Moteurs de recherche intelligents : Votre entreprise est-elle prête?

L’implantation d’un moteur de recherche intelligent (pensez Coveo, Algolia, Constructor, Searchspring) sur votre eCommerce est un projet complexe qui nécessite des efforts significatifs de programmation back-end et front-end et conséquemment en temps et en ressources. Pourtant, une recherche bien pensée peut transformer l’expérience client, augmenter vos conversions et optimiser votre gestion d’inventaire. Alors comment assurer le succès de son intégration?

Voici les 6 étapes clés à ne pas négliger pour mener à bien ce projet stratégique :

1. La qualité des données
2. L’expérience utilisateur
3. Back-end
4. Préserver le SEO lors de la mise en oeuvre
5. Optimisation continue des résultats de recherche
6. L’intelligence artificielle

1. La qualité des données : le socle de tout moteur de recherche

Un moteur de recherche ne peut fonctionner efficacement que si les données qu’il exploite sont de qualité. En d’autres termes, sans données propres et bien structurées, les résultats seront décevants.

Avant de lancer le développement, il est crucial de s’assurer que votre catalogue produit et toutes ses données associées soient à jour et bien organisés. Si les attributs de vos produits sont mal renseignés, votre moteur ne pourra pas offrir des résultats pertinents aux utilisateurs et utilisatrices .

« Imaginez une paire de chaussures bleues disponibles en inventaire. Si les attributs « couleur » et « pointure » ne sont pas correctement renseignés dans votre base de données, un client ou une cliente qui recherche « chaussures bleu taille 10 » ne trouvera aucun résultat, même si le produit existe et est achetable en ligne ». – Tristan Daoust-Patrao, Product Owner chez Novatize

Pour régler cet enjeu, il est essentiel de nettoyer et d’enrichir les données grâce à un processus structuré comprenant l’extraction, l’organisation, l’analyse et une mise à jour régulière. Exploitez des outils d’intelligence artificielle pour automatiser certaines tâches, mais soyez prêt et prête à investir dans une phase initiale de « nettoyage manuel ».

2. L’expérience utilisateur : penser au front-end

La mise en place d’une solution de recherche intelligente affecte bien plus que la barre de recherche de votre site Web. Elle redéfinit souvent l’ensemble des interfaces utilisateur, incluant

la barre de recherche avec suggestions de requêtes et aperçus des résultats, les pages de résultats avec des filtres et facettes (prix, couleur, etc.), les pages catégories qui peuvent être entièrement remplacées par des résultats dynamiques, les recommandations de produits (cross-sell/up-sell).

« Il est essentiel de bien cibler le contenu que l’on souhaite afficher en front-end et de concevoir des maquettes réalistes dès le départ. Les solutions de recherche ont souvent des limitations qui peuvent freiner la créativité du design ». – Annie-Pier Coulombe, Développeuse Full Stack

Garantir un suivi analytique efficace côté front-end

Pour améliorer l’expérience de recherche, tirer pleinement profit des algorithmes intelligents et obtenir de l’intelligence d’affaire sur votre clientèle, il est crucial de collecter des données en front-end, plus précisément les données des comportements de vos visiteurs et visiteuses sur votre eCommerce.

Ce qui est essentiel à retenir :

Balises de suivi : Ajoutez des attributs de données à vos éléments clés : champ de recherche, résultats, boutons d’ajout au panier, etc. Ces balises informent la plateforme de recherche sur les produits consultés et les actions réalisées (clics, achats, wishlist, etc.);
Visibilité sur les performances : Les événements ainsi remontés sont agrégés dans un outil d’analytics (admin du moteur de recherche, Google Analytics, etc.). Vous suivez précisément ce que votre clientèle recherche, les produits qu’elle consulte ou achète et où elle abandonne éventuellement son parcours;
Personnalisation et pertinence : Les moteurs de recherche intelligents utilisent ces données pour ajuster automatiquement les résultats : produits les plus populaires, suggestions plus pertinentes, etc. Le résultat? Une expérience de recherche fluide, capable de s’adapter en continu aux préférences de vos clients et clientes.

En somme, la collecte de données front-end vous donne une vision claire des comportements d’achat, tout en alimentant l’IA qui personnalise l’expérience de recherche. Bien conçue et correctement intégrée, cette approche booste l’engagement et la conversion, tout en restant simple à maintenir avec un peu d’accompagnement technique.

Avant d’implémenter un moteur de recherche intelligent, commencez par identifier toutes les interfaces impactées afin de concevoir des maquettes adaptées, validées par votre équipe de développement. Portez une attention particulière à la configuration des facettes, qui repose sur vos attributs produits, car une mauvaise configuration peut fausser les résultats. Évaluez ensuite les coûts et bénéfices pour vous assurer que la valeur ajoutée du moteur justifie d’éventuelles fonctionnalités perdues. Enfin, la mise en place d’un « data layer » permettra de collecter efficacement les données d’utilisation des pages servies par le moteur.

3. Back-end : synchronisation et intégrations

Le back-end est comparable aux cuisines d’un restaurant : si la mise en place n’est pas optimale, c’est toute l’efficacité du service qui en souffre. Un moteur de recherche performant repose sur deux piliers : la qualité des données et la manière dont elles sont récupérées et affichées. Ces éléments doivent fonctionner en harmonie pour garantir des résultats précis et une expérience utilisateur fluide.

La donnée, une ressource centrale

Une donnée bien structurée est aussi cruciale que la manière dont elle est exploitée. Les moteurs de recherche s’appuient sur un index centralisé, régulièrement mis à jour pour garantir que les informations affichées aux utilisateurs et utilisatrices soient pertinentes. Cependant, il est important de comprendre que :

80 % des besoins standards peuvent souvent être couverts grâce aux intégrations natives proposées par les solutions de recherche intelligentes (ex. Coveo, Constructor);
Les 20 % restants nécessitent de la programmation sur mesure pour répondre aux règles d’affaires uniques de votre entreprise. Ces personnalisations permettent, par exemple, de gérer des relations complexes entre les données ou d’implémenter des logiques spécifiques à vos objectifs d’entreprise (priorisation, segmentation, etc.).

Synchronisation et mise à jour des données

Pour garantir que le moteur de recherche reflète la réalité de votre catalogue produit, il est indispensable de mettre en place des processus de synchronisation robustes :

Automatisation : Synchronisez les données de manière régulière (prix, inventaires, disponibilité);
Adaptabilité : Connectez des systèmes multiples comme des PIM, ERP ou plateformes externes (ex.: YouTube pour des vidéos), en veillant à définir une source de vérité pour chaque type de donnée;
Enrichissement : Exploitez l’index pour enrichir les relations entre les données (produits, catégories, attributs), ce qui permet un affichage plus précis et utile en front-end.

Les intégrations : entre standard et sur mesure

Bien que les intégrations natives puissent offrir une base solide, elles doivent souvent être étendues pour couvrir les spécificités de votre projet :

Base standard (80 %) : Connecteurs natifs entre des plateformes populaires comme SAP ou Shopify qui offrent des solutions prêtes à l’emploi pour les besoins génériques;
Personnalisation (20 %) : Chaque entreprise ayant ses propres priorités, il est fréquent d’aller au-delà des intégrations natives. Par exemple, créer des flux spécifiques pour des campagnes marketing ou ajuster la manière dont certains contenus sont indexés.

Prévoir et gérer la complexité

L’architecture du back-end peut rapidement devenir complexe, nécessitant une planification approfondie pour éviter les inefficacités :

Analyse préalable : Identifiez les besoins des différents membres de l’équipe eCommerce, les flux de données critiques et les impacts possibles sur le front-end, le SEO ou les performances;
Optimisation des relations : Structurez les relations entre les différents éléments (produits, catégories, contenus) pour garantir une cohérence parfaite;
Maîtrise des coûts : Anticipez les coûts de stockage et les ressources nécessaires pour éviter les mauvaises surprises.

Impact sur le long-terme

Un back-end bien pensé assure une sérénité opérationnelle :

Fiabilité : Les synchronisations fluides et les intégrations bien conçues garantissent une recherche toujours à jour;
Évolutivité : Une architecture robuste peut s’adapter à vos besoins futurs, qu’il s’agisse d’intégrer de nouvelles sources de données ou d’adopter des fonctionnalités avancées;
Performance : Une mise en place efficace prévient les ralentissements, réduit les coûts et améliore l’expérience utilisateur globale.

4. Préserver le SEO lors de la mise en oeuvre

Une recherche intelligente génère souvent de nouvelles URLs dynamiques pour afficher les résultats et les différentes pages en front-end. Cela peut compliquer votre référencement naturel si vous n’anticipez pas ce problème.

Pour votre SEO, celà peut générer la duplication des URLs, notamment lorsque des pages de catégories sont générées à la fois par le CMS et le moteur de recherche ainsi qu’une possible perte de trafic organique en cas de redirections mal implémentées. Pour éviter ces problèmes, collaborez en amont avec vos équipes SEO afin d’établir une stratégie de redirection claire et assurez-vous que les nouvelles URLs respectent les meilleures pratiques des moteurs de recherche comme Google.

Si vous désirez découvrir comment un ou une spécialiste SEO peut vous accompagner dans l’optimisation de votre eCommerce, lisez notre article « Comment un spécialiste SEO peut améliorer votre eCommerce? ».

5. Optimisation continue des résultats de recherche

Une fois le moteur de recherche en place, le travail ne s’arrête pas là. Les performances doivent être surveillées et optimisées en continu pour répondre aux besoins des utilisateurs et utilisatrices.

Indicateurs à surveiller :

Taux de clics (CTR) : Montre si les résultats sont pertinents;
Taux d’ajout au panier (add-to-cart) : Indique la proportion d’utilisateurs et d’utilisatrices qui ajoutent un produit à leur panier après l’avoir consulté;
Taux de conversion : Mesure l’impact direct sur les ventes (pour l’eCommerce);
Pogo-sticking : Si les utilisateurs et utilisatrices reviennent fréquemment à la page de recherche, cela peut indiquer des résultats non pertinents.

Fonctionnalités d’un moteur de recherche essentielles à valider :

Boost/Bury Rules : Priorisez ou supprimez certains produits dans les résultats;
Synonymes (Thesaurus) : Connectez des termes pour élargir les recherches (ex.: « ordinateur » = « PC »);
Fuzzy Matching : Corrigez les fautes de frappe et requêtes imprécises;
Stop Words : Ignorez les mots communs pour des recherches plus précises;
Stemming/Lemmatisation : Gérer automatiquement les variantes d’un mot (ex.: « courir » = « course »);
Traitement du langage naturel (NLP) : Interprétez les requêtes complexes en langage naturel;
Relevance Tuning : Ajustez les résultats en fonction de critères comme la popularité ou la récence;
Géolocalisation (Geo-Search) : Affichez des résultats localisés selon l’emplacement des utilisateurs et utilisatrices;
Recherche facettée : Ajoutez des filtres dynamiques (marque, prix, catégorie, etc.);
Recherche hiérarchique : Permettez une navigation par catégories et sous-catégories;
Pinning/Slotting : Fixez manuellement ou dynamiquement la position de certains produits;
A/B Testing : Testez différentes configurations pour maximiser les performances;
Compréhension des résultats : Comprenez pourquoi un produit apparaît dans les résultats;
Tableaux de bord : Suivez les KPIs comme le taux de clics et les recherches sans résultat.

6. L’intelligence artificielle : un allié incontournable

Les solutions modernes de recherche exploitent l’intelligence artificielle pour offrir des résultats plus pertinents, personnalisés et adaptés aux besoins des utilisateurs et utilisatrices :

Traitement du langage naturel (NLP) : Compréhension des requêtes complexes et interprétation du langage naturel;
Personnalisation : Résultats ajustés en fonction des préférences, de l’historique ou des comportements des utilisateurs et utilisatrices;
Optimisation automatique : Ajustement dynamique des résultats grâce à l’apprentissage machine et à l’analyse des données;
Recherche sémantique : Identification des relations entre termes pour fournir des réponses plus riches et contextuelles;
Learning to Rank : Classement des résultats selon les priorités métier et utilisateur ou utilisatrice, basé sur des modèles de machine learning.

L’IA peut grandement améliorer les performances de votre moteur de recherche en :

Comprenant mieux les intentions de recherche des utilisateurs et utilisatrices;
Personnalisant les résultats en fonction du comportement passé;
Optimisant automatiquement le classement des produits;

« L’IA offre des opportunités énormes, mais elle nécessite une supervision humaine pour éviter les dérives et assurer des résultats pertinents ». – Pierre-William Plante, Directeur de compte

En combinant puissance algorithmique et contrôle humain, l’IA transforme les moteurs de recherche en leviers stratégiques pour une expérience utilisateur enrichie.

N’oubliez pas l’impact organisationnel de cette transition. Formez vos équipes, qu’il s’agisse du marketing, de l’IT ou du service client, afin qu’elles puissent utiliser et optimiser le nouveau système. Adaptez vos processus internes pour en tirer le meilleur parti et communiquez clairement les changements auprès de vos employés et de vos clients.

Une recherche intelligente bien implémentée peut réellement transformer votre entreprise en un moteur de recherche intelligent est bien plus qu’un simple outil. Lorsqu’il est bien intégré, il améliore l’expérience client, booste vos conversions et optimise la gestion de vos produits. Pour réussir, nettoyez vos données, anticipez les impacts front-end, gérez vos intégrations techniques et surveillez vos résultats post-déploiement. Enfin, tirez parti de l’intelligence artificielle tout en gardant le contrôle sur ses résultats.

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