Автоподбор товаров

Статья привлекает внимание. Рекомендации превращают его в следующий шаг

Читатель приходит в блог за ответом: сравнить модели, разобраться в категории или выбрать решение. В этот момент интерес уже сформирован. Плагин показывает релевантные товары Shop-Script прямо рядом с материалом, сокращая путь от полезного контента к каталогу и покупке.

Так обзоры, инструкции, подборки и SEO-статьи работают не только на трафик. Они становятся постоянными точками знакомства с ассортиментом — без ручного заполнения товарного блока в каждой публикации.

Зачем блогу товарные рекомендации

Продолжить сценарий читателя. После статьи не нужно самостоятельно искать подходящий товар в каталоге.

Сократить лишние шаги. Изображение, название, цена и кнопка покупки находятся в контексте материала.

Связать контент с ассортиментом. Архив статей начинает системно знакомить посетителей с товарами магазина.

Поддерживать актуальные карточки. При показе плагин получает цены, изображения и доступность непосредственно из Shop-Script.

Масштабировать контент-маркетинг. Один пересчёт обрабатывает все опубликованные записи и доступные товары.

Как работает автоматический подбор

Плагин получает опубликованные записи Blog и доступные товары Shop-Script.

Для статьи анализируются заголовок, текст и SEO-поля. Для товара — название, категории, краткое описание и SEO-данные.

Текст нормализуется: стоп-слова исключаются, а заданные синонимы объединяют разные формулировки одного смысла.

Каждый товар получает оценку релевантности. Совпадения в заголовке статьи имеют больший вес, чем совпадения в основном тексте.

Товары ниже заданного порога отбрасываются. Ограничение по категориям помогает не заполнять весь блок почти одинаковыми позициями.

Результат сохраняется до следующего безопасного пересчёта по CLI или cron. Изменённая запись отмечается для обновления при следующем запуске.

На витрине карточки получают актуальные изображения, цены, зачёркнутые цены, артикулы и остатки из Shop-Script.

Почему это удобнее ручного добавления товаров

Ручные списки и ID Автоподбор товаров

Каждую статью нужно заполнять отдельно Один пересчёт обрабатывает весь опубликованный блог

Новые и старые статьи требуют постоянной редакторской работы Связи обновляются по расписанию

Товарные блоки сложно поддерживать в большом архиве Единые правила применяются ко всем материалам

Подходит для точного редакторского выбора нескольких позиций Подходит для масштабного автоматического покрытия контента

Ручная привязка полезна, когда редактору нужен строго заданный список товаров. Автоподбор выигрывает там, где публикаций и товаров много, а поддерживать каждую связь вручную дорого и медленно.

Релевантность остаётся под контролем

минимальный порог совпадения;

стоп-слова, не влияющие на смысл;

пользовательский словарь синонимов;

от 1 до 12 товаров в блоке;

минимальное количество карточек для показа;

фильтрация отсутствующих товаров;

выбор витрины Shop-Script или автоматическое определение текущей;

размещение после текста записи или в стандартной области footer темы.

Карточки готовы к покупке

Плагин показывает изображение, название, текущую и зачёркнутую цену. Товар с одним доступным артикулом добавляется в корзину прямо из статьи. Если вариантов несколько, посетитель переходит в карточку товара для выбора. Недоступные и скрытые позиции не выводятся.

Автономный адаптивный интерфейс

В комплект входят собственные адаптивные карточки и навигация. Плагин не требует разметки конкретной темы и поддерживает стандартные точки вывода Blog. Для нестандартной темы достаточно проверить выбранную область размещения на тестовой витрине.

Пересчёт без нагрузки на посетителя

Полное сопоставление выполняется отдельно через CLI/cron, а не во время открытия статьи. Посетитель получает уже подготовленный список, а данные карточек проверяются в Shop-Script непосредственно при показе.

Системные требования: Webasyst Framework 2.9+, Blog, Shop-Script 9.0+, PHP 7.4+ и расширение mbstring.

Важно: подбор основан на текстовом соответствии и настраиваемом словаре, а не на поведении конкретного посетителя. Качество рекомендаций зависит от содержания статей, структуры категорий и заполненности данных каталога.