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Início/Blog: dicas de e-commerce para PrestaShop, WordPress e Shopware/Pesquisa interna PrestaShop: porque não encontra as gralhas
Conversão e UX

Pesquisa interna PrestaShop: porque não encontra as gralhas

20 August 2026·sasha
At a glance
  • A pesquisa nativa compara cadeias de caracteres, sem medir a distância entre as palavras.
  • A pesquisa por início de palavra não recupera uma gralha no meio de um termo.
  • Uma importação em massa não reconstrói o índice: parte do catálogo torna-se impossível de encontrar.
  • Enriquecer o vocabulário a partir do registo das pesquisas sem resultado é a ação mais rentável.
  • Três números chegam para decidir: quota de sessões, taxa de pesquisas vazias, diferença de conversão.

Um visitante escreve « sapatilas » em vez de « sapatilhas » e obtém uma página vazia. O produto está em stock, bem preenchido, corretamente categorizado, mas uma letra em falta chega para o tornar invisível. Este comportamento não é um bug: decorre diretamente da forma como o PrestaShop indexa e interroga o catálogo.

Como funciona a pesquisa nativa

O PrestaShop constrói o seu próprio índice de pesquisa, independente do catálogo. Duas tabelas suportam-no: uma guarda as palavras encontradas, a outra associa cada palavra aos produtos que a contêm, com um peso.

A indexação aplica uma série de tratamentos no momento em que o produto é guardado. O texto é dividido em palavras, os acentos são normalizados, as palavras demasiado curtas são descartadas, e uma lista de palavras vazias é removida. Os campos considerados e o respetivo peso configuram-se em Configurar > Parâmetros da loja > Pesquisa: nome do produto, referência, descrição curta, descrição longa, marca, atributos, características.

Na consulta, o PrestaShop aplica a mesma divisão às palavras introduzidas e procura correspondências no índice. É aí que tudo se decide: a correspondência é exata, ou por início de palavra consoante a configuração, mas nunca aproximada.

Porquê nenhuma tolerância

O motor compara cadeias de caracteres. « Sapatilas » e « sapatilhas » são duas cadeias diferentes, sem relação, e nada no mecanismo mede a distância entre elas. Um motor tolerante a erros precisa de calcular um desvio entre as palavras, o que pressupõe uma estrutura de índice e um custo de cálculo que o mecanismo nativo não prevê.

A pesquisa por início de palavra, ativável nas configurações, cria a ilusão de tolerância. Encontra « sapatilhas » a partir de « sapatilh », mas fica impotente assim que o erro incide numa letra a meio da palavra.

Os outros ângulos mortos

A gralha é apenas o caso mais visível. Três outras situações produzem o mesmo resultado.

  • O vocabulário diferente. O cliente procura « carregador para o carro », a sua ficha diz « adaptador de isqueiro ». Nenhuma palavra em comum, nenhum resultado, apesar de o produto corresponder perfeitamente.
  • A palavra demasiado curta. As palavras abaixo do comprimento mínimo, muitas vezes três caracteres, são ignoradas. Uma pesquisa por uma referência curta ou por um tamanho falha silenciosamente.
  • O índice desatualizado. A indexação dispara ao guardar o produto, mas uma importação em massa ou uma alteração direta na base de dados não a disparam. O catálogo está atualizado, o índice não.

Este último ponto merece um controlo imediato: se a sua última importação foi ontem e não reconstruiu o índice, parte do seu catálogo está neste momento impossível de encontrar.

Pesquisa Semântica IA: Módulo PrestaShop 8 e 9A pesquisa que compreende a intenção, e não apenas as palavras-chave149,00€

Quatro níveis de correção

Por ordem crescente de esforço e de eficácia.

1. Afinar o que existe. Reconstruir o índice, baixar o comprimento mínimo das palavras, ativar a pesquisa por início de palavra, rever a ponderação dos campos. Meia hora, custo zero, um ganho real mas limitado.

2. Enriquecer o vocabulário. Acrescentar num campo dedicado, muitas vezes as características ou a descrição curta, os termos que os seus clientes empregam realmente. A lista obtém-se no registo das pesquisas sem resultado, não por intuição. É a ação com a melhor relação esforço-resultado.

3. Passar a um motor dedicado. Um motor externo traz a tolerância a erros, os sinónimos, a ponderação fina e a autocompleção. Impõe em contrapartida uma sincronização do catálogo e uma dependência adicional.

4. Acrescentar uma camada semântica. Em vez de comparar cadeias, a pesquisa semântica compara representações vetoriais do sentido. « Carregador para o carro » e « adaptador de isqueiro » aproximam-se então sem que nenhum sinónimo tenha sido declarado, porque as duas expressões ocupam posições vizinhas no espaço vetorial.

Medir antes de investir

Antes de escolher um nível, três números a estabelecer em trinta dias.

  1. A quota de sessões que usam a pesquisa. Abaixo de 5 %, o tema não é prioritário. Acima de 20 %, a pesquisa é um componente central do seu percurso de compra.
  2. A taxa de pesquisas sem resultado. Entre 10 e 20 % numa loja média. Acima disso, o problema é estrutural.
  3. A diferença de conversão entre os visitantes que pesquisam e os restantes. É em geral muito favorável aos primeiros, o que dá o valor de cada ponto de pesquisa recuperado.

Estes três números transformam uma intuição numa decisão quantificada, e determinam qual dos quatro níveis merece o seu orçamento.

Avançar para a pesquisa semântica

O módulo Pesquisa Semântica IA para PrestaShop acrescenta esta camada no PrestaShop 8 e 9: indexação vetorial do catálogo, tolerância a gralhas e a formulações diferentes, produtos semelhantes calculados pelo sentido, e painel das consultas com a respetiva taxa de resultado.

sasha
Sobre o autor

sasha

datafirefly.com
Nesta página
  1. Como funciona a pesquisa nativa
  2. Porquê nenhuma tolerância
  3. Os outros ângulos mortos
  4. Quatro níveis de correção
  5. Medir antes de investir
  6. Avançar para a pesquisa semântica
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