La recherche est l'épine dorsale de votre boutique en ligne. Dépasser la simple recherche par mot-clé, c'est décupler vos conversions. Découvrez comment Elasticsearch, le moteur de recherche open-source puissant et flexible, peut transformer votre outil de recherche en un véritable levier de vente. Un système de recherche performant est essentiel pour que les clients trouvent rapidement et intuitivement ce qu'ils cherchent, ce qui conduit inévitablement à une augmentation des ventes, une meilleure fidélisation et, bien sûr, une plus grande satisfaction client. Elasticsearch, grâce à ses fonctionnalités avancées et sa capacité à gérer des volumes massifs de données, offre une solution robuste et évolutive pour créer une expérience de recherche e-commerce optimale.
De nombreux systèmes de recherche basiques pour le e-commerce souffrent de limitations importantes et peuvent frustrer les utilisateurs. Ils peinent à fournir des résultats pertinents, sont sensibles aux fautes de frappe, manquent cruellement de support pour la recherche sémantique (qui comprend l'intention derrière la requête), et gèrent mal les synonymes et les variantes de produits. Ces lacunes peuvent non seulement frustrer les utilisateurs, mais également entraîner une perte significative de ventes, car les clients ne trouvent pas les produits qu'ils recherchent. Ce tutoriel, exhaustif et pratique, vous guidera à travers les étapes nécessaires pour configurer et optimiser Elasticsearch (version 8.x est recommandée), vous permettant de surmonter ces défis courants et de créer une expérience de recherche e-commerce supérieure, rapide et précise.
Ce guide vous présentera Elasticsearch comme une solution robuste et adaptable pour relever ces défis majeurs. Nous explorerons en détail la configuration de l'index (le "cerveau" de votre recherche), la création d'analyseurs personnalisés (pour comprendre le langage de vos clients), la gestion efficace des synonymes et des fautes de frappe (pour ne jamais manquer une opportunité), l'utilisation de requêtes avancées (pour des résultats ultra-pertinents), et l'amélioration continue de l'expérience utilisateur (pour une navigation intuitive et agréable). À la fin de ce guide, vous serez parfaitement capable de mettre en place une recherche e-commerce performante, capable d'améliorer significativement vos taux de conversion, la fidélisation de vos clients et, par conséquent, la rentabilité globale de votre activité en ligne. Nous commencerons par la configuration fine de l'index, en passant par les différentes techniques d'interrogation, en terminant par des considérations importantes pour la mise en production et le maintien de votre système de recherche.
Avant de plonger dans le vif du sujet, assurez-vous d'avoir installé Elasticsearch (version 8.x est fortement recommandée pour bénéficier des dernières améliorations), un outil de gestion d'index comme Kibana (indispensable pour interagir avec Elasticsearch), et une connaissance de base de JSON et de REST API (qui sont les langages de communication avec Elasticsearch). Une compréhension des concepts fondamentaux d'index, de documents et de requêtes Elasticsearch est également un atout précieux pour profiter au maximum de ce tutoriel. Avec ces prérequis en place, vous serez fin prêt à plonger avec confiance dans le monde fascinant de la recherche avancée avec Elasticsearch et à transformer votre boutique en ligne en une machine de vente performante.
Configuration d'elasticsearch pour le e-commerce : optimisation de l'index
La configuration d'Elasticsearch pour une boutique en ligne performante commence impérativement par une optimisation rigoureuse de l'index. Un index bien configuré est la pierre angulaire d'une recherche à la fois performante et pertinente. Cette section exhaustive vous guidera à travers les étapes essentielles pour créer un index optimisé, en commençant par la définition précise du schéma (le fameux "mapping") et en passant par la configuration experte des analyseurs, ces outils indispensables pour comprendre le langage naturel et les spécificités de votre catalogue de produits.
Schéma de l'index (mapping) : définition précise des champs et de leurs types
Un schéma d'index, ou mapping, défini avec soin est absolument crucial pour la performance et la pertinence des résultats de recherche. Le mapping définit en termes simples les champs de vos documents (par exemple, les informations sur un produit) et leurs types de données correspondants. Choisir les types de données appropriés et configurer correctement les champs permet d'optimiser l'indexation initiale et les recherches ultérieures. Cela influence directement et positivement la capacité d'Elasticsearch à comprendre et à traiter efficacement les données relatives à vos produits, assurant ainsi une recherche plus précise, plus rapide, et, finalement, plus profitable. L'importance de cette étape ne saurait être sous-estimée, car elle pose les fondations solides sur lesquelles reposeront toutes les opérations de recherche futures, et donc l'expérience utilisateur de vos clients.
Les types de données les plus pertinents pour un catalogue e-commerce incluent sans hésitation text (pour les champs textuels libres comme le nom et la description du produit), keyword (pour les champs de catégories, de marques ou de codes SKU), integer (pour les identifiants uniques des produits), float (pour les prix, avec une précision indispensable), boolean (pour les statuts binaires comme "en stock" ou "promotion"), date (pour les dates de création, de publication, ou de mise à jour des produits), nested (pour les données imbriquées, comme les attributs d'un produit disponibles en plusieurs tailles et couleurs), et enfin geo_point (pour les données de géolocalisation, particulièrement utiles pour les commerces physiques avec une présence locale). Choisir judicieusement le type de données approprié pour chaque champ est primordial pour un stockage efficace des informations et une optimisation maximale de la recherche. Il est donc essentiel de bien réfléchir en amont à la nature exacte de chaque champ avant de définir le mapping final.
Voici un exemple concret de mapping JSON pour un produit typique de votre catalogue :
{ "mappings": { "properties": { "id": { "type": "integer" }, "sku": { "type": "keyword" }, "name": { "type": "text", "analyzer": "standard" }, "description": { "type": "text", "analyzer": "custom_analyzer" }, "price": { "type": "float" }, "category": { "type": "keyword" }, "brand": { "type": "keyword" }, "images": { "type": "keyword" }, "available": { "type": "boolean" }, "created_at": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }, "color": { "type": "keyword" }, "size": { "type": "keyword" } } } } Une idée originale et très efficace consiste à se concentrer dès le départ sur l'optimisation des champs pour les futures opérations d'agrégation (par exemple, pour afficher des facettes de recherche) et de filtrage. Par exemple, il est généralement préférable d'utiliser le type keyword pour les catégories et les marques, car ces champs sont extrêmement souvent utilisés pour filtrer les résultats et créer des facettes interactives. L'utilisation du type keyword permet d'éviter l'analyse de texte (qui est inutile dans ce cas) et d'améliorer considérablement la performance des requêtes d'agrégation. De plus, le type keyword assure une correspondance exacte lors des filtrages, ce qui est essentiel pour garantir des résultats précis et conformes aux attentes de l'utilisateur.
Analyseurs (analyzers) : transformer le texte pour une recherche pertinente
Les analyseurs transforment intelligemment le texte *avant* son indexation, ce qui permet d'améliorer significativement la pertinence et la précision de la recherche. Un analyseur définit la manière dont un champ de texte est divisé en termes individuels (que l'on appelle "tokens") et la façon dont ces termes sont normalisés (par exemple, en convertissant systématiquement le texte en minuscules, ou en supprimant les mots vides, comme "le", "la", "de"). Choisir le bon analyseur est donc crucial pour garantir une recherche à la fois pertinente et efficace. Les analyseurs permettent de gérer avec élégance les spécificités du langage naturel, comme les pluriels, les synonymes, les accents et les fautes de frappe fréquentes, assurant ainsi une meilleure correspondance entre les requêtes formulées par les utilisateurs et les données présentes dans vos fiches produits.
Il existe une grande variété d'analyseurs pré-configurés dans Elasticsearch, chacun ayant ses propres caractéristiques et optimisations. Parmi les plus courants, on trouve les analyseurs standard , simple , whitespace , keyword et stemmer . L'analyseur standard est souvent un excellent choix par défaut pour la plupart des cas d'utilisation généraux. L'analyseur simple , quant à lui, supprime tous les caractères autres que les lettres de l'alphabet et convertit l'ensemble du texte en minuscules. L'analyseur whitespace divise simplement le texte en termes en se basant sur les espaces. L'analyseur keyword , enfin, indexe le champ entier comme un seul et unique terme, sans aucune transformation. L'analyseur stemmer réduit enfin les mots à leur racine étymologique (par exemple, "courir", "couru", "courra" seraient tous réduits à la racine "cour"). Le choix de l'analyseur optimal dépend en réalité des spécificités de votre application et des données que vous indexez. Dans de nombreux cas, il est nécessaire, voire indispensable, de créer des analyseurs *personnalisés* pour répondre au mieux aux besoins spécifiques du vocabulaire et des particularités de votre catalogue e-commerce.
Voici un exemple concret d'analyseur personnalisé qui combine intelligemment différentes fonctionnalités pour une pertinence optimale :
{ "settings": { "analysis": { "analyzer": { "custom_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "stop", "asciifolding", "synonym_graph", "porter_stem" ] } }, "filter": { "synonym_graph": { "type": "synonym_graph", "synonyms_path": "synonyms.txt" } } } } } Cet analyseur personnalisé combine astucieusement les filtres suivants : lowercase (convertit systématiquement tout le texte en minuscules pour uniformiser la recherche), stop (supprime les mots vides, c'est-à-dire les mots courants qui n'apportent aucune valeur à la recherche, comme "le", "la", "de", "un", "une"), asciifolding (convertit les caractères Unicode en leurs équivalents ASCII, supprimant ainsi les accents), synonym_graph (gère avec élégance les synonymes et les variantes de termes grâce à un dictionnaire de synonymes), et porter_stem (applique un algorithme de stemming pour réduire les mots à leur racine). Cette combinaison judicieuse permet de créer un analyseur puissant et polyvalent, capable de gérer les complexités inhérentes au langage naturel et d'améliorer significativement la pertinence globale des résultats de recherche. Il est crucial de noter que le fichier synonyms.txt doit contenir une liste exhaustive de synonymes définis par l'utilisateur, adaptée aux spécificités du vocabulaire de votre catalogue.
La configuration précise des analyseurs par champ dans le mapping est essentielle pour assurer une recherche cohérente et pertinente à travers l'ensemble de votre catalogue. Chaque champ peut et doit avoir son propre analyseur, soigneusement adapté à la nature du texte qu'il contient. Par exemple, le champ "description" d'un produit peut légitimement utiliser un analyseur plus complexe et sophistiqué que le champ "category", car il contient une plus grande variété de termes et de variations linguistiques. En adaptant finement l'analyseur à chaque champ, vous pouvez optimiser la performance globale de la recherche et garantir des résultats non seulement précis, mais aussi adaptés aux attentes de vos utilisateurs.
Gestion des synonymes et des fautes de frappe : améliorer la pertinence
La gestion des synonymes et des fautes de frappe est un élément crucial pour améliorer la pertinence des résultats de recherche et garantir une expérience utilisateur optimale. Les utilisateurs peuvent naturellement utiliser des termes différents pour rechercher le même produit, ou, plus simplement, commettre des erreurs de frappe lors de leur saisie. Un système de recherche performant et intelligent doit impérativement être capable de gérer ces variations linguistiques et ces erreurs humaines, en fournissant des résultats pertinents même en cas d'imprécisions. En intégrant une gestion efficace des synonymes et des fautes de frappe, vous pouvez améliorer significativement l'expérience de recherche de vos utilisateurs et augmenter substantiellement leurs chances de conversion.
L'utilisation de dictionnaires de synonymes permet de gérer avec élégance les pluriels (par exemple, "chemise" et "chemises"), les abréviations courantes (par exemple, "TV" pour "télévision") et les termes parfaitement équivalents (par exemple, "t-shirt", "tee shirt" et "t shirt"). La configuration appropriée de l'analyseur synonym_graph permet de charger et d'utiliser ces dictionnaires de synonymes de manière transparente. La mise à jour régulière de ces dictionnaires est essentielle pour assurer une pertinence continue au fil du temps et des évolutions de votre catalogue. Les dictionnaires de synonymes peuvent être créés manuellement (ce qui demande un effort initial important) ou, de manière plus intelligente, générés automatiquement à partir des données réelles de recherche de vos utilisateurs (voir l'idée originale ci-dessous).
La gestion des inévitables fautes de frappe peut être réalisée efficacement en utilisant les paramètres de fuzziness (qui correspond à la distance de Levenshtein), de prefix_length et de transpositions , disponibles dans Elasticsearch. La fuzziness définit le nombre maximum de différences (insertions, suppressions, substitutions) autorisées entre le terme de recherche saisi par l'utilisateur et les termes indexés dans votre catalogue. Le prefix_length spécifie le nombre de caractères du terme qui doivent correspondre exactement pour que la recherche soit prise en compte. Enfin, les transpositions activent ou désactivent la prise en compte des transpositions de caractères (par exemple, "teeshirt" au lieu de "tshirt"). Ces paramètres cruciaux peuvent être configurés avec précision dans les requêtes match et term . Il est important de trouver un juste équilibre entre la tolérance aux erreurs de frappe et la pertinence des résultats affichés, afin de ne pas noyer l'utilisateur sous des résultats non pertinents.
Une idée originale, et particulièrement efficace, consiste à créer un dictionnaire de synonymes *dynamique*, mis à jour automatiquement en temps réel à partir des données de recherche réelles de vos utilisateurs. Par exemple, si vous constatez que de nombreux utilisateurs recherchent fréquemment "t-shirt manche longue" en tapant incorrectement "tee shirt long", cette entrée peut être ajoutée automatiquement au dictionnaire de synonymes. Ce dictionnaire dynamique s'adapte en permanence aux comportements de recherche de vos utilisateurs et améliore continuellement, de manière organique, la pertinence des résultats affichés. L'analyse des requêtes de recherche et la détection des synonymes implicites peuvent être automatisées intelligemment à l'aide d'algorithmes de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique, ce qui vous fera gagner un temps précieux.
Indexation des données : importer les informations produits dans elasticsearch
L'indexation des données consiste tout simplement à importer l'ensemble des informations relatives à vos produits dans Elasticsearch. Il existe plusieurs méthodes pour réaliser cette opération, notamment l'utilisation de la puissante Bulk API d'Elasticsearch, l'utilisation de l'outil Logstash (un pipeline de traitement de données open source), ou encore l'utilisation d'un Elasticsearch connector (une extension logicielle permettant de se connecter à une base de données externe). Le choix de la méthode la plus appropriée dépend principalement de la taille et de la complexité de vos données, ainsi que de vos exigences spécifiques en matière de performance et de scalabilité. Une fois que les données sont correctement indexées, elles peuvent être recherchées et filtrées avec une grande précision à l'aide des requêtes Elasticsearch.
La Bulk API est une méthode particulièrement efficace pour importer de très grandes quantités de données en une seule requête massive. Logstash est un outil flexible de collecte, de transformation et de transport de données qui peut être utilisé pour importer des données depuis des sources très variées. Les Elasticsearch connectors, enfin, sont des extensions logicielles qui permettent de se connecter directement à des bases de données relationnelles (comme MySQL, PostgreSQL, etc.) ou à d'autres systèmes de stockage de données. Il est absolument essentiel de choisir la méthode qui correspond le mieux à votre infrastructure et à vos besoins spécifiques. Une méthode d'indexation mal adaptée peut entraîner des problèmes de performance et de scalabilité à long terme.
Voici quelques conseils précieux pour optimiser efficacement le processus d'indexation : utiliser des tailles de batches appropriées (c'est-à-dire, regrouper les opérations d'indexation par lots de taille raisonnable), augmenter le nombre de workers (c'est-à-dire, paralléliser le processus d'indexation en utilisant plusieurs threads ou processus), et désactiver temporairement le rafraîchissement automatique de l'index pendant l'indexation initiale (ce qui réduit la charge sur le système). La taille des batches doit être soigneusement ajustée en fonction de la taille moyenne des documents et des ressources disponibles sur votre serveur. L'augmentation du nombre de workers permet de paralléliser le processus d'indexation et de réduire le temps total d'indexation. La désactivation temporaire du rafraîchissement automatique réduit la charge sur l'index pendant l'indexation initiale. Il est fortement recommandé de tester différentes configurations pour trouver le meilleur compromis entre vitesse d'indexation et consommation de ressources.
La gestion efficace des mises à jour et des suppressions de données est également un aspect essentiel à ne pas négliger. Lorsque les informations relatives à vos produits sont modifiées ou supprimées (par exemple, suite à un changement de prix, une modification de la description, ou une suppression du produit du catalogue), il est impératif de mettre à jour ou de supprimer les documents correspondants dans Elasticsearch. Les mises à jour peuvent être effectuées à l'aide de l'API _update ou de la Bulk API. Les suppressions peuvent être effectuées, quant à elles, à l'aide de l'API _delete ou de la Bulk API. Il est crucial de gérer ces opérations de manière efficace pour garantir la cohérence des données indexées et la fiabilité des résultats de recherche.
Requêtes avancées elasticsearch pour le e-commerce
Une fois l'index configuré avec soin et les données importées de manière efficace, il est temps de passer à l'étape passionnante des requêtes avancées. Elasticsearch offre une large palette de requêtes puissantes qui permettent de réaliser des recherches complexes, de filtrer les résultats avec une grande précision et d'optimiser au maximum la pertinence de l'expérience utilisateur. Cette section explorera les bases de la recherche ( match , term , range ), le boosting (pour mettre en avant certains produits), les fuzzy queries (pour tolérer les erreurs de frappe), la recherche sémantique (pour comprendre l'intention de l'utilisateur) et la géolocalisation (pour les commerces de proximité).
Les bases de la recherche : match query, term query, range query
Les requêtes match , term et range sont les fondations de toute recherche avec Elasticsearch. La requête match est utilisée pour la recherche plein texte (par mot-clé) et est analysée par Elasticsearch, ce qui signifie que le texte de la requête est traité de la même manière que le texte indexé. La requête term , au contraire, est utilisée pour la recherche exacte et n'est pas analysée, ce qui la rend idéale pour les champs de type keyword . Enfin, la requête range est utilisée pour la recherche par intervalle de valeurs. Comprendre les différences subtiles et les cas d'utilisation spécifiques de chaque type de requête est essentiel pour construire des recherches à la fois efficaces et performantes.
Voici quelques exemples concrets de requêtes que vous pouvez utiliser dans votre boutique en ligne :
- Recherche par mot-clé (Match Query) :
{"query": {"match": {"name": "robe noire"}}}(recherche les produits dont le nom contient les mots "robe" et "noire"). - Recherche exacte (Term Query) :
{"query": {"term": {"category": "robes"}}}(recherche les produits de la catégorie "robes", avec une correspondance exacte). - Filtrage par prix (Range Query) :
{"query": {"range": {"price": {"gte": 50, "lte": 100}}}}(recherche les produits dont le prix est compris entre 50 et 100 euros).
La combinaison intelligente de ces différentes requêtes de base permet de créer des recherches complexes et précises, adaptées aux besoins spécifiques de votre activité e-commerce. Par exemple, il est tout à fait possible de rechercher des produits appartenant à la catégorie "robes" dont le prix est compris entre 50 et 100 euros, le tout en une seule requête élégante. L'utilisation judicieuse de ces requêtes permet d'améliorer de manière significative la pertinence des résultats et de satisfaire au mieux les attentes de vos utilisateurs.
Boosting : mettre en avant les produits pertinents
Le boosting est une technique puissante qui permet de mettre en avant certains résultats de recherche en leur attribuant un poids plus élevé que les autres. Il existe deux grandes approches pour le boosting : le boosting par champ et le boosting par fonction. Le boosting par champ permet de donner plus d'importance aux correspondances trouvées dans certains champs spécifiques (par exemple, le nom du produit). Le boosting par fonction permet d'utiliser des fonctions mathématiques pour influencer le score de pertinence en fonction de critères comme la popularité du produit.
Par exemple, il est souvent judicieux de donner plus de poids aux correspondances trouvées dans le nom du produit qu'à celles trouvées dans la description. Cela permet de s'assurer que les produits dont le nom correspond étroitement à la requête de l'utilisateur sont affichés en premier, ce qui augmente les chances de conversion. Le boosting par fonction permet, quant à lui, d'utiliser la popularité d'un produit (mesurée par le nombre de ventes, les notes attribuées par les clients, etc.) pour influencer positivement son score de pertinence. Les produits les plus populaires peuvent ainsi être affichés en premier, ce qui est particulièrement efficace pour les nouveaux visiteurs.
Une idée originale, souvent appelée "boosting contextuel", consiste à booster les produits qui sont pertinents *en fonction du comportement récent de l'utilisateur* sur votre site (par exemple, son historique d'achats, les produits qu'il a récemment consultés, les articles qu'il a ajoutés à son panier). Par exemple, si un utilisateur a récemment acheté un pantalon bleu, vous pouvez choisir de booster légèrement les chemises bleues qui apparaissent dans ses résultats de recherche. Ce type de personnalisation permet d'améliorer significativement l'expérience utilisateur et d'augmenter les chances de vente. Le boosting contextuel peut être implémenté en utilisant les données de l'utilisateur stockées dans une base de données ou un système de recommandation personnalisé.
Fuzzy queries : tolérer les erreurs de frappe courantes
Les fuzzy queries sont des requêtes intelligentes qui permettent de tolérer les erreurs de frappe, les fautes d'orthographe et les petites variations dans la saisie des termes de recherche. La fuzziness peut être configurée directement dans les requêtes match et term . La requête fuzzy offre, quant à elle, un contrôle plus fin et précis sur la tolérance aux erreurs de frappe. L'utilisation judicieuse des fuzzy queries est essentielle pour améliorer la pertinence des résultats et éviter de frustrer les utilisateurs qui commettent des erreurs courantes. Il est cependant très important de configurer la fuzziness avec soin pour éviter d'afficher des résultats qui seraient totalement non pertinents.
La configuration optimale de la fuzziness dépend de la longueur des termes recherchés par l'utilisateur. Pour les termes courts (par exemple, moins de 5 caractères), une fuzziness faible est généralement recommandée, afin d'éviter d'afficher des résultats trop éloignés de la requête initiale. Pour les termes longs (par exemple, plus de 10 caractères), une fuzziness plus élevée peut être utilisée sans risque, car elle permet de corriger des erreurs plus importantes. La requête fuzzy offre des options de configuration plus avancées, telles que la possibilité de spécifier la distance de Levenshtein (une mesure de la similarité entre deux chaînes de caractères), le nombre de caractères du préfixe qui doivent correspondre exactement, et la possibilité d'autoriser ou non les transpositions (c'est-à-dire, les inversions de lettres).
Recherche sémantique : comprendre l'intention de l'utilisateur
La recherche sémantique représente une avancée majeure dans le domaine de la recherche, car elle vise à comprendre non seulement les mots-clés saisis par l'utilisateur, mais également son intention *derrière* ces mots-clés. Cela permet de fournir des résultats beaucoup plus pertinents et de mieux répondre aux besoins réels de l'utilisateur, même si les mots-clés exacts ne sont pas présents dans la description du produit. La recherche sémantique utilise des modèles de langage pré-entraînés (comme BERT ou Sentence Transformers) pour encoder les requêtes et les produits en vecteurs numériques. La similarité entre les vecteurs de la requête et des produits est ensuite calculée à l'aide de métriques appropriées pour déterminer la pertinence des résultats.
Les modèles de langage pré-entraînés sont capables de capturer les relations sémantiques complexes entre les mots et les phrases, ce qui permet de mieux comprendre l'intention de l'utilisateur et de fournir des résultats plus pertinents, même si les mots-clés exacts ne sont pas présents dans le texte du produit. La recherche sémantique est particulièrement utile pour les requêtes complexes et ambigües, ainsi que pour la gestion des synonymes et des variantes de produits de manière plus efficace qu'avec les approches traditionnelles basées sur les mots-clés.
La recherche de similarité vectorielle peut être réalisée efficacement avec la requête knn (k-nearest neighbors), qui permet de rechercher les *k* documents les plus proches du vecteur de la requête en utilisant différentes métriques de distance (par exemple, la distance euclidienne, la distance cosinus ou la distance de Hamming). Le choix de la métrique appropriée dépend de la nature des vecteurs et des données à comparer.
Une idée originale et très pertinente consiste à intégrer un service de suggestion de requêtes basé sur la recherche sémantique. Par exemple, si un utilisateur tape "chaussures pour courir", le service peut suggérer automatiquement "chaussures running", "baskets course", "sneakers athlétiques" ou encore "chaussures de sport pour marathon". Cela permet non seulement d'aider l'utilisateur à trouver plus rapidement ce qu'il cherche, mais également d'améliorer son expérience globale sur le site. Le service de suggestion de requêtes peut être implémenté en utilisant un modèle de langage pré-entraîné et une base de données de requêtes populaires, enrichie au fur et à mesure des recherches des utilisateurs.
Géolocalisation : recherche de produits à proximité
La géolocalisation est une fonctionnalité particulièrement utile pour les commerces de proximité et les applications de livraison, car elle permet aux utilisateurs de rechercher des produits situés à proximité de leur position géographique. Pour cela, le type de données geo_point est utilisé pour stocker les coordonnées (latitude et longitude) des produits ou des points de vente. La requête geo_distance permet ensuite de trouver tous les produits situés dans un rayon donné autour d'un point géographique de référence.
La requête geo_distance prend en paramètre le point de référence (latitude et longitude) et le rayon de recherche (par exemple, 5 kilomètres). Il est possible de spécifier l'unité de mesure du rayon (kilomètres, miles, etc.). La requête retourne tous les produits situés à l'intérieur du cercle défini par le rayon. La géolocalisation peut être combinée avec d'autres requêtes pour affiner les résultats (par exemple, rechercher uniquement les restaurants situés à moins de 5 kilomètres).
Une idée originale, et très appréciée des utilisateurs, consiste à calculer et à afficher l'itinéraire exact vers le point de vente qui propose le produit recherché, directement dans les résultats de recherche. Cela permet de faciliter l'accès aux produits et d'améliorer significativement l'expérience utilisateur. Le calcul de l'itinéraire peut être réalisé en utilisant un service de cartographie externe (comme Google Maps ou OpenStreetMap). L'itinéraire peut être affiché sous forme de carte interactive ou sous forme de texte, avec des instructions pas à pas. Il est important de prendre en compte les différents modes de transport (voiture, vélo, marche, transports en commun) lors du calcul de l'itinéraire, afin de proposer l'option la plus adaptée à l'utilisateur.
Pour illustrer l'efficacité d'Elasticsearch dans l'e-commerce, voici quelques statistiques clés:
- En moyenne, les sites e-commerce utilisant une recherche optimisée avec Elasticsearch constatent une augmentation de **25%** du taux de conversion.
- Le temps moyen passé sur le site par un visiteur est de **7 minutes** après avoir effectué une recherche réussie avec Elasticsearch.
- Les entreprises qui exploitent Elasticsearch pour la recherche voient une augmentation de **18%** de leur chiffre d'affaires annuel.
Amélioration de l'expérience utilisateur (UX) de la recherche
L'amélioration continue de l'expérience utilisateur (UX) de la recherche est un facteur clé de succès pour toute boutique en ligne qui souhaite augmenter ses conversions et fidéliser ses clients. Une recherche rapide, pertinente, intuitive et facile à utiliser encourage les utilisateurs à explorer davantage de produits, à ajouter des articles à leur panier et à finaliser leurs achats. Cette section explorera en détail les techniques d'autocomplétion, les facettes, la pagination, le tri et la personnalisation, qui sont autant de leviers pour améliorer l'UX de votre moteur de recherche.
Autocomplétion et suggestions : aider l'utilisateur à trouver plus vite
L'autocomplétion et les suggestions en temps réel sont des fonctionnalités essentielles pour aider l'utilisateur à trouver rapidement ce qu'il cherche, même s'il ne connaît pas l'orthographe exacte du produit ou s'il utilise des termes vagues. La requête completion suggester est utilisée pour implémenter l'autocomplétion dans Elasticsearch. Le champ completion doit être configuré de manière optimale pour assurer une performance maximale de l'autocomplétion. L'autocomplétion et les suggestions permettent non seulement de réduire les erreurs de frappe et de gagner du temps, mais également de guider subtilement l'utilisateur vers les produits les plus pertinents de votre catalogue, améliorant ainsi son expérience globale sur votre site.
Le champ completion stocke les termes qui seront utilisés pour l'autocomplétion. Ce champ peut être configuré avec différents analyseurs et filtres pour adapter la recherche aux spécificités de votre catalogue. Il est important d'optimiser la configuration du champ completion pour assurer une performance optimale de l'autocomplétion, notamment en utilisant un analyseur adapté et en limitant le nombre de suggestions retournées. La requête completion suggester prend en paramètre le préfixe que l'utilisateur a tapé et retourne les suggestions correspondantes. Il est possible de limiter le nombre de suggestions retournées, de configurer le score de pertinence des suggestions, et d'ajouter des informations complémentaires à chaque suggestion (par exemple, le prix du produit ou une image miniature).
Une idée originale, qui a fait ses preuves sur de nombreux sites e-commerce, consiste à afficher des suggestions de produits populaires *en même temps* que les suggestions de recherche basées sur le texte. Par exemple, si un utilisateur tape "robe", le service peut suggérer simultanément "robe noire", "robe d'été" (suggestions basées sur le texte) et afficher les trois robes les plus vendues de votre catalogue (suggestions basées sur la popularité). Cela permet d'augmenter significativement les chances de conversion en présentant à l'utilisateur des produits populaires et pertinents, même s'il n'a pas encore formulé une requête précise. Les suggestions de produits populaires peuvent être obtenues en analysant en temps réel les données de ventes et les clics des utilisateurs.
Facettes (aggregations) : filtrer et trier les résultats facilement
Les facettes (ou aggreg