Розумний пошук — більше ніж банальний рядок для запитів. Це масштабна АІ-система, з якою бізнес в інтернеті перестає працювати наосліп: кожне слово і клік знімають з користувача мантію-невидимку.
Хочете визначити точніше, на які сценарії реагують покупці? Розберемо, як передбачити реальні наміри клієнта завдяки Multisearch + Google Analytics 4. Та на основі яких даних це насправді можливо.
Чи враховує розумний пошук поведінку користувачів з інших сайтів?
Користувачі, які приходять на ваш сайт, є унікальними. А їх поведінкові патерни можуть суттєво відрізнятись від користувачів інших майданчиків.
Інтерфейси, асортимент, структура сайту — усе це може бути різним, отже перенесення досвіду з інших проєктів не завжди є доцільним. Саме тому Multisearch має гнучкі умови, та навіть в межах однієї ніші — налаштування можуть відрізнятися.
Хоча налаштування сервісу виконуються індивідуально та на запит бізнесу, пошук все ж навчається на поведінці юзерів конкретного проєкту.
Дані, які фіксує трекінг:
→ додавання товару в кошик із каталогу сайту, подія add2cart
→ перехід на сторінку товару зі сторінки результатів пошуку, подія click (подія з фіксацією пошукового запиту)
→ перехід на сторінку з результатами пошуку з фіксацією пошукового запиту, подія search
→ додавання товару в кошик, зі сторінки результатів пошуку та зі сторінки товару після сторінки результатів пошуку, подія add2cart (подія з фіксацією пошукового запиту)
Показники, на яких вчиться пошук:
+ Додавання обраних товарів у кошик
+ Переходи на товари з пошукової сторінки / автопідказок
+ Запити, які вводять користувачі (для функціонала «Розумні Автопідказки»)
Як зараз відстежувати використання автопідказок у пошуку?
У старій версії GA Universal відстеження автопідказок реалізовували через JavaScript. Рядок JS-кода був такий:
ga('send', 'pageview', location.pathname + '?q=poshukovyi_zapit');
Де location.pathname — шлях до поточної сторінки. Цей рядок дозволяв фіксувати перехід із підказки як окремий pageview.
GA4 не має прямої підтримки — потрібні кастомні події.
У Турум-бурум ми створюємо окремі івенти, наприклад:
→ search_suggestion_click — коли користувач клікає на підказку
→ події для окремих типів підказок: Категорії, Товари, Бренди, Історія пошуку
→ подія на клік по кнопці «Показати всі результати»
Це дає змогу більш детально аналізувати шлях користувача:
+ звідки саме прийшов (з автопідказки чи ручного пошуку)
+ яку категорію або товар вибрав цей користувач сайту
+ як це вплинуло на поведінку в наступній частині воронки
Після налаштування всіх подій та перевірки, ми збираємо репорт у GA4 — візуалізуємо дані. Це дозволяє побачити, який вигляд має та як працює пошукова воронка, щоб оцінити її ефективність.
Розуміння, як працювати з пошуковими нюансами дозволяє e-commerce швидше знаходити слабкі місця, прибирати «мертві» запити й підсилювати конверсійні категорії. Щоб ваш сайт продавав ефективніше всі 365 днів року —
прокачайтеся в аналітиці smart-пошуку вже зараз.