AnyQuery

В сегменте e-commerce качество внутреннего поиска напрямую коррелирует с конверсией. AnyQuery позиционирует себя не просто как поисковый движок, а как SaaS-платформа для управления покупательским опытом (Customer Experience), решающая классическую проблему «нулевой выдачи» и низкой релевантности стандартных CMS-поисков.

Позиционирование

Это решение для среднего и крупного ритейла, который уже перерос возможности штатного поиска Bitrix или Magento, но не готов инвестировать ресурсы в разработку и поддержку собственного решения на базе Elasticsearch или Sphinx.

Основной фокус сервиса — автоматизация мерчандайзинга и персонализация выдачи с минимальным привлечением IT-команды магазина.

Функциональные возможности

Экосистема Any (бренд объединяет несколько продуктов) закрывает весь путь пользователя:

• Интеллектуальный поиск (anyQuery). Базовый модуль, который берет на себя исправление опечаток, работу с синонимами и транслитерацией.

  В ходе анализа я отметил высокую точность распознавания лонг-тейл запросов.

  Система снижает долю пустых ответов до 1-2%, что является индустриальным стандартом качества.

• Персонализация каталога (anySort). Алгоритмы ранжируют товары в листингах не статично, а динамически, основываясь на поведении конкретного посетителя.

  Это полезно для мультибрендовых магазинов, где важно быстро подстроиться под ценовой сегмент или бренд-преференции пользователя.

• Визуальный поиск (anyImages). Функция поиска по фото, интегрируемая прямо в строку поиска.

  Это must-have для fashion-сегмента и DIY, где словами часто сложно описать искомый паттерн или фасон.

• Товарные рекомендации (anyRecs). Классический блок «с этим покупают» и «персональные рекомендации», работающий на ML-моделях.

Технологии и интеграции

С технической точки зрения AnyQuery — это классический SaaS, интегрируемый через JS-сниппет.

Это одновременно и плюс, и минус.

Плюс в скорости запуска (Time-to-Market): для старта достаточно подготовить качественный YML-фид (товарный каталог) и установить скрипт.

Минус — зависимость фронтенда от стороннего скрипта.

Для управления выдачей предусмотрен личный кабинет с аналитикой.

Здесь можно настраивать «ручные» правила мерчандайзинга: например, писсимизировать товары с низким стоком или принудительно поднимать в выдаче высокомаржинальные позиции.

Ограничения

Главный нюанс внедрения — формат «черного ящика».

Вы не можете напрямую влиять на алгоритмы ранжирования так гибко, как в open-source решениях, полагаясь на настройки вендора.

Кроме того, сервис работает по модели Enterprise-продаж, что означает отсутствие публичных тарифов и необходимость общения с отделом продаж для расчета стоимости.

Резюме

AnyQuery выглядит зрелым решением для ритейлеров с номенклатурой от нескольких тысяч SKU.

Это эффективный способ «аутсорсить» сложную технологию поиска и рекомендаций, получив прирост выручки (по заявлению вендора до 30%) за счет улучшения UX, без найма дата-сайентистов в штат.