市场搜索引擎：如何制作、最佳工具等

电商平台搜索引擎是专门的工具，旨在帮助用户在Etsy、Amazon、eBay和Walmart等在线电商平台中快速高效地找到他们需要的东西。

它们必须快速、容忍拼写错误、提供分面过滤，并支持不同的输入格式（文本、单词、文档、图像、语音等）。

如果操作得当，电商平台搜索引擎可以通过确保购物者准确找到他们需要的东西来影响用户满意度、转化率和销售额。

构建电商平台搜索引擎的最佳工具包括Elasticsearch、Algolia和Meilisearch。

让我们进一步探讨这些工具和其他替代方案，并学习如何使用Meilisearch无缝设置电商平台搜索引擎。

什么是电商平台搜索引擎？

电商平台网站是电子商务网站，但它们不依赖于单个供应商的产品，而是聚合和排名来自众多卖家的商品，每个商品都有不同的价格、可用性和评分。

由于电商平台具有频繁变化的动态库存，搜索引擎必须实时处理大量不同数据类型的庞大索引，同时平衡相关性、速度和准确性，以提供无缝的购物体验。

因此，电商平台搜索引擎是一个强大的AI驱动系统，从头开始构建可能很复杂。

电商平台搜索引擎如何工作？

电商平台搜索引擎通过结合高级索引、实时查询和智能排名，提供快速、准确的结果。与传统搜索系统不同，它必须处理来自多个卖家的不断变化的库存，同时确保相关性和速度。

电商平台搜索引擎工作有三个关键步骤

1. 索引和更新：来自多个供应商的商品被转换为向量嵌入——原始数据格式（文档、文本、图像等）的数值表示。这使得引擎能够理解产品之间的语义近似度，即使搜索词不完全匹配。由于卖家频繁更新他们的商品，系统必须能够持续运行以使用新的和更新的嵌入来更新语义空间。
2. 查询处理和拼写错误容忍：引擎分析查询，考虑拼写错误、同义词和意图。向量搜索支持语义匹配，即使措辞不同也能返回相关产品。过滤器（价格、品牌、评分）动态应用于缩小结果范围。请注意，查询可以处理多个索引，或者聚合来自不同商品的统一索引。
3. 排名和个性化：结果使用机器学习 (ML) 算法进行排名，这些算法权衡受欢迎程度、卖家声誉、价格竞争力 和用户行为等因素。

为什么搜索引擎对在线电商平台很重要？

快速准确的AI搜索引擎对于在线电商平台来说是提高客户满意度、降低跳出率和增加收入的关键。

不依赖AI驱动搜索引擎的电商平台将失去市场份额给提供更好用户体验的竞争对手。

一个成功提供更快、更相关结果的电商平台的好例子是Qogita，它将其Meilisearch API集成到其基础设施中。

Qogita工程总监Ivo Silva表示：“Meilisearch使我们能够提供闪电般快速且高度相关的搜索结果，满足客户的需求。”

与Qogita一样，电商平台可以通过使用智能搜索引擎来降低工程成本，同时增加收入，这些搜索引擎易于通过多种编程语言的无缝API进行设置。

优秀的电商平台搜索引擎的关键特性是什么？

优秀的电商平台搜索引擎的关键特性在大规模情况下很重要，因为必须索引来自不同供应商的多个商品，而且卖家和商品都会随着时间的推移而增加。

以可扩展性作为电商平台的主要支柱之一，以下是优秀的电商平台搜索引擎最基本的特性。

速度和即时结果

系统应该能够以接近实时的方式查询所有索引或来自多个供应商的嵌入式统一索引，以提供低延迟的即时搜索结果。

根据G2评论，Meilisearch是大型数据集速度方面表现出色的工具之一：“就性能而言，即使在大型数据集下，它的搜索和索引速度也很快，处理流畅。”

相关性和排名定制

在提供最相关的结果时，搜索系统应该灵活并适应电商平台的需求。

有些可能优先考虑价格，而另一些则优先考虑评论，甚至更复杂的排名定制。

分面过滤和导航

有必要有效地缩小多个供应商的商品范围。

分面搜索帮助用户优化结果。例如，一个搜索“跑鞋”的买家可以快速深入到“男士”、“100美元以下”和“4星以上”，而无需手动筛选数页不匹配的产品。

此外，分面过滤与排名算法协同工作。

拼写错误容忍和错误纠正

向量搜索将输入转换为向量嵌入，使结果对用户的拼写错误和错误不那么敏感。例如，Meilisearch具有默认的拼写错误容忍规则，允许根据项目需求进行定制。

个性化和上下文结果

过去的搜索、浏览、点击和添加到购物篮活动应被视为同一用户未来搜索查询的有用数据，以增强排名算法并随着时间的推移提高准确性。

电商平台搜索引擎的常见类型有哪些？

电商平台搜索引擎的复杂性各不相同，从基本的关键词匹配到AI驱动的智能。每种类型都服务于不同的用例。

让我们分别看看电商平台搜索引擎的常见类型

• 基于关键词的搜索引擎：依赖于精确或部分单词匹配。它们非常适合结构化数据，但难以处理同义词或意图。这是获得结果的最快方法。
• 语义搜索引擎：使用自然语言处理 (NLP) 来解释含义，从而改进模糊查询的结果。
• AI驱动的搜索引擎：依赖于ML和向量嵌入来提供高度相关的结果，这些结果理解意图和上下文。
• 联合搜索引擎：同时查询多个索引（例如，产品、评论），统一卖家目录。

成功的电商平台搜索引擎有哪些例子？

电商平台搜索引擎为世界上一些最大的产品平台提供支持。

• Facebook Marketplace：该平台使用基于位置的搜索、关键词匹配和个性化过滤进行本地买卖，优先考虑邻近度和最近的商品。
• 亚马逊电商平台：AI驱动的语义和向量搜索，结合个性化推荐、拼写错误容忍和实时库存更新。
• Etsy：专注于手工/独特商品的语义搜索，理解“用木头制成的带有部落风格的手链”之类的自然查询。
• eBay：依赖于关键词搜索、基于过滤器的搜索和向量搜索。其混合系统针对精确产品匹配（例如，“PlayStation 5 密封盒”）进行了优化，并提高了跨海量、不断变化的库存的搜索相关性。
• Airbnb：将分面搜索（价格、设施）与基于位置的发现相结合。大量使用过滤器个性化。
• Fiverr：整合自然语言理解以解释用户查询背后的意图，例如，理解“标志动画”和“动画标志”含义相同。

每个平台都根据其旨在销售的产品使用不同的搜索技术。例如，Airbnb比其他电商平台需要更多的过滤器，因为客户需要更精细的调整（例如，按价格、评论、位置、设施搜索）。

一个强大的电商平台搜索引擎不是由最顶尖的技术驱动的，而是由客户的需求驱动的。

构建电商平台搜索引擎的最佳软件工具有哪些？

选择正确的搜索工具对于电商平台性能至关重要。以下是一些平衡速度、可扩展性和相关性的顶级解决方案。

1. Meilisearch

这个开源搜索引擎以最少的设置提供即时、容错的结果。其RESTful API使集成变得简单，而过滤和排序等功能可帮助用户快速找到他们需要的东西。轻量级设计确保即使产品目录不断增长也能保持低延迟。

最适合：由于其数据检索性能和速度，它最适合管理各种数据源并需要拼写错误容忍的企业。

2. Elasticsearch

来源

Elasticsearch基于Apache Lucene构建，可处理跨海量数据集的复杂查询。其分布式架构水平扩展，而强大的分析功能可提供对搜索模式的洞察。生态系统包括用于可视化的Kibana和用于性能监控的Elastic APM。

最适合：需要复杂查询和大数据处理的大规模电商平台。

3. Algolia

来源

Algolia的托管API提供AI驱动的准确结果。功能包括分面导航、个性化和用于优化的A/B测试。该平台处理索引和基础设施，让团队可以专注于用户体验。

最适合：优先考虑速度、个性化和分析的电商平台。

4. Typesense

来源

这个开源替代方案结合了Algolia的简洁性和自托管的优势。它用C++构建以提高速度，提供拼写错误容忍、分面和地理搜索。内存占用小，使其在大规模运行时具有成本效益。

最适合：需要完全控制和定制高性能搜索的团队。

5. Solr

来源

Apache Solr为世界上一些最大的搜索实现提供支持。其广泛的插件系统支持多语言搜索、高级相关性调整和机器学习集成。此外，Apache Solr完全免费且开源。

最适合：具有复杂搜索要求和技术资源的大型电商平台。

如何使用Meilisearch创建电商平台搜索引擎

以下是使用Meilisearch创建电商平台搜索引擎的简要分步过程

1. 设置Meilisearch实例

您可以使用Meilisearch Cloud（提供免费试用）轻松部署Meilisearch，或在本地或通过Docker镜像自托管。

部署后，获取您的数据库URL和API密钥（用于只读访问的搜索API密钥，用于更新数据/设置的管理API密钥）。

2. 准备您的电商平台数据

以支持的格式（如JSON或CSV）收集您的产品或电商平台商品数据。确保每个文档都有一个唯一的标识符（ID）用于索引和更新。

3. 创建索引并上传文档

使用Meilisearch API或SDK（例如，Python SDK）创建一个索引（例如，“products”）并将您的电商平台文档添加到其中。添加文档的Python代码片段示例

import meilisearch  

client = meilisearch.Client('YOUR_MEILI_URL', 'YOUR_ADMIN_API_KEY')  

index = client.index('products')  

index.add_documents(your_documents_list)

4. 配置搜索设置

自定义排名规则以优先考虑相关结果（例如，按受欢迎程度、最近程度）。

设置可搜索属性（例如，产品名称、类别、描述），并根据需要定义同义词或停用词。

5. 实现搜索界面

构建您的前端搜索UI，该UI使用搜索API密钥查询Meilisearch，以提供实时、容错和分面搜索体验。

支持“即时搜索”、过滤器和高亮显示等功能，以增强用户体验。

6. 优化和维护

不断使用新的或更改的电商平台数据更新您的索引。

使用Meilisearch的特定语言分词和规范化以获得更好的全文搜索相关性。

可选地，使用嵌入和OpenAI集成AI驱动的搜索以获得语义搜索功能。

扩展电商平台搜索引擎面临的挑战是什么？

扩展电商平台搜索引擎带来了技术和业务上的困难，这些困难会随着公司的扩展而增加。

最大的挑战之一是随着产品目录的扩展而保持搜索速度和相关性。例如，对“游戏PC”的查询要求系统确保所有商品都正确更新和索引。接下来，排名算法必须足够复杂，才能从数百种产品中输出最佳结果，这通常由过滤器和用户行为支持。

如果没有适当的调整，相关性差可能导致跳出率增加、转化率损失和客户满意度下降。

除了实时过滤、拼写错误容忍和多语言选项在大规模下也是资源密集型的。例如，后者需要处理非拉丁字符或在查询级别执行翻译，这导致更高的基础设施成本。

Meilisearch等解决方案通过轻量级架构直接解决了这些缺点，即使在大型目录中也能提供快速、容错的搜索。其直观的相关性调整和高效的索引有助于电商平台顺利扩展，而无需过多的基础设施投资。

立即开始创建更智能的搜索引擎！

一个好的电商平台搜索引擎应该根据多个商品提供闪电般快速和准确的结果。随着平台的扩展，系统应该能够频繁更新索引而不会影响查询延迟。

Meilisearch等现代解决方案能够适应不同的业务需求，开源，并能够处理可扩展性挑战，同时提供其他重要功能，如多语言支持、拼写错误容忍、分面过滤和AI增强排名算法。