Elasticsearch: как работает умный поиск и чем он полезен b2b-продажам

Медленный и неудобный поиск отталкивает пользователей и снижает конверсию. В статье расскажем про Elasticsearch — систему, которая мгновенно обрабатывает информацию, понимает ошибки в запросах, а еще может анализировать данные в режиме реального времени. Обсудим, зачем и кому она нужна, а также как она поможет бизнесу.

Elasticsearch — это распределенный движок для полнотекстового поиска и аналитики, построенный на базе Apache Lucene. Он позволяет мгновенно обрабатывать огромные массивы данных и предоставлять пользователям релевантные результаты практически в реальном времени.

В 2025 году Elasticsearch остается одной из самых востребованных технологий благодаря своей скорости, масштабируемости и универсальности. Ее используют крупные рыночные игроки — от Amazon до Альфа-Банка.

Решение подходит для широкого круга задач: на Elasticsearch можно строить внутренний поиск по корпоративным данным, анализировать логи, хранить информацию и даже создавать высоконагруженные e-commerce платформы. Бизнесу система помогает принимать обоснованные решения, IT-командам — обеспечивать стабильность и производительность, а аналитикам — быстро выявлять тренды и закономерности в больших объемах информации.

При этом, удобный поиск актуален не только для розницы, но и для B2B-сектора: часто в базах данных хранятся тысячи характеристик и наименований, а клиенты ищут товар по артикулам. Неточный, медленный поиск снижает клиентскую лояльность и усложняет путь к покупке. Поэтому это — одна из ключевых потребностей для онлайн-каталогов. 

Что такое Elasticsearch

Если представить огромную библиотеку, в которой можно за доли секунды найти нужную книгу не только по названию, но и по любому слову из ее содержания, то примерно так работает Elasticsearch, только вместо книг — данные. Простыми словами — это система для быстрого поиска и анализа больших объемов информации в реальном времени.

Технология построена на базе Apache Lucene, которая умеет эффективно и быстро искать текстовую информацию. Однако работать с самой Lucene напрямую сложно — она требует специальных знаний в программировании на Java. Elasticsearch упростил эту задачу: он предлагает удобный способ работы через обычные запросы (REST API), без необходимости погружаться в технические детали. Пользователь видит удобный интерфейс для поиска и анализа данных без необходимости вручную собирать сложные компоненты.

Кратко обозначим, как работает поиск и его преимущества, а затем углубимся в детали. 

Как работает

• Индексирует всю информацию в формате JSON-документов — тексты, числа, структуры, метаданные. JSON (JavaScript Object Notation) — это формат представления данных в виде пар «ключ: значение». Elasticsearch принимает и подготавливает такие документы.
  

• Хранит данные в структуре, которая оптимизирована под поиск. Elasticsearch использует Apache Lucene — специальную поисковую библиотеку для создания инвертированных индексов. Они позволяют быстро находить нужные данные даже в огромных массивах.
  

• Позволяет искать по частям слов, с опечатками, по условиям, делать агрегации (группировки, средние, суммы), геопоиск. Система поддерживает морфологический анализ текста, поиск с допущением ошибок, фильтрацию по полям, группировку результатов и географический поиск по координатам.

Для чего используется

• Поиск по сайту (особенно в e-commerce, B2B-каталогах).

• Аналитика логов (например, в связке с Logstash и Kibana → ELK-стек, который собирает, анализирует и упаковывает данные в дашборды).

• Рекомендательные системы.

• Фильтрация по сложным параметрам в реальном времени.

Преимущества

• Быстрый поиск по тысячам документов.

• Гибкость: можно комбинировать фильтры, запросы, синонимы, морфологию.

• Горизонтальное масштабирование: данные разбиваются на шарды (части), которые могут распределяться по разным серверам. Система с такой архитектурой отказоустойчивая и производительная. 

Ниже подробнее поговорим о том, в каких сферах и чем полезен Elasticsearch, о его плюсах, минусах, установке и настройках.

Как устроен Elasticsearch

Представим, что перед нами — обычная страница в интернете или текстовый документ. Если мы хотим что-то найти, например, слово «доставка», мы используем поиск в браузере (Ctrl + F). Браузер перебирает все символы в документе и ищет вхождения нужного слова. Это линейный поиск — он удобен для небольших объемов текста, но становится медленным и неэффективным, если документов тысячи или миллионы.

На большинстве сайтов поиск устроен похожим образом: вся текстовая информация сканируется целиком, без учета структуры. Если в тексте встречается нужная фраза — она попадает в результаты. Такой подход называется полнотекстовым поиском — когда система ищет не по одному конкретному полю или заголовку, а по всему содержимому документа.

А вот если документов становится много, то нужны индексы. Это специальная структура данных, которая ускоряет поиск по определенным полям. Например, если вы создаете индекс по столбцу «название товара», то поиск по этому столбцу будет идти не по всей таблице, а по структурированной копии с быстрым доступом — например, в виде дерева. 

Однако даже такие индексы становятся слабым местом, если нужно искать по всем словам в тексте, с учетом синонимов, форм слов, опечаток и даже частичных совпадений. Здесь обычные индексы уже не справляются.

Решением стал другой подход: обратный индекс. Вместо того, чтобы хранить список документов и искать в них слова, система хранит список всех слов и знает, в каких документах они встречаются.

Для реализации быстрого и гибкого поиска существует Apache Lucene — популярная open source библиотека. Она умеет:

• Создавать обратные индексы.

• Проводить морфологический анализ слов.

• Учитывать частоту слов для релевантности.

• Обрабатывать запросы с фильтрами, диапазонами, логикой AND/OR/NOT и др.

Однако Lucene — это только библиотека, чтобы ее использовать нужно писать код, настраивать хранение данных и управлять масштабируемостью вручную. Это не удобно и дорого, особенно для компаний, у которых нет в штате разработчиков Java. Здесь появляется Elasticsearch — это не замена Lucene, а обертка вокруг нее. Он использует обратные индексы для хранения и поиска данных, но при этом предоставляет:

• REST API для работы через HTTP-запросы.
  

• Визуализацию через Kibana.
  

• Встроенное масштабирование и репликацию.
  

• Настройку безопасности.

Так работает с поисковыми запросами Elasticsearch совместно с Apache Lucene

Система способна обработать множество информации. Ее главное преимущество — продуманная архитектура, которая выглядит так:

• Кластер — сервер или группа серверов, которые хранят данные и отвечают на поисковые запросы.

• Нода (узел) — отдельный сервер в кластере. Каждый сервер обрабатывает свою часть данных.

• Индекс — место, куда складываются все данные по определенной теме. По сути, это аналог базы данных.

• Документы — записи внутри индекса. Например, каждый документ может быть описанием товара, клиентом, новостной статьей и так далее. Все данные хранятся в формате JSON.

• Шардирование — чтобы быстрее обрабатывать большие объемы данных, индекс разбивается на части — шарды. Эти элементы можно распределить по разным серверам.

• Репликация — чтобы защитить данные от потерь, копии шардов хранятся на других серверах. Если один из них выйдет из строя, информация останется доступной.

Объекты мы можем воспринимать как отдельные страницы, файлы, карточки — все это можно назвать некими документами. Поэтому такая модель хранения данных называется документоориентированной.

Схематичная иллюстрация архитектуры Elasticsearch

Благодаря такой архитектуре Elasticsearch легко масштабируется: можно просто добавить новый сервер, если данных становится больше.

Но зачем усложнять,а не пользоваться обычными базами данных, например, MySQL или PostgreSQL? Они хранят информацию в таблицах с жесткой структурой и предназначены в первую очередь для хранения и обработки транзакций. Elasticsearch устроен иначе:

Зачем нужен Elasticsearch

Система позволяет быстро находить нужные данные среди миллионов записей. Она улучшает и упрощает работу. Сегодня пользователь, особенно в B2B-сегменте, ценит скорость и точность. Например, в электронных магазинах для закупщиков важно быстро найти товар по артикулу. Они хорошо знают наименования и типы «своих» продуктов, работают с огромными номенклатурами и не готовы тратить время на долгие поиски через меню и фильтры.

Если поиск работает медленно, возвращает неверные результаты или вовсе ничего не находит, это снижает уровень удовлетворенности и подрывает доверие к сервису. Elasticsearch позволяет:

• Мгновенно находить товары даже при минимальном вводе информации.

• Понимать и обрабатывать запросы с ошибками или опечатками.

• Поддерживать сложные сценарии (например, комбинированные фильтры по названию, категории, цене и другим параметрам).

• Предлагать пользователю релевантные подсказки еще до завершения ввода текста (автодополнение).

В результате внедрения компания получает лояльных клиентов, которые быстрее совершают покупки, реже обращаются в поддержку и чаще возвращаются. Классические методы поиска индексов в базах данных (через SQL) в таком случае мало подходят. Они ориентированы на точные совпадения, а не на суть запросов. Например, если в артикуле будет случайная ошибка, стандартная СУБД может не найти нужный товар.

Elasticsearch использует принципы полнотекстового поиска: анализирует текст, строит индексы для быстрого сопоставления и способен находить результаты даже по частичным совпадениям или с учетом контекста.

Примеры запросов, которые поймет Elasticsearch и не поймет mysql 

Ритейл (FMCG / потребительские товары)

Типовые запросы:

• «шампунь для сухих волос 400 мл».

• «кола 1.5л упаковка 6 шт».

• «био йогурт клубника без сахара».

Ошибки пользователей:

• «шампун сухие волосы» (опечатка, отсутствие падежей).

• «йогурт без сахра клубника» (опечатка + порядок слов).

• «kola» вместо «кола» (латиница).

Elasticsearch умеет искать с допуском опечаток благодаря настройке fuzzy search. Он понимает синонимы: «кока-кола» = «кола» = «газировка» и может автоматически дополнять слова в поисковой строке («ша» → «шампунь»).

E-commerce (одежда, маркетплейсы)

Типовые запросы:

• «платье черное миди XS».

• «ботинки мужские кожа демисезон».

• «рюкзак городской на 20 литров».

Ошибки пользователей:

• «муж кожа ботинк демисез» (обрезки слов).

• «рюзак 20л» (опечатка + сокращение).

• «черная midi платья» (смешение языков).

Elasticsearch анализирует морфологию (черное/черная/черные — это одно и то же), позволяет искать по атрибутам: цвет, размер, категория, может выводить товары в рейтинг по популярности.

Строительный b2b

Типовые запросы:

• «цемент М500 навалом».

• «двутавр 25 ГОСТ 8239-89».

• «арматура А500С 12мм бухта».

Ошибки пользователей:

• «цемнт m500» (опечатка).

• «арматура А500С d12 бухта» (смешение маркировок и латиницы).

• «гост8239 25 двутавр» (нарушен порядок слов).

Elasticsearch делит даже сложные запросы по ГОСТу, обрабатывает технические сокращения (ГОСТ, d12, мм, м) и находит аналоги по характеристикам.

Металлургия и промышленные комплектующие

Типовые запросы:

• «лист сталь 09г2с 10мм горячекатаный».

• «труба бесшовная 108х4 ГОСТ 8732-78».

• «уголок равнополочный 50х50».

Ошибки пользователей:

• «угол 50 50 равн» (сокращения).

• «лист г/к 09г2с 10» (профессиональный сленг).

• «873278 труба 108 4» (номер ГОСТ слитно).

Elasticsearch разбирает технический сленг, распознает числовые и символьные паттерны (даже при отсутствии пробелов) и сравнивает не только текст, но и параметры: диаметр, толщина, марка.

Преимущества и недостатки Elasticsearch

Как у любой технологии, у Elasticsearch есть сильные и слабые стороны. Она подходит для задач, где критичны скорость, качество и точность, масштабируемость и гибкая аналитика в реальном времени. При этом стоит учитывать ресурсные требования. Чтобы понять, подходит ли он под конкретные задачи бизнеса или проекта, расскажем основные плюсы и минусы системы.

Области применения

Elasticsearch используют в различных сферах благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных в реальном времени. Он обеспечивает мгновенный доступ к нужной информации, поэтому систему внедряют повсеместно: от e-commerce до юридических компаний. Рассказываем, в чем особенно полезен Elasticsearch и каким отраслям стоит задуматься о его внедрении.

E-commerce: инструмент для умного поиска

В интернет-торговле программа стала фактически стандартом для реализации поисковых систем. В e-commerce хороший поиск — это не просто удобство, а критический фактор для конверсии и удержания клиента.

Почему это важно:

• Покупатели ищут товары не только по точному названию, но и по характеристикам, типам, описаниям, категориям.

• Часто используются артикулы, товары по которым должны находиться моментально.

• Запросы могут содержать опечатки, синонимы, разные формы написания.

Elasticsearch поддерживает и понимает морфологию и улучшает качество поиска даже при неточных запросах. У системы мгновенный отклик — пользователь видит результат и варианты написаний еще до того, как закончит ввод. А фильтрация и агрегации позволяют быстро отобрать товары по бренду, цене, цвету, размеру и другим атрибутам.

При этом Elasticsearch хорошо масштабируется и справляется с высокими нагрузками во время распродаж или маркетинговых акций.

Это касается не только сектора B2C, но и B2B. В крупном B2B-магазине закупщики могут искать артикулу или даже ГОСТу, который они знают наизусть. Например, если специалист вводит ГОСТ на цемент, а не его наименование, то Elasticsearch найдет нужный товар даже при частичном совпадении или ошибке в номере.

Аналитика логов и мониторинг

Elasticsearch используют для хранения и анализа логов приложений, серверов, сетевых устройств. Он позволяет отслеживать аномалии и ошибки в режиме реального времени, визуализировать метрики на дашбордах и получать уведомления при сбоях или превышении порогов. Это называется ELK-стек — Elasticsearch, Logstash и Kibana. Logstash собирает данные из различных источников (файлы логов, базы данных, очереди и т.д.), эти данные обрабатываются и отправляются в Elasticsearch, а Kibana отображает информацию в удобной визуальной форме.

Это полезно IT-компаниям: например, «Яндекс», «VK» и «Tinkoff» могут анализировать логи из сотен сервисов. А облачные провайдеры и хостинги — отслеживать события и нагрузки на инфраструктуру. Банки и страховые компании используют Elasticsearch для логирования, анализа транзакций и обнаружения подозрительной активности.

Поиск по документам

Организации, которые работают с большими массивами текстов — юридические фирмы, государственные органы, научные учреждения — используют Elasticsearch для быстрого поиска по архивам документов. Он отлично индексирует тексты, поддерживает фильтры и позволяет строить сложные логические запросы.

Дашборды и визуализация данных

Elasticsearch может стать заменой аналитическим платформам. Например, через ELK-стек удобно управлять логами, а не использовать Graylog. Если нужна глубокая аналитика в реальном времени — строить дашборды со сложными фильтрами, а не подключать Grafana и Tableau. 

С помощью Elasticsearch можно отображать бизнес-метрики, строить пользовательские отчеты и визуализировать, например, KPI. Эти функции востребованы в маркетинге, продажах, логистике и других сферах, где важно принимать решения на основе актуальных данных.

Система адаптируется под задачи любого бизнеса, где важны поиск по большим массивам информации, быстрая обработка запросов в реальном времени, аналитика и фильтрация данных. Elasticsearch — это не просто поиск. Это универсальный инструмент обработки и анализа, который особенно актуален в e-commerce. Он помогает бизнесу быстро находить информацию и глубже понимать поведение пользователей, эффективность продаж и узкие места в сервисе.

Как внедрить Elasticsearch

Если вы хотите, чтобы система работала эффективно, выполняла все поставленные задачи по поиску, хранению и обработке информации, необходимо выполнить следующие шаги:

1. Понять цель. Что конкретно нужно улучшить: быстрый поиск по каталогу, аналитику логов, выстраивание дашбордов в реальном времени. От этого зависят структура данных, архитектура кластера и требования к производительности.
   

2. Выбрать данные для индексации. Какой объем и что будем обрабатывать: тексты, метаданные, числовые параметры или логи.
   

3. Определиться, кто будет внедрять и сопровождать. Часто развертыванием Elasticsearch занимается целая команда: DevOps-инженеры, разработчики, системные архитекторы и аналитики. Если компания не готова формировать новый отдел, то лучше всего обратиться к подрядчикам. А если организация небольшая и задач мало, то внедрение может лечь на одного опытного разработчика или IT-руководителя с поддержкой внешних специалистов.

Какую реальную пользу Elasticsearch приносит бизнесу

С полнотекстовым поиском и аналитикой в режиме реального времени, компании могут не только упростить жизнь своим клиентам, но и добиться ощутимого роста ключевых показателей.

После внедрения Elasticsearch увеличиваются продажи и конверсия. С помощью быстрого поиска посетители быстрее находят нужный товар — даже если они вводят запрос с ошибками, используют сокращения или помнят только часть артикула. Например, круизная компания повысила конверсию на 27% за счет умного поиска, а скорость обработки запроса сократилась до 0,3 секунды. В среде, где оперативность подбора товара критична — это хорошее конкурентное преимущество.

Еще один положительный эффект — снижение нагрузки на службу поддержки. Если пользователи часто звонят, чтобы уточнить, есть ли «цемент М500 в мешках», или где найти «аналог прошлогоднего крана, только с боковым входом» — стоит задуматься о внедрении Elasticsearch. С помощью него такие запросы обрабатываются прямо на сайте: система предлагает автозаполнение, понимает неточные формулировки и помогает пользователю справиться с задачей за секунды и без обращения к менеджеру. Это экономит ресурсы компании и повышает операционную эффективность.

Качество поиска напрямую влияет на удовлетворенность клиента. Когда он распознает опечатки, синонимы, морфологию и выдает релевантные результаты, пользователь ощущает заботу и технологичность платформы. Это особенно важно в B2B-сегменте, где профессиональный закупщик ценит не дизайн, а время и точность. Чем быстрее он находит нужный товар, тем выше шансы на заказ и повторные покупки.

Elasticsearch анализирует спрос. Он собирает данные о пользовательских запросах, включая то, что не было найдено, какие фильтры использовались, какие категории чаще просматривались. Эта информация важна для маркетинга, SEO, разработки ассортимента и настройки системы рекомендаций. Например, если пользователи часто ищут товар, которого нет, это сигнал добавить его в каталог.

Система помогает реализовать сложные сценарии взаимодействия с каталогом товаров. Это могут быть функции автодополнения, подсказки по характеристикам, подбор аналогов, сравнение товаров, или фильтрация в реальном времени при большом объеме карточек. Все эти элементы делают интерфейс магазина более удобным, а пользовательский опыт — более современным и предсказуемым.

Заключение

Elasticsearch — не просто поисковый движок, а полноценная платформа для работы с большими объемами данных в реальном времени. Он сочетает в себе высокую скорость, гибкость и широкую функциональность. Теперь это незаменимый инструмент в e-commerce, аналитике, логировании и других сферах, где важны быстрые ответы и масштабируемость.

Если внедрить Elasticsearch в бизнес-процессы, то он улучшит клиентский опыт и поднимет LTV, ускорит выдачу данных и создаст доступ к точной аналитике здесь и сейчас. Для IT-команд — это перспективный инструмент с открытым API, поддержкой популярных языков и возможностью глубокой настройки. Конечно, он требует внимательного подхода к установке, ресурсам и безопасности, но преимущества с лихвой компенсируют инвестиции в его внедрение и сопровождение.

***

«КОРУС Консалтинг» может выполнить e-commerce-проект любой сложности. Если у вас остались вопросы или требуются партнеры в разработке e-commerce-проекта для бизнеса — оставьте заявку в форме ниже или напишите на адрес omni@korusconsulting.ru. Мы с вами свяжемся.