Benchmark de la recherche WooCommerce sur un catalogue de 20 000 produits

La recherche interne est le moment où un visiteur dit exactement ce qu'il veut acheter. C'est aussi la fonction que presque personne ne mesure, parce qu'elle semble fonctionner : on cherche « chemise », des chemises apparaissent. Le problème surgit lorsque quelqu'un tape ce qu'il a réellement en tête — « veste bleue en lin taille 40 » — et que la page revient vide.

Nous avons constitué un catalogue WooCommerce de 20 000 produits comportant 167 584 déclinaisons, puis soumis quatre systèmes aux mêmes vingt-six questions : la recherche native de WooCommerce, l'extension Relevanssi, l'intégration CelerSearch vers Meilisearch, et une configuration Meilisearch conçue par nos soins.

La recherche native de WooCommerce ne répond pas à vingt questions sur vingt-six : elle n'examine pas les attributs, et sur un catalogue comportant tailles et couleurs ce défaut n'est pas corrigible.

Relevanssi résout la couverture mais répond en près de huit secondes et ajoute un demi-gigaoctet à la base de données du site. Lorsqu'elle ne trouve rien, l'extension répète la recherche en n'exigeant qu'un seul mot : pour une question dont la réponse correcte compte sept produits, elle en restitue mille quatre cents, dont aucun n'est pertinent.

Meilisearch supprime le problème de la vitesse : quatre-vingt-sept millisecondes contre sept mille sept cents,index hors du site, construit en trois minutes au lieu de huit heures.

Mais la donnée la plus intéressante est ailleurs. CelerSearch et notre configuration utilisent le même Meilisearch, sur la même machine, avec le même catalogue. Le temps de réponse est identique — c'est le même moteur — mais la couverture passe de 66 % à 94 % et les recherches sans réponse de quatre à zéro.

Vingt-huit points qui ne dépendent pas de l'outil, mais de six décisions prises avant de l'allumer.

Le document complet présente le protocole, les résultats par requête, la décomposition de ces vingt-huit points et les limites déclarées du relevé.