通过使用 Elastic 提高搜索准确性，电商平台 Modalova 实现营收翻番

Modalova 的创始人 Gabriel Kaam 认识到平台需要强大的搜索功能来高效处理网站的巨大库存并向客户提供更加个性化的结果。由于平台上有逾 10,000 个品牌和逾 200 万款产品，所以 Modalova 需要一套可扩展的解决方案，且该解决方案要能够提供每月处理 150,000 名访客的流量所需的掌控能力。Modalova 还想采用一套既能打造良好的客户体验又能提供实现业务增长所需的洞察的搜索解决方案。

Modalova 通过 AWS 上的 Elastic Cloud 选择了 Elasticsearch^® 来帮助团队实现这些目标。Elasticsearch 强大的搜索功能让他们能够优化算法，从而确保客户收到具有相关性的个性化搜索结果。Elasticsearch 还提供必需的基础架构以每天刷新数据库，确保拥有准确且最新的产品信息。Modalova 的解决方案使用 Elasticsearch PHP API 来对其产品目录进行索引。搜索应用程序由一个 Laravel+PostgreSQL+Elasticsearch 堆栈组成，该堆栈会对数据库进行索引并在 Heroku（由 AWS 提供支持）上运行。在前端有 JavaScript，其是一个使用 Elasticsearch REST API 的自定义原味实施。

随着 Modalova 使用 Elastic 实现了最初的成功，此品牌还希望使用 Elastic 提供的更多功能。团队目前正在测试并优化高级自然语言处理 (NLP) 和矢量搜索的实施过程。目标是推出图片识别功能，让用户能够使用上传的照片轻松找到产品；以及使用 NLP 优化搜索栏，允许用户输入描述性查询，例如“低于 100 元且带花卉图案的红色连衣裙”。 NLP 领域的这一持续测试和开发将会进一步提升用户体验，并让搜索过程变得更加直观和人性化。

Modalova 还致力于在今年稍后阶段使用 Elasticsearch 的搜索分析功能来对其搜索功能进行微调，以便基于环境可持续性和受欢迎程度对品牌和产品进行优先级排序。