Recherche sémantique pour l'e-commerce: comment elle fonctionne et quels moteurs la proposent

Ceux qui vendent en ligne le savent: une partie des visiteurs utilise la barre de recherche, et ceux qui l'utilisent achètent bien plus que ceux qui parcourent les catégories. Ce que l'on sait moins, c'est combien de ces recherches finissent dans le vide, et pourquoi.

La raison est presque toujours la même. Le moteur de recherche de votre boutique compare des mots. Il prend les mots que le client a écrits et les cherche dans le texte des fiches. Si le mot ne figure pas dans les fiches, il ne trouve rien, même si le bon produit est bien là en stock.
Cela arrive plus souvent qu'on ne le croit, parce que les catalogues sont rédigés dans la langue du fabricant et que les clients cherchent dans la langue de tous les jours.

COMMENT FONCTIONNE LA RECHERCHE SEMANTIQUE

La recherche sémantique emprunte une autre voie. Chaque fiche produit est transformée en une longue liste de nombres qui représente le sens du texte, et la même chose est faite avec la question du client. Le moteur compare ensuite les nombres et place en tête les fiches dont le sens ressemble le plus à celui de la question.

La liste de nombres s'appelle un vecteur, et le calcul qui la produit s'appelle un embedding: il est effectué par un modèle d'intelligence artificielle entraîné pour cela.

Le résultat pratique, c'est qu'une question comme "quelque chose de chaud à mettre par-dessus la chemise" peut aboutir à un gilet en laine, même si la fiche ne contient ni "chaud" ni "chemise". Le modèle sait que cette tournure appartient au même registre que "laine mérinos", "maille boutonnée" et "mi-saison".

Les moteurs qui la proposent font travailler les deux méthodes ensemble: pour chaque question, ils cherchent à la fois les mots et le sens, puis fondent les deux listes en un seul classement. Le poids de l'un et de l'autre se décide par un réglage, et c'est le choix le plus délicat de toute l'installation. Tout aux mots, et vous voilà revenu au point de départ. Tout au sens, et le moteur commence à se tromper de référence article et à répondre au jugé. L'équilibre se situe entre les deux, mais il n'est pas le même pour tout le monde: il dépend de la façon dont votre catalogue est rédigé et de la façon dont vos clients cherchent, et il ne se trouve qu'en essayant.

QUELS MOTEURS DE RECHERCHE LA PROPOSENT, AUJOURD'HUI

Le paysage a beaucoup bougé ces deux dernières années. Presque tous les moteurs sérieux ont ajouté la recherche par le sens, mais pas de la même manière et pas avec la même charge de gestion.

Elasticsearch et OpenSearch sont les vétérans. Très puissants, utilisés depuis des années par les archives des journaux et par les sites éditoriaux comptant des millions de documents, et capables de recherche vectorielle. Le prix à payer est la complexité: ils exigent quelqu'un qui sache les piloter, et pour une boutique de taille moyenne ils sont souvent un canon pour une mouche.

Algolia est le service le plus abouti: il fonctionne tout de suite, il offre d'excellents outils pour ceux qui vendent, et la partie sémantique est incluse dans les formules supérieures. On paie à la recherche, la facture grandit donc avec le trafic, et pour des catalogues très visités cela peut devenir un poste de dépense très important.

Meilisearch et Typesense sont les deux projets ouverts qui se sont le plus imposés ces dernières années. Légers, rapides à mettre en place, tous deux dotés de la recherche hybride qui mêle mots et sens, tous deux installables sur son propre serveur ou utilisables comme service. C'est la catégorie dans laquelle se situe aujourd'hui la majorité des boutiques de taille normale.

Vespa est le cas à part: né pour gérer des contenus à très grande échelle, il est extrêmement puissant et tout aussi exigeant. On le rencontre davantage dans l'édition et sur les plateformes de contenus que dans les boutiques.

Il faut également nommer une catégorie différente, souvent confondue avec celle-ci: les bases de données vectorielles, comme Qdrant, Weaviate ou Pinecone. Ce ne sont pas des moteurs de recherche pour boutiques: ce sont des entrepôts spécialisés dans ces fameux nombres, et on les emploie lorsque l'on construit quelque chose sur mesure. Pour un site de vente en ligne, dans la très grande majorité des cas, ils ne servent pas.

CE QU'IL FAUT REGARDER AVANT DE CHOISIR

Le moteur compte, mais à lui seul il ne suffit pas, et c'est l'erreur que nous voyons le plus souvent.

Un moteur sémantique vaut ce que vaut le modèle qu'il embarque et ce que vaut le texte de vos fiches. Si les titres disent "AEG BBH 12" au lieu de "perforateur AEG BBH 12", aucun moteur au monde ne pourra inventer le mot qui manque. Choisir le moteur sans regarder les données, c'est acheter une voiture et ne pas faire le plein.

Notre position, déclarée: pour un site de vente en ligne de taille normale, aujourd'hui, un moteur léger doté de la recherche hybride est le choix raisonnable, et la part du travail qui rapporte le plus est celle qui se fait sur le catalogue. Elle vaut double, car les mots que vous ajoutez aux fiches sont lus par le moteur de votre site et lus aussi par Google.

Si vous voulez voir les chiffres d'un cas réel, avec les mesures avant et après, vous trouverez tout dans notre étude de cas.