Hint e-ticaret araması için otomatik tamamlama ve yazım toleransı

Neden Hint ürün adlandırması aramayı bozar

Hint e-ticaret aramaları basit bir sebepten başarısız olur: insanlar aynı şeyi aynı şekilde adlandırmaz. Aynı ürün İngilizce, Hintçe, Tamilce veya karışık yazılabilir ve her bölgenin günlük kullandığı kelimeler farklıdır.

Bir müşteri “atta”, “aata”, “gehu ka atta” veya sadece marka adıyla arama yapabilir. Başka biri “jeera”, “zeera” veya sadece “cumin” yazar. Katalogunuzda bu formlardan sadece biri varsa, çok normal bir sorgu hiçbir sonuç döndürmeyebilir.

Küçük yazım farkları beklediğinizden daha büyük zarar verir çünkü arama motorları sorguyu genellikle metin bazlı ve hassas olarak ele alır. Bir sesli harfin eksikliği, fazladan bir boşluk veya kelime sırasındaki farklılık doğru ürünü üst sıralardan ya da sonuç listesinden çıkarabilir.

Hint ürün adlarının pek çok versiyona bölünmesinin yaygın sebepleri:

• Birden fazla yazı sistemi ve transliterasyon (Hintçe İngiliz harfleriyle yazma, yerel yazımlar)
• Aynı öğe için bölgesel terimler (yiyecek, giyim, ev eşyaları)
• Marka-öncelikli vs genel-öncelikli adlandırma (“Surf Excel 1kg” vs “detergent powder”)
• Kısaltmalar ve konuşma biçimleri (“kurti” vs “kurta top”, “1 ltr” vs “1L”)
• Klavye hataları ve otomatik düzeltme (“pista” → “pita”, “saree” vs “sarri”)

Otomatik tamamlama ve yazım toleransı, alışveriş yapanın deneyimini değiştirir. Otomatik tamamlama, kullanıcı aramayı tamamlamadan önce mağazanızın anlayacağı ifadeye yönlendirerek çabayı azaltır. Yazım toleransı, neredeyse doğru sorguların başarısız olmasını engeller; böylece yazım kusuru olsa bile alıcılar ilgili ürünleri görür.

Hint e-ticaret aramaları için otomatik tamamlama ve yazım toleransının pratik hedefi “mükemmel dil desteği” değil. Ölçülebilir hedef: daha az sıfır-sonuç arama ve daha hızlı ürün bulma — böylece daha çok kullanıcı ürün listesini görür, çıkmaz bir yola sapmaz.

Basit dille ana fikirler

Hindistan'da iyi arama, gösterişli algoritmalardan çok insanların ürün adlarını gerçekte nasıl yazdığını anlamaya dayanır. Birçok kullanıcı İngilizce ile yerel kelimeleri karıştırır, aynı şeyi üç farklı şekilde yazar ve aramanın yine "anlamasını" bekler.

Otomatik tamamlama, sorgu bitmeden yardımcı olan kısımdır. Birisi “jeer…” yazarken, siz “jeera rice”, “jeera powder” veya “jeera whole” gibi öneriler sunabilirsiniz. Doğru yapıldığında otomatik tamamlama çabayı azaltır ve kullanıcıyı katalogunuzda gerçekten bulunan terimlere nazikçe yönlendirir.

Yazım toleransı, kullanıcı olası bir hata yaptığında yine de eşleştirme yapmanızı sağlar; örneğin “zeera” vs “jeera” veya “shampo” vs “shampoo”. Amaç, anlamı değiştirmeden sık yapılan hataları yakalamaktır. Çok gevşek tolerans garip eşleşmelere yol açar (örneğin kısa “ram” sorgusunun ilgisiz ürünlerle eşleşmesi).

Eşanlamlılar basittir: farklı kelimeler, aynı niyet. “Atta” ve “wheat flour” aynı ürün grubuna yönlendirmeli. Hint e-ticarette eşanlamlılar genellikle marka-benzeri terimler (“biscuit” vs “cookies”), bölgesel kelimeler ve kategori lakaplarını içerir.

Transliterasyon, insanların yerel dil kelimelerini İngiliz harfleriyle yazmasıdır. Birisi “namkeen”, “nimeen” veya “namkin” yazabilir. Transliterasyon kuralları bu çeşitleri eşleştirmenize yardımcı olur, katalogunuzda sadece tek bir yazım olsa bile.

Otomatik tamamlama ve yazım toleransını pratikte şöyle düşünün:

• Otomatik tamamlama kullanıcıyı geçerli, popüler bir sorguya yönlendirir.
• Yazım toleransı kullanıcı yanlış yazdığında onu kurtarır.
• Eşanlamlılar farklı kelimeleri aynı alışveriş niyetine bağlar.
• Transliterasyon farklı yazımları aynı yerel terime bağlar.

Bunlar netleşince, tahmin yerine gerçek arama analitiği kullanarak küçük, kontrollü bir eşleme seti oluşturup genişletebilirsiniz.

Hint adlandırma sözlüğünüzü oluşturun (toplanacak girdiler)

İyi bir arama sözlüğü kendi verinizle başlar, tahminle değil. Amaç basit: kullanıcıların Hindistan'da ürünleri nasıl adlandırdığını yakalamak—yerel terimler, yazımlar ve kısaltmalar—böylece otomatik tamamlama ve yazım toleransı sağlam bir zemine dayanır.

Önce kataloğunuzu kazıyın. Ürün başlıkları, kategori adları, öznitelikler, varyant etiketleri, markalar, paket boyutları ve birimler genellikle müşterinin ulaşması gereken "resmi" ifadeyi içerir. Market ürünlerinde hem genel hem spesifik terimler olabilir: örneğin “toor dal”, “arhar dal” ve “split pigeon peas” gibi.

Sonra gerçek müşteri dilini toplayın. Arama günlükleri insanların aceleyle ne yazdığını gösterir; destek sohbetleri ise bulamadıklarında nasıl tarif ettiklerini ortaya çıkarır. Birkaç haftalık log bile “aata/atta”, “dahi/curd” veya “chilli/chili” gibi tekrar eden kalıpları ortaya çıkarabilir.

Beş kaynaktan girdi toplayın, sonra birleştirip temizleyin:

• Katalog metni (başlıklar, öznitelikler, varyantlar, markalar, boyutlar)
• Arama sorguları (sıfır-sonuç sorguları dahil)
• Müşteri destek sohbetleri ve çağrı notları
• Ekipte zaten bilinen bölgesel ve yerel terimler
• Birim ve paket kısaltmaları (ml, ltr, pcs, combo, 1+1)

Son olarak, genel terimleri marka terimlerinden ayırın. “Atta” birçok ürünü eşleştirmeli, oysa bir marka adı yanlışlıkla alakasız sonuçları çekmemeli. İleride kurallar niyeti bulanıklaştırmasın diye iki etiketli liste (genel vs marka) tutun.

Adım adım: eşanlamlı ve transliterasyon planı oluşturma

Küçük başlayın. Arama ve gelir getiren 20–50 kategori seçin (temel gıdalar, kozmetik, popüler elektronik gibi). Bu, işi odaklı tutar ve otomatik tamamlama ile yazım toleransında etkisini hızla görmenizi sağlar.

Sonra herkesin düzenleyebileceği paylaşılan bir "adlandırma tablosu" oluşturun (merch, içerik, destek). Önce bir elektronik tablo tutun, sonra arama indeksinize senkronize edin.

1) Kanonik liste oluşturun

Her kategori için sistemin “ana” isim olarak kabul etmesini istediğiniz terimi seçin. Tedarikçinin ne dediğinden çok müşterinin neyi tanıdığını kullanın.

Aşağıya benzer satırlar oluşturun:

Birimleri ve paket desenlerini ayrı, yeniden kullanılabilir tokenlar olarak ekleyin: 1kg, 500 g, 2x, combo pack, family pack. Kullanıcıların tüm ifadeyi yazması sıfır-sonuca yol açabilir.

2) “Aynı ürün” için katı kurallar koyun

Bir eşanlamlı, müşterinin aynı sonuçlardan memnun olacağı anlamına gelmelidir. Ekibinizin takip edebileceği kısa kurallar yazın:

• İzinli: bölgesel isim varyantları, marka-kısaltmaları, yaygın yazımlar
• İzinli: anlam aynı kaldığı sürece Hinglish transliterasyonları
• Yasak: bitişik ürünler (cleanser vs toner, cumin vs carom)
• Yasak: farklı boyutlar eşanlamlı yapılamaz (boyut filtredir)
• Yasak: “healthy” veya “premium” gibi kelimeleri temel ürüne eşanlamlı yapmak

3) Kolayca sürdürülebilir tutun

Her kategori için bir sahib atayın ve basit bir gözden geçirme sıklığı koyun (ilk etapta haftalık). Destek “bulamadım” şikayetleri gördüğünde, aynı gün terimleri tabloya eklesin.

Kendi arama altyapınızı kuruyorsanız, Koder.ai gibi bir araç admin ekranı ve senkronizasyon iş akışını hızlıca sunarak eşanlamlı listesini teknik olmayan ekiplerin düzenlemesine izin verebilir.

Hindistan için hissettiren otomatik tamamlama tasarlayın

Otomatik tamamlama hızlı, tanıdık ve hoşgörülü hissetmelidir. Hint e-ticaret aramasında en büyük kazanç, ilk birkaç harfte işe yarayan kullanışlı öneriler sunmaktır. İnsanlar genellikle hızlı yazar, İngilizce ile yerel terimler arasında geçiş yapar ve tam yazımı hatırlamayabilir.

Önekler için ayarlama yaparak başlayın. İlk 2–4 karakterde güçlü, niyetli öneriler gösterin. Birisi “sha” yazıyorsa nadir ürünleri üstte tutmayın. Çoğu kullanıcının ne demek istediğini ve sizin derin satabildiğiniz öğeleri gösterin.

Önerileri sadece kelime bazlı değil, kategori farkındalıklı yapın. Kullanıcı yerel bir terim olan “shakkar” yazdığında, öneriler ürün kategorisini (sugar) ve sizde bulunan popüler alt türleri (powdered, organic vb.) açıkça göstermeli. Bu karışıklığı azaltır.

Önerileri kısa ve okunabilir tutun. İyi bir desen: marka + ürün (gerçekten yaygunsa) veya ürün + ana özellik. Boyutlar, uzun model numaraları ve birden fazla özniteliği tek satıra doldurmaktan kaçının.

Genellikle işe yarayan UI kuralları:

• Maksimum 5–8 öneri gösterin; üst 3 öneriyi yüksek dönüşüm için optimize edin.
• Boşluk ve noktalama normalizasyonu yapın; “t-shirt”, “tshirt” ve “t shirt” aynı öneri setine götürsün.
• Ödeme yapılabilir ve stokta olan öğeleri tercih edin.
• Türleri dikkatle karıştırın: 1–2 kategori önerisi, sonra ürünler, sonra markalar.
• Satamayacağınız veya teslim edemeyeceğiniz önerileri göstermeyin.

Örnek: kullanıcı “dett” yazar. Birçok Hint kullanıcısı “Dettol” demek ister; bazıları ise “handwash” veya “sanitizer” arıyor olabilir. Otomatik tamamlama “Dettol Handwash”, “Dettol Sanitizer” ve “Handwash” gibi bir kategori göstererek her iki niyeti de kapsayabilir.

Bunu tutarlı yaptığınızda otomatik tamamlama ve yazım toleransı, çok akıllı algoritmalardan daha çok kullanıcılara bir sonraki bariz adımı vermekle ilgili olur.

Yazım toleransını karışık eşleşmeler olmadan ayarlayın

Yazım toleransı, insanlar yanlış yazdığında ürünleri bulmalarını sağlar. Ama çok gevşek yaparsanız arama “yaklaşık” öğeleri gösterip yanlış hissettirir. Amaç: belirgin hataları yakalamak, niyetin değişebileceği durumlarda temkinli olmak.

Kelime uzunluğuna dayalı güvenli edit-distance kurallarıyla başlayın. Kısa kelimeler kolay kırılır, bu yüzden katı tutun. Uzun kelimeler biraz daha esneklik kaldırır.

• 1–4 harf: 0–1 düzenleme izin verin (örnek: “atta” gibi)
• 5–8 harf: en fazla 2 düzenleme
• 9+ harf: en fazla 3 düzenleme
• Bir sorguda birden çok kelime varsa, düzenlemeleri kelime başına uygulayın ama tüm sorgu için toplam düzenleme sayısını sınırlayın

Sayıları ayrı bir sınıf olarak ele alın. “1kg” ve “10kg” asla birbirinin yerine geçmemeli; “500ml” “1500ml” olamaz. Pratik kural: sayısal token içinde yazım toleransı uygulamayın ve birimleri değiştirmeyin. Sadece formatlama düzeltmelerine izin verin (“1 kg”, “1KG”, “1kg”).

Marka adlarını ve yüksek niyetli terimleri “düzeltilmelerden” koruyun. Küçük bir koruma listesi tutun (en iyi markalar, özel etiketler). Eğer sorgu korunan terimlerle yakından eşleşiyorsa, onu yeniden yazmak yerine öneri göstermeyi tercih edin.

Mobilde komşu tuş hataları yaygındır; Hinglish ile birlikte daha fazla görülür. Yakın tuş toleransını (a-s, i-o, n-m gibi) ekleyin, ama yalnızca kelimenin geri kalanı güçlü bir eşleşme olduğunda.

Düzeltme belirsizse, bunu öneri olarak gösterin, sessizce değiştirmeyin. Örneğin “dove” hem “done” hem de “dovee” olabilir; “Did you mean dove?” gibi bir öneri gösterin ve orijinal sonuçları görünür tutun. Bu güveni yüksek tutar.

Transliterasyon ve yerel dil terimleri (pratik kurallar)

Hint sorguları sıklıkla yazı sistemlerini ve alışkanlıkları karıştırır: “जीरा rice”, “jeera चावल”, “zeera rice” veya “poha nashta”. Aramanız bunları ayrı dünyalar olarak değil, aynı niyet olarak ele almalı. Amaç: bir ürünün birçok yazılışını tek temiz anlama eşlemek.

Küçük, pratik kurallar kümesiyle başlayın ve işe yaradığını gördükçe genişletin.

Pratik normalizasyon kuralları

• Yazı karışımını kabul edin; her şeyi ortak bir “arama formuna” normalleştirin (analitik için orijinal sorguyu saklayın ama eşleştirmeyi normalleştirilmiş hâle karşı yapın).
• Önce üst ürünler için transliterasyon çiftleri ekleyin (ör: namkeen, bhujia, poha, jeera). Gerçek kullanıcıların sıklıkla yazdığı yazımları dahil edin.
• Uzun ünlü varyantlarını sadece önemli olduğunda açık çiftler olarak ele alın (poha vs pauha, jeera vs zeera), her ünlü kaymasını tahmin etmeye çalışmayın.
• Ses farklarını dikkatle ve sınırlı uygulayın: v-w, b-v, j-z gibi. Bunları tüm sorguda değil, bilinen ürün tokenlarında uygulayın.
• Marka adlarını ve SKU’ları genelde yazıldığı gibi tutun, yanlışlıkla başka bir şeye dönüştürmeyin.

Hangi diller önce desteklenmeli

Hangi dillerin önce destekleneceğine trafik ve sıfır-sonuç oranına göre karar verin. Yaygın sıra: önce İngilizce + Hinglish, sonra anlamlı bir pay varsa Hintçe (Devanagari) ekleyin. Bölgeden gelen talep olursa, loglara bakarak kategoriler bazında bir dil daha ekleyin.

Analitik döngüsü: gerçek davranışa göre aramayı geliştirin

Arama kalitesi bir kerelik ayar değildir. Haftalık bir alışkanlık olarak izleyin: insanların ne yazdığını, ne tıkladığını ve nerede vazgeçtiğini görün. Otomatik tamamlama ve yazım toleransı böylece tahmin yerine davranışa göre düzelir.

Başlangıç için küçük bir çekirdek metrik seti ile devam edin ve haftalar arasında tutarlı tutun:

• Sıfır-sonuç oranı (genel ve üst sorgular için)
• Yenileme oranı (kullanıcının aramadan hemen sonra yeniden yazması veya filtre eklemesi)
• Aramadan sonra sepete ekleme (veya cart verisi gürültülü ise aramadan sonra ürün tıklamaları)
• Otomatik tamamlama kullanımı (öneri tıklamaları vs tam manuel yazma)
• Düzeltme etkisi (yazım düzeltilmiş sorguların tıklamaya vs hemen geri çıkmaya etkisi)

Haftada bir en çok sıfır-sonuç veren sorguları çekip sınıflandırın. Kategorileri basit tutun ki ekipler gerçekten kullansın: eksik eşanlamlı (jeera vs zeera), yazım varyasyonu, marka veya model uyumsuzluğu, yanlış dil/alfabe, veya katalog boşluğu (ürün stokta yok). Amaç “arama eşanlama ihtiyacı” ile “envanter eksikliği”ni ayırmak.

Otomatik tamamlama verisi genellikle en hızlı kazandırandır. Eğer kullanıcılar önerileri sıkça görmezden gelip tamamlıyorsa, öneriler çok genel, sıralama yanlış ya da yerel terimler eksik olabilir. Önerilere tıklıyor ama yine de yeniden arıyorlarsa, öneri doğru görünür ama zayıf sonuçlara götürüyor demektir.

Yazım hataları kapsamlı bir denetime ihtiyaç duyar, sadece daha yüksek tolerans yeterli değildir. Haftada 20–50 düzeltilmiş sorguyu örnekleyip işaretleyin:

• Faydalı (kullanıcının amaçladığı ürüne düzeltti)
• Zararsız (yine de yeterince yakın, kullanıcı ürün bulabildi)
• Zararlı (farklı bir ürüne veya kategoriye düzeltti)

Bunu ürün ve pazarlamanın 2 dakikada okuyabileceği basit bir pano görünümüne koyun: üst sıfır-sonuç sorguları ve atanan neden, üst otomatik tamamlama önerileri ve tıklama oranları, ve sonraki sürüm için kısa eylem listesi. Hızlı iç araçlar (örneğin Koder.ai ile) bu pano ve haftalık export hattını ilk projeler olarak gerçekleştirmeyi kolaylaştırır.

Yaygın hatalar ve kaçınılması gereken tuzaklar

Hindistan'daki çoğu arama sorunu “daha fazla eşanlamlı” değil; zaman içinde insanları yanlış sonuçlara yönlendiren birkaç öngörülebilir hatadan kaynaklanır.

En büyük tuzaklardan biri aşırı geniş eşanlamlılar kullanmaktır. Eğer “cream” ve “lotion” birbirinin yerine geçer hale gelirse, yoğun yüz kremi arayan kişi hafif vücut losyonuna yönlendirilebilir ve ayrılır. Eşanlamaları sıkı tutun: komşu kategorileri değil, aynı niyeti haritalayın.

Bir diğer yaygın hata paket boyutu ve birim niyetini görmezden gelmektir. “Oil 1L” ve “oil 5L” aynı alışveriş amacı değildir; “atta 5 kg” ve “atta 10 kg” farklıdır. Kurallarınız birimleri gözardı ediyorsa, stok yeniden doldurmaya çalışan kullanıcı küçük paketlerle karşılaşabilir.

Dikkat edilmesi gereken yüksek etki hataları:

• Yakın ürünleri eşanlamlı yapmak (cream vs lotion, shampoo vs conditioner)
• Boyut, adet ve birim kelimelerini yok saymak (1L, 5L, 500 ml, 10 pcs)
• Yazım toleransının marka isimlerini diğer markalara “düzeltmesine” izin vermek
• Belirli bir pin koduna teslim edemeyeceğiniz ürünleri otomatik tamamlama önerilerinde göstermek
• Kuralları ayarlayıp unutmak, özellikle kampanyalar ve mevsimsel dalgalanmalardan sonra

Marka isimleri ekstra özen ister. Birisi “Himalya face wash” yazdığında ve yazım ayarlarınız bunu popüler başka bir markaya “düzeltirse”, kullanıcı kandırılmış hisseder. Daha güvenli bir kural: genel kelimelerde hoşgörülü, marka ve model benzeri tokenlarda daha sıkı olun.

Otomatik tamamlama, stokta olmayan öğeleri önerdiğinde ters tepki verebilir. Örneğin sık sorgulanan “ghee 2L” önerisi, sadece 1L stokta olsa hayal kırıklığı yaratır. Bugünkü stok ile gerçekten karşılayabileceğiniz önerileri tercih edin.

Otomatik tamamlama ve yazım toleransı geliştirirken bir inceleme alışkanlığı ekleyin: bir satış haftasından sonra yeni üst sorguları, yükselen yazım hatalarını ve sıfır-sonuç terimlerini gözden geçirin. Sezon değişimleri (düğün sezonu, muson, sınav dönemi) insanların ne yazdığını değiştirebilir.

Kural değişikliklerini hızlı test etmek istiyorsanız, Koder.ai arama kuralları servisi ve eşanlamlı yönetimi için bir admin sayfasını hızlıca prototiplemenize, sonra kodu dışa aktarmanıza yardımcı olabilir.

Gerçekçi örnek: “jeera rice” ve “zeera rice” aramalarını düzeltmek

Bir kullanıcı “zeera rice” yazıp sıfır sonuç alıyor. Farklı bir ürün aramıyor; “jeera rice” (kimyonlu pilav) demek istedi ama telaffuz ettiği şekilde yazdı.

Bunu iki küçük, güvenli değişiklikle düzeltirsiniz: yaygın yazım varyantları için bir eşanlamlı ve muhafazakar bir yazım kuralı. Bu sorgu için “zeera”yı “jeera”nın transliterasyon varyantı olarak ele alın, ayrı bir anlammış gibi davranmayın.

Pratik bir eşleme genellikle şöyle olur:

• Sorgu eşanlamlısı: zeera -> jeera
• Sorgu eşanlamlısı: zira -> jeera
• Katalogdaki ürün adlarını değiştirmeyin (SKU’ları yeniden adlandırmayın)

Sonra kısa kelimelerde katı bir yazım toleransı kuralı ekleyin. Örneğin token uzunluğu 5+ olduğunda 1 düzenleme izni verin. Bu “jeera” vs “jeeraa” gibi hataları yakalar, çok kısa tokenlarda kafa karışıklığına izin vermez.

Değişiklikten sonra otomatik tamamlama, kullanıcıyı tahmin etmek yerine yönlendirmeli. “zee…” yazınca öneriler şöyle olabilir:

• “jeera rice”
• “jeera basmati rice”
• “jeera (cumin)”

Ve “zeera rice” gönderildiğinde sonuçlar önce katalogdaki “jeera rice” ürünlerini, sonra ilgili öğeleri (cumin, basmati vb.) göstermeli.

Bir hafta sonra davranış odaklı analitiği kontrol edin, sadece tıklamalara değil:

• “zeera”, “zira” ve “jeera” için sıfır-sonuç oranı
• Sorgu yeniden yazma oranı (kullanıcı yeniden yazdı mı?)
• Bu sorgular sonrası sepete ekleme oranı
• Eşanlamanın alakasız öğeler çekmediğini doğrulayan üst tıklamalar

Eğer sonuçlar kötüleşirse (örneğin “zira” başka bir marka veya kategoriyle eşleşmeye başlarsa) sadece o eşanlamlı grubunu devre dışı bırakarak hızlıca geri alın; tüm sistemi geri almak yerine küçük, versiyonlanmış yapı tercih edin.

Bu sıkı geri bildirim döngüsü, Hint e-ticaret aramaları için otomatik tamamlama ve yazım toleransının özüdür.

Yayına almadan önce hızlı kontrol listesi

Yeni eşanlamlılar, otomatik tamamlama veya yazım ayarlarını yayına almadan önce gerçek sorgu verisiyle kısa bir test yapın. Bu, “yardımcı” değişikliklerin yanlış ürünleri eşleştirmesini engeller.

Kısa ön-yayın kontrol listesi:

• Son 7–14 günün en iyi 50 arama sorgusunu çekin, bunları niyete göre gruplayın (marka, genel ürün, varyant: boyut/renk, çözülmesi gereken problem). Bir sorgu iki şey ifade ediyorsa her ikisini de not edin.
• En iyi 50 sıfır-sonuç sorgusunu çekin ve her biri için çözümü belirleyin: mevcut kategoriye eşle, eşanlamlı ekle (yerel terim veya yazım), eksik ürünü ekle veya alakasızsa engelle. "Daha sonra düzeltiriz" demeyin.
• Eşanlamlı ve transliterasyon listenizi bir sahip, son güncelleme tarihi ve kısa bir sebep ile güncelleyin.
• İlk kategorilerinizde gerçek kullanıcı ifadeleriyle otomatik tamamlama testi yapın: İngilizce, Hinglish ve yaygın kısaltmalar. Önerilerin çok niş ürünlere atlamadığını ve popüler varyantları (1kg, 500g, pack of 2) içerdiğini kontrol edin.
• Yazım toleransını 20 zorlu sorgu ile stres-test edin: marka yazım hataları (çift harfler), karışık sayılar (“iPhone 15 pro 256”), benzer ürün kelimeleri (“jeera/zeera”, “besan/besan flour”). Üst sonuçların hâlâ doğru olduğunu doğrulayın.

Eğer bir madde başarısız olursa, önce daha küçük bir değişiklik yayınlayın. Dar bir yayına alma geniş bir güncellemeden daha iyidir.

Bir sonraki adımlar: basit bir yayın planı (ve daha hızlı inşa etme yolları)

Ağır olmayan, arama acısının açık olduğu bir kategoriyle başlayın: market, kişisel bakım veya mobil aksesuarlar gibi. Kapsamı küçük tutun ve bir hafta içinde etkiyi gözlemleyin. Taşınabilecek 2–3 başarı metriği seçin: sıfır-sonuç oranı, aramadan ürüne tıklama oranı, aramadan sonra sepete ekleme gibi.

Basit bir yayın planı:

• Gün 1: Baz çizgisi alın — mevcut metrikler, üst sorgular ve sıfır-sonuç sorguları.
• Gün 2–3: Küçük sözlük yayınlayın — üst 50 sorgu için sınırlı eşanlamlılar ve Hinglish transliterasyonlar, artı üst 20 marka veya paket boyutu desenleri.
• Gün 4: Koruyucu kurallar ekleyin (örneğin “atta”nın yanlışlıkla “ATA” markasıyla eşleşmemesi).
• Gün 5–6: İzleyin — kazanımlar (daha az sıfır sonuç, daha fazla tıklama) ve kayıplar (alakasız tıklamalar, artan geri arama).
• Gün 7: Karar verin — devam et, düzelt veya geri al; bir sonraki parti için plan yapın.

Değişiklikleri geri alınabilir tutun. Eşanlamlı ve yazım kurallarınızı kod gibi versiyonlayın, anlık görüntüler alın ve hızlı geri dönüş yolu sağlayın.

Sahiplik, akıllı kurallardan daha önemlidir. Haftada 30 dakika ayıracak bir kişi tayin edin: yeni sıfır-sonuç sorguları, iyi düzeltmeler ve düşük kaliteli tıklamalardaki artışları gözden geçirsin.

Daha hızlı iterasyon için Koder.ai, arama katmanını chat destekli kurulumla uygulamanıza, planlama moduyla kuralları ve metrikleri yayın öncesi eşleştirmenize ve dışa aktarılabilir kaynak kodla uzun vadeli sahiplik sağlamanıza yardımcı olabilir. Ayrıca snapshot ve rollback desteği, kural ayarı gerektiğinde hızlı geri alma için ideal.

Bir sonraki yinelemeyi ölçülebilir sonuçlara göre planlayın. Örneğin “zeera rice” dönüşüm sağlıyorsa ama “jeera” artık alakasız “zera” ürünleriyle eşleşiyorsa, yapılacak net iş: o kuralı sıkılaştırmak, her şeyi tekrar yazmak değil.