Na maioria das lojas PrestaShop, a barra de pesquisa é usada por 15 % a 30 % dos visitantes. E é exatamente esse segmento que é preciso vigiar: um visitante que escreve uma pesquisa na barra tem uma intenção de compra 2 a 5 vezes mais forte do que um visitante em navegação passiva. Os estudos da Baymard e da Forrester convergem há dez anos neste dado: a pesquisa interna converte melhor do que o resto do tráfego.
O problema: a pesquisa nativa do PrestaShop é tecnicamente fraca. Sem sugestões em tempo real, sem tolerância a erros de escrita, sem ponderação da ordenação, sem analytics. Nesse segmento ultra-rentável, a loja oferece o equivalente a um ficheiro de texto com um grep. E ninguém mede o custo.
Este artigo disseca porque é que a pesquisa interna é uma alavanca de conversão muitas vezes ignorada, como quantificar o que lhe custa hoje, e o que muda uma pesquisa em direto bem feita.
O perfil do visitante que usa a pesquisa
Perceber o que está em jogo começa por perceber quem pesquisa. As análises comportamentais mostram três perfis dominantes:
1. O visitante transacional
Sabe o que quer. «Vestido vermelho tamanho 38», «iPhone 17 Pro 256 GB», «Auscultadores Bose». A intenção de compra é elevada, tolera mal os atritos. Se a pesquisa não lhe dá o que procura em 2 a 3 segundos, sai da loja e escreve a pesquisa na Google.
2. O visitante exploratório
Tem uma ideia vaga. «Presente para homem», «Sapatos de verão», «Calças confortáveis». A intenção é menos imediata, mas está aberto. Uma pesquisa que propõe sugestões relevantes orienta a sua decisão.
3. O visitante que volta
Conhece a loja, viu um produto numa visita anterior, procura-o por nome parcial ou aproximado. A tolerância a erros e a memória contextual fazem a diferença.
Os três convertem 2 a 5 vezes mais do que a média do site se a pesquisa os servir corretamente. E os três saem a perder se ela falhar.
O que a pesquisa nativa do PrestaShop não faz
O motor nativo do PrestaShop 8 (e 9) assenta num índice de texto completo em MySQL ou num Elasticsearch opcional. Funciona, mas com lacunas estruturais:
Sem tolerância a erros
«Sambba» não devolve as Adidas Samba. «Iphon» não devolve os iPhone. O visitante vê «Sem resultados» e sai. Numa loja de moda, 8 % a 15 % das pesquisas contêm pelo menos um erro de escrita. Todos esses visitantes estão perdidos.
Sem sugestões em tempo real
O visitante tem de validar a pesquisa (tecla Enter ou clique na lupa) e esperar pelo carregamento da página de resultados. Entretanto, a atenção cai. A concorrência (Amazon, marketplaces) propõe sugestões instantâneas. A comparação é cruel.
Sem ponderação de produto
Uma pesquisa «vestido» devolve todos os produtos que contêm a palavra, sem ordenação inteligente: os mais vendidos, as novidades e os produtos em stock não são favorecidos. O visitante cai num produto esgotado, obsoleto ou fora de época. Conversão falhada.
Sem analytics
Quantas pesquisas por dia? Que pesquisas não dão resultado nenhum? Que pesquisas têm uma taxa de clique baixa? Sem esses dados, é impossível otimizar o catálogo ou detetar as oportunidades de produto.
Desempenho limitado
Num catálogo com mais de 10 000 produtos, a pesquisa de texto completo em MySQL fica lenta (200 a 500 ms). Com um índice Elasticsearch corretamente configurado, fica abaixo dos 50 ms, mas a instalação e a manutenção do Elasticsearch raramente são assumidas.
O custo real de uma pesquisa mal feita: como o medir
A maioria dos comerciantes online não faz ideia do custo da sua pesquisa atual, porque não a mede. Estes são os três KPI mínimos a instrumentar, mesmo sem módulo dedicado:
Taxa de pesquisas sem resultado
Quantas pesquisas devolvem zero produtos? Se está acima dos 8 % a 10 %, tem um problema de catálogo ou de tolerância a erros. Cada pesquisa sem resultado é um visitante frustrado.
Taxa de clique nos resultados de pesquisa
O visitante escreveu a pesquisa, viu os resultados: quantos clicam num produto? Se o CTR está abaixo dos 40 %, a ordenação ou a relevância estão em causa.
Taxa de conversão pós-pesquisa
Nas sessões que passam pela pesquisa, qual é a taxa de conversão? Comparada com a taxa global, devia observar 1,5 a 3 vezes mais. Se está abaixo, a pesquisa prejudica o seu segmento mais rentável.
Numa loja que fatura 100 mil euros por mês com 25 % dos visitantes a passar pela pesquisa, uma pesquisa que rende 30 % abaixo do seu potencial representa 5 a 8 mil euros de vendas perdidas por mês. Ao ano: 60 a 100 mil euros. E é invisível porque ninguém o mede.
O que muda uma pesquisa em direto bem feita
Sugestões instantâneas durante a escrita
A partir do 2.º ou 3.º carácter, uma janela debaixo da barra mostra os produtos correspondentes, com fotografia, preço e ligação direta para a página. O visitante clica diretamente, sem passar pela página de resultados. Redução do número de páginas vistas por pesquisa: dividido por 2 ou 3, com ganho de conversão importante.
Tolerância a erros
Algoritmo de distância de Levenshtein ou equivalente: «Sambba» encontra «Samba», «Iphon» encontra «iPhone». Numa loja de moda, só este ajuste recupera 8 % a 15 % das pesquisas antes perdidas.
Ordenação inteligente
Os resultados têm em conta vários critérios: relevância textual, popularidade (mais vendidos), disponibilidade (em stock primeiro), novidade, preço. Configurável segundo a estratégia comercial (loja premium ou escoamento de stock).
Sugestões complementares
«Procura “vestido”?», seguido de categorias sugeridas (Vestidos compridos, Vestidos curtos, Vestidos de noite). O visitante exploratório é redirecionado para as categorias relevantes. Aumento das páginas vistas qualificadas.
Analytics integrados
Painel com: top 20 das pesquisas, pesquisas sem resultado (equivalentes a oportunidades de produto a criar), CTR por pesquisa, taxa de conversão pós-pesquisa, evolução no tempo. Dados acionáveis, não reporting cosmético.
Desempenho
Indexação otimizada, pedidos em menos de 50 ms mesmo com mais de 100 000 produtos, lazy loading dos resultados, cache inteligente. A fluidez da experiência é tão importante como a relevância dos resultados.
O nosso módulo dflivesearch: a pesquisa que converte
Implementar esta stack à mão exige 15 a 25 dias de desenvolvimento: índice otimizado, algoritmo de correspondência com tolerância a erros, front-end interativo, analytics. O nosso módulo dflivesearch para PrestaShop 8 e 9 empacota toda a stack:
- Sugestões em tempo real a partir do 2.º carácter, com fotografia do produto, preço e stock.
- Tolerância a erros configurável (1 a 2 caracteres de diferença aceites).
- Ordenação inteligente por relevância ponderada (texto, popularidade, stock e preço).
- Sugestões de categorias e de tags além dos produtos.
- Analytics completos: top de pesquisas, sem resultado, CTR, conversão, evolução temporal.
- Desempenho otimizado: pedidos abaixo de 50 ms até 100 000 produtos.
- Traduções FR/EN/ES/DE, com gestão por loja em multiloja; as cadeias em português introduzem-se no back-office.
- Compatível com o RGPD: sem cookie de tracking sem consentimento.
- Sem Elasticsearch obrigatório: funciona com MySQL normal nas lojas até 50 000 produtos.
Por 89 €, transforma o segmento mais rentável do seu tráfego numa máquina de conversão.
Três otimizações rápidas a fazer mesmo sem módulo
Se não está pronto para instalar um módulo dedicado, três otimizações gratuitas já podem recuperar parte do potencial:
- Instrumentar as pesquisas sem resultado. Ativar o registo nativo do PrestaShop ou um script à medida que grave as pesquisas sem correspondência. Identificar as 20 pesquisas mais frequentes sem resultado e, ou criar os produtos correspondentes, ou acrescentar sinónimos e aliases no módulo de pesquisa.
- Configurar as tags e os aliases dos produtos. O motor nativo do PrestaShop aceita tags. Preencher bem as tags dos produtos (sinónimos, variantes ortográficas, abreviaturas) melhora a relevância sem mudar de motor.
- Promover a barra de pesquisa. Em 30 % dos temas, a barra está escondida ou pouco visível. Torná-la proeminente, sobretudo em telemóvel, aumenta o seu uso e, logo, o segmento convertido.
Estas três ações são rentáveis mesmo sem módulo. Não substituem uma pesquisa em direto completa, mas preparam o terreno.
FAQ
É preciso um Elasticsearch para ter uma boa pesquisa?
Não, não sistematicamente. Nas lojas com menos de 50 000 produtos, um índice MySQL bem configurado com um módulo inteligente chega largamente e oferece desempenhos abaixo dos 50 ms. Acima de 100 000 produtos ou com necessidades avançadas (filtros dinâmicos em tempo real), o Elasticsearch torna-se relevante. A complexidade de instalação e manutenção continua a ser um custo a ter em conta.
A pesquisa afeta o SEO?
Indiretamente, sim. Uma pesquisa que converte melhora o envolvimento (tempo no site, páginas vistas), o que a Google interpreta como sinal de qualidade. E as pesquisas internas captadas são uma mina de ouro para identificar as pesquisas Google que merecem ser trabalhadas: se os visitantes escrevem muitas vezes «sapatos de pele homem», é provavelmente também uma pesquisa a visar em SEO.
Qual é a diferença entre pesquisa em direto e barra de pesquisa melhorada?
A «pesquisa em direto» designa especificamente a exibição instantânea de resultados durante a escrita. Uma «barra de pesquisa melhorada» pode ter apenas preenchimento automático sem mostrar resultados. O ganho de conversão vem principalmente da exibição dos resultados em tempo real, não só das sugestões de texto.
Como gerir as pesquisas com várias palavras?
A armadilha: «vestido vermelho seda» tem de ser tratado com uma combinação flexível. Um sistema estrito (AND nas três palavras) devolve muitas vezes zero resultados. Um sistema lasso (OR) devolve demasiado ruído. A boa prática: correspondência AND prioritária, fallback OR com pontuação reduzida. O dflivesearch gere esta lógica por omissão.
Os analytics do motor de pesquisa colocam problemas de RGPD?
Não, se ficarem agregados (quantas vezes a pesquisa X foi escrita, sem associação a um utilizador identificável). Se cruzar a pesquisa com o identificador do utilizador autenticado, passa a ser um dado pessoal que exige um tratamento RGPD. O dflivesearch fica no agregado por omissão.
Para ir mais longe
A pesquisa interna é uma das alavancas mais subexploradas do funil de e-commerce. Veja também o nosso dossiê sobre a anatomia de uma página de produto de alta conversão (em que a pesquisa é o ponto de entrada principal do segmento transacional) e o guia das 12 alavancas de conversão em e-commerce. Três ângulos complementares: captar (pesquisa), convencer (página), concluir (carrinho e checkout).
