电商平台搜索引擎：如何构建、顶级工具及更多

电商平台搜索引擎是专门的工具，旨在帮助用户在 Etsy、Amazon、eBay 和 Walmart 等在线市场中快速高效地找到他们所需的产品。

它们必须快速、支持拼写容错、提供分面筛选，并支持不同的输入格式（文本、单词、文档、图像、语音等）。

如果做得好，电商平台搜索引擎通过确保购物者准确找到他们所需的产品，来提升用户满意度、转化率和销售额。

构建电商平台搜索引擎的最佳工具包括 Elasticsearch、Algolia 和 Meilisearch。

让我们进一步探讨这些工具和其他替代方案，并学习如何使用 Meilisearch 无缝设置电商平台搜索引擎。

什么是电商平台搜索引擎？

电商平台网站是电子商务网站，但它们不依赖于单个供应商的产品，而是聚合和排名来自众多卖家的商品，每个商品都有不同的价格、可用性和评级。

由于电商平台库存动态变化频繁，搜索引擎必须实时处理大量不同数据类型的索引，同时平衡相关性、速度和准确性，以提供无缝的购物体验。

因此，电商平台搜索引擎是一个强大的AI驱动系统，从头开始构建可能很复杂。

电商平台搜索引擎如何工作？

电商平台搜索引擎通过结合高级索引、实时查询和智能排名，提供快速、准确的结果。与传统搜索系统不同，它必须处理来自多个卖家的不断变化的库存，同时确保相关性和速度。

电商平台搜索引擎工作有三个关键步骤：

1. 索引和更新：来自多个供应商的商品被转换为向量嵌入——原始数据格式（文档、文本、图像等）的数值表示。这使得引擎能够理解产品之间的语义近似性，即使搜索词不完全匹配。由于卖家频繁更新他们的商品，系统必须能够持续运行以使用新的和更新的嵌入来更新语义空间。
2. 查询处理 & 拼写容错：引擎分析查询，考虑拼写错误、同义词和意图。向量搜索实现语义匹配，即使措辞不同也能返回相关产品。动态应用过滤器（价格、品牌、评级）以缩小结果范围。请注意，查询可以处理多个索引，或聚合来自不同商品数据的统一索引。
3. 排名 & 个性化：使用机器学习 (ML) 算法对结果进行排名，这些算法权衡流行度、卖家声誉、价格竞争力以及用户行为等因素。

为什么搜索引擎对在线电商平台很重要？

快速准确的AI搜索引擎对于在线电商平台来说至关重要，它可以提高客户满意度、降低跳出率并增加收入。

不依赖于AI驱动的搜索引擎的电商平台将把市场份额拱手让给那些提供更好用户体验的竞争对手。

一个在提供更快、更相关结果方面取得成功的电商平台典范是Qogita，它将 Meilisearch API 集成到其基础设施中。

Qogita 工程总监 Ivo Silva 表示：“Meilisearch 使我们能够提供闪电般快速且高度相关的搜索结果，满足客户的需求。”

像 Qogita 一样，电商平台可以通过使用智能搜索引擎来降低工程成本并增加收入，这些搜索引擎通过多种编程语言的无缝 API 易于设置。

一个好的电商平台搜索引擎的关键功能是什么？

一个好的电商平台搜索引擎的关键功能在大规模应用时很重要，因为必须索引来自不同供应商的多个商品，而且卖家和商品都会随着时间的推移而增加。

以可扩展性作为电商平台的主要支柱之一，以下是一个好的电商平台搜索引擎最基本的功能。

速度和即时结果

系统应该能够以几乎实时的方式查询所有索引或包含来自多个供应商嵌入的统一索引，以提供低延迟的边输入边搜索结果。

根据G2 评论，Meilisearch 是在大数据集上表现出色的工具之一：“在性能方面，它速度快，即使对于大型数据集也能流畅处理搜索和索引。”

相关性与排名定制

在提供最相关结果时，搜索系统应灵活并适应电商平台的需求。

有些可能优先考虑价格，而另一些则优先考虑评论，甚至更复杂的排名定制。

分面筛选与导航

有效缩小多个供应商的商品范围是必要的。

分面搜索帮助用户优化结果。例如，搜索“跑鞋”的买家可以快速筛选到“男士”、“低于100美元”和“4星以上”，而无需手动筛选数页不匹配的产品。

此外，分面筛选与排名算法协同工作。

拼写容错与错误纠正

向量搜索将输入转换为向量嵌入，使结果对用户的拼写错误和误差不那么敏感。例如，Meilisearch 具有默认的拼写容错规则，允许根据您的项目需求进行定制。

个性化与上下文结果

过去的搜索、浏览、点击和添加到购物篮活动应被视为有价值的数据，用于同一用户未来的搜索查询，以增强排名算法并随着时间的推移提高准确性。

电商平台搜索引擎的常见类型有哪些？

电商平台搜索引擎的复杂性各不相同，从基本的关键词匹配到AI驱动的智能。每种类型都适用于不同的用例。

让我们分别看看电商平台搜索引擎的常见类型

• 关键词搜索引擎：依赖于精确或部分单词匹配。它们是结构化数据的理想选择，但难以处理同义词或意图。这是获取结果最快的方式。
• 语义搜索引擎：使用自然语言处理 (NLP) 来解释含义，从而改进模糊查询的结果。
• AI驱动的搜索引擎：依赖于机器学习 (ML) 和向量嵌入来提供高度相关的结果，这些结果能够理解意图和上下文。
• 联合搜索引擎：同时查询多个索引（例如，产品、评论），统一卖家目录。

成功的电商平台搜索引擎有哪些例子？

电商平台搜索引擎为世界上一些最大的产品平台提供支持。

• Facebook Marketplace：该平台使用基于位置的搜索、关键词匹配和个性化筛选，用于本地买卖，优先考虑距离和最近的商品。
• Amazon Marketplace：AI驱动的语义和向量搜索，结合个性化推荐、拼写容错和实时库存更新。
• Etsy：专注于手工/独特商品的语义搜索，理解“带有部落外观的木制手镯”等自然查询。
• eBay：依赖于关键词搜索、基于过滤器的搜索和向量搜索。其混合系统针对精确产品匹配（例如，“PlayStation 5 密封盒”）进行了优化，并增强了大规模、不断变化的库存的搜索相关性。
• Airbnb：将分面搜索（价格、便利设施）与基于位置的发现相结合。大量使用过滤器个性化。
• Fiverr：整合了自然语言理解，以解释用户查询背后的意图，例如，理解“logo animation”和“animated logo”含义相同。

每个平台根据其旨在销售的产品使用不同的搜索技术。例如，Airbnb 需要比其他电商平台更多的筛选器，因为客户需要更精细的调整（例如，按价格、评论、位置、便利设施搜索）。

一个强大的电商平台搜索引擎并非由最顶尖的技术驱动，而是由客户的需求驱动。

构建电商平台搜索引擎的最佳软件工具是什么？

选择正确的搜索工具对于电商平台性能至关重要。以下是一些平衡速度、可扩展性和相关性的顶级解决方案。

1. Meilisearch

这款开源搜索引擎以最少的设置提供即时、支持拼写容错的结果。其 RESTful API 使集成变得简单，而筛选和排序等功能帮助用户快速找到所需。轻量级设计即使产品目录不断增长也能确保低延迟。

最适合：由于其数据检索的性能和速度，它最适合管理各种数据源并需要拼写容错的企业。

2. Elasticsearch

来源

Elasticsearch 基于 Apache Lucene 构建，可处理大规模数据集的复杂查询。其分布式架构可水平扩展，而强大的分析功能则可提供对搜索模式的深入了解。其生态系统包括用于可视化的 Kibana 和用于性能监控的 Elastic APM。

最适合：需要复杂查询和大数据处理的大型电商平台。

3. Algolia

来源

Algolia 的托管 API 提供 AI 驱动的准确结果。功能包括分面导航、个性化和 A/B 测试以进行优化。该平台处理索引和基础设施，使团队能够专注于用户体验。

最适合：优先考虑速度、个性化和分析的电商平台。

4. Typesense

来源

这个开源替代方案结合了 Algolia 般的简单性与自托管的优势。它用 C++ 构建，以提高速度，提供拼写容错、分面和地理搜索。小内存占用使其在大规模运行时具有成本效益。

最适合：需要可完全控制和自定义的高性能搜索的团队。

5. Solr

来源

Apache Solr 为全球一些最大的搜索实现提供支持。其广泛的插件系统支持多语言搜索、高级相关性调优和机器学习集成。此外，Apache Solr 完全免费且开源。

最适合：具有复杂搜索需求和技术资源的大型电商平台。

如何使用 Meilisearch 创建电商平台搜索引擎

以下是使用 Meilisearch 创建电商平台搜索引擎的简要分步过程：

1. 设置 Meilisearch 实例

您可以使用 Meilisearch Cloud（提供免费试用）轻松部署 Meilisearch，或在本地或通过 Docker 镜像自托管它。

部署后，获取您的数据库 URL 和 API 密钥（Search API Key 用于只读访问，Admin API Key 用于更新数据/设置）。

2. 准备您的电商平台数据

以受支持的格式（如 JSON 或 CSV）收集您的产品或电商平台商品数据。确保每个文档都有一个唯一标识符 (ID) 用于索引和更新。

3. 创建索引并上传文档

使用 Meilisearch API 或 SDK（例如 Python SDK）创建索引（例如，“products”）并将您的电商平台文档添加到其中。添加文档的 Python 示例代码片段：

import meilisearch  

client = meilisearch.Client('YOUR_MEILI_URL', 'YOUR_ADMIN_API_KEY')  

index = client.index('products')  

index.add_documents(your_documents_list)

4. 配置搜索设置

自定义排名规则以优先显示相关结果（例如，按受欢迎程度、新近度）。

设置可搜索属性（例如，产品名称、类别、描述），并根据需要定义同义词或停用词。

5. 实现搜索界面

构建您的前端搜索 UI，该 UI 使用 Search API Key 查询 Meilisearch，以实现实时、拼写容错和分面搜索体验。

支持“边输入边搜索”、筛选和高亮显示等功能，以增强用户体验。

6. 优化和维护

持续使用新的或更改的电商平台数据更新您的索引。

使用 Meilisearch 的特定语言分词和规范化功能，以获得更好的全文搜索相关性。

可选地，集成 AI 驱动的搜索，以使用嵌入和 OpenAI 实现语义搜索功能。

扩展电商平台搜索引擎的挑战是什么？

扩展电商平台搜索引擎带来了技术和业务上的困难，这些困难会随着公司的扩展而增加。

最大的挑战之一是随着产品目录的扩展而保持搜索速度和相关性。例如，对“游戏PC”的查询需要系统确保所有商品都正确更新和索引。其次，排名算法必须足够复杂，才能从数百种产品中输出最佳结果，这通常需要筛选器和用户行为的支持。

如果没有适当的调优，相关性差可能会导致跳出率增加、转化率损失和客户满意度下降。

除了实时筛选之外，拼写容错和多语言选项在大规模应用时也需要大量资源。例如，后者需要处理非拉丁字符或在查询级别执行翻译，这会导致更高的基础设施成本。

像 Meilisearch 这样的解决方案通过轻量级架构直接解决了这些缺点，即使拥有大量目录，也能提供快速、拼写容错的搜索。其直观的相关性调优和高效索引有助于电商平台顺利扩展，而无需过多的基础设施投资。

今天就开始创建更智能的搜索引擎！

一个好的电商平台搜索引擎应该根据多个商品提供闪电般快速且准确的结果。随着平台的扩展，系统应该能够频繁更新索引，而不会影响查询延迟。

像 Meilisearch 这样的现代解决方案适应不同的业务需求，开源，能够应对可扩展性挑战，同时提供其他重要功能，如多语言支持、拼写容错、分面筛选和 AI 增强的排名算法。