Caso de uso · Marketplace

Mil vendedores, mil formas de escrever o mesmo produto

Em um marketplace, cada vendedor redige as suas fichas do seu jeito. O buscador precisa encontrar o produto mesmo que o título, a categoria e os atributos não sigam nenhum padrão.

O problema próprio do marketplace

O catálogo não é você quem escreve

Quando as fichas vêm de centenas de vendedores, a qualidade do dado é desigual: títulos em maiúsculas e com palavras-chave repetidas, atributos na descrição em vez do seu campo, categorias atribuídas a critério de cada um.

Um buscador literal premia o vendedor que mais palavras coloca no título, não o produto que melhor responde à busca.

  • Fichas heterogêneas de muitos vendedores
  • Títulos sobrecarregados de palavras-chave
  • Atributos fora do seu campo
  • Picos de tráfego e de cadastro de produtos
Fluxo de dados do BigFinderCinco etapas em ordem: catálogo, indexação, consulta, vetorização e resultados.01CatálogoFeed XML · API02IndexaçãoMotor de busca03ConsultaLinguagem natural04VetorizaçãoEmbeddings05Resultados< 100 ms
  1. Catálogo (Feed XML · API): O seu catálogo chega por um feed XML ou pela API REST e é mantido sincronizado com webhooks.
  2. Indexação (Motor de busca): O BigFinder indexa cada referência no motor de busca: texto, atributos, facetas e regras de relevância.
  3. Consulta (Linguagem natural): O cliente escreve como fala: com erros de digitação, sinônimos ou a referência do fabricante.
  4. Vetorização (Embeddings): A camada semântica converte a consulta em um vetor e a compara por significado, não apenas por palavras.
  5. Resultados (< 100 ms): Os produtos relevantes são devolvidos, ordenados e com as suas regras de negócio aplicadas, em menos de 100 ms em média.

O que o BigFinder faz

Relevância por significado, não por repetição

Outros setores

O BigFinder em outros modelos de negócio

Organize o catálogo dos seus vendedores a partir do buscador

Mostramos como com uma amostra das suas fichas.