Dmitry Malashkin
Виктор, спасибо за обратную связь! Скоро будет 2 статья из этой же серии, мы еще шире посмотрим на проблематику.
Мы с командой 1,5 года делаем продукт для поиска в интернет-магазинах (AnyQuery), очень глубоко знаем тему и сотрудничаем с большим количеством ритейлеров. Тут кстати, кейс с одним из наших партнеров, хороший пример, когда сделали под ключ без затрат на команду и подняли с хорошим результатом коммерческие метрики по сайту: https://www.shopolog.ru/metodichka/customer-retention/just-ru-optimizaciya-poiska-uvelichila-konversiyu-na-8/
Кстати, интеграция супер простая через Javascript, полностью без ресурсов со сторону внутренней ИТ команды.
Да, пример который вы привели, это прямо классика жанра. А для книжных магазинов, где доля поиска является большой, это критически важно уметь обрабатывать запросы сформулированные в таком виде.
Да, эластик неплохое, возможно даже лучшее opensource решение для поиска, когда есть ресурсы и экспертиза внутри команды. И клевое решение с расширенными тегами!
Но глобально, мы за время работы над нашим продуктом (AnyQuery) и интеграцией у многочисленных клиентов увидели очень много примеров, где эластик не дотягивает. Например, эластику чужды вещи связанные с поведением покупателей и последующим использованием этих данных в ранжировании результатов и персонализации. Так же, качество исправления ошибок/опечаток построенное на машинном обучении и контексте запроса лучше, чем просто Расстояние Левенштейна, которое является базой в эластике.
Но, глобально это полемика, каждый выбирает для себя наиболее правильный путь. Крутить эластик, либо работать с партнером, который на несколько шагов впереди opensource и с внятной дорожной картой типа голосового поиска и тд.
Роман, какой у вас адрес магазина? Интересно посмотреть на вашу реализацию поиска.
Напишите мне в личку, если будут по AnyQuery вопросы. Из первых уст передам все инсайты )))