AI e ricerca prodotti eCommerce nel 2025
Scopri come l’AI sta rivoluzionando la ricerca prodotti online. Trend, tecnologie e strumenti per migliorare UX e conversioni in eCommerce.
Nel 2025, la ricerca dei prodotti in un eCommerce non è più un semplice campo di input con un’icona a forma di lente. È diventata un’esperienza guidata, contestuale e conversazionale, alimentata dall’Intelligenza Artificiale.
Le aspettative dei consumatori si sono evolute: non cercano solo “prodotti”, ma risposte, soluzioni e ispirazione. Ecco perché le aziende devono ripensare il search come parte centrale della Customer Experience, non come funzione accessoria.
In questo articolo scoprirai:
Il problema: la ricerca tradizionale non basta più
Nel mondo dell’eCommerce, il motore di ricerca è spesso sottovalutato. Eppure, secondo Baymard Institute, oltre il 30% degli utenti abbandona un sito se non trova subito ciò che cerca.
I motivi?
- Risultati imprecisi o irrilevanti
- Nessuna comprensione del contesto o dell’intento di ricerca
- Mancanza di filtri dinamici o suggerimenti intelligenti
- Cataloghi disomogenei e PIM non integrati
La conseguenza è una user experience frustrante, con un impatto diretto su conversion rate, tempo di permanenza e ricavi.
Il cambiamento: l’AI trasforma la ricerca in conversazione
L’Intelligenza Artificiale, integrata nei motori di ricerca eCommerce , sta rivoluzionando il modo in cui gli utenti scoprono i prodotti. Non parliamo solo di “search engine”, ma di Product Discovery AI-Driven.
I principali benefici dell’AI applicata alla ricerca:
Comprensione semantica
L’AI interpreta l’intento reale dell’utente e non solo le parole chiave. Es: “scarpe da corsa estive impermeabili donna” → risultati precisi e pertinenti.
Correzione automatica e sinonimi
Errori di digitazione, termini simili, regionalismi: l’AI li interpreta e suggerisce risultati coerenti.
Ricerca conversazionale e voice search
I motori evoluti (es. Accela Search, che integriamo in Tidycode) permettono ricerche simili a una chat, anche vocali, simulando il dialogo con un commesso esperto.
Personalizzazione in tempo reale
Grazie all’analisi comportamentale, l’AI può ordinare i risultati in base alle preferenze dell’utente, alla cronologia, alla posizione, al device o ai trend stagionali.
Visual Search
L’utente può caricare una foto e ottenere risultati visivi simili: una funzione cruciale per moda, arredamento e accessori.
Quali tecnologie usare per un motore di ricerca AI-driven?
01.
Accela Search
Motore semantico ad alte prestazioni, nativamente integrabile con:
- Magento / Adobe Commerce
- Shopify
- PIM (Pimcore, Akeneo)
- Sistemi CRM o CDP per la personalizzazione del ranking
Offre:
- Algoritmi di NLP e machine learning
- Ricerca predittiva intelligente
- Auto-complete contestuale
- Integrazione con dati CRM per il ranking personalizzato
02.
Algolia / ElasticSearch con AI layer
Sono motori avanzati, scalabili e personalizzabili. Integrando moduli AI (es. con AWS Machine Learning o modelli Open Source), possono:
- Analizzare intenti e click pattern
- Personalizzare dinamicamente i risultati
- Segmentare utenti per journey unificati
Noi di Tidycode li abbiniamo spesso a headless frontend per performance estreme.
Il ruolo cruciale del dato: Zero, First e Behavioral
Per offrire una ricerca intelligente servono dati strutturati, puliti e attivabili.
Zero-party data
Informazioni fornite volontariamente dall’utente: taglie, preferenze, colori, gusti. Possono essere raccolti tramite quiz o onboarding guidati. Fondamentali per la personalizzazione iniziale.
First-party data
Dati raccolti direttamente tramite il comportamento sul sito: ricerche, acquisti, wishlist, carrelli abbandonati.
Behavioral data
Pattern comportamentali che l’AI interpreta per suggerire prodotti simili, upsell o contenuti personalizzati.
Il tutto va centralizzato tramite un CRM o CDP, come quelli che implementiamo con:
- vtenext (CRM)
- Pimcore o Akeneo (PIM e data hub)
- Segment / Klaviyo (per la CDP e l’activation marketing)
UX e AI: un binomio vincente
L’AI è inutile senza una UX progettata per valorizzarla. Le best practice includono:
- Search bar sempre visibile
- Suggerimenti dinamici durante la digitazione
- Filtri intelligenti e ordinamento rilevante
- Feedback visivo in tempo reale
- Tag/etichette contestuali (“in sconto”, “più visti”)
- Risultati zero clic o contenuti educativi
Una UI headless (es. React + Tailwind) consente di progettare queste funzionalità con massima libertà, mantenendo performance elevate.
AI + ricerca: impatto sui KPI eCommerce
Adottare una product discovery AI-driven porta benefici concreti:
- +35% di conversion rate (Fonte: Accela Search)
- -25% nel tempo di ricerca
- +50% di retention e fidelizzazione
- +20-40% in AOV (valore medio ordine) grazie a suggerimenti upsell/cross-sell
Nel B2B, dove i cataloghi sono vasti e tecnici, l’AI aiuta i buyer a trovare velocemente ciò che cercano, riducendo il supporto manuale e velocizzando il funnel.
Verso un nuovo ruolo dell’AI nella customer journey
La ricerca è solo l’inizio. L’AI impatterà progressivamente tutte le fasi:
- Discovery: suggerimenti personalizzati già in homepage
- Search: esperienze conversazionali e predittive
- Category: ordinamento dinamico dei prodotti in base all’utente
- Product page: contenuti e recensioni dinamici
- Checkout: smart form e metodi di pagamento suggeriti
L’obiettivo? Una navigazione sempre più invisibile: intuitiva, immediata, personalizzata.
Nel 2025, i consumatori si aspettano esperienze eCommerce semplici, veloci e su misura. La ricerca prodotti è il primo punto di contatto. Non può essere lasciata al caso.
Noi di Tidycode progettiamo soluzioni personalizzate per rendere ogni ricerca un’opportunità di conversione, integrando:
- AI & Machine Learning
- CRM e PIM connessi
- Search semantico e conversazionale
- Headless architecture e UX avanzata
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