Каталог товаров с AI-индексацией: клиент ищет 'красная помада', бот находит SKU за секунду

Представьте ситуацию: вечер пятницы, клиентка пишет в чат вашего интернет-магазина: «Хочу красную помаду, матовую, чтобы держалась долго. Завтра свидание, нужно срочно». Бот отвечает: «Что вы имеете в виду? Уточните запрос».

Клиентка раздражённо закрывает чат. Заходит к конкурентам. Через пять минут уже оформляет заказ там.

А самое обидное? В каталоге вашего магазина лежит идеальный товар: «Помада стойкая матовая MAC Ruby Woo» — классический красный оттенок, держится до 12 часов, тысячи восторженных отзывов. Но бот не нашёл её. Потому что в карточке товара нет слов «красная помада» — там написано «Ruby Woo», «стойкая», «матовая». А поиск работал по точному совпадению.

Знакомая история? Если у вас интернет-магазин с ботом, вы наверняка сталкивались с подобным. Товар есть, клиент его хочет, но они просто не могут найти друг друга. Потому что покупатели описывают товары своими словами — живым человеческим языком. А в каталоге — артикулы, брендовые названия и маркетинговые описания.

Именно для таких случаев существует AI-индексация. Это технология, которая учит вашего бота понимать смысл запроса, а не искать буквальные совпадения слов. Клиент пишет «красная помада» — бот понимает, что нужна губная помада красного оттенка, и показывает все подходящие варианты за секунду. Даже если в названии товара слова «красная» нет вообще.

Почему обычный поиск не работает

Традиционный поиск по каталогу устроен просто: берём слова из запроса клиента и ищем их в названиях и описаниях товаров. Нашли совпадение — показываем товар. Не нашли — разводим руками. Звучит логично, но на практике этот подход спотыкается буквально на каждом шагу.

Первая ловушка — синонимы. Клиент пишет «ноутбук», а в вашем каталоге товар называется «лэптоп» или вообще «портативный компьютер». С точки зрения покупателя это одно и то же. С точки зрения поисковой системы — три совершенно разных слова. Результат: ноль товаров, недовольный клиент.

Вторая проблема — транслитерация и написание брендов. Клиент набирает «айфон 15 про макс» кириллицей — так, как привык говорить. В каталоге товар записан как «iPhone 15 Pro Max» латиницей. Формально это тот же товар, но поиск по точному совпадению об этом не знает. Снова ноль результатов.

И третья, самая коварная ситуация — описательные запросы. Клиент пишет: «Посоветуйте что-нибудь для подарка девушке на 8 марта, бюджет тысяч пять». Это абсолютно естественный человеческий запрос. Но в каталоге нет товара с названием «что-нибудь для подарка девушке» — там конкретные артикулы: «Набор уходовой косметики Clinique», «Парфюм Chanel Coco Mademoiselle 50ml». Обычный поиск просто не знает, что с таким запросом делать.

Каждая из этих ситуаций — потерянная продажа. И хуже того: клиент уходит с ощущением, что у вас просто нет того, что ему нужно. Хотя на самом деле товар лежит в каталоге и ждёт своего покупателя. Никто не будет подбирать синонимы или угадывать, как именно у вас записан iPhone. Люди просто уходят туда, где их понимают с первого раза.

Как работает AI-индексация

Как AI-индексация закрывает все эти дыры? Объясню на пальцах, без формул.

Представьте, что у каждого товара в каталоге появляется «смысловой паспорт» — не просто набор слов из названия, а глубокое понимание того, что это за товар, для чего он нужен и в каких контекстах может понадобиться покупателю.

Как создаётся этот «паспорт»? Система анализирует всё, что известно о товаре: название, описание, характеристики, категорию, отзывы (если есть). На основе этой информации создаётся так называемый «семантический вектор» — математическое представление смысла товара.

Возьмём нашу «Помаду стойкую матовую MAC Ruby Woo». Её семантический вектор будет «знать», что это косметика для губ, что она красного оттенка (хотя в названии слова «красная» нет — Ruby Woo это культовый красный цвет MAC), что она матовая и стойкая, что бренд MAC, и даже что такой товар часто покупают как подарок или для особых случаев — вечерний макияж, свидание, праздник.

Дальше все эти векторы собираются в единый индекс. Это специальная структура данных, оптимизированная для молниеносного поиска по смыслу. Технически это сложная штука, но для вас как пользователя всё работает прозрачно: загрузили каталог — система сама всё проиндексировала.

И вот наступает момент истины: клиент пишет «красная помада матовая». Система мгновенно создаёт вектор для этого запроса и сравнивает его со всеми векторами в индексе. Не ищет совпадение слов — ищет близость по смыслу. «Помада стойкая матовая MAC Ruby Woo» оказывается очень близка по смыслу к запросу «красная помада матовая», хотя слов «красная» и «помада» в названии товара нет.

Сколько времени занимает этот поиск? Миллисекунды. Буквально быстрее, чем клиент успевает моргнуть после отправки сообщения. И это работает даже если в каталоге сто тысяч товаров.

Древовидные категории и подкатегории

AI-индексация — это мощный инструмент, но он работает не в вакууме. Он надстраивается над структурой вашего каталога и использует её для ещё более точного понимания товаров.

В CrmAI каталог организован как дерево категорий. Возьмём тот же пример с косметикой: есть большая категория «Косметика», внутри неё — «Для губ», «Для глаз», «Для лица». А внутри «Для губ» — уже конкретные подкатегории: помады, блески, карандаши для губ.

Зачем это нужно? Во-первых, дерево категорий помогает AI-индексации лучше понимать контекст товара. Система знает, что «MAC Ruby Woo» находится в ветке «Косметика → Для губ → Помады», и это дополнительная информация для семантического вектора.

Во-вторых, древовидная структура позволяет боту умно уточнять запросы. Если клиент написал что-то размытое — например, «Посоветуй что-нибудь для губ» — бот может спросить: «Вас интересует помада, блеск или карандаш для контура?». Это не раздражает клиента, а наоборот — показывает, что бот понимает тему и хочет помочь точнее.

И в-третьих, такая структура удобна для управления большим каталогом. Менеджеры видят логичную иерархию, могут быстро найти нужный товар, массово редактировать категории. А если вы продаёте на маркетплейсах — те же категории можно использовать для выгрузки товаров на Ozon, Wildberries или Яндекс.Маркет.

Показатели активных и проиндексированных карточек

Один из частых вопросов от наших клиентов: «Откуда я знаю, что индексация работает? Может, половина моих товаров не попала в поиск, а я об этом не догадываюсь?». Логичный вопрос, и у нас есть на него ответ.

В панели управления CrmAI вы всегда видите статистику каталога в реальном времени. Три ключевых числа: сколько активных карточек товаров у вас в каталоге, сколько из них уже проиндексировано (то есть бот может их найти), и сколько ожидают индексации.

Допустим, вы видите: «Активных карточек: 1 250», «Проиндексировано: 1 248», «Ожидают индексации: 2». Это значит, что два товара — скорее всего, недавно добавленные — ещё не попали в поисковый индекс. Обычно индексация занимает от 5 до 10 минут после добавления нового товара, так что волноваться не о чем.

Но если разница между активными и проиндексированными карточками большая или не уменьшается — это сигнал, что что-то не так. Возможно, у каких-то товаров неполные данные, или произошёл сбой при загрузке. В этом случае вы можете запустить принудительную переиндексацию всего каталога или только новых товаров — для этого есть соответствующие кнопки в интерфейсе. Также доступна история индексации, где видно, когда и какие товары индексировались.

Управление артикулами, ценами, остатками

Важно понимать: AI-индексация — это умная надстройка над вашим каталогом, а не замена ему. Сам каталог остаётся источником правды о товарах, и вся информация хранится там в структурированном виде.

Каждая карточка товара в CrmAI содержит всё необходимое: уникальный артикул (SKU), по которому товар можно найти в учётной системе; название, которое видит клиент; подробное описание с характеристиками; цену (причём можно настроить разные цены для разных каналов продаж); актуальный остаток на складе; фотографии, которые бот может показать прямо в чате; и произвольные характеристики — цвет, размер, материал, всё что угодно.

Бот использует всю эту информацию в диалоге. Клиент нашёл товар и спрашивает: «Сколько стоит?» — бот мгновенно подтягивает актуальную цену из карточки. «А есть в наличии?» — бот проверяет остаток и честно отвечает: «Да, на складе 12 штук» или «К сожалению, сейчас нет в наличии, но ожидаем поступление через неделю». Клиент хочет посмотреть, как товар выглядит — бот отправляет фотографию прямо в чат.

Всё это работает автоматически. Вам не нужно учить бота, где какая информация лежит — он сам знает структуру каталога и умеет извлекать нужные данные.

Услуги и раздаточные материалы

Кстати, каталог в CrmAI — это не только физические товары. Многие наши клиенты удивляются, когда узнают, что туда можно добавлять услуги и информационные материалы.

Услуги индексируются точно так же, как товары. Если у вас салон красоты — добавьте в каталог все процедуры: маникюр, стрижку, окрашивание. Если магазин техники — доставку, установку, гарантийное обслуживание. Клиент спросит: «А вы устанавливаете стиральные машины?» — бот найдёт услугу «Установка бытовой техники» и расскажет про условия и стоимость.

С раздаточными материалами ещё интереснее. Загрузите в каталог PDF-версию полного каталога товаров, актуальный прайс-лист, инструкции по эксплуатации, сертификаты качества. Бот сможет отправлять их клиентам прямо в чат. «Пришлите прайс» — бот отправляет PDF. «Есть инструкция к этому миксеру?» — бот находит нужный документ и отправляет. Никакого участия оператора не требуется.

Всё это — товары, услуги, документы — живёт в едином каталоге и индексируется одной системой. Для бота нет разницы, ищет клиент товар или услугу — поиск работает одинаково умно.

Модуль «Анализ товаров»

Настроить AI-индексацию — это полдела. Не менее важно понимать, как клиенты на самом деле ищут товары и что у них получается (или не получается) найти. Для этого в CrmAI есть модуль аналитики.

Вы видите топ поисковых запросов за любой период — что клиенты ищут чаще всего. Это само по себе ценная информация для закупок и маркетинга. Но ещё полезнее отчёт по «нулевым результатам» — запросам, по которым бот ничего не смог найти. Если видите, что десятки клиентов искали «красную помаду» и получали ноль результатов — значит, нужно либо добавить синонимы в описания существующих товаров, либо понять, что в каталоге не хватает товаров этой категории.

Отдельная полезная метрика — конверсия из показа товара в заказ. Если какой-то товар бот показывает часто, но его редко покупают — это повод задуматься. Может быть, цена завышена относительно конкурентов? Или описание не убеждает? Или фотография не показывает товар в выгодном свете? Аналитика не даст вам готовый ответ, но укажет, куда смотреть.

А если видите частый запрос, но товара такого у вас просто нет — это прямой сигнал к расширению ассортимента. Клиенты сами говорят вам, что хотят купить. Осталось только услышать.

Поиск с учётом опечаток (Pro/Enterprise)

На продвинутых тарифах Pro и Enterprise доступна дополнительная функция — так называемый «fuzzy search», или нечёткий поиск. Это ещё один уровень защиты от ситуаций, когда клиент и товар не могут найти друг друга.

Люди печатают быстро и часто ошибаются. Клиент пишет «айфоне 15 про» с лишней буквой «е» — и обычный поиск споткнётся. Или набирает «самсунг галакси» кириллицей, а в каталоге «Samsung Galaxy» латиницей. Нечёткий поиск умеет распознавать такие ситуации и всё равно находить нужный товар.

Система понимает транслитерацию: «айфон» и «iPhone» — это одно и то же. Справляется с опечатками: «самсунг», «самсунк», «samsunng» — всё ведёт к Samsung. Учитывает склонения: клиент ищет «помады», а в каталоге «помада» — не проблема. Распознаёт сокращения: «проф» означает «профессиональный».

В результате клиент может писать как ему удобно — с ошибками, сокращениями, на смеси языков — бот всё равно поймёт и найдёт правильный товар. Это особенно важно для мобильных пользователей, которые печатают на ходу и не хотят тратить время на исправление опечаток.

Быстрое подключение товаров к чату

Найти товар — это только половина успеха. Не менее важно, как бот его покажет клиенту. Скучный текстовый ответ «Товар: Помада MAC Ruby Woo, цена13 750 ₸» работает, но не вдохновляет на покупку.

В CrmAI товары отображаются красивыми карточками: фотография товара (клиент сразу видит, как он выглядит), название с кратким описанием, актуальная цена, и — что особенно важно — кнопки действий. «Добавить в корзину», «Подробнее», «Купить сейчас». Клиенту не нужно ничего копировать, переходить на сайт, искать товар заново. Один клик — и товар в корзине.

Это радикально сокращает путь от «хочу» до «покупаю». Клиент написал запрос, бот показал красивую карточку, клиент нажал кнопку — готово. Весь процесс занимает секунды, и всё происходит прямо в мессенджере, без переключения между приложениями.

А если бот по какой-то причине не нашёл товар или клиент обратился к живому оператору — оператор тоже может отправить карточку товара в чат. Буквально в два клика: открыл каталог, нашёл товар, нажал «Отправить в чат». Клиент получает ту же красивую карточку с кнопками.

Кейс: косметический магазин

Хватит теории — смотрим на практику. К нам пришёл интернет-магазин косметики: 3 000 товаров в каталоге, бот уже стоял. Владелица на первом созвоне сразу расставила точки: «Клиенты жалуются, что бот тупой».

Начали разбираться. Оказалось, проблема классическая: покупательницы писали человеческим языком — «красная помада», «тушь для объёма», «крем от морщин», «что-то для сухой кожи». А в каталоге товары были записаны по-другому: артикулы, брендовые названия, маркетинговые описания. Бот честно искал буквальные совпадения, не находил — и отвечал что-то вроде «К сожалению, я не нашёл такой товар. Попробуйте переформулировать запрос».

Подключили AI-индексацию. Загрузили весь каталог, дождались индексации (заняло около часа для 3 000 товаров), запустили. Результаты через месяц превзошли ожидания.

Процент успешных поисков вырос с 45% до 92% — то есть теперь бот находил релевантные товары почти на любой запрос. Среднее время от отправки запроса до показа товара — 1.2 секунды. Конверсия из «бот показал товар» в «клиент оформил заказ» выросла на 35%. А количество обращений к живым операторам снизилось на 40% — клиенты стали получать ответы от бота и не переключались на людей.

Владелица потом написала в отзыве: «Раньше бот отвечал "Я не понял вопрос" — и клиентки злились. Теперь он сразу показывает подходящие товары, причём именно те, что нужны. Одна покупательница даже спросила, живой это консультант или бот — не поверила, что робот может так хорошо понимать запросы».

Что дальше: как подключить AI-индексацию

Дочитали до сюда? Скорее всего, узнали свою ситуацию. Кратко — что делать дальше.

AI-индексация каталога — это не волшебная таблетка, но очень мощный инструмент. Он решает конкретную проблему: товар есть, клиент его хочет, но они не могут найти друг друга из-за различий в языке. После подключения индексации бот начинает понимать смысл запросов, а не искать буквальные совпадения слов.

Что вы получаете на практике: поиск, который работает по смыслу; понимание синонимов и разных способов описать один и тот же товар; на продвинутых тарифах — устойчивость к опечаткам и транслитерации; аналитику, которая показывает, что ищут клиенты и что они не могут найти; красивые карточки товаров прямо в чате с кнопками покупки.

Процесс подключения простой: вы загружаете каталог (можно импортировать из Excel, 1С, или через API), система индексирует товары, и бот сразу начинает использовать умный поиск. Никакого программирования или специальных настроек не требуется.