10% dos usuários olham a segunda página. Portanto, é recomendado não utilizar a paginação clássica (distribuir os resultados da pesquisa em páginas numeradas). É mais eficaz colocar o botão “carregar” no final dos resultados exibidos.

Após clicar no botão, novos produtos são carregados. Se este tópico despertou seu interesse, leia nosso post sobre paginação.

Classificação do produto

Uma pesquisa eficaz também leva em consideração outras variáveis além da pontuação de texto completo ao classificar os resultados da pesquisa. A inteligência artificial ou o administrador da loja virtual podem mudar isso. Ao usar inteligência artificial, a pesquisa pode classificar os resultados de acordo com a sazonalidade, margem, vendedor ou outras métricas, considerando os benefícios comerciais para a loja virtual, criando assim uma classificação ideal dos produtos que aumentará a probabilidade de conversão.

Ao classificar produtos manualmente, uma boa pesquisa deve permitir a chamada priorização de produtos. Isso significa que o administrador pode definir manualmente quais produtos/marcas/categorias devem aparecer nas primeiras posições dos resultados da pesquisa. A motivação também pode ser a capacidade de venda/clicabilidade dos produtos ou um esforço para destacar novos produtos. Ou pelo contrário, destacar produtos que necessitam de maiores vendas. O desempenho dos produtos precisa de um acompanhamento constante para que, se destacar um produto não ajudar, você possa interromper o destaque a qualquer momento, para não ocupar assim desnecessariamente o lugar dos produtos com melhor potencial de vendas nos resultados da pesquisa.

Filtros

Os filtros também ajudam os clientes a escolher os produtos. Eles podem ser usados para restringir a seleção quando há muitos resultados de pesquisa. Quanto mais tipos diferentes de produtos houver em uma loja virtual, mais filtros serão necessários. No entanto, quando há muitos filtros, eles se tornam complicados e pioram a experiência do usuário da loja virtual. Portanto, o melhor é utilizar filtros dinâmicos e, idealmente, também personalizados. Filtrar por tamanho não será relevante para frutas, assim como a data de consumo não fará sentido para livros.

Pesquisa sem resultados

A pesquisa não otimizada atinge uma taxa média de pesquisa sem resultados de aproximadamente 13% em vários segmentos. Enquanto com pesquisas otimizadas é de 1–5%.

Além da tolerância a erros de digitação, existem vários módulos de PLN (processamento de linguagem natural) que evitam pesquisas sem resultados. Graças a essas ferramentas, quando um usuário insere uma consulta muito específica, a pesquisa consegue distinguir qual parte da frase é mais importante e qual pode ser omitida e assim fornecer ao cliente produtos semelhantes em vez de não mostrar nenhum resultado.

Por exemplo, se o cliente procura por um suéter rosa, mas a loja virtual só possui suéteres em outras cores, a busca consegue distinguir qual parte da frase é menos importante (neste caso é rosa) e mostra suéteres em cores diferentes. Claro, é possível otimizar o resultado até desconsiderar tudo. No entanto, isso realmente não faz sentido. Não traria o efeito desejado se a loja virtual exibisse livros quando o cliente procurasse potes. Nossos dados mostram que fornecer resultados irrelevantes tem o mesmo efeito que não fornecer resultados (figura 9). É importante focar em resultados relevantes.

Podemos ver isso pelo fato de que a taxa de saída da pesquisa se correlaciona com a taxa de saída sem resultados. O problema apenas “se transforma” no aumento de pesquisas que não clicam em nenhum dos resultados.

Resumo

A pesquisa é a maneira mais rápida de levar ao cliente os produtos desejados. Não é apenas uma adição agradável na experiência do usuário na loja virtual, mas também um canal de vendas significativo. Os clientes que fazem uma pesquisa geralmente sabem o que querem e estão determinados a comprar. Graças à inteligência artificial, as pesquisas modernas também podem usar diversas técnicas para ajudar os clientes nas decisões de compra. Elas são capazes de completar a consulta, otimizar a classificação dos resultados, corrigir erros de digitação, entender vários nomes de produtos, personalizar os resultados da pesquisa, e etc.

A pesquisa facilita as compras dos clientes e, portanto, aumenta a chance de compra. Pode assim contribuir significativamente para o volume de negócios da loja online. As formas de pesquisa não textuais também estão se tornando cada vez mais populares. Como pesquisa por voz ou pesquisa por imagens. Além delas, a inteligência artificial e o machine learning continuarão a ampliar os limites do que a pesquisa pode trazer para uma loja virtual.