Klient wpisuje w wyszukiwarkę nazwę produktu, ale nie widzi żadnego wyniku. Produkt jest w katalogu, jednak użytkownik użył nazwy potocznej, opisał jego zastosowanie, popełnił literówkę albo wpisał tylko fragment zapytania. W innym przypadku nie szuka produktu, lecz informacji o dostawie, zwrocie lub obsłudze zamówienia. Jeśli wyszukiwarka obsługuje wyłącznie dokładne nazwy z katalogu, łatwo zamienia się w przeszkodę.
Dobra wyszukiwarka w sklepie internetowym powinna rozumieć różne sposoby formułowania zapytań i pomagać użytkownikowi wykonać kolejny krok. Nie chodzi jednak o wdrożenie jednego uniwersalnego rozwiązania. Sposób działania trzeba dopasować do asortymentu, języka klientów i danych własnego sklepu. Poniżej znajdziesz praktyczny proces: od sprawdzenia zapytań, przez autouzupełnianie, po stronę braku wyników i wyszukiwanie treści pomocniczych.
Dlaczego wyszukiwarka w sklepie internetowym wymaga optymalizacji
Wyszukiwanie produktów w sklepie nie zaczyna się i nie kończy na wpisaniu dokładnej nazwy z karty produktu. Klient może szukać kategorii, cechy, zastosowania, rodzaju produktu albo określenia używanego na co dzień. Może też wpisać zapytanie niepełne, z błędem literowym lub sformułowane opisowo.
To ważne, ponieważ produkt może istnieć w katalogu, a mimo to pozostać niewidoczny dla osoby, która nie zna nazewnictwa używanego przez sklep. Wyszukiwarka powinna również pomagać w dotarciu do kategorii oraz treści pozaproduktowych, takich jak dostawa, zwroty, pomoc i obsługa zamówienia.
Pierwszym krokiem nie jest więc samo przejrzenie ustawień technicznych. Zacznij od rzeczywistych zapytań użytkowników i sprawdź, czy prowadzą do trafnych wyników. Poprawa wyszukiwarki może być wartościową zmianą, ale nie należy zakładać, że automatycznie zwiększy sprzedaż. Efekt trzeba potraktować jako hipotezę i sprawdzić na danych własnego sklepu.
Jak sprawdzić, czy wyszukiwarka rozumie język klientów
Najprostszy audyt polega na porównaniu języka klientów z językiem katalogu. Nie sprawdzaj wyłącznie, czy działa dokładna nazwa produktu. Zobacz, co dzieje się wtedy, gdy użytkownik opisuje potrzebę inaczej.
Prosty przegląd zapytań
Zacznij od zebrania zapytań z własnej wyszukiwarki. Szczególnie przydatne są frazy kończące się brakiem wyników, wyszukiwania prowadzące do szybkiego wyjścia oraz zapytania wpisywane przed przejściem do produktu. Następnie pogrupuj je według sposobu szukania:
- Nazwa produktu: dokładne określenie lub jego fragment.
- Kategoria: zapytanie dotyczące większej grupy produktów.
- Cecha: na przykład materiał, rozmiar lub inna właściwość używana w katalogu.
- Zastosowanie: opis tego, do czego produkt ma służyć.
- Nazwa potoczna i literówka: określenia odbiegające od nazewnictwa sklepu.
- Treść pomocnicza: pytania o dostawę, zwroty, płatności lub zamówienie.
Przy każdej grupie sprawdź, czy wynik jest trafny i zrozumiały. Porównaj słownictwo klientów z nazwami produktów, kategoriami, atrybutami i synonimami używanymi w sklepie. Jeśli klienci często wpisują określenie, którego nie ma w katalogu, warto rozważyć powiązanie go z właściwą kategorią, produktem lub treścią. Konkretne dopasowanie zależy od asortymentu i możliwości danego rozwiązania, dlatego research nie wskazuje jednego testu ani jednego wymaganego wyniku.
Autouzupełnianie: co powinno pojawiać się podczas wpisywania
Autouzupełnianie może skrócić drogę do produktu, bo pokazuje propozycje już podczas wpisywania. Nie powinno jednak wyświetlać przypadkowej listy. Sugestie muszą być powiązane z wpisywanym fragmentem oraz zakresem konkretnej wyszukiwarki.
Sugestie dopasowane do wpisywanej frazy
W zależności od katalogu autouzupełnianie może podpowiadać produkty, kategorie albo całe zapytania. Przy niepełnej frazie pokaż propozycje, które pomagają ją doprecyzować. Przy literówce można zaproponować poprawną wersję lub wyniki dla prawdopodobnego odpowiednika, zależnie od możliwości systemu.
Nie ma jednej obowiązkowej liczby sugestii ani jednego momentu, w którym lista powinna się pojawić. Te parametry trzeba dobrać do wielkości katalogu, urządzeń i danych z własnej wyszukiwarki. Najważniejsze, aby użytkownik rozumiał, co wybiera i dokąd przejdzie po kliknięciu.
Warto sprawdzić osobno sugestie dla nazwy produktu, kategorii, cechy, zastosowania i treści pomocniczej. Jeżeli sklep podpowiada wyłącznie pełne nazwy produktów, może nadal nie pomagać osobom, które dopiero formułują potrzebę.
Dostępność autouzupełniania
Autouzupełnianie musi działać nie tylko dla osoby korzystającej z myszy. Lista sugestii powinna być obsługiwana klawiaturą, a fokus użytkownika powinien pozostać w polu tekstowym podczas jej wyświetlania. Interfejs powinien także komunikować technologiom asystującym, czy lista jest rozwinięta, z którym polem jest powiązana i która sugestia jest aktualnie wybrana.
Od strony semantyki pole wyszukiwania powinno mieć właściwe oznaczenie. Można wykorzystać input type="search" oraz dostępną etykietę, na przykład label lub aria-label, gdy etykieta wizualna nie jest dostępna. Wzorce WAI-ARIA opisują między innymi modele listowego, śródwierszowego i połączonego autouzupełniania. Nie oznacza to jednak, że jeden model będzie właściwy dla każdego sklepu.
Przed wdrożeniem sprawdź działanie na klawiaturze, urządzeniach mobilnych i z czytnikiem ekranu. Zadbaj też o moderację oraz ochronę danych używanych w sugestiach. Popularne zapytania mogą ujawniać treści, których nie należy publikować bez dodatkowej weryfikacji.
Co zrobić przy błędnym zapytaniu i braku wyników
Strona braku wyników nie powinna kończyć ścieżki użytkownika. Jej zadaniem jest wyjaśnić sytuację i ułatwić wykonanie kolejnego kroku. Pusty komunikat lub sama informacja „brak wyników” zostawia klienta bez wskazówki, co zrobić dalej.
Schemat strony zero results
Przygotuj kilka scenariuszy: literówkę, zbyt ogólne hasło, nazwę potoczną, niedostępny produkt oraz pytanie o dostawę lub zwrot. W każdym przypadku sprawdź, czy użytkownik może skorygować zapytanie bez wracania do menu.
- Powtórz wpisaną frazę, aby użytkownik wiedział, co zostało sprawdzone.
- Wyjaśnij brak dopasowania prostym komunikatem, bez sugerowania, że znaleziono właściwe produkty.
- Ułatw poprawienie zapytania przez zachowanie frazy w polu wyszukiwania.
- Zaproponuj alternatywę, na przykład poprawioną wersję, kategorię, podobne tematycznie produkty albo pomoc.
- Dodaj kolejny punkt orientacyjny, jeśli pasuje do sklepu: kontakt, kategorię lub stronę z informacjami.
Nie pokazuj przypadkowych produktów tylko po to, aby uniknąć pustej strony. Jeśli alternatywa nie jest trafna, może zwiększyć dezorientację. Układ strony zero results powinien wynikać ze scenariuszy i danych własnego sklepu, ponieważ źródła nie definiują jednego obowiązkowego rozwiązania.
Wyszukiwanie dostawy, zwrotów i innych treści pomocniczych
Wyszukiwarka w sklepie internetowym powinna odpowiadać nie tylko na pytanie „co kupić?”. Użytkownik może wpisać „dostawa”, „zwroty”, „płatności”, „pomoc” albo zapytanie dotyczące obsługi zamówienia. Jeśli system zwróci wyłącznie produkty, klient nie otrzyma odpowiedzi, której szuka.
W jednym z opisywanych przez Baymard badań 34% uczestników próbowało znaleźć treści pozaproduktowe przez wyszukiwarkę. To wynik konkretnego badania, a nie uniwersalny wskaźnik dla każdego sklepu, kraju czy rynku. Wniosek praktyczny jest jednak prosty: warto sprawdzić te scenariusze na własnych danych.
Możesz rozdzielić wyniki na produkty i treści pomocnicze, wyświetlić odpowiednią stronę pomocy nad produktami albo zastosować bezpośrednie przekierowanie przy jednoznacznym zapytaniu. Nie twórz odpowiedzi oderwanej od aktualnych informacji. Wynik powinien prowadzić do bieżącej strony sklepu dotyczącej dostawy, zwrotów, płatności lub obsługi zamówienia. Sprawdź także działanie na telefonie, gdzie dotarcie do nawigacji lub stopki może być mniej wygodne.
Jak sprawdzać efekty zmian
Po wdrożeniu zmian nie oceniaj wyszukiwarki wyłącznie na podstawie własnego wrażenia. Ustal, jakie zachowania chcesz obserwować i porównaj dane przed oraz po zmianach. Nie potrzebujesz od razu rozbudowanego systemu oceniania. Zacznij od kilku sygnałów:
- odsetek zapytań, po których nie pojawiły się wyniki;
- kliknięcia sugestii autouzupełniania;
- kliknięcia wyników produktów i kategorii;
- przejścia z wyszukiwarki do karty produktu;
- przejścia do stron dostawy, zwrotów i pomocy;
- zapytania, po których użytkownik szybko opuszcza stronę.
Porównuj te dane dla konkretnych typów zapytań, a nie tylko dla jednej wartości zbiorczej. Jeśli poprawisz obsługę literówek, sprawdź właśnie frazy z błędami. Jeśli dodasz treści pomocnicze, obserwuj przejścia do odpowiednich stron. Research nie obejmuje danych sprzedażowych konkretnego sklepu, dlatego nie przypisuj całego efektu biznesowego wyłącznie wyszukiwarce i nie używaj niezwalidowanych progów skuteczności.
Checklista wdrożenia wyszukiwarki
Na koniec przejdź przez krótką listę kontrolną. Może służyć jako plan przeglądu obecnego rozwiązania albo punkt wyjścia do rozmowy z osobą odpowiedzialną za sklep.
- Czy wyszukiwarka rozumie nazwy potoczne, opisy, kategorie, cechy i zastosowania produktów?
- Czy obsługuje błędne oraz niepełne frazy w sposób zrozumiały dla użytkownika?
- Czy sugestie wynikają z rzeczywistego asortymentu, kategorii i treści sklepu?
- Czy autouzupełnianie działa z klawiaturą, na urządzeniach mobilnych i z czytnikiem ekranu?
- Czy pole wyszukiwania ma właściwą semantykę i dostępne oznaczenie?
- Czy strona braku wyników pokazuje wpisaną frazę i daje użytkownikowi kolejny krok?
- Czy można znaleźć dostawę, zwroty, płatności, pomoc i obsługę zamówienia?
- Czy wszystkie strony docelowe zawierają aktualne informacje?
- Czy sugestie zostały sprawdzone pod kątem moderacji, anonimizacji i ochrony danych właściwych dla wdrożenia?
- Czy zmiany są oceniane na danych własnego sklepu, bez obietnicy automatycznego wzrostu sprzedaży?
Ta checklista nie jest dowodem, że wyszukiwarka będzie skuteczna w każdym sklepie. Pomaga jednak uporządkować weryfikację i nie pominąć języka klientów, dostępności, strony braku wyników oraz treści pomocniczych.
Dobra wyszukiwarka rozumie więcej niż dokładne nazwy produktów. Powinna radzić sobie z nazwami potocznymi, opisami, cechami, zastosowaniami, literówkami i niepełnymi frazami. Autouzupełnianie ma skracać drogę do wyniku, ale musi być zrozumiałe i dostępne. Strona braku wyników powinna proponować kolejny krok, a wyszukiwarka może prowadzić także do dostawy, zwrotów i pomocy.
Najważniejsze jest dopasowanie rozwiązania do własnego asortymentu, języka klientów i danych z konkretnego sklepu. Porównuj zachowania przed i po zmianach, traktując efekty jako coś do sprawdzenia, nie jako gwarancję. Sprawdź pozostałe inspiracje i praktyczne poradniki, które pomogą Ci lepiej prowadzić marketing swojej firmy.
