La recherche est l'interface.
L'index est l'infrastructure.
Un seul index comportemental alimente la recherche, les listings et les pages catégories — et devient la source de vérité pour Synerise Customer Agent. Intégré de bout en bout à l'infrastructure d'IA comportementale : ce que les clients font aujourd'hui façonne ce qu'ils trouvent demain.
<15ms
Temps de réponse de requête (p95)
99.2%
Score de pertinence de recherche
50M+
Articles indexés par déploiement
+165%
Hausse de conversion de recherche vs. recherche native de la plateforme
Démonstration interactive
Voyez AI Search en action
Explorez chaque capacité de recherche — de la compréhension sémantique à la découverte visuelle de produits.
Compréhension des requêtes basée sur les transformers qui correspond à l'intention — pas seulement aux mots-clés. Les requêtes et les articles du catalogue partagent le même espace d'embeddings à 768 dimensions pour le scoring de pertinence conceptuelle.
De la requête à la conversion
Le langage naturel décomposé en signaux structurés. Les résultats reclassés par affinité comportementale individuelle.
Décomposition de la requête
Résultats reclassés
pertinence
personnel
pertinence
personnel
pertinence
personnel
pertinence
personnel
Cinq couches d'intelligence de recherche
De la compréhension sémantique au re-classement personnalisé — chaque couche ajoute de la précision à chaque requête.
Recherche vectorielle sémantique
Les requêtes sont intégrées dans le même espace vectoriel comportemental que les articles du catalogue grâce aux représentations de BaseModel.ai. La correspondance sémantique récupère des résultats conceptuellement pertinents — même lorsqu'aucune correspondance exacte de mots-clés n'existe.
Re-classement personnalisé
Les résultats de recherche sont reclassés en temps réel selon le profil comportemental de chaque utilisateur. Deux utilisateurs recherchant la même requête voient des classements différents — optimisés pour leur probabilité d'achat individuelle.
Facettage et filtrage dynamiques
Les facettes sont générées dynamiquement à partir de l'ensemble de résultats — pas précalculées. Les compteurs de filtres se mettent à jour en temps réel à mesure que les utilisateurs affinent leur recherche, garantissant zéro combinaison de filtres sans résultats.
Compréhension des requêtes en langage naturel
Une couche NLU décompose les requêtes complexes en langage naturel en composants structurés d'intention, d'entité et de filtre. 'Robe rouge à moins de 50$ pour l'été' est décomposé en signaux de couleur, catégorie, prix et saisonnalité.
Contrôles de merchandising
Les règles métier se superposent au classement algorithmique — épinglez des articles, mettez en avant des marques, masquez les ruptures de stock et appliquez des règles promotionnelles. Les outils de merchandising visuel permettent aux équipes non techniques de contrôler les résultats de recherche sans code.
Pipeline d'exécution des requêtes
Chaque requête traverse cinq étapes — du texte brut aux résultats personnalisés et merchandisés — en moins de 15 millisecondes.
Traitement de la requête
Tokenisation, correction orthographique, analyse NLU, classification d'intention
Récupération
Recherche hybride BM25 + vectorielle avec pondérations de fusion configurables
Scoring
Scoring de pertinence multi-signal (textuel, comportemental, règles métier)
Re-classement
Re-classement personnalisé utilisant des embeddings comportementaux en temps réel
Post-traitement
Facettage, déduplication, injection de diversité, décoration des résultats
Preuve en production
Prouvé dans des tests A/B en tête-à-tête
Tests A/B avec trafic réel sur les plateformes e-commerce des clients. Les lignes de base sont anonymisées par accord client ; les hausses sont relatives à chaque ligne de base.
vs. Recherche native d'une plateforme de commerce leader
Test A/B à entonnoir complet sur le trafic réel ; sessions suivies sur l'engagement, la conversion et la contribution au revenu.
| KPI (sessions de recherche) | Natif de la plateforme | Synerise AI Search | Résultats |
|---|---|---|---|
| Taux de clics | 3.42% | 11.41% | +233% |
| Taux de conversion | 0.61% | 1.62% | +165% |
| Part des revenus issus de la recherche | — | 12.85% | — |
La recherche native de la plateforme plafonne l'engagement et la conversion. Le classement par IA comportementale les amplifie — plus de clics, plus de commandes et une part significative du revenu total passant par la recherche.
vs. Meilleure recherche SaaS de sa catégorie
Test A/B en parallèle avec un fournisseur SaaS « best of breed » et Synerise AI Search.
| KPI (sessions de recherche) | Fournisseur SaaS | Synerise AI Search | Résultats |
|---|---|---|---|
| Taux de résultats videsplus bas est meilleur | ~1.8% | ~1.0% | −44% |
| Revenus principaux | non divulgué | non divulgué | +5.0% |
| Revenus publicitaires | non divulgué | non divulgué | +4.6% |
| Revenu total | non divulgué | non divulgué | +4.99% |
| Commandes | non divulgué | non divulgué | +5.36% |
Face à un fournisseur SaaS de recherche dédié, Synerise s'est classé premier sur chaque KPI mesuré — et le fournisseur SaaS a sous-performé la recherche native du détaillant en conversion.
vs. ElasticSearch interne optimisé
Test A/B avec répartition égale du trafic entre un ElasticSearch interne optimisé au fil des ans et Synerise AI Search.
| KPI (sessions de recherche) | ElasticSearch optimisé | Synerise AI Search | Résultats |
|---|---|---|---|
| Taux de résultats videsplus bas est meilleur | ~2.7% | ~0.9% | −66% (3× moins) |
| CTR | 36.1% | 36.4% | +0.8% |
| Taux d'ajout au panier (30 min) | 28.0% | 27.5% | −1.8% |
| Taux de conversion des ventes (30 min) | 9.6% | 9.5% | −1.0% |
| Revenus principaux | non divulgué | non divulgué | +4.8% |
| Revenus publicitaires | non divulgué | non divulgué | +1.0% |
| Revenu total | non divulgué | non divulgué | +4.2% |
| Revenu par session | non divulgué | non divulgué | +3.7% |
| Valeur moyenne de commande | non divulgué | non divulgué | +4.4% |
La conversion tardive était à parité, mais le classement par IA comportementale a débloqué des avantages que le système optimisé ne pouvait pas : 3× moins de requêtes sans résultats, des paniers plus importants, un revenu par session plus élevé. L'écart n'est pas dans les requêtes connues — il est dans la longue traîne.
vs. Leader mondial du marché (recherche e-commerce)
Test A/B sur une place de marché de mode sur plusieurs marchés mesurant la conversion d'achat dans des fenêtres de 30 min, 2h et 24h après la recherche.
| KPI (sessions de recherche) | Leader du marché | Synerise AI Search | Résultats |
|---|---|---|---|
| Taux de conversion (30 min) | 5.18% | 6.32% | +22% |
| Taux de conversion (24 h) | 8.16% | 11.12% | +36% |
| CTR | ≈ parité | ≈ parité | ≈ 0 |
| Taux de résultats videsplus bas est meilleur | ≈ parité | ≈ parité | ≈ 0 |
Parité sur les métriques de pertinence, victoires décisives sur la conversion — et un +36% d'augmentation relative dans le meilleur marché (conversion dans la fenêtre de 24h). Résultat : remplacement complet du moteur existant sur tous les marchés testés.
Le taux de résultats nuls est une métrique où plus bas est meilleur : une valeur négative signifie moins de recherches se terminant sans produits — c'est le résultat recherché. Les autres lignes suivent la direction habituelle, où une valeur négative correspond à une baisse par rapport à la ligne de base.
“Parité en pertinence. Victoire en conversion.”
Au-delà de la recherche par mots-clés
Autocomplétion, recherche visuelle, recherche vocale et recherche fédérée — le tout alimenté par la même couche d'intelligence comportementale.
Autocomplétion
Suggestions prédictives avec pondération par popularité comportementale et tolérance aux fautes de frappe
+42% de complétion de rechercheRecherche visuelle
Téléchargez une image et trouvez des produits visuellement similaires grâce à l'extraction de caractéristiques CNN
+18% taux de découverteRecherche vocale
Reconnaissance vocale avec analyse NLU pour les interfaces de recherche mobile et IoT
12 langues prises en chargeRecherche fédérée
Recherchez dans les produits, le contenu, les FAQ et les catégories en une seule requête unifiée
<20ms sur 4 indexAnalytique de recherche
Requêtes sans résultats, taux de clics et entonnoirs de conversion par groupe de requêtes
Tableaux de bord en temps réelTests A/B
Comparez les algorithmes de classement, les modèles de pertinence et les stratégies de merchandising avec rigueur statistique
Significativité bayésiennePourquoi la recherche compte
La recherche dépasse son poids
Performance agrégée des déploiements Synerise AI Search. Métriques de qualité calculées au niveau de la requête ; engagement et revenus au niveau de la session de recherche.
| KPI | Moyenne | Meilleur observé |
|---|---|---|
| Taux de résultats vides | ~4.8% | ~0.9% |
| Taux de clics | ~22.5% | ~26.7% |
| Taux d'ajout au panier (30 min) | ~9.2% | ~11.7% |
| Conversion d'achat (30 min) | ~2.8% | ~3.5% |
| Part des sessions utilisant la recherche | ~9.6% | ~10.5% |
| Part des revenus issus de la recherche | ~16.7% | ~29.7% |
~10% des sessions génèrent ~17% du revenu — et jusqu'à ~30% dans les meilleurs déploiements. Les améliorations de la recherche se composent de manière disproportionnée sur le résultat net.
API-first · Prêt pour les agents IA
Conçu pour les développeurs et les agents IA
Chaque fonctionnalité de Synerise AI Search est livrée sous forme d'API HTTP documentée — prête à être consommée par votre vitrine, vos services ou des agents IA autonomes utilisant des outils LLM et des intégrations de type MCP.
Recherche
APIExécutez des requêtes sémantiques et personnalisées sur votre catalogue. Transmettez le contexte utilisateur, les filtres et les signaux de classement — obtenez des résultats classés en millisecondes.
Voir la documentationListings
APIAlimentez les pages de catégorie et de collection avec le même moteur de classement comportemental. Personnalisez l'ordre des listings par utilisateur sans reconstruire votre catalogue.
Voir la documentationConfiguration
APIGérez les index, synonymes, règles de merchandising et pondérations de classement par programmation. Déployez les modifications de recherche via votre propre pipeline de déploiement.
Voir la documentationAnalytics
APIIntégrez les analyses de requêtes, clics et conversions dans vos propres tableaux de bord ou outils LLM. Diagnostiquez les requêtes sans résultats et mesurez les expériences de classement.
Voir la documentationLes endpoints sont stables, prévisibles et faciles à exposer comme outils pour les agents LLM — des assistants d'achat autonomes aux copilotes internes qui interrogent votre catalogue et vos analyses à la demande.
Ouvrir la documentation développeurMesurez ce que vous déployez
Analytique pour AI Search, Listings et Rankings
Des KPI prêts à l'emploi aux rapports entièrement personnalisés — mesurez les performances de recherche et l'efficacité de chaque cas d'usage que vous construisez.
Statistiques prédéfinies, prêtes via API
Une bibliothèque standard de KPI de recherche, listings et classements est calculée en continu et exposée via l'API Analytics. Intégrez-les dans votre stack BI, vos tableaux de bord internes ou vos outils LLM sans construire un pipeline de suivi.
- Total des recherches et sessions avec recherche
- Taux de clics sur les résultats de recherche
- Taux de conversion depuis la recherche (commandes et revenus)
- Revenus et AOV attribués aux sessions de recherche
Métriques personnalisées, rapports et tableaux de bord
Définissez vos propres événements de conversion, entonnoirs et KPI sur des fenêtres de temps arbitraires. Créez des tableaux de bord et des rapports planifiés qui correspondent à la façon dont votre équipe mesure la recherche — pas un modèle figé.
- Définitions de conversion arbitraires (commandes, inscriptions, engagement de contenu)
- Fenêtres de temps personnalisées — 30 min, 24 h, 7 j ou tout intervalle nécessaire
- Ventilations par cohorte, segment et appareil prêtes à l'emploi
- Tableaux de bord réutilisables avec exploration au niveau requête et session
Efficacité de tout cas d'usage de recherche, listings et classements
Chaque scénario construit sur AI Search, Listings ou Rankings — réglages d'autocomplétion, règles de merchandising, intensités de personnalisation, tests A/B — peut être mesuré de bout en bout par rapport à la définition de conversion qui vous importe.
- Hausse par scénario sur la conversion, le revenu et l'AOV
- Résultats de tests A/B avec significativité statistique
- Comparaison côte à côte des variantes de classement et de merchandising
- Attribution sur les points de contact recherche, listings et classements
Les statistiques sont calculées en continu et exposées via la même surface API que le reste d'AI Search — faciles à intégrer dans votre stack BI, votre entrepôt de données ou un agent LLM qui rapporte l'état de la recherche à la demande.
Voir la référence complète des statistiquesCas d'usage
Scénarios réels que les marketeurs déploient avec AI Search
Huit playbooks prêts pour la production du Hub Synerise — de la récupération de recherches abandonnées aux catalogues multilingues et résultats de recherche contextuels.
Recherche IA abandonnée
Ré-engagez les utilisateurs qui ont cherché sans convertir grâce à des campagnes de relance personnalisées basées sur leurs requêtes de recherche.
Filtrage par marques favorites
Boostez automatiquement les résultats de recherche des marques pour lesquelles chaque utilisateur a montré une affinité via ses achats et son comportement de navigation.
Filtrage de requêtes sensible au prix
Détectez l'intention de prix dans les requêtes de recherche et appliquez automatiquement des filtres de fourchette de prix pour cibler les résultats selon le budget de l'utilisateur.
Recherche basée sur les recettes
Permettez aux utilisateurs de rechercher par nom de recette et affichez tous les ingrédients nécessaires sous forme de produits achetables dans un seul ensemble de résultats.
Règles de requête personnalisées
Définissez des règles personnalisées pour rediriger, réécrire ou enrichir des requêtes de recherche spécifiques avec des résultats merchandisés ou du contenu éditorialisé.
Recherche visuelle
Permettez aux utilisateurs de télécharger une photo et de trouver des produits visuellement similaires grâce à l'extraction de caractéristiques CNN et à la similarité vectorielle.
Promouvoir des marques avec des règles
Appliquez des règles de merchandising pour mettre en avant ou épingler des marques spécifiques dans les résultats de recherche pour des campagnes et partenariats stratégiques.
Recherche multilingue
Prenez en charge les requêtes multilingues et les catalogues plurilingues avec une correspondance sémantique qui fonctionne au-delà des barrières linguistiques.
La recherche qui convertit.
Découvrez comment la recherche par IA comportementale offre jusqu'à +165% de hausse de conversion par rapport à la recherche native de la plateforme — avec des temps de réponse inférieurs à 15ms sur des catalogues de plus de 50M d'articles.