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Busca, Insights, Soluções

Evolução dos motores de busca: IA como aliada do seu negócio

Uma boa ferramenta de busca precisa ser capaz de garantir rapidamente um resultado de qualidade. Essa afirmação parece óbvia agora, mas nem sempre foi assim. Ao longo do tempo, vimos a evolução e o amadurecimento das plataformas de e-commerce acompanharem as mudanças de comportamento de consumo: os catálogos das lojas passaram a ter milhares de produtos e das mais variadas categorias, os marketplaces se consolidaram, novos dispositivos, novas necessidades. A quantidade de informação cresceu e o imediatismo também. Com isso, a busca ganhou força e passou a desempenhar um papel fundamental nas estratégias das lojas virtuais. Não à toa ela está entre as principais ferramentas do meio, já que se o consumidor não encontra o produto desejado na sua loja, é como se o item não existisse – e você certamente não quer que ele vá procurar na concorrência.

Olhando para esse cenário é fácil entender por que os investimentos estão cada vez mais focados no aprimoramento das ferramentas de busca. Esse movimento é suportado pelo grande volume de informação (big data) disponível nas plataformas de e-commerce, o que permite a adoção de algoritmos de inteligência artificial (machine learning) que aprendem com os dados comportamentais dos usuários e usam esse aprendizado para melhorar significativamente o resultado de busca. Dada a complexidade e capital intelectual necessários, são poucas as ferramentas de busca que de fato usam algoritmos de machine learning como estratégia central para oferecer resultados de busca mais precisos. No entanto, existe uma infinidade de possibilidades de aplicação dessas técnicas nos processos dentro de um motor de busca, como, por exemplo, na ordenação dos resultados da pesquisa, nos filtros que serão exibidos, na correção de consultas, e nas sugestões de busca apresentadas para o usuário à medida que ele vai escrevendo o que deseja encontrar. Assim, assegura-se que os usuários sempre vejam os melhores resultados dentro de cada contexto e tenham uma experiência de compra sempre positiva.

Para que isso aconteça, os algoritmos de ranking processam uma enorme quantidade de dados que podem se referir aos usuários (idade, gênero, poder de compra, etc.), ao catálogo do lojista (disponibilidade do produto, margem de lucro, preço, estoque, etc.), e dados que dizem respeito ao comportamento geral no site (produtos mais vendidos, consultas mais frequentes, departamentos mais procurados, etc.). Esses fatores combinados ao que o usuário deseja encontrar (intenção demonstrada pelos termos de busca utilizados) fazem com que seja possível mostrar resultados com maiores chances de sucesso, agradando tanto o usuário por ajudá-lo a encontrar o que gostaria, quanto o lojista por ajudá-lo a vender mais. É importante que haja equilíbrio para que os dois lados fiquem satisfeitos sem que um deles acabe frustrado de alguma maneira. Mas como fazer isso?

O primeiro passo é saber quais dados são responsáveis pelo posicionamento dos produtos nos resultados de busca do seu ecommerce.

No dashboard da Busca Personalizada da Linx+Neemu+Chaordic foi desenvolvida uma seção para apresentar os critérios na pontuação de cada produto. A pontuação é responsável por definir a ordem em que os produtos aparecem no resultado de busca – os algoritmos analisam as possíveis correlações entre os critérios e justificam o posicionamento de cada produto no ranking.

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A tecnologia é uma grande aliada no desenvolvimento dos negócios, mas o envolvimento do lojista é fundamental. Uma boa forma de dar poder às lojas virtuais é justamente permitindo a sua participação na adequação do ranking às regras de negócio. Por isso, além de garantir que a Busca entregue para os seus consumidores aquilo que eles vão gostar, os lojistas que desejam explorar mais podem controlar a importância de cada evidência a ser considerada na ordenação dos produtos, elevando ou descendo a posição entre os resultados de busca para termos específicos consultado pelo consumidor.

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Já quando pensamos no consumidor final, não podemos deixar de considerar seus gostos e vontades. Se a loja virtual interferir nos resultados de busca de modo que se distancie muito dos interesses dos seus clientes, acabará perdendo. Quanto mais dados a loja coletar e compartilhar com o fornecedor responsável pela busca do site, maior o número de evidências que poderão ser utilizadas para o ranqueamento dos produtos. Além disso, a combinação das evidências precisa ser feita baseada em objetivos específicos: pode-se usar o faturamento, conversão, receita por visitante, CTR (cliques por consulta), tempo de permanência do consumidor no site, entre outras métricas para determinar essa combinação. Uma loja pode aumentar o faturamento, mas isso não significa que os consumidores passarão mais tempo em seu site. Se nesse caso o tempo de permanência for um critério importante para o lojista, as estratégias precisarão ser realinhadas. Para isso, é preciso que diversos experimentos sejam feitos e que cada métrica seja testada separadamente, assim como cada evidência utilizada como critério de ranking. Além de saber qual métrica utilizar, a ampliação da quantidade e qualidade das evidências também ajudariam o algoritmo a trazer melhores resultados.

Para que novas evidências sejam incluídas como critérios de relevância no ranking das pesquisas, é importante analisar o segmento. Lojas de moda, por exemplo, dão muito mais importância a produtos novos do que uma farmácia. Lojas de vendas de automóveis usados podem priorizar a quantidade de quilômetros rodados ou o ano dos veículos. Lojas de telefonia, por sua vez, podem utilizar o tamanho das telas dos aparelhos ou a quantidade de memória RAM, dentre outros fatores que despertam o interesse do público durante uma pesquisa.

Cada segmento possui especificidades que precisam ser levadas em consideração e ninguém melhor do que o próprio lojista para fornecer informações contextualizadas.

Investigar os padrões de comportamento na loja e explorar as informações presentes no catálogo geram insumos para que os algoritmos priorizem o produto certo para quem está procurando. Com tudo isso, a busca amplia sua atuação para mais do que uma ferramenta de pesquisa inicial, agindo também como catalisadora nas outras etapas do funil de compra em conjunto com as demais estratégias da loja.

Se a pessoa busca por geladeira e clica em um dos primeiros resultados exibidos, pode ser que ela não compre exatamente aquela, mas com os demais recursos, como vitrines de recomendação nas páginas de produtos, ela pode descobrir geladeiras similares ou produtos complementares para comprar junto. Quanto maior for a relevância dos primeiros produtos exibidos pela busca, maior a chance de manter a pessoa no funil até a conclusão da compra, evitando que esse consumidor abandone muito facilmente a página do produto. Esse é um ponto que vem ganhando ainda mais relevância quando analisamos o atual comportamento dos consumidores em dispositivos mobile. Com o pouco espaço de tela, a limitação do número de produtos exibidos exige ainda mais precisão do sistema de busca. Se o produto desejado não estiver ali nas primeiras posições, o consumidor irá embora. De acordo com o 36º relatório Webshoppers, da Ebit, as vendas via dispositivos móveis cresceram expressivos 35,9% no primeiro semestre de 2017 em comparação com o mesmo período do ano anterior e já alcançam share de 24,6% de todas as vendas do mercado de e-commerce brasileiro. Ou seja, se a busca da sua loja virtual for capaz de mostrar os produtos mais relevantes nas primeiras posições, o desempenho dela no mobile é ainda melhor.

O papel da busca é fazer o cliente chegar na página do produto desejado, seja por meio de pesquisa por palavras, autocomplete, navegação de categorias, hotsites, dentre outros, e é parte fundamental da experiência de compra do usuário. Trata-se de uma ferramenta estratégica e seu desempenho reflete diretamente no sucesso da operação do e-commerce. Para ajudar a sua loja com isso, existem fornecedores de tecnologia atentos aos novos cenários, desenvolvendo algoritmos inteligentes de ranking e também oferecendo ferramentas que empoderam o lojista dando liberdade para influenciar nos resultados exibidos pela ferramenta. Portanto, escolher o parceiro de tecnologia certo é fundamental. Quando decidir por alguma opção, escolha aquela que é capaz de crescer e se desenvolver junto com as necessidades do seu negócio.

Artigo por Luck Jucá, Product Owner na Linx+Neemu+Chaordic. 

Evolução dos motores de busca: regras de negócio específicas como aliadas da inteligência artificial no aprimoramento dos resultados saiu primeiro na 42ª edição da revista E-commerce Brasil. Dezembro 2017.