Benchmark della ricerca WooCommerce su un catalogo di 20.000 prodotti

La ricerca interna è il punto in cui un visitatore dice esattamente cosa vuole comprare. È anche la funzione che quasi nessuno misura, perché sembra funzionare: si cerca "camicia", escono delle camicie. Il problema emerge quando qualcuno scrive quello che ha davvero in testa, ex "giacca blu lino taglia 40", e la pagina torna vuota.

Abbiamo costruito un catalogo WooCommerce di 20.000 prodotti con 167.584 varianti e sottoposto quattro sistemi alle stesse ventisei query: la ricerca nativa di WooCommerce, il plugin Relevanssi, l'integrazione CelerSearch verso Meilisearch, e una configurazione Meilisearch progettata da noi.

La ricerca nativa di WooCommerce non risponde a venti domande su ventisei: non guarda gli attributi, e su un catalogo con taglie e colori questo non è correggibile.

Relevanssi risolve la copertura ma risponde in quasi otto secondi e aggiunge mezzo gigabyte al database del sito. Quando non trova nulla ripete la ricerca accettando una sola parola: su una domanda la cui risposta corretta conta sette prodotti, ne restituisce millequattrocento, nessuno pertinente.

Meilisearch azzera il problema della velocità: ottantasette millisecondi contro settemilasettecento, indice fuori dal sito, costruito in tre minuti anziché in otto ore. Ma il dato più interessante è un altro. CelerSearch e la nostra configurazione usano lo stesso identico Meilisearch, sulla stessa macchina, con lo stesso catalogo. Il tempo di risposta è identico , è lo stesso motore; ma la copertura passa dal 66% al 94% e le ricerche senza risposta da quattro a zero.

Ventotto punti che non dipendono dallo strumento, ma da sei decisioni prese prima di accenderlo.

Il documento completo riporta il protocollo, i risultati per singola interrogazione, la scomposizione di quei ventotto punti e i limiti dichiarati della rilevazione.