Source: https://massimoivaldi.com/it/casi-studio/da-algolia-a-meilisearch Language: it Published: 2026-09-13T20:27:12.445Z Updated: 2026-10-30T19:38:23.366Z # Da Algolia a Meilisearch Una migrazione reale su 13.318 prodotti e 3,3 milioni di ricerche mensili mostra come trasferire il merchandising, mantenere le prestazioni e ridurre drasticamente il costo operativo. **Chi gestisce la ricerca di un negozio online con volumi importanti conosce la voce di spesa: un contratto Algolia per qualche milione di interrogazioni mensili si colloca nell'ordine delle diverse decine di migliaia di euro annui. [Meilisearch](), motore open source installato su un proprio server, serve lo stesso carico per qualche migliaio di euro annui, comprensivo di infrastruttura e gestione.** La domanda, quindi, non e' se convenga. E' se si possa fare senza perdere quello che si ha. **Questo documento risponde con le misure di una migrazione reale,** condotta su un rivenditore di arredamento con tredicimila prodotti interrogabili e 3,3 milioni di ricerche mensili, e descrive per esteso il metodo impiegato nella [migrazione del motore di ricerca](). **Le regole di merchandising si trasferiscono integralmente**. Settantanove regole, settecentosettanta posizioni fissate a mano dall'ufficio commerciale in anni di lavoro: sulle duecento ricerche piu' frequenti, pesando per volume di traffico, le posizioni ancora valide sono state riprodotte al 100%. Non solo: dopo la migrazione le vetrine curate si attivano su piu' formulazioni di prima, compresi gli errori di battitura ricorrenti degli utenti. **La qualita' della ricerca non peggiora.** I due motori rispondono in tempi equivalenti, due millisecondi contro uno sulla mediana, e producono graduatorie sovrapponibili sul corpus di prova. I tre comportamenti che differiscono per impostazione predefinita sono tutti configurabili, e il documento riporta per ciascuno la verifica. **La migrazione rende possibile cio' che il vecchio impianto impediva.** Fatturare a interrogazione non incide solo sulla spesa: nel caso studiato aveva deformato la struttura dell'indice in modo misurabile. Rimosso il vincolo, e intervenendo sui dati, la quota di posizioni di risultato che mostrano un prodotto nuovo anziche' un duplicato passa dal 54% al 96%, e la coerenza fra la ricerca e il tipo di prodotto restituito sale dall'85% al 92%. [PDF — Da Algolia a Meilisearch](https://massimoivaldi.com/documenti/19/475dbd8bf16d5b358ad88e254556a00c.pdf)