Как помочь покупателю найти товар в интернет-магазине

Российский рынок интернет-торговли в 2025 году достиг 11,5 трлн рублей и прибавил 28% за год, а доля онлайна в общей рознице выросла до 18,8% (АКИТ, 2025). За этими цифрами стоит простая механика: человек заходит на сайт, формулирует запрос и либо находит то, что ему нужно, либо уходит. Второй исход стоит бизнесу дороже, чем принято думать.

Покупатель в обычном магазине может позвать продавца, который доведет его до нужной полки. В онлайне эту работу берет на себя сам сайт: строка поиска, каталог, фильтры, подсказки и чат с консультантом. Если хотя бы одно звено сбоит, посетитель не превращается в покупку.

Помочь найти товар в интернет-магазине значит выстроить весь этот путь так, чтобы посетитель быстро попадал к нужному предложению независимо от того, как именно он его ищет. Дальше разберем, из чего складывается такая помощь, какие инструменты работают, где магазины теряют клиентов и как измерить результат.

Путь к покупке редко бывает прямым. Покупатель формулирует потребность словами, сайт интерпретирует их и возвращает выдачу, человек оценивает результат и либо идет в карточку товара, либо переформулирует запрос, либо уходит. На каждом из этих шагов есть точка потери, и почти все они связаны с тем, насколько хорошо сайт понимает, что именно у него спросили.

Сложность в том, что спрашивают очень по-разному. Крупное исследование Baymard выделяет восемь типов поисковых запросов, и магазин теряет покупателя ровно там, где не поддерживает нужный тип:

• Точный запрос: человек вводит модель или артикул, например «Keurig K45 Elite». Технически это самый простой случай, но треть сайтов отрабатывает его посредственно, и пользователь решает, что товара нет.
• Запрос по типу товара: «кроссовки», «ноутбуки». По сути это попытка быстро попасть в категорию, и хорошо, когда сайт ведет человека прямо на нее.
• Запрос по характеристике: «синяя куртка», «шампунь до 1000 рублей». Такие уточнения логично сразу превращать в примененные фильтры выдачи.
• Запрос по сценарию использования: «платье на свадьбу», «кресло для игр». Здесь товар нужно размечать по сценарию, иначе ответ окажется пустым: проблемы с этим типом есть у 43% сайтов.
• Запрос по симптому или проблеме: «больное горло», «пятно на ковре». Покупатель не знает, какой товар ему нужен, и описывает саму задачу.
• Непродуктовый запрос: «условия возврата», «доставка». Около трети пользователей ищут через ту же строку служебную информацию, и две трети сайтов отвечают на это нерелевантно.

За этими типами стоит общая закономерность: чем дальше запрос от названия конкретного товара, тем выше требования к интеллекту поиска и к чистоте товарных данных. Если магазин умеет отвечать только на точные запросы, он обслуживает узкую долю аудитории, а остальным фактически не помогает найти нужный товар на сайте.

Масштаб проблемы виден по свежему замеру.

То есть для большинства покупателей сценарий «ввел запрос, получил релевантный ответ» сегодня не выполняется, и каждый сбой на пути от запроса до корзины перераспределяет выручку в пользу тех, кто этот путь выстроил аккуратнее.

Набор инструментов удобно разложить по той же логике, что и саму задачу: одни помогают покупателю найти то, что он уже ищет, другие подсказывают то, о чем он не знал. Магазину нужны обе группы, потому что они закрывают разные состояния посетителя и работают на разных этапах пути.

Первая группа отвечает за нахождение известного. Сюда входят инструменты, которые ускоряют дорогу от запроса до релевантной выдачи:

• Строка поиска с автодополнением. Подсказки по мере ввода сокращают запрос и страхуют от опечаток: система должна понимать, что «area ruf» означает «area rugs», и не отдавать пустой ответ. По данным Algolia, грамотное автодополнение поднимает конверсию вплоть до 24%. Подробнее о том, как именно поиск распознает смысл запроса — в статье «Что такое семантический поиск».
• Фильтры и сортировка. Пять фильтров закрывают большинство сценариев: цена, рейтинг, цвет, размер, бренд (Baymard). Хорошо, когда характеристика из запроса сразу превращается в примененный фильтр, и человек видит, как сайт понял его слова.
• Навигация и структура каталога. Категории должны стоять на первом уровне меню, а не прятаться под общим пунктом «Каталог»: иначе посетитель не понимает, что за магазин перед ним и есть ли тут нужный товар. Хлебные крошки и мега-меню помогают тем, кто предпочитает идти по каталогу, а не вводить запрос.
• Поиск по фото. Покупатель фотографирует вещь, которую увидел, и сразу получает похожие позиции, минуя подбор слов. В российской рознице это уже работает: распознавание по изображению внедрили Lamoda и Wildberries (Markswebb, 2024).

Вторая группа отвечает за обнаружение нужного среди того, что покупатель не искал напрямую. Это инструменты предложения, которые подключаются, когда у человека нет точного запроса:

• Персональные рекомендации и подборки. Сайт опирается на прошлые покупки и контекст, предлагая релевантные варианты. Lamoda, например, строит подборки по истории заказов, и для части покупателей лента превращается в источник идей, а не только в каталог (Markswebb, 2024).
• Сопутствующие и альтернативные товары. Блоки «с этим покупают» и «похожие модели» в карточке и корзине помогают найти то, о чем человек не подумал, и одновременно поднимают средний чек: к смартфону добавляются чехол, стекло, наушники.
• Сравнение на одном экране. Когда покупатель колеблется между несколькими позициями, удобно видеть их характеристики рядом. Такой инструмент в России доводит до выбора, например, Яндекс Маркет (Markswebb, 2024).

Эти две группы не заменяют друг друга. Поиск и фильтры бесполезны, если человек сам не знает, что ввести, а рекомендации не спасут того, кто точно назвал модель, но не получил ее в выдаче. Помощь посетителю найти нужный товар складывается тогда, когда обе группы работают вместе и опираются на чистые товарные данные: без корректных характеристик и тегов ни фильтр, ни рекомендация не сработают.

Поиск, фильтры и рекомендации закрывают большую часть визитов, но не все. Остается покупатель, который ввел запрос, посмотрел выдачу и все равно не определился: товар сложный, характеристик много, цена ощутимая, ошибиться не хочется. В офлайне здесь вступает продавец-консультант. В онлайне эту роль выполняет сервисный слой, и именно он часто решает, дойдет ли человек до покупки.

Базовый инструмент сопровождения — чат и онлайн-консультант. Он подключается там, где автоматика бессильна: покупатель формулирует задачу обычными словами, а не запросом для поисковой строки, и ждет ответа на конкретное сомнение. Важно, чтобы помощь приходила в момент колебания, а не после ухода, потому что после неудачного поиска большинство уже не возвращается.

Большинство потерь на пути к покупке возникают не из-за отсутствия инструментов, а из-за того, что имеющиеся работают вполсилы. Полезно сначала увидеть типовые ошибки, а потом разобрать порядок действий, который их закрывает.

Чаще всего магазины теряют покупателей на таких местах:

• Нулевая выдача по живому запросу. Товар есть в каталоге, но поиск отдает пустую страницу, потому что не понял формулировку или не справился с опечаткой. Покупатель делает вывод, что нужного нет, и уходит.
• Поддержка только точных запросов. Поиск находит товар по артикулу, но пасует на запросах по характеристике, сценарию или симптому. У 43% сайтов проблемы со сценарными запросами, у 39% — с запросами по характеристике (Baymard), а это значит, что часть аудитории остается без ответа.
• Спрятанная навигация. Категории убраны под общий пункт «Каталог», главное меню скрыто на десктопе, корзина обозначена не привычным значком, а креативной надписью. Посетитель не понимает, как двигаться, и не оформляет заказ.
• Грязные товарные данные. Нет характеристик, тегов, корректных названий. Из-за этого не работают ни фильтры, ни рекомендации, ни выдача ИИ-ассистента, даже если сами инструменты подключены.
• Поиск без аналитики. Магазин не смотрит, что ищут люди и где получают пустой ответ, поэтому не знает, какие запросы теряют покупателей прямо сейчас.

Эти ошибки устраняются последовательно, а не разом. Разумный порядок улучшения поиска выглядит так:

1. Соберите статистику запросов. Выгрузите реальные поисковые фразы и в первую очередь те, что дали нулевую выдачу: это готовый список того, что покупатели не нашли.
2. Почините нулевые выдачи. Добавьте обработку опечаток и синонимы, сопоставьте народные названия с карточками, проверьте, что популярные запросы возвращают релевантный ответ.
3. Приведите в порядок товарные данные. Заполните характеристики и теги, по которым работают фильтры и рекомендации, разметьте товары под сценарии использования.
4. Расширьте поддержку типов запросов. Настройте, чтобы характеристика из запроса превращалась в фильтр, а запрос по типу товара вел в нужную категорию. Если решение внедрить умный поиск принято — пошаговый план интеграции с разбором сроков и подводных камней есть в статье «Внедрение умного поиска в интернет-магазин».
5. Откройте навигацию. Выведите категории на первый уровень меню, верните привычные значки корзины и поиска, добавьте хлебные крошки.
6. Подключите сервисный слой. Там, где автоматика не довела до выбора, должен помогать чат или консультант, а данные о товарах должны быть готовы к показу в ИИ-ассистентах.

Этот порядок работает по принципу «сначала перестать терять, потом наращивать». Починка нулевой выдачи и чистка данных возвращают покупателей, которых магазин уже привлек, но не удержал, и только после этого имеет смысл вкладываться в более тонкие инструменты помощи в поиске товара.