Nous sommes tous passés par là. Un client arrive sur votre boutique Magento (désormais Adobe Commerce), tape une requête tout à fait raisonnable dans la barre de recherche, et tombe sur cette redoutable page "0 résultat trouvé". Cela peut sembler anodin, mais c'est un moyen infaillible de perdre une vente. Quand on sait que plus de 43 % des acheteurs en ligne se dirigent directement vers la barre de recherche, on réalise qu'une mauvaise expérience à ce niveau n'est pas qu'un simple inconvénient, c'est un véritable obstacle à la vente.
La source du problème est que la plupart des outils de recherche traditionnels sont basés sur un ancien modèle : la correspondance de mots-clés. La solution n'est pas un simple ajustement ; c'est un changement complet vers une recherche intelligente, contextuelle, alimentée par l'IA et un processus appelé la vectorisation.
Ce guide a pour but de démystifier la vectorisation de recherche par IA de Magento. Nous allons détailler son fonctionnement, expliquer pourquoi elle est cruciale pour l'e-commerce moderne et comment vous pouvez la mettre en œuvre concrètement pour créer une expérience d'achat qui comprend vos clients et améliore votre rentabilité.
Qu'est-ce que la vectorisation de recherche par IA de Magento exactement ?
Laissons de côté le jargon technique. Imaginez cette approche comme une mise à niveau de la recherche de votre boutique, la faisant passer d'un simple employé de classement à un assistant de vente réellement utile.
La recherche traditionnelle sur une plateforme comme Magento fonctionne par correspondance exacte des mots-clés saisis par un utilisateur. Si un client recherche "divan" mais que votre produit est répertorié comme "canapé", la recherche ne donne souvent aucun résultat. C'est un système rigide qui oblige le client à deviner les bons mots.
La vectorisation de recherche par IA de Magento change la donne grâce à quelques concepts clés :
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Recherche par IA : Au lieu de se contenter de chercher des mots, une recherche alimentée par l'IA tente de comprendre ce que le client veut dire. Elle comprend l'intention, le contexte et nos manières parfois confuses de communiquer.
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Vectorisation : C'est ce qui rend l'IA si intelligente. La vectorisation est un processus qui transforme les mots... en un vecteur. Cela permet à l'IA de cartographier les relations entre différents concepts. Par exemple, elle apprend que "ordinateur portable" et "notebook" sont conceptuellement voisins, et qu'une recherche pour "chaussures de randonnée" est liée à des notions comme la "durabilité", le "plein air" et le "confort".
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Recherche vectorielle : Une fois que tout est transformé en vecteurs, le système n'a plus besoin de chercher des correspondances de mots-clés exactes. À la place, il compare le vecteur de la requête d'un client aux vecteurs de tous vos produits. Il affiche alors les correspondances conceptuelles les plus proches, offrant à votre client des résultats pertinents même s'il a utilisé des termes totalement différents.
Le problème avec la recherche par mots-clés à l'ancienne sur Magento
Même avec un outil puissant comme Elasticsearch en arrière-plan, la recherche par défaut de Magento présente de réelles limites qui peuvent nuire à vos ventes. Elle a été conçue pour une époque plus simple d'Internet et peine à suivre la façon dont les gens font leurs achats aujourd'hui.
Voici où elle montre ses faiblesses :
Elle bute sur les synonymes et les nuances simples
Une recherche pour "sac à main" pourrait complètement ignorer vos "fourre-tout" et vos "pochettes". Elle ne peut pas faire la différence entre une "chemise habillée" pour homme et une "robe chemise" pour femme. Ce manque de compréhension oblige vos clients à jouer aux devinettes, en essayant différents mots jusqu'à ce qu'ils tombent, avec un peu de chance, sur le bon. La plupart ne prendront pas cette peine ; ils quitteront simplement le site.
Elle ne comprend pas l'intention de l'utilisateur
Les gens cherchent comme ils parlent, surtout les jeunes acheteurs. Ils utilisent des phrases complètes et décrivent ce qu'ils cherchent. Une requête comme "quelque chose à porter pour un événement formel en automne" est pleine d'informations utiles, mais elle va probablement dérouter un système basé sur les mots-clés. Une IA, en revanche, comprend que "formel" signifie un certain style et que "automne" suggère certaines couleurs ou des tissus plus épais.
Elle mène à trop d'impasses
Une simple faute de frappe, un peu d'argot, ou une formulation légèrement différente de celle de vos descriptions de produits peut aboutir à une page blanche. C'est l'une des raisons les plus importantes et les plus évitables pour lesquelles les gens quittent un site.
La personnalisation est lourde et manuelle
La recherche traditionnelle traite chaque visiteur de la même manière. Elle n'a aucune idée si l'acheteur est un nouveau venu ou un client fidèle qui n'achète que des produits végétaliens. Pour créer une expérience personnalisée, vous devez créer des règles de merchandising manuelles et compliquées qui sont pénibles à gérer et à faire évoluer.
Comment la vectorisation de recherche par IA de Magento rend la recherche beaucoup plus intelligente
Passer à une recherche pilotée par l'IA n'est pas une simple mise à niveau ; cela change complètement la façon dont les gens trouvent des produits sur votre site. Elle résout les principaux problèmes de la recherche par mots-clés et génère des résultats très positifs pour votre entreprise.
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Vous verrez beaucoup moins de pages "aucun résultat" : C'est la première chose que vous remarquerez. En comprenant les concepts plutôt que les simples mots, la recherche vectorielle fait le lien entre la façon de penser de vos clients et la description de vos produits. Elle peut lier "chaussures de course" à "baskets" et "sneakers" de manière autonome, garantissant qu'un client voie toujours des options pertinentes.
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Elle permet la découverte de produits contextuelle : Une recherche alimentée par l'IA saisit le contexte derrière une requête. Prenons l'exemple de "robes d'invitée de mariage d'automne pour un événement black tie". Un système de recherche vectorielle interprète correctement toute cette phrase. Il sait que "black tie" signifie formel, "invitée de mariage" signifie élégant mais pas nuptial, et "automne" suggère des couleurs plus sombres ou des manches longues. Il peut afficher une sélection de produits sur mesure, même si aucun d'eux ne contient cette phrase exacte à rallonge dans sa description.
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Les résultats deviennent hyper-personnalisés : La recherche par IA peut analyser le comportement en temps réel d'un utilisateur et ses achats passés pour réorganiser les résultats à la volée. Si un client a déjà acheté une marque spécifique ou semble préférer le coton biologique, sa recherche d'un "t-shirt" fera remonter ces produits en tête de liste. Chaque acheteur a ainsi l'impression que vous le comprenez.
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Elle ouvre la voie à la recherche vocale et visuelle : La vectorisation est la technologie qui rend possibles les futures fonctionnalités de recherche. Vous pourriez permettre à un client de télécharger la photo d'une veste, et l'IA trouverait des articles visuellement similaires dans votre inventaire en comparant les vecteurs d'images. Elle peut également gérer des requêtes conversationnelles et orales provenant d'assistants vocaux, rendant l'expérience d'achat plus naturelle.
| Fonctionnalité | Recherche par mots-clés traditionnelle | Recherche vectorielle par IA |
|---|---|---|
| Type de requête | Nécessite des correspondances de mots-clés exactes | Comprend le langage naturel et l'intention |
| Synonymes | Nécessite des listes de synonymes manuelles | Déduit les synonymes et le contexte automatiquement |
| "Aucun résultat" | Fréquent avec les fautes de frappe ou les formulations différentes | Considérablement réduit grâce à la correspondance conceptuelle |
| Personnalisation | Manuelle et basée sur des règles rigides | Dynamique et apprend du comportement de l'utilisateur |
| Sources de données | Utilise uniquement le texte du catalogue de produits | Peut utiliser les avis, les Q&R et les articles d'aide |
Mettre en œuvre la vectorisation de recherche par IA de Magento : les obstacles courants
Si la recherche vectorielle par IA est si efficace, pourquoi toutes les boutiques Magento ne l'ont-elles pas encore adoptée ? Eh bien, parce que la mise en œuvre traditionnelle est un véritable casse-tête. Pour réussir, il faut surmonter quelques obstacles majeurs qui peuvent facilement faire dérailler le projet.
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Cela peut être incroyablement complexe et coûteux : Construire une solution de recherche vectorielle personnalisée à partir de zéro est un projet colossal. Cela nécessite une équipe de data scientists, une infrastructure de base de données vectorielles onéreuse et des mois de développement. Pour la plupart des entreprises, ce n'est tout simplement pas réaliste.
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De nombreux plugins tiers sont rigides : Le marché propose de nombreux plugins qui promettent une recherche par IA, mais beaucoup d'entre eux sont des "boîtes noires". Ils ne vous donnent que peu de contrôle sur le comportement de l'IA. Vous ne pouvez pas ajuster la manière dont elle classe les produits ou personnaliser sa logique, vous n'avez plus qu'à croiser les doigts pour que cela fonctionne pour votre catalogue et vos clients spécifiques.
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La connaissance reste cloisonnée : C'est un point majeur. La plupart des outils de recherche n'apprennent que d'une seule source : votre catalogue de produits. Mais la véritable mine d'or d'informations, ce que les clients demandent, leurs problèmes courants et les solutions qui fonctionnent, est dispersée dans vos tickets de support, vos articles du centre d'aide et vos documents internes. Une IA de recherche qui ne peut pas accéder à tout cela travaille avec une main attachée dans le dos.
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Il est difficile de tester et de lancer avec confiance : Comment savoir si une nouvelle recherche par IA améliorera réellement votre taux de conversion ? La plupart des outils vous donnent une démo générique mais ne vous permettent pas de voir comment l'IA se comporterait face à vos recherches réelles de clients passés. Cela fait du processus de mise en ligne un pari énorme et coûteux.
Une meilleure façon d'obtenir la vectorisation de recherche par IA de Magento avec eesel AI
Bien que la mise à niveau de votre recherche Magento puisse sembler être un projet énorme, les plateformes modernes sont conçues pour vous offrir tous les avantages de la recherche vectorielle sans les inconvénients. eesel AI se connecte directement à votre plateforme e-commerce et à d'autres sources de connaissances pour offrir une meilleure expérience de découverte de produits que vous pouvez configurer vous-même.
Voici comment eesel AI vous aide à surmonter ces défis courants :
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Soyez opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois : Vous pouvez oublier les longs cycles de développement. eesel AI propose des intégrations en un clic avec des plateformes comme Magento, Shopify et BigCommerce. Vous pouvez connecter votre boutique et disposer d'une recherche plus intelligente quasi instantanément, sans avoir besoin d'un développeur.
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Elle apprend de tout, pas seulement de votre catalogue de produits : C'est ce qui fait vraiment la différence. eesel AI ne s'arrête pas aux descriptions de vos produits. Elle se connecte également à votre service d'assistance (comme Zendesk ou Gorgias), à vos wikis internes comme Confluence ou Google Docs, et à votre historique de tickets de support passés. Cela permet à votre recherche de répondre à des questions délicates liées au support, comme "vos bottes de randonnée taillent-elles normalement ?" ou "quelle est votre garantie sur les produits électroniques ?" en puisant dans les réponses qui ont déjà fonctionné pour d'autres clients.
Une infographie illustrant comment eesel AI intègre les connaissances de diverses sources, pas seulement le catalogue de produits, pour fournir des réponses complètes et améliorer la vectorisation de la recherche par IA de Magento.- Vous pouvez tester en toute confiance : eesel AI dispose d'un mode de simulation puissant. Avant qu'un client ne l'utilise, vous pouvez faire tourner l'IA sur des milliers de vos anciennes requêtes de recherche et tickets de support. Cela vous donne une prévision claire de ses performances et de son impact potentiel, vous permettant de la lancer en toute sérénité.
Une capture d'écran du mode de simulation d'eesel AI, qui permet aux entreprises de tester l'efficacité de leur configuration de vectorisation de recherche par IA de Magento en utilisant des données historiques.- Vous avez le contrôle total de l'expérience : Vous n'êtes jamais coincé avec une solution unique. L'éditeur de prompts simple d'eesel AI vous permet de définir le ton de votre IA et ce qu'elle peut faire. Vous pouvez la configurer pour rechercher des informations sur les commandes, fournir des estimations de livraison ou transmettre une requête complexe à un agent en direct, le tout depuis la barre de recherche.
L'interface d'eesel AI montrant comment les utilisateurs peuvent personnaliser le comportement et les règles de l'IA, leur donnant un contrôle total sur leur expérience de vectorisation de recherche par IA de Magento.Quel avenir pour la vectorisation de recherche par IA de Magento ?
Pour réussir dans l'e-commerce aujourd'hui, votre barre de recherche doit être plus qu'une simple barre de recherche. Elle doit être un guide intelligent qui comprend et anticipe même les besoins de vos clients. La vectorisation de recherche par IA de Magento est la technologie qui rend cela possible en se concentrant sur l'intention de l'utilisateur, et non plus seulement sur les mots-clés.
Bien que construire cela à partir de zéro soit un chemin difficile, vous n'êtes pas obligé de le faire. Des plateformes comme eesel AI simplifient le déploiement d'une recherche puissante et contextuelle qui apprend de toutes les connaissances de votre entreprise.
Prêt à transformer la recherche de votre boutique et à ne plus perdre de clients à cause des pages "aucun résultat" ? Découvrez comment eesel AI peut améliorer votre boutique Magento.
Foire aux questions
La vectorisation de recherche par IA de Magento transforme les mots et les concepts en "vecteurs" numériques, permettant au système de comprendre l'intention et les relations entre les requêtes et les produits. Contrairement à la recherche par mots-clés traditionnelle, elle va au-delà des correspondances exactes de mots pour trouver des articles conceptuellement pertinents, améliorant considérablement la précision des résultats.
En comprenant les concepts et les synonymes grâce à la vectorisation, elle fait le lien entre ce que les clients saisissent et ce que sont réellement vos produits, même si les mots exacts ne sont pas utilisés. Cela réduit considérablement les cas où une formulation légèrement différente ou une faute de frappe conduirait traditionnellement à une page de résultats vide.
Un système robuste de vectorisation de recherche par IA de Magento peut apprendre de diverses sources comme les tickets de service d'assistance, les wikis internes et les conversations de support passées, et pas seulement des catalogues de produits. Cela lui permet de répondre à des questions complexes liées au support et de fournir des informations plus complètes sur les produits.
Traditionnellement, la création d'une solution personnalisée de vectorisation de recherche par IA de Magento était complexe et coûteuse, nécessitant des data scientists et un développement important. Cependant, les plateformes modernes comme eesel AI offrent des intégrations en un clic qui simplifient le déploiement, le rendant accessible et rentable pour les entreprises de toutes tailles.
Elle peut réorganiser dynamiquement les résultats de recherche en fonction du comportement en temps réel d'un utilisateur et de son historique d'achats. Si un client préfère certaines marques ou certains types de produits, sa recherche d'un article générique donnera automatiquement la priorité à ces préférences, créant ainsi une expérience d'achat sur mesure.
Oui, la vectorisation est la technologie de base qui permet les futures fonctionnalités de recherche comme la recherche vocale et visuelle. En convertissant les images ou les requêtes orales en vecteurs, la vectorisation de recherche par IA de Magento peut les comparer aux vecteurs de produits, rendant ainsi possibles ces méthodes de découverte avancées.
