Ce qu'il faut pour créer une recherche sur le marché

En 2024, plus de 50 % des consommateurs achètent en ligne. marketplaces quelques fois par mois ou par semaine. Pour rester viable malgré de faibles marges, marketplaces Il est impératif de réaliser rapidement des économies d'échelle grâce à une croissance organique, ainsi qu'à une internationalisation rapide et à un élargissement du catalogue. Une clientèle fidèle est également essentielle pour conserver un avantage concurrentiel.

Ce qui crée cette clientèle fidèle, c'est une expérience de pointe sur les plateformes numériques.

Offrir aux acheteurs la meilleure expérience de recherche et de navigation possible sur le catalogue vaste et souvent diversifié d'une place de marché est un levier essentiel pour se différencier de la concurrence.

Ce guide aborde les exigences d'une expérience optimale sur une plateforme de vente en ligne et les étapes nécessaires à sa création.

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des acheteurs ayant effectué un achat auprès d'un vendeur de la marketplace Amazon


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Conditions requises pour une expérience réussie

Indexation à très grande échelle

Des acteurs comme Newegg proposent plus de 20 millions de produits actifs dans leurs catalogues ; Etsy en compte plus de 40 millions. Marketplaces Les systèmes sous-jacents doivent être suffisamment robustes pour supporter des catalogues aussi massifs.

Le premier de ces systèmes est le moteur de recherche. Les défis à relever sont nombreux.

• Le nombre total d'articles à indexer.
• La taille totale de l'inde.
• L'hétérogénéité des catalogues pour ceux qui vendent une grande variété d'articles »
• Le volume important de transactions : ruptures de stock, fluctuations rapides de la popularité, modifications des prix par les vendeurs

Toutes ces informations doivent être rapidement mises à jour dans l'interface de recherche du marché, et donc dans l'index, ce qui nécessite une vitesse d'indexation supérieure à la moyenne.

Considérations relatives aux moteurs de recherche

• Nombre d'éléments à indexer
• Nombre de transactions
• Variété du catalogue
• Taille totale de l'index

Répondre à des requêtes à très grande échelle

Une fois les catalogues d'une place de marché indexés, le défi suivant consiste à fournir des résultats pertinents aux acheteurs.

Cela représente une charge importante pour le moteur de recherche, et ce, pour au moins deux raisons :

1. Le moteur de recherche doit renvoyer des résultats pertinents issus d'un vaste catalogue.
2. Marketplaces Ces sites génèrent généralement un trafic plus important que les sites de commerce électronique classiques, ce qui entraîne un volume très élevé de requêtes de recherche que le moteur de recherche doit gérer.

De plus, une expérience de recherche et de navigation satisfaisante nécessite un temps de réponse rapide (jusqu'à quelques millisecondes pour les expériences de recherche en temps réel), ainsi qu'une tolérance aux fautes de frappe performante, la gestion des synonymes, et bien plus encore.

Grâce à sa personnalisation, qui lui permet de comprendre ce que recherchent les clients, Algolia traite plus de requêtes que n'importe quel autre moteur de recherche hébergé.

Gestion des vendeurs

La gestion des demandes et des attentes des vendeurs fait de la recherche sur les places de marché un défi unique. Pour attirer davantage de vendeurs, notamment au début, marketplaces permettent souvent aux vendeurs de référencer plus facilement leurs produits, ce qui peut malheureusement entraîner une baisse de la qualité des données produits.

Pour pallier une éventuelle faible qualité des données, une plateforme de vente doit privilégier les comportements positifs des vendeurs dans sa logique de pertinence, tels que :

• Fiches produits complètes
• Avoir de bons commentaires des clients sur la livraison et le paiement
• Répondre rapidement aux questions des utilisateurs

Outre la qualité et la cohérence des données, essentielles pour garantir la pertinence sur le marché, diverses autres fonctionnalités peuvent être ajoutées au back-office vendeur, telles que la possibilité d'étiqueter chaque produit en utilisant un index d'étiquettes global (inter-vendeurs), ce qui facilite la saisie pour le vendeur (et assure une plus grande cohérence des données).

Facilité d'implémentation du front-end

Comme tout autre système, un moteur de recherche de marketplace est inutile s'il se limite à une simple barre de recherche. Il est conçu pour optimiser la recherche de produits et la navigation sur les différentes interfaces de la marketplace.

Les moteurs de recherche des places de marché doivent soit prendre en charge, soit s'intégrer facilement à des scénarios de recherche et de navigation avancés : des pages de résultats de recherche complètes incluant le facettage dynamique, les carrousels de contenu, les listes déroulantes de saisie automatique et la recherche fédérée.

Ils doivent également offrir une expérience omnicanale unifiée sur le web, le web mobile et les applications mobiles.

Pertinence et personnalisation avancées

Chaque plateforme de vente en ligne possède son propre catalogue, son public et sa stratégie commerciale uniques :

• Les voies marketplaces Les produits proposés en retour aux clients sont spécifiques à chaque entreprise et peuvent constituer un avantage concurrentiel. Les moteurs de recherche des places de marché doivent permettre la personnalisation de leur logique de pertinence, en utilisant divers signaux tels que la popularité des produits, les marges ou le taux de conversion.
• Contrairement aux détaillants traditionnels, marketplaces Il faut gérer plusieurs fournisseurs pour un même article et déterminer comment exposer chaque fournisseur en fonction de ses évaluations, de ses volumes, de ses conditions d'expédition, voire des conditions négociées.

Les consommateurs d'aujourd'hui attendent des expériences personnalisées. Outre la prise en charge d'une pertinence avancée, un moteur de recherche de place de marché doit être capable de :

• Personnaliser les résultats de recherche pour chaque acheteur.
• Personnalisez un catalogue très volumineux, pour un très grand nombre de requêtes, en quelques millisecondes.

Algolia permet aux détaillants de proposer des suggestions de produits et des promotions personnalisées grâce à l'IA , en adéquation avec les intérêts et les préférences des consommateurs. C'est ce niveau de personnalisation, qui permet aux détaillants de gérer des interactions individualisées à grande échelle, qui est un facteur clé de rentabilité.

Contrôle et visibilité de l'expérience de recherche

Marketplaces Les entreprises ont des besoins en matière de merchandising, comme la mise en œuvre de campagnes promotionnelles, la gestion et l'exploitation de la saisonnalité, et la mise en valeur des meilleures ventes. Cela implique de fournir aux équipes non techniques les outils adéquats pour évaluer la performance de l'expérience de recherche et de navigation et optimiser le merchandising en conséquence.

Le moteur de recherche de la place de marché doit prendre en charge toute logique de marchandisage, ce qui signifie qu'il doit être doté d'une interface facile à utiliser pour les équipes non techniques, afin qu'elles puissent apporter des modifications à la volée sans nécessiter l'intervention des développeurs ou du service informatique.

Toute interruption de service d'un moteur de recherche de place de marché se traduit par une perte de revenus.

Fiabilité, résilience, maintenance et sécurité

L'expérience de recherche sur les plateformes de vente en ligne est souvent le principal moyen pour les consommateurs d'accéder aux produits. marketplaces Mener des campagnes promotionnelles sophistiquées via la recherche, par exemple des chasses au trésor dissimulant des articles fortement remisés dans des catégories aléatoires ou les incluant dans les résultats de recherche pour des requêtes aléatoires. Cela génère des pics de trafic considérablement importants.

Par conséquent, toute interruption de service du moteur de recherche d'une place de marché se traduit par une perte de revenus. L'indisponibilité du moteur de recherche constitue bien sûr la panne critique immédiate, mais une interruption de service d'indexation non résolue rapidement peut également devenir critique.

Algolia gère plus de 1,7 billion de recherches chaque année avec une disponibilité de 99,999 %.

Les baisses de performance, bien que moins importantes que les interruptions de service, peuvent également impacter les résultats financiers de la plateforme. Les moteurs de recherche des plateformes doivent gérer sans difficulté les pics de trafic provenant de différentes zones géographiques.

Enfin, les moteurs de recherche des places de marché doivent être protégés contre les attaques visant à les mettre hors service, à modifier leur fonctionnement à des fins malveillantes, à accéder à des données sensibles ou simplement à extraire des données du catalogue de la place de marché.

Création d'une recherche de marché avec des sources ouvertes

Dans cette section, nous examinons ce qu'il faut pour construire une fonctionnalité de recherche de place de marché qui réponde aux exigences énumérées ci-dessus, en utilisant des solutions open source telles qu'Elasticsearch ou Apache Solr.

Considérations relatives aux moteurs de recherche

• Processeur
• RÉSEAU
• BÉLIER
• DISQUE

Dimensionner, provisionner, déployer et faire évoluer l'infrastructure

Que vous choisissiez de déployer votre moteur de recherche de place de marché sur des serveurs physiques ou sur les machines virtuelles de votre fournisseur de cloud, la première chose à faire est de comprendre l'architecture que vous allez mettre en place et de dimensionner votre infrastructure en conséquence pour les besoins initiaux et futurs de votre place de marché, tout en tenant compte des pics de trafic et d'indexation, des sauvegardes, de la redondance, etc.

Les moteurs de recherche des places de marché nécessitent des ressources variables selon les scénarios. Vous devez définir précisément les besoins en CPU, RAM, réseau et disque de vos stratégies d'indexation et de requêtes, et les dimensionner en conséquence. Le tout en veillant à optimiser vos coûts d'exploitation afin de rester compétitif sur le plan tarifaire.

À mesure que votre marché se développe, votre catalogue de produits et la taille de votre index augmentent également. Il vous faudra donc réfléchir à la mise à l'échelle. De nombreuses options s'offrent à vous avec des moteurs de recherche open source comme Elasticsearch . Souhaitez-vous une mise à l'échelle horizontale, verticale ou une combinaison des deux ? N'oubliez pas que chaque choix d'architecture a un impact sur les performances des différents aspects de votre moteur de recherche (vitesse de traitement des requêtes, vitesse d'indexation, pertinence).

Il est essentiel de définir avec précision la manière de répartir logiquement et physiquement votre index au sein de votre infrastructure. Des solutions comme Elasticsearch proposent les concepts de clusters, de nœuds et de shards, subdivisions physiques et/ou logiques d'une instance Elasticsearch, offrant ainsi une grande flexibilité de mise à l'échelle. Toutefois, la configuration et l'équilibrage de ces éléments sont complexes et ont un impact direct sur les performances et la scalabilité. Il est fortement recommandé aux utilisateurs d'Elastic de surveiller attentivement les données interrogées afin de s'assurer que la configuration des shards est correcte.

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De plus, si vous avez des clients répartis sur plusieurs zones géographiques, vous devez géorépliquer vos instances de recherche afin de garantir que, quel que soit leur emplacement, ils puissent bénéficier d'une expérience de recherche et de navigation rapide.

Enfin, lorsque vous prenez vos décisions concernant votre infrastructure de recherche, vous devez encore déployer le moteur de recherche sur cette infrastructure, puis configurer à la fois le moteur et votre processus de déploiement pour prendre en charge la géoréplication et la mise à l'échelle.

+ COMPÉTENCES REQUISES : INFRASTRUCTURE, RÉSEAU, RECHERCHE ÉLASTIQUE/ÉNERGIE SOLR

Préparer les données et configurer l'indexation

Vous disposez désormais d'un moteur de recherche opérationnel sur votre infrastructure et vous connaissez son potentiel d'évolution. L'étape suivante consiste à y importer le catalogue de votre marketplace.

La première étape consiste à collecter et à agréger les données, qui peuvent être dispersées dans différents systèmes (tels que la gestion des informations produit, PIM ; la plateforme de commerce de marché, la gestion des actifs numériques).

Il est donc essentiel de structurer correctement les données. Marketplaces Les sites marchands proposent généralement des catalogues très diversifiés, incluant des articles aux caractéristiques très différentes. Par exemple, si vous vendez à la fois des ordinateurs portables et des vêtements, vous devez choisir le schéma de données le plus adapté pour gérer les tailles d'écran, les processeurs et la mémoire vive des ordinateurs portables, ainsi que les marques, les couleurs et les tailles des vêtements. Ces informations sont essentielles pour permettre à vos clients de rechercher et de filtrer les produits, et sont également cruciales pour optimiser les performances et la pertinence des résultats.

Les moteurs open source utilisent des analyseurs qui traitent les données chargées avant leur indexation. L'analyse de texte permet à Elasticsearch d'effectuer une recherche plein texte, renvoyant ainsi tous les résultats pertinents et non seulement les correspondances exactes. Vous pouvez choisir parmi plusieurs analyseurs en fonction de paramètres tels que votre ensemble de données, la langue de votre interface et l'expérience utilisateur souhaitée. Ensuite, vous devez définir la stratégie d'indexation la plus adaptée (par exemple, indexation par lots régulière, mises à jour en temps réel) afin de maintenir les données indexées à jour tout en préservant votre infrastructure et les performances de votre recherche (l'indexation peut être très gourmande en ressources CPU).

Lorsque vous aurez une stratégie claire et que tout sera prêt, vous enverrez les données au moteur de recherche via un client API ou l'API REST de votre moteur de recherche, selon les langues disponibles.

+ COMPÉTENCES REQUISES : ELASTICSEARCH/SOLR, INGÉNIERIE BACK-END

Configurer la recherche

Une expérience utilisateur de recherche fluide repose sur plusieurs facteurs :

• La pertinence des résultats de recherche, quels que soient les mots saisis par l'utilisateur et les fautes de frappe qu'ils contiennent.
• La rapidité avec laquelle le moteur de recherche affiche ces résultats
• Avec quelle facilité l'utilisateur peut parcourir les résultats et affiner ses recherches

Expérience utilisateur de recherche optimale

• Pertinence
• Vitesse
• utilisabilité

Répondre à ces exigences est ce qui rend la création de moteurs de recherche si complexe. Voyons en détail les étapes pour créer une recherche performante pour votre plateforme avec Elasticsearch.

• L'activation de la pertinence textuelle. Elasticsearch propose des fonctionnalités pour gérer la tolérance aux fautes de frappe (recherche floue), les synonymes et d'autres comportements attendus, avec une prise en charge variable selon les langues. Ces fonctionnalités ne sont pas disponibles par défaut ; leur activation nécessite une analyse approfondie de leur impact. Chaque fonctionnalité a un coût en termes de performances, que ce soit lors de l'indexation ou de l'exécution des requêtes, ce qui influe sur la pertinence et la scalabilité. Trouver le juste équilibre entre la flexibilité offerte aux utilisateurs lors de la saisie de leurs requêtes et les performances, la pertinence et la scalabilité de la recherche peut s'avérer complexe et permanent.
• Trouver le juste équilibre entre flexibilité et performance. Le défi consiste à concilier la flexibilité offerte aux utilisateurs lors de la saisie de leurs requêtes avec la performance, la pertinence et l'évolutivité de la recherche. Le contenu généré par les utilisateurs ou les fournisseurs, comme les avis et les descriptions de produits, peut engendrer des erreurs et des incohérences dans les données consultées. Il est donc nécessaire d'élargir la tolérance aux fautes de frappe et d'ajouter des synonymes, mais avec modération, afin d'éviter de renvoyer des résultats trop larges (et donc non pertinents) et de trop impacter les performances.

Optimisation de la pertinence textuelle. Il est probable que les produits de votre marketplace possèdent plusieurs attributs que vous souhaitez rendre consultables. Vous voudrez sans doute que les requêtes des acheteurs correspondent non seulement aux noms de produits, mais aussi aux marques, aux types de produits, aux catégories, aux descriptions, aux couleurs, voire à plusieurs de ces éléments simultanément. La complexité des catalogues de marketplaces, combinée aux fiches produits générées par les utilisateurs, vous obligera à optimiser constamment le fonctionnement de votre système de pertinence textuelle. La correspondance sur le nom d'un produit sera généralement plus importante que la correspondance sur une marque, elle-même plus importante que la correspondance sur une description.

Configurez votre moteur de recherche de place de marché de sorte qu'une correspondance au début de la description d'un produit soit plus importante qu'une correspondance à la fin.

• De plus, il n'est pas rare que les vendeurs utilisent des techniques astucieuses pour améliorer le positionnement de leurs produits dans les résultats de recherche des places de marché, notamment en ajoutant des mots-clés populaires à la fin des descriptions. Par conséquent, il peut être judicieux de configurer le moteur de recherche de votre place de marché de manière à ce qu'une correspondance en début de description soit plus importante qu'une correspondance en fin de description. Des solutions comme Elasticsearch offrent diverses options et paramètres pour répondre à ces exigences. La complexité réside dans le choix des options les plus pertinentes, la compréhension de leur interaction avec les autres configurations de votre moteur de recherche (comme la tolérance aux fautes de frappe) et l'évaluation de leur impact sur les performances de recherche, certaines d'entre elles pouvant être très gourmandes en ressources CPU.
• D'autres éléments importants entrent en jeu, comme la possibilité de faire des recherches en temps réel et la configuration de la logique de mise en évidence et d'extraction d'extraits pour aider les acheteurs à comprendre et à naviguer dans leurs résultats.
• En résumé : la conception et la configuration d’un moteur de recherche adapté aux besoins du marché, à l’aide de solutions open source comme Elasticsearch, impliquent de nombreux facteurs. La complexité réside dans le choix des fonctionnalités et solutions appropriées, ainsi que dans la compréhension de l’impact de chaque élément sur les autres, et de l’influence de chaque décision sur les performances et la pertinence de la recherche.

+ COMPÉTENCES REQUISES : RECHERCHE ÉLASTIQUE/SOLR

Implémentez-le sur vos interfaces utilisateur.

Votre moteur de recherche est désormais opérationnel et capable de répondre aux requêtes. L'étape suivante consiste à connecter votre API de recherche à votre interface utilisateur. Cette tâche peut s'avérer complexe.

La plupart des moteurs de recherche, y compris les solutions open source telles qu'Elasticsearch, renvoient des réponses JSON aux requêtes de recherche.

Les implémentations statiques les plus simples consistent à envoyer les requêtes de recherche des utilisateurs au moteur une fois qu'elles sont entièrement saisies et à formater la réponse JSON. Cependant, la complexité augmente rapidement lorsqu'il s'agit de proposer des expériences permettant aux acheteurs de naviguer dans des catalogues de places de marché vastes et diversifiés.

Par exemple, vous devriez pouvoir proposer des expériences de recherche en temps réel (où chaque frappe au clavier constitue une requête), ajouter des filtres et des facettes, et enrichir la saisie semi-automatique grâce à la recherche fédérée (pouvant inclure, par exemple, des résultats de produits pertinents, ainsi que des noms de marques, des catégories et des suggestions de requêtes). La communauté open source a développé des bibliothèques front-end pour faciliter la mise en œuvre de ces types d'expériences de recherche et de navigation, mais aucune n'est officiellement prise en charge par les solutions de recherche open source.

De plus, une fois que vous aurez créé votre moteur de recherche pour ordinateur de bureau, vous devrez adapter l'expérience de recherche au web mobile et tout reconstruire pour vos applications mobiles potentielles, qui présentent un ensemble particulier de considérations complexes en matière d'expérience utilisateur.

+ COMPÉTENCES REQUISES : ELASTICSEARCH/SOLR, INGÉNIERIE FRONT-END

Configurer la pertinence et la personnalisation

Un moteur de recherche fonctionnel et pertinent sur une plateforme de vente en ligne est un bon point de départ. Il affiche des coques pour iPhone lorsque les acheteurs recherchent des coques pour iPhone. C'est le principe de base de la pertinence textuelle.

Comment déterminer quelles coques d'iPhone renvoyer en priorité ? Celles qui sont les mieux notées, celles dont le délai de livraison est le plus court, celles qui sont les plus avantageuses pour votre entreprise, ou celles pour lesquelles les vendeurs paient des frais plus élevés ? Ou, plus probablement, une combinaison de critères commerciaux adaptés à votre marché.

Intégrer une logique métier au moteur de recherche et la combiner à la pertinence textuelle est extrêmement complexe dans un moteur de recherche basé sur Lucene, car celui-ci combine tous les critères de pertinence en un score unique calculé à l'aide d'une formule mathématique. Il est donc difficile de déterminer quand un critère prime sur un autre.

Cette formule unique est censée fonctionner pour toutes les recherches. Or, l'ajout de critères commerciaux peut générer des résultats de recherche contenant des produits à forte marge, mais totalement dénués de sens du point de vue de la pertinence textuelle. L'optimisation de cette formule de pertinence pour qu'elle soit cohérente sur l'ensemble du marché est un travail de longue haleine.

Une autre façon d'optimiser le moteur de recherche de votre marketplace consiste à proposer aux utilisateurs des résultats de recherche personnalisés en fonction de leurs recherches, actions et achats précédents. Veillez à développer toutes les fonctionnalités nécessaires pour suivre et collecter les signaux des utilisateurs, créer des profils d'utilisateurs, les stocker et adapter les résultats de recherche en conséquence, sans pour autant négliger la pertinence textuelle et commerciale sur laquelle vous avez travaillé avec soin.

+ COMPÉTENCES REQUISES : SCIENCE DES DONNÉES, INGÉNIERIE DES DONNÉES, ELASTICSEARCH/SOLR, INGÉNIERIE BACK-END

Ajoutez des outils pour vos équipes commerciales

La recherche et la navigation offrent une excellente opportunité aux responsables de produits, aux gestionnaires de catégories et aux autres équipes commerciales d'obtenir des informations sur les recherches et les actions des consommateurs, ainsi que de commercialiser efficacement les produits.

La première étape pour offrir aux utilisateurs professionnels ce dont ils ont besoin consiste à acquérir une compréhension globale des performances de l'expérience actuelle.

Cela nécessite l'analyse des recherches, qui suit divers éléments tels que les requêtes saisies par les utilisateurs, les résultats les plus populaires, les articles les plus achetés après une recherche et les filtres les plus utilisés. La mise en place d'outils d'analyse de recherche est un projet d'ingénierie ambitieux qui consiste à créer le pipeline de suivi des données, à normaliser les requêtes (en tenant compte des synonymes, de la tolérance aux fautes de frappe et de la recherche en temps réel), à stocker les données de manière sécurisée, conforme à la réglementation sur la protection de la vie privée et efficace, à effectuer les analyses appropriées et à afficher les résultats aux utilisateurs, puis à développer l'outil d'analyse des recherches.

Grâce à l'analyse des données de recherche, vous pouvez aller plus loin et créer un outil de test A/B pour comparer les performances de différentes stratégies de pertinence et de merchandising. Le défi consiste alors à concevoir un mécanisme qui achemine en continu une part définie du trafic de recherche vers une variante donnée, tout en collectant et en acheminant correctement toutes les données nécessaires au calcul des résultats finaux et du score de confiance statistique des tests A/B, et en éliminant les valeurs aberrantes, comme les bots, des résultats.

Concernant la gestion de l'expérience utilisateur, les équipes métiers pourraient souhaiter influer sur la logique de pertinence elle-même. Il est important de présenter une formule de pertinence complexe de manière relativement simple et de veiller à ce que l'expérience utilisateur ne soit pas compromise par la modification accidentelle d'un ou deux paramètres.

Une autre fonctionnalité essentielle attendue par les utilisateurs professionnels d'un moteur de recherche moderne pour une place de marché est la possibilité de personnaliser l'expérience utilisateur, par exemple en mettant en avant un produit, une catégorie de produits ou un fournisseur pour des requêtes spécifiques ou dans des catégories particulières. Implémenter de telles règles dans un moteur basé sur Lucene sans risquer d'altérer la pertinence globale peut nécessiter des années de développement sur mesure. Il faut non seulement concevoir sa propre technologie pour personnaliser en profondeur la recherche, notamment un modèle de génération de règles, mais aussi développer la capacité d'appliquer ces règles en temps réel. Une fois cette étape franchie, il est possible d'envisager la création d'une interface utilisateur permettant aux équipes de gérer ces règles.

+ COMPÉTENCES REQUISES : SCIENCE DES DONNÉES, INGÉNIERIE DES DONNÉES, ELASTICSEARCH/SOLR, INGÉNIERIE BACK-END, INGÉNIERIE FRONT-END

Garantir une haute disponibilité, la maintenance et la sécurité

Garantir la haute disponibilité d'un moteur de recherche pour une place de marché représente un défi de taille. Si des solutions comme Elasticsearch intègrent des fonctionnalités de sauvegarde et de restauration permettant de revenir à un état antérieur en cas de panne critique, il vous faudra définir l'emplacement et la méthode de stockage de ces sauvegardes.

Bien entendu, la restauration d'une sauvegarde est une solution de dernier recours et interrompt vos recherches. Garantir une haute disponibilité implique souvent la redondance, c'est-à-dire la réplication des clusters entre les centres de données ou les régions de disponibilité de votre fournisseur cloud, voire entre plusieurs fournisseurs pour une disponibilité maximale. Cela nécessite la création de plusieurs déploiements de votre instance de moteur de recherche et leur synchronisation manuelle.

Les tâches de maintenance telles que la mise à jour de votre moteur de recherche open source vers une nouvelle version peuvent entraîner des interruptions de service et la nécessité de redévelopper une partie des outils personnalisés que vous avez construits sur votre moteur.

Du point de vue de la sécurité, les solutions telles qu'Elasticsearch sont conçues pour être déployées derrière un pare-feu, avec vos propres niveaux de sécurité. Il est fortement recommandé aux utilisateurs d'Elasticsearch d'acquérir la solution Elastic Enterprise Security pour Elasticsearch et de posséder une solide expertise en sécurité pour la mise en œuvre et la configuration de cette solution.

+ COMPÉTENCES REQUISES : RÉSEAU, INFRASTRUCTURE, ELASTICSEARCH/SOLR, SÉCURITÉ

Répéter

Un moteur de recherche pour une place de marché n'est pas un projet ponctuel. À mesure que le catalogue évolue, que les clients recherchent de nouveaux articles et que les saisons changent, les exigences de votre expérience de recherche évoluent également. Il est donc indispensable d'améliorer votre moteur de recherche, que ce soit au niveau de la pertinence, de l'expérience utilisateur et des autres fonctionnalités développées, ou encore de l'infrastructure sous-jacente. Chaque modification nécessitera probablement un travail approfondi pour optimiser la pertinence, s'assurer que l'infrastructure peut supporter la nouvelle charge et éviter les failles de sécurité.

+ COMPÉTENCES REQUISES : DÉPENDENT DE L'ITÉRATION

Les alternatives

Les excellents outils open source actuels offrent une immense flexibilité, permettant marketplaces Tirez parti de ces technologies pour concevoir des moteurs de recherche répondant à leurs besoins spécifiques et offrant l'expérience utilisateur attendue. Presque tout est possible, mais vous aurez besoin de ressources et d'une expertise considérables pour atteindre le niveau de pertinence, de performance, de fiabilité, de sécurité et de facilité de gestion requis pour un moteur de recherche de marketplace en production.

Chez Algolia, nous proposons une alternative qui vous permet d'obtenir les mêmes résultats : créer un moteur de recherche complet et prêt pour la production en un temps record et avec des ressources considérablement réduites.