Kowal Search Optimizer dla OpenSearch — lepsze wyszukiwanie produktów w Magento 2

MAGENTO 2 · OPENSEARCH · SKU I EAN · AUTOCOMPLETE

Kowal Search Optimizer

Dostosuj ranking OpenSearch do nazw, kodów i języka klientów. Połącz wagi pól, dokładne dopasowania, kontrolowane literówki i ręczne synonimy z podpowiedziami oraz historią fraz bez wyników.

Profile OpenSearch 2 i 3 · Wagi i synonimy · Opcjonalny adapter Hyvä

JAK TO DZIAŁA W PRAKTYCE

Kowal Search Optimizer to moduł Magento 2, który poprawia jakość, trafność i przewidywalność wyszukiwania produktów w sklepie internetowym. Rozszerzenie zostało zaprojektowane z myślą o sklepach, w których klienci szukają produktów nie tylko po nazwie, ale także po SKU, EAN, marce, fragmencie frazy, potocznej nazwie produktu albo z literówką.

Moduł nie zastępuje natywnego mechanizmu wyszukiwania Magento. Jego zadaniem jest inteligentne rozszerzenie sposobu budowania zapytania do OpenSearch, tak aby najważniejsze produkty pojawiały się wyżej w wynikach, a klient szybciej trafiał do właściwej karty produktu.

Standardowe wyszukiwanie Magento często nie wystarcza w sklepach z dużym katalogiem produktów, katalogiem technicznym lub produktami o podobnych nazwach. Klient może wpisać kod produktu, EAN, nazwę producenta, skrót, potoczną nazwę albo frazę z literówką — i nadal oczekuje trafnych wyników.

Kowal Search Optimizer pomaga rozwiązać typowe problemy:

• produkt nie pojawia się wysoko mimo wpisania dokładnego SKU,
• wpisanie kodu EAN nie prowadzi od razu do właściwego produktu,
• literówka powoduje pustą listę wyników,
• produkty pasujące tylko opisem wygrywają z produktami pasującymi nazwą,
• administrator nie wie, jakich fraz klienci szukają bez powodzenia,
• zmiana wag wyszukiwania wymaga pracy programisty.

Moduł został zaprojektowany tak, aby poprawiać jakość wyników bez naruszania standardowych zasad katalogowych Magento, takich jak widoczność produktu, status, sklep, website czy stock.

Moduł pozwala nadać różnym polom produktowym różne znaczenie w wyszukiwarce. Dopasowanie do nazwy produktu może mieć większy wpływ na wynik niż dopasowanie do długiego opisu, a SKU i EAN mogą być traktowane jako pola o najwyższym priorytecie.

W pierwszej wersji przewidziano konfigurację wag między innymi dla:

• nazwy produktu,
• SKU,
• EAN,
• producenta lub marki,
• krótkiego opisu,
• długiego opisu.

Jedną z kluczowych funkcji modułu jest preferowanie dokładnego dopasowania po identyfikatorach produktu. Jeżeli klient wpisze SKU albo EAN, właściwy produkt powinien znaleźć się wysoko w wynikach, zamiast przegrywać z produktami, które pasują tylko przypadkowo w opisie.

Priorytet dopasowania w module zakłada kolejność:

1. dokładne dopasowanie po EAN,
2. dokładne dopasowanie po SKU,
3. częściowe lub prefiksowe dopasowanie po EAN,
4. częściowe lub prefiksowe dopasowanie po SKU,
5. pozostałe pola produktowe.

Moduł umożliwia wykorzystanie kontrolowanego fuzzy search, czyli wyszukiwania odpornego na drobne literówki. Dzięki temu klient, który wpisze błędną nazwę marki lub produktu, może nadal zobaczyć sensowne wyniki.

Fuzzy search jest konfigurowalne, aby nie pogarszać trafności wyników przez zbyt agresywne dopasowania.

Kowal Search Optimizer dodaje lekki popup autocomplete, który pokazuje klientowi podpowiedzi już podczas wpisywania frazy. W pierwszej wersji popup:

• w opisanym wariancie v1 uruchamiał się od 3 znaków; aktualny próg jest konfigurowalny,
• pokazuje maksymalnie 8 produktów,
• zawiera link „Zobacz wszystkie wyniki”,
• korzysta z tej samej logiki rankingu co pełna lista wyników,
• pokazuje nazwę produktu, SKU, URL, miniaturę i cenę frontendową.

Dzięki temu klient może szybciej przejść bezpośrednio do produktu albo do pełnej listy wyników.

Moduł umożliwia ręczne dodanie podstawowych synonimów z poziomu konfiguracji Magento. Administrator może zdefiniować pary lub grupy fraz, które powinny być traktowane jako powiązane, np.:

telewizor, tv
bateria umywalkowa, bateria do umywalki
wc, toaleta

W pierwszej wersji synonimy są globalne, ręcznie wpisywane i ręcznie zatwierdzane. Zaawansowane sugestie AI oraz workflow akceptacji synonimów są przewidziane jako możliwe rozszerzenie po wersji v1. 

Moduł zapisuje frazy, które nie zwróciły żadnych produktów. Dzięki temu administrator może sprawdzić, czego realnie szukają klienci i na tej podstawie:

• poprawić nazwy produktów,
• dodać synonimy,
• uzupełnić ofertę,
• zmienić opisy lub atrybuty,
• lepiej zrozumieć potrzeby klientów.

W panelu administracyjnym przewidziany jest prosty, read-only grid z listą fraz bez wyników, filtrowaniem po dacie, sklepie i frazie oraz sortowaniem po dacie.

Moduł został zaprojektowany z myślą o stabilności sklepu. W przypadku błędu warstwy rozszerzającej wyszukiwanie powinno wrócić do natywnego zachowania Magento w zakresie obsługiwanych błędów rozszerzenia.

To ważne szczególnie w sklepach produkcyjnych, gdzie wyszukiwarka jest jednym z kluczowych elementów ścieżki zakupowej.

Kowal Search Optimizer sprawdzi się szczególnie w sklepach Magento 2, które:

• mają duży katalog produktów,
• sprzedają produkty techniczne,
• korzystają z kodów SKU, EAN, GTIN lub kodów producenta,
• mają wiele podobnych produktów,
• chcą poprawić jakość wyszukiwania bez budowy zewnętrznego systemu search merchandisingu,
• chcą analizować frazy bez wyników,
• potrzebują prostego strojenia wag wyszukiwania z poziomu panelu Magento.

Moduł jest dobrym rozwiązaniem dla sklepów B2C i B2B, w których klient często wie, czego szuka, ale wpisuje produkt na różne sposoby.

Lepszy ranking, obsługa SKU/EAN, literówek i autocomplete skracają drogę od wpisania frazy do wejścia na kartę produktu.

Dzięki fuzzy search, synonimom i analizie fraz bez wyników sklep może systematycznie zmniejszać liczbę wyszukiwań zakończonych brakiem rezultatów.

Administrator może zmieniać wagi pól, ustawienia fuzzy, synonimy i logowanie bez każdorazowej ingerencji w kod.

Moduł posiada założenie fallbacku do natywnego wyszukiwania Magento i możliwość wyłączenia z poziomu konfiguracji.

Frazy bez wyników pokazują realny język klientów. To praktyczne źródło danych do poprawy nazw, opisów, synonimów i oferty sklepu.

Profil OpenSearch 2.x uwzględnia szersze dopasowania identyfikatorów, a profil 3.x używa pól .keyword, ostrożniejszego fuzzy i autocomplete bool_prefix. Wybór profilu dopasuj do swojej instancji i mappingu indeksu.

Moduł sprawdza dostępność pól przed rozszerzaniem zapytania. Sama konfiguracja wagi EAN lub marki nie dodaje brakujących atrybutów do indeksu. Po instalacji uwzględnij reindeksację catalogsearch_fulltext.

Stores → Configuration → Kowal → Search Optimizer udostępnia ranking, fuzzy, synonimy, autocomplete, logowanie i kolory. Aktualny config.xml ma próg autocomplete 2 znaki i limit 8 produktów; starszy opis wariantu v1 wskazywał 3 znaki.

Domyślne wagi wynoszą: name 10, SKU 8, EAN 7, manufacturer 5, short description 3 i description 1. Synonimy są domyślnie wyłączone; wpisujesz je ręcznie. Sprawdzaj trafność zmian na rzeczywistych frazach.

Pakiet zawiera opcjonalny Kowal_SearchOptimizerHyva. Na Hyvä włącz oba moduły i ustaw Enable Hyva Autocomplete dla właściwego store view. Luma nie wymaga instalacji Hyvä.

Główne zasoby autocomplete są doładowywane po fokusie, kliknięciu lub pisaniu. Adapter Hyvä działa bez jQuery i RequireJS, zachowując zwykłe wysłanie formularza. Dostosowany nagłówek wymaga poprawnego powiązania pola wyszukiwania.

Read-only grid pokazuje zapytania bez wyników, a cron porządkuje historię według retencji. Domyślnie logowanie jest włączone, retencja wynosi 180 dni, a zapisywanie customer_id jest wyłączone.

Fallback dotyczy błędów warstwy rozszerzającej zapytanie. Nie zastępuje działającego OpenSearch i nie naprawia awarii infrastruktury wyszukiwania. AI dla synonimów pozostaje możliwością dalszej rozbudowy.

Pakiet kowal/module-search-optimizer, moduł Kowal_SearchOptimizer. Po skonfigurowaniu dostępu do repozytorium Kowal zainstaluj pakiet, włącz moduł, zaktualizuj Magento i wyczyść cache. W produkcji uwzględnij kompilację i wdrożenie treści statycznych zgodnie z procesem sklepu.

1. Dobierasz profil i pola
Sprawdzasz mapping oraz ustawiasz wagi i identyfikatory.

2. Klient wpisuje frazę
Autocomplete i ranking pomagają dotrzeć do oferty.

3. Poprawiasz katalog
Frazy bez wyników wskazują tematy do dalszej optymalizacji.

Dokładny SKU może otrzymać dodatkowy priorytet. Przy drobnej literówce kontrolowane fuzzy pomaga znaleźć nazwę, jeśli dane i mapping na to pozwalają.

Frazy bez wyników pokazują, gdzie warto poprawić atrybuty lub dodać synonim. Wynik strojenia sprawdzasz na reprezentatywnych zapytaniach własnego katalogu.