Recherche et filtres : pourquoi des clients prêts à acheter ne trouvent pas le produit

La réponse courte : la personne qui a ouvert la recherche du catalogue est le visiteur le plus précieux de la boutique. Elle ne « parcourt pas l'assortiment », elle sait ce qu'elle veut acheter. C'est pourquoi une recherche qui ne fonctionne pas est la perte la plus douloureuse : vous avez déjà payé cette visite, vous avez le produit en stock, et la transaction a échoué à cause d'une seule faute de frappe.

Pourquoi la recherche intégrée à WooCommerce ne fonctionne pas

La recherche WordPress par défaut est en pratique une requête LIKE sur le titre et le contenu de l'article. De là découlent toutes ses propriétés :

• Faute de frappe = zéro résultat. « Chaussurs » ne trouvera pas « chaussures ». L'utilisateur est alors persuadé que vous n'avez pas ce produit.
• Les synonymes n'existent pas. « Sweat » ne trouvera pas « hoodie », « ordinateur portable » ne trouvera pas « laptop ».
• Le numéro de catalogue ne fonctionne souvent pas. Le SKU se trouve dans un champ meta, et non dans le texte : une requête par référence renvoie le vide.
• Pas de classement sensé. Un produit qui a la requête dans son titre et un produit qui la mentionne par hasard dans la description sont à égalité.
• Attributs et variantes ne participent pas. « Chaussures bleues 44 » échouera presque certainement.
• Sur de gros catalogues, elle est aussi lente. LIKE '%mot%' n'utilise pas les index : avec 20 000 produits, le délai se ressent.

Ce n'est pas un reproche fait à WooCommerce : la recherche de base est universelle, écrite pour un blog, pas pour une boutique. Le reproche, c'est qu'on la laisse dans cet état.

Ce que doit savoir faire la recherche d'une boutique

Vérifiez la vôtre sur ces sept points :

1. Pardonner les fautes de frappe : correspondance approximative au moins pour une ou deux erreurs
2. Connaître les synonymes : y compris le jargon du métier et la façon dont les clients nomment le produit
3. Chercher par SKU et par référence : en B2B, c'est la moitié de toutes les requêtes
4. Suggérer pendant la saisie : avec photo, prix et disponibilité, pour pouvoir aller directement au produit
5. Classer avec bon sens : une correspondance dans le titre bat une correspondance dans la description ; un produit disponible bat un produit sur commande
6. Permettre de filtrer les résultats : une recherche sans facettes est inutilisable avec 200 résultats
7. Ne pas laisser à zéro résultat : montrer des produits proches, populaires, des catégories, et non un écran vide

La mise en œuvre dépend de la taille du catalogue : jusqu'à quelques milliers de produits, un bon plugin de recherche suffit ; au-delà, un moteur dédié commence à avoir du sens. Mais on ne commence pas par le choix de la technologie, on commence par le point suivant.

Une source d'idées gratuite : le rapport des requêtes sans résultat

Activez l'enregistrement des requêtes (dans GA4, c'est l'événement search avec le paramètre search_term) et, une fois par mois, ouvrez deux listes : les requêtes les plus fréquentes et les requêtes à zéro résultat. C'est le rapport le plus sous-estimé de la boutique, car il répond d'un coup à trois questions :

• Ce que vous n'avez pas alors que la demande existe : une indication directe pour élargir l'assortiment
• Comment les clients appellent vos produits : avec leurs mots, pas les vôtres ; des noms, tags et synonymes tout prêts
• Ce qui est cassé : si « livraison » renvoie zéro résultat, c'est que les pages d'information ne participent pas à la recherche

D'après mon expérience, la première lecture d'un tel rapport donne 5 à 10 tâches concrètes, dont chacune coûte moins cher que n'importe quelle campagne publicitaire.

Filtres : trois erreurs typiques

Erreur 1 : des filtres sur de mauvaises caractéristiques. La boutique filtre par « marque » et « prix », alors que l'acheteur a besoin de « taille », de « compatibilité » ou de « délai de livraison ». Le bon jeu de filtres vient des questions des clients, et non de la structure de la base de données.

Erreur 2 : pas de compteurs et beaucoup d'impasses. Si l'on ne voit pas, à côté de la valeur du filtre, combien de produits elle renverra, la personne joue à la loterie et tombe régulièrement sur « aucun résultat ». Affichez les nombres et désactivez les valeurs qui renverront le vide.

Erreur 3 : rechargement complet de la page à chaque clic. C'est lent, la position de défilement se perd, et sur mobile cela fait particulièrement mal. De plus, cela crée un flot d'adresses qui finissent dans l'index (on y revient plus bas).

À part : sur mobile, les filtres doivent être dans un panneau avec un bouton « Appliquer » et une réinitialisation visible. Un filtre qui recharge la page après chaque case cochée n'est pas utilisé sur téléphone : il est fermé.

Encadré pour le développeur

• Ne calculez pas les compteurs de facettes par des requêtes WHERE directes sur la base. Les compteurs de chaque valeur d'attribut sont des requêtes d'agrégation qui, sur un gros catalogue, peuvent surcharger MySQL. Il faut un index précalculé ou un moteur de recherche dédié.
• Les filtres ne doivent pas multiplier les adresses indexables. Les combinaisons de paramètres produisent des milliers d'URL au contenu quasi identique. Règle de base : on n'indexe que les combinaisons cibles sensées (par exemple « catégorie + marque »), le reste est fermé par noindex, follow ou canonisé vers la catégorie propre ; voir les consignes de Google sur les adresses canoniques et sur les balises meta robots.
• Surveillez le budget d'exploration. Sur de grands catalogues, le robot le brûle sur des combinaisons de filtres au lieu de nouveaux produits. La façon de le gérer est décrite dans la documentation Google sur le crawl budget. Plus de détails dans le sujet erreurs SEO des boutiques.
• Gardez les pages de résultats de recherche hors de l'index. La recherche interne dans l'index est une source classique de pages parasites.
• Journalisez la requête avec le nombre de résultats. Sans le second champ, vous ne construirez pas le rapport des requêtes sans résultat.
• Testez ?s= sous charge. Les robots et les scrapers peuvent interroger la recherche de façon répétée ; avec des requêtes LIKE, cela peut surcharger le site.

Test pratique

• J'ai saisi le nom d'un produit avec une faute de frappe : le produit a été trouvé
• J'ai cherché par SKU : il a été trouvé
• J'ai cherché avec un mot qu'emploient les clients : il a été trouvé
• À zéro résultat, quelque chose d'utile s'affiche, et non un écran vide
• Les requêtes sont enregistrées dans GA4 et j'ai parcouru le rapport du dernier mois
• Le jeu de filtres correspond aux vraies questions des clients
• Les valeurs de filtres ont des compteurs, les valeurs vides sont désactivées
• Sur mobile, les filtres sont pratiques et ont un bouton de réinitialisation
• Les pages de résultats de recherche et les combinaisons de filtres parasites sont exclues de l'indexation

Et ensuite

La recherche sert ceux qui sont déjà dans la boutique. Le sujet suivant concerne ceux qui sont encore dehors, et pourquoi les boutiques les perdent au niveau des résultats de recherche : erreurs SEO des boutiques en ligne.

Ce sujet s'appuie sur les études de Baymard Institute sur la recherche dans les catalogues et sur la pratique d'audits de catalogues sous WooCommerce.