Recherche intelligente en boutique : grec, Greeklish et disponibilité réelle

Une bonne recherche aide le visiteur à trouver des produits réels répondant à son besoin. Nous partons des recherches échouées et choisissons les règles adaptées avant d’ajouter l’IA.

Nous regroupons les recherches sans résultat, les corrections fréquentes et les catégories difficiles pour les visiteurs. Nous distinguons un code modèle exact d’un besoin descriptif. Le premier exige une correspondance stricte ; le second peut bénéficier de synonymes ou de recherche sémantique. Nous n’appliquons pas la même tolérance à tous les champs, car une petite différence de code peut désigner une autre pièce détachée.

Nous définissons les règles d’accents, de casse, de translittérations usuelles et de terminologie du marché. Différents mots désignant un accessoire peuvent mener à la même catégorie s’ils sont réellement synonymes. Les règles restent vérifiables et ne confondent pas les marques. La tolérance aux fautes est un réglage du moteur de recherche et ne nécessite pas forcément d’IA générative.

L’index doit être actualisé pour les nouveaux codes, disponibilités, prix et droits d’affichage. Un client B2B ne doit pas voir un prix auquel il n’a pas droit. Les filtres de taille, matériau et compatibilité doivent reposer sur des caractéristiques normalisées. Même si la sélection initiale est sémantique, le résultat final respecte les restrictions commerciales et mène à une véritable page produit.

La recherche sémantique peut relier un besoin à des caractéristiques utiles. Elle ne doit pas inventer des produits ni présenter des recommandations non vérifiées comme des faits. Si un assistant conversationnel existe, ses réponses s’appuient sur des données disponibles et des produits réels. En l’absence de résultat adapté, il propose clairement une alternative, comme changer les filtres ou prendre contact, plutôt que fabriquer une réponse.

Nous créons une liste de tests avec de vraies phrases grecques, du Greeklish, des fautes et des codes. Nous mesurons recherches sans résultat, choix de produits et usage des filtres selon des règles de confidentialité adaptées. Nous testons les retards de l’index et l’absence de réponse du service externe. La réussite est évaluée par catégorie : une hausse globale des clics ne suffit pas si les visiteurs sont dirigés vers des produits sans rapport.