От каталога к умному поиску: как Wildberries учит ИИ понимать человека

— Как устроен поисковый механизм Wildberries и чем он отличается от классического поисковика?

— Пожалуй, вопрос в специализации и глубине контекста. Универсальный поисковик — это мощный инструмент для навигации по интернету, но он не оперирует критически важными для покупки параметрами: актуальным наличием на складах, скоростью доставки к клиенту, динамической ценой с учетом всех скидок, качеством предложения продавца, предпочтениями пользователя. Универсальные поисковики не знают историю пользователя на площадке, они ограничены только возможностью сканировать страницы в интернете. Поиск маркетплейсов умеет лучше работать с товарами, лучше понимает своих клиентов. И ситуация, скорее всего, не изменится в ближайшее время.

Наш поиск — это высоконагруженная IT-система, которая в реальном времени вычисляет наилучшее предложение, анализируя тысячи сигналов. Около 80% наших клиентов заходят через мобильное приложение, и для них это единый и самый удобный инструмент. Мы создали не просто строку для ввода текста, а интеллектуальный интерфейс для решения задач, где каждый запрос запускает сложный процесс ранжирования с учетом знаний о товаре и персонального контекста.

Кроме того, пользовательский опыт на маркетплейсе — это гибрид эффективности и вовлечения. Рекомендации, персонализированные подборки, даже скроллинг как форма досуга — все это части бесшовной экосистемы. Поиск в ней является ключевым, но не единственным элементом пути клиента к нужному решению.

— Как изменилась роль поиска на маркетплейсах за последнее время?

— Мы наблюдаем тектонический сдвиг: от навигации к коммуникации. Ассортимент в сотни миллионов товаров сделал каталоги в их классическом виде неэффективными. Поисковая строка стала главной точкой входа и способом диалога. Раньше запросы были похожи на команды для базы данных: «зеленое платье макси для женщин». Сегодня это формулировки на человеческом языке: «подарок коллеге на день рождения», «образ для уверенного выступления», «идеи для романтического ужина». Пользователь описывает не товар, а свою «миссию». Задача нашего ИИ — распознать это глубинное намерение (intent) и предложить не просто набор позиций, а готовое, комплексное решение.

— Такое плотное взаимодействие с клиентом, видимо, стало возможным благодаря новым техническим решениям? Что лежит в основе перехода к интеллектуальным системам поиска?

— Ключевым стратегическим решением несколько лет назад стала разработка собственного поискового движка. Это дало нам безграничные возможности его развития, применения самых современных технологий и практик ML/AI. Важнейшей частью ядра системы стал векторный поиск. Мы перешли от сравнения слов к сравнению смыслов. Запрос, товар и даже пользователь представлены в виде математических векторов — численных представлений их семантики. Это позволяет находить релевантные товары, даже если в их описании нет дословного совпадения с запросом.

Собственный движок помогает контролировать весь ход ранжирования, отбора товаров на каждом уровне. Обработка запроса — это многоуровневый конвейер. У нас на платформе более 500 млн артикулов, и мы не можем обрабатывать их все в момент запроса. Поэтому мы создаем кандидатские пулы — эти подборки сформированы в офлайне, по сути, асинхронно от запроса клиента, иначе мы были бы ограничены условными двумя десятыми секунды на онлайн-поиск.

При создании больших групп товаров работает ансамбль офлайн-алгоритмов и моделей искусственного интеллекта. А в момент онлайн-запроса срабатывает финальный набор алгоритмов и моделей, который переупорядочивает кандидатов с учетом более сотни динамических факторов: от логистики и локации пользователя до погоды и его персональной истории. Кроме точности и близости к запросу, мы можем учитывать и бизнес-факторы, например, такие как качество сервиса продавца, качество логистики, продвижение.

— Насколько окупаются инвестиции в усовершенствование поиска?

— Создать движок поиска, который просто справляется с таким объемом данных — уже достаточно большая инженерная задача. А построение на его основе интеллектуальной системы — это вызов иного порядка. Благодаря инвестициям мы создали легко масштабируемую IT-архитектуру. Сегодня мы технически готовы к взрывному росту — как клиентов, так и товаров. Выход на новые рынки и категории для нас — это рутинная операционная задача, а не технологический барьер.

Собственный движок дал нам несколько преимуществ — сейчас система Wildberries, по нашим оценкам, одна из самых быстрых на рынке, и мы не ограничены технологическими возможностями, поэтому можем постоянно улучшать качество поиска и конверсию в заказ. Это прямая оптимизация бизнес-процессов: покупатель быстрее находит и покупает, продавец эффективнее работает, а маркетплейс сохраняет рентабельную бизнес-модель. С учетом оборота маркетплейса это многократно окупает вложения.

— При этом вы не останавливаетесь, продолжаете развивать поиск?

— Конечно. Мы движемся от текстового поиска к мультимодальности (использование нескольких видов информации — например, текст, фото и видео — для решения задачи). Появляются новые инструменты: очень выросла популярность поиска по фото, который позволяет быстро найти то, что трудно описать словами. Наши модели компьютерного зрения научились не только распознавать объекты, но и анализировать текст на изображении, что радикально повышает релевантность.

Другое важное направление — повышение диверсификации выдачи. В условиях огромного количества продавцов наша задача — не показывать «лучший» товар в вакууме, а предлагать пользователю разнообразный и релевантный выбор, давая шанс разным качественным предложениям. Мы создаем рыночную среду, где алгоритмы помогают продавцам выстраивать персонализированное взаимодействие с клиентом. В принципе поиск — это по-прежнему баланс между точностью и попыткой угадать, что у человека в голове, баланс между словами и семантическим соответствием, популярностью и конверсией, качеством и близостью товара конкретному человеку.

— Насколько в условиях развития алгоритмического ранжирования актуальны классические методы продвижения? Работает ли сейчас SEO-оптимизация? Что может помочь продавцам продвинуть свой товар при изменившемся поиске?

— За последние годы в принципе парадигма изменилась, и я бы сказал, что эра SEO-оптимизаторов, которые искали некую волшебную формулу ключевых слов, чтобы обмануть алгоритмы, уходит в прошлое. Современная модель — это поиск не по ключевым словам, а поиск по смыслу. Поэтому самый эффективный совет для продавцов: забудьте о поисковой машине, думайте о покупателе. Лучший SEO в 2025 году — это качественный товар, качественный визуал, исчерпывающая информация о товаре, качественное предложение по цене и логистике и безупречный сервис.

— Заменят ли ИИ-агенты поисковую строку и если да, то как скоро?  

— Мы видим будущее не в замене, а в симбиозе. Поисковая строка останется для быстрых, точечных действий (например, запрос конкретной версии смартфона). А для сложных, многоуровневых «миссий» («собери ребенка в 1-й класс», «организуй корпоратив на 50 человек») пользователь будет обращаться к разговорному ассистенту.

Это уже не футурология. Мы работаем над сценариями проактивного сервиса, когда система, анализируя паттерны поведения (например, регулярность покупок), может сама предложить вам нужный товар до того, как вы его начнете искать: «Похоже, у вас скоро закончится любимая зубная паста. Один ваш клик — и курьер в пути».

Примерно такой сценарий вполне себе возможен в самом ближайшем будущем. И мы движемся в этом направлении, создавая поиск, который понимает не запросы, а потребности. Наш собственный поисковый движок, который развивается очень быстро, — фундамент для достижения этой амбициозной цели. Мы стремимся стать не просто лидером рынка, а технологическим гигантом в сфере искусственного интеллекта, который будет задавать стандарты не только в России, но и во всем мире.