Busca na loja virtual: o que faz a pessoa achar o produto

A busca da loja funciona quando a caixa está à vista, entende o jeito como a pessoa escreve e nunca termina numa página vazia sem saída. Isso pesa porque, nos testes do Baymard Institute (em inglês), cerca de metade dos participantes prefere buscar a navegar pelo menu. Mesmo assim, 56% das lojas avaliadas pelo instituto não dão suporte adequado à busca.

Por que a primeira tentativa decide

Quem busca quer ir direto ao que procura, sem seguir o caminho que o site desenhou. A busca também é a saída de emergência de quem se perdeu no menu. Por isso Jakob Nielsen, do NN/g (em inglês), pede a busca disponível em todas as páginas.

O mesmo texto, de 2001, traz um dado sobre compras em várias lojas. A primeira consulta deu certo em 51% das vezes. A segunda, em 32%. A terceira, em 18%. Quase metade de quem falhou na primeira desistiu na hora (NN/g (em inglês)).

O Baymard viu o mesmo efeito com outra cara. Quando o produto não aparece, a pessoa conclui que a loja não vende aquilo e vai embora, mesmo com o item no catálogo (Baymard (em inglês)).

Caixa, e não link

A recomendação do NN/g (em inglês) é direta. Na home, a busca é um campo de digitar, não um link para outra página. Fica no topo, em geral no canto direito, e o canto esquerdo funciona quase tão bem. O campo precisa ser largo para caber a consulta típica sem rolar o texto.

No código, o HTML já tem um elemento para isso. O <search> marca a área de busca como um ponto de referência para leitor de tela, sem precisar de role="search" (MDN (em inglês)). O resultado em si não entra nele. Ele fica no conteúdo principal da página.

<search>
  <form action="/busca/">
    <label for="q">Buscar na loja</label>
    <input type="search" id="q" name="q" />
    <button type="submit">Buscar</button>
  </form>
</search>

O que a pessoa digita

O Baymard (em inglês) separa as consultas de loja em oito tipos. Ao lado de cada um está a parcela de lojas avaliadas com problema naquele tipo. Os exemplos são meus.

Tipo de consulta	Exemplo	Lojas com problema
Exata, pelo nome ou modelo	“air fryer modelo X200”	12%
Tipo de produto	“sandália”	20%
Atributo	“sofá de couro”	39%
Uso ou ocasião	“presente de casamento”	43%
Abreviação e símbolo	“tv 50 pol”	54%
Compatibilidade	“capa para celular modelo Y”	44%
Sintoma ou problema	“mancha no tapete”	37%
Conteúdo que não é produto	“política de troca”	66%

Três respostas resolvem boa parte da tabela. Quando a consulta bate com uma categoria, a busca pode levar direto à página dela. Quando traz um atributo, como cor ou preço, o atributo vira um filtro já aplicado e visível, que a pessoa pode tirar. E a busca procura também em frete, troca e ajuda. No teste de conta e autoatendimento do Baymard, 34% dos participantes usaram o campo para achar esse tipo de conteúdo (Baymard (em inglês)).

Sugestão enquanto digita

A lista que aparece embaixo do campo virou expectativa, mas pouca gente clica nela. No estudo de lojas do NN/g (em inglês), a sugestão foi escolhida em 23% das vezes em que apareceu: 31 de 136, com margem de erro de 7%. Ela serve mesmo assim como referência, porque mostra o que a loja tem e como se escreve o termo.

O mesmo artigo (em inglês) dá as regras:

nunca sugerir um termo que leva a resultado ruim ou vazio;
diferenciar no visual o que a pessoa digitou do que o sistema completou;
mostrar a categoria da sugestão quando a loja divide a busca por área;
no celular, reduzir a lista a sugestões só de texto.

Escopo: útil, mas arriscado

Busca com escopo limita o resultado a uma área, como “só eletrônicos”. O risco é a pessoa não notar o limite e concluir que o produto não existe. O NN/g (em inglês) recomenda deixar o padrão em “tudo” e mostrar o escopo no topo do resultado. Também pede um clique para ampliar a busca ao site inteiro e uma primeira sugestão sem escopo nenhum.

Manter a consulta no campo

Pouca gente acerta de primeira, então a pessoa ajusta a consulta. Troca “vestido” por “vestido vermelho”, tira uma palavra, corrige outra. Nos testes do Baymard (em inglês), isso aconteceu 2,2 vezes em média. Quando o resultado seguia ruim, a pessoa costumava tentar de três a cinco versões antes de abandonar a loja.

Mesmo assim, 33% das lojas no computador e 42% no celular apagam o termo do campo depois da busca (Baymard (em inglês)). Aí a pessoa redigita tudo, o que no celular custa ainda mais. A correção é deixar o termo no campo e repetir a consulta no título da página de resultado.

Quando nada aparece

A página sem resultado não é o problema. O problema é ela virar beco sem saída. O NN/g (em inglês) pede três coisas: dizer com clareza que nada foi encontrado, oferecer um caminho e não fazer piada com quem buscou. O caminho pode ser o termo repetido no campo, uma correção de grafia ou uma consulta parecida que traga resultado.

O Baymard (em inglês) acrescenta que cerca de 50% das lojas falham nessa página. Dica de busca sozinha não basta, porque pouca gente lê ou aplica. O que funciona, segundo o mesmo estudo:

categorias ligadas ao termo buscado;
consultas alternativas que trazem produto;
recomendação pelo que a pessoa já viu;
telefone e chat de venda à vista;
produtos e categorias mais procurados.

Como aparece no meu trabalho

Na Newfold Digital, em 2022, desenvolvi um sistema de busca e filtragem de domínios que agilizou o processo de escolha do usuário. O cargo está no meu perfil completo. Na minha leitura, busca de domínio é quase sempre uma consulta exata: a pessoa digita o nome que quer. Quando ele não serve, busca e filtro precisam trabalhar juntos para a escolha seguir sem recomeçar do zero.

Na Vexor, o assistente acha arquivo antigo pelo que o dono do negócio lembra dele, e não pelo nome exato. É a mesma ideia da consulta por sintoma: aceitar o termo como a pessoa pensa. Nenhum dos dois casos traz número medido. Ficam aqui como exemplo, não como prova.

Onde as fontes divergem

O texto do NN/g, de 2001, diz que quem falha na primeira consulta raramente acerta nas seguintes. Os testes do Baymard, de 2021, mostram gente refazendo a consulta várias vezes. As duas leituras cabem juntas. A reformulação que funciona é pequena, como somar ou tirar uma palavra. Por isso manter o termo no campo ajuda tanto (NN/g (em inglês), Baymard (em inglês)).

Outra tensão é a sugestão. O NN/g (em inglês) mede pouco clique nela. O Baymard (em inglês) recomenda sugerir categorias justamente para quem busca por problema e não sabe o nome do produto. Uma fonte mede o uso, a outra aponta onde ela mais ajuda.

O erro comum: nunca abrir o registro de busca

O registro do que as pessoas digitam é a pesquisa mais barata que a loja tem. O NN/g (em inglês) sugere listar as consultas mais comuns e escolher a melhor página para cada uma. O Baymard (em inglês) usa o mesmo registro para descobrir como o cliente descreve um problema. Sem essa leitura, a equipe ajusta a busca para o termo que ela usa, e não para o termo que o cliente digita.

Para comparar opções depois que a busca cortou a lista, veja o texto sobre tabela de comparação. O que interrompe a compra depois do produto achado está em compra no e-commerce.