站内搜索工具看似电商的次要组成部分，但在目录庞大的店铺中它可能对转化率产生直接影响。以专注照明的在线商店GreenIce为例，其决定测试替代Shopify原生搜索的方案，以验证对销售的实际影响。
为此，该公司在30天内进行了A/B测试，将流量平均分配给Shopify搜索与由Kimera Technologies开发的搜索系统。实验期间产品目录及获客活动保持不变，两组核心变量仅为搜索系统。
结果显示显著差异：使用Kimera系统的用户完成198笔购买，Shopify组为150笔，相对增长32%；转化率从1.43%提升至1.85%，改善近29%。
| 指标 | Shopify 搜索 | Kimera | 差异 |
|---|---|---|---|
| 已完成订单 | 150 | 198 | +32% |
| 转化率 | 1.43% | 1.85% | +29% |
| 额外收入 | — | — | +44,000 € |
数据显示，这30天内因实验带来的收入差异达44,000欧元。需注意，此为特定测试结果，非可自动复用于所有网店的普遍改进。
为何更换电商平台搜索引擎
集成与实验由专注电商、绩效及转化优化（CRO）的机构Viva!完成。GreenIce旨在通过数据验证：更换技术是否足以支撑替换旧系统的投资合理性。
正如GreenIce的Alex Boxall所言：“我们认可Kimera的工具价值，但实施前需确认其能证明投资回报。”
传统搜索工具的痛点在于：用户查询词往往与目录标准词汇不完全匹配。例如搜索“厨房用黑色天花板灯”，可能无产品页包含该精确组合。
Kimera不仅依赖文本匹配，更致力于解读查询背后的意图。系统通过分析产品关联文本及目录图像，识别形状、颜色、风格等属性，并与买家搜索内容精准关联。
此举可减少创建规则、录入同义词或预测用户表述习惯等手动优化工作。这并非削弱产品页重要性，而是增加了一层查询解读能力。
从传统搜索到购物助手
当目录包含需引导决策的产品时，站内搜索尤为关键。以照明为例，找到灯具不等于明确功率、色温或安装方式的选择。
因此，Kimera除搜索引擎外还集成了对话式购物助手。用户可在搜索中补充需求，结果实时适配。
例如LED灯带买家可说明安装房间或期望氛围，系统将据此缩小范围并解释差异。对话功能可选，明确需求的用户仍可常规搜索。
GreenIce案例的启示
抛开具体技术，该实验揭示核心结论：内部搜索亦是转化杠杆，应纳入转化指标体系衡量。
数千SKU的店铺中，搜索用户通常意图明确。若系统误读查询或返回低相关结果，部分高意向流量可能流失。
GreenIce证明了受控实验优于直觉决策。流量分割确保在其他变量稳定前提下，客观对比购买行为与转化率。
结果虽具特异性，实际效果取决于目录结构、原搜索性能、客户行为等多重因素。管理大型目录或需导购服务的商家，可通过Kimera申请个性化演示，验证其对自身店铺搜索请求的解读能力。
图片：Kimera