Alles wat u wilt weten voordat u installeert.
Een gedetailleerde blik op hoe Vector Search Native: Semantisch AI-zoeken voor WooCommerce werkt, waarom we het zo gebouwd hebben en de gedachte achter de bovenstaande functies.
Waarom het native zoeken van WooCommerce niet meer volstaat
De zoekmachine van WooCommerce steunt op een eenvoudige LIKE-vergelijking in de database. Typt uw klant lichte katoenen zomerjas terwijl uw product een linnen zomerblazer heet, dan vindt hij niets. Erger nog: bij lange of vage zoekopdrachten blijven uw beste producten onzichtbaar. Semantisch zoeken lost dat op door de betekenis van woorden te vergelijken in plaats van hun vorm.
Hoe semantisch zoeken werkt
Elk product wordt door een AI-model omgezet in een vector van enkele honderden tot enkele duizenden getallen (een embedding). De zoekopdracht van de gebruiker wordt door hetzelfde model in een vector omgezet. De plugin berekent vervolgens de cosinusgelijkenis tussen de zoekvector en alle opgeslagen productvectoren, en toont de beste resultaten. Moderne modellen vangen betekenis met indrukwekkende precisie op en werken ook bij spelfouten of bij zoekopdrachten in meerdere talen.
Incrementele indexering, oftewel zuinig
Elke producttekst wordt met SHA-256 gehasht vóór elke API-aanroep. Komt de bestaande hash overeen, dan wordt er geen aanroep gedaan. Dat betekent dat een cron die elke minuut over een stabiele catalogus loopt niets kost. Alleen producten die echt zijn gewijzigd, krijgen een nieuwe embedding.
De terugval, uw vangnet
Is de API van de provider tijdelijk onbereikbaar, is uw sleutel verkeerd ingesteld, of is de zoekopdracht zo specifiek dat het semantisch zoeken minder dan N resultaten oplevert (instelbare drempel), dan laat de plugin stilzwijgend het native zoeken van WooCommerce het overnemen. Uw klanten zien nooit een lege resultatenpagina door een probleem aan de AI-kant.
Welke provider kiezen
OpenAI text-embedding-3-small biedt de beste prijs-kwaliteitverhouding voor de meeste shops. Voyage AI biedt modellen die specifiek voor e-commercezoeken zijn getraind, met vaak betere retrievalkwaliteit. Cohere embed-multilingual-v3.0 is onovertroffen voor catalogi die meerdere Europese talen in één database mengen. U kunt tussen de drie wisselen zonder uw configuratie te verliezen; een herindexering volstaat.
Installatie en configuratie in 3 minuten
Upload de ZIP, activeer, ga naar WooCommerce en dan Vector Search. Kies een provider, plak uw API-sleutel, selecteer een model en klik op Test connection. Slaagt de test, klik dan op Queue all products for reindex en daarna op Auto-process until done. Uw catalogus is voortaan doorzoekbaar op betekenis.
There are no reviews yet.