Контекст

До команд Wise IT та gloozd (раніше !FESTCloud.ai) звернувся CEO компанії Олег Спірін із конкретним запитом: зробити пошук на платформі таким, щоб клієнт міг шукати так, як говорить у житті, – а не так, як влаштований каталог товарів.

виклик

Традиційний пошук VARUS.UA працював за логікою бази даних: щоб знайти потрібне, клієнт мусив точно знати, що шукати. Запит «буряк» або «куряче філе» – і система відповідала. Але якщо людина хотіла «приготувати борщ» або «зробити легкий сніданок для дітей» – пошук пасував, а покупець залишався сам на сам з порожньою корзиною та каталогом на кілька тисяч позицій. Це був не лише досвід незручності. Бізнес недоотримував: клієнти знаходили менше товарів, ніж потребували, кидали сесію або йшли з меншим чеком. Когнітивне навантаження на покупця підривало конверсію – людина мала думати за систему, а не навпаки.

Чому зараз?

Ринок онлайн-рітейлу в Україні ставав зрілішим, а конкуренція – гострішою. VARUS.UA прагнув не просто «покращити пошук», а змінити парадигму: перейти від запитів за SKU до пошуку за «життєвими сценаріями». Запит «планую вечірку з друзями» мав стати такою ж валідною точкою входу, як і «оливкова олія Borges 500мл». Момент для цього стрибка настав – технологія дозріла, і команда була готова.

Страхи та як ми їх зняли

Впровадження AI в критичний бізнес-процес – пошук, через який проходить більшість транзакцій – завжди несе ризик. Питання «а якщо не спрацює?» та «а скільки це коштуватиме?» були природними. Ми запропонували почати з Proof of Concept: спочатку довести гіпотезу в контрольованому середовищі, виміряти ефект – і лише потім ухвалювати рішення про повне розгортання. Цей підхід зняв тиск невизначеності. Коли PoC підтвердив і технічну ефективність, і економічну доцільність рішення (помірна вартість при відчутному результаті) – питання «впроваджувати чи ні» відпало само собою.

рішення

Команда інтегрувала Gemini Enterprise Agent Platform (Vertex AI) від Google Cloud у пошукову логіку VARUS.UA. Серцем архітектури стала Gemini – мовна модель, яка виступає інтелектуальним інтерпретатором між покупцем і каталогом. Механіка проста й елегантна: клієнт пише «хочу приготувати плов на чотирьох» – Gemini аналізує запит, визначає контекст і формує структурований список релевантних товарів (рис, баранина, цибуля, морква, спеції). Цей список передається в існуючий пошуковий рушій сайту, який вже повертає конкретні SKU з каталогу. Жодної переписки інфраструктури – лише розумний шар зверху. Після успішного PoC рішення було розгорнуте для всіх користувачів маркетплейсу.

результат

• Цифри говорять самі за себе.

• За два місяці після запуску частка AI-пошуку серед усіх пошукових сесій зросла з 15% до 35% – тобто кожен третій користувач, який відкрив пошук, обрав новий формат без жодного примусу.

• Якість цих покупок виявилася вищою: середня вартість товару, знайденого через AI-пошук, становить 130 грн проти 106 грн у звичайному пошуку – різниця 23%.

• AI не просто допомагав знайти щось, він приводив до більш усвідомлених, повноцінних покупок.