Come creare un motore di ricerca personalizzato: Meilisearch è il segreto per ottimizzare la ricerca di contenuti

Dopo tre anni di sviluppo, Meilisearch viene rilasciato in versione definitiva: ecco la soluzione pronta per l'uso per creare un motore di ricerca personalizzato.

Quando si parla di motori di ricerca la mente corre subito a Google, a Microsoft Bing, al massimo a DuckDuckG o a qualche prodotto asiatico. Sviluppare un motore di ricerca affidabile ed efficiente è però particolarmente utile quando si devono classificare dei documenti, i prodotti del proprio ecommerce o una serie di oggetti che si gestiscono quotidianamente nel proprio magazzino o in generale nell’ambito dell’attività.

Sviluppare un motore di ricerca efficiente e preciso è importante per garantire un’esperienza utente positiva, migliorare la precisione dei risultati di ricerca, aumentare la produttività, la soddisfazione degli utenti e migliorare la competitività dell’applicazione.

Meilisearch è una soluzione open source pubblicata su GitHub che non costringe il programmatore a “reinventare la ruota” e permette di creare in poco tempo il proprio motore di ricerca.
Dopo tre anni di duro lavoro, Meilisearch si presenta oggi nella sua versione finale e si apre a qualunque tipo di utilizzo: può essere utilizzato nei progetti Web oppure on-premises per soddisfare esigenze di ricerca in ambito locale.
L’obiettivo è migliorare l’esperienza di ricerca utenti, incentivare le conversioni e aumentare la fidelizzazione.

La pertinenza, ovvero la qualità e l’accuratezza dei risultati di ricerca, è un aspetto cruciale: risultati irrilevanti o di scarsa qualità possono portare a una scarsa esperienza utente, ridurre le vendite e far perdere agli utenti la fiducia nel brand.
Al contrario, è più probabile che gli utenti ritornino, si fidino e interagiscano con l’applicazione quando l’esperienza di ricerca è all’altezza delle aspettative ed è anche in grado di anticipare i bisogni.
Meilisearch fornisce un insieme preconfigurato di regole di classificazione che consentono di ottenere un’elevata pertinenza fin da subito: sono comunque previste possibilità di personalizzazione per soddisfare le esigenze individuali.

Meilisearch integra potenti funzionalità come la ricerca durante la digitazione (search-as-you-type), la tolleranza agli errori battitura, faceted search, ricerca geografica e multi-tenancy.

L’approccio search-as-you-type consente di offrire agli utenti risultati pertinenti mentre viene composta la query di ricerca. Con faceted search, inoltre, gli utenti possono applicare potenti filtri e restringere i risultati della ricerca in base alle loro esigenze e desideri. Si pensi a un ecommerce: faceted search aiuta i potenziali acquirenti a visualizzare proprio i prodotti che stanno cercando in base a criteri quali taglia, colore e stile aumentando significativamente la probabilità di un acquisto.

Con le abilità geo-search, Meilisearch può ordinare i risultati di ricerca in base alla posizione dell’utente o filtrare sulla base di un’area geografica: questa caratteristica permette di creare applicazioni più personalizzate e moderne.

Le chiavi API e l’approccio multi-tenant consentono di stabilire autorizzazioni e date di scadenza personalizzate per garantire un accesso sicuro e flessibile ai dati; inoltre, è possibile fare in modo che ciascun utente possa accedere ai dati sui quali deve avere visibilità.

Sviluppato in Rust, Meilisearch offre un pacchetto SDK e librerie che semplificano la connessione con i linguaggi di programmazione e gli strumenti Web più diffusi.

Per provare Meilisearch è possibile effettuare una ricerca in questo sito dimostrativo.

Il motore di ricerca è disponibile sia come prodotto chiavi in mano fruibile “in-cloud” sia come soluzione installabile in proprio (self-hosted).
Per installare Meilisearch sui propri sistemi basta seguire le indicazioni riportate nella pagina Quick Start: dopo aver eseguito lo script da riga di comando Linux, l’applicazione si pone in ascolto sulla porta 7700.
La fase seguente consiste nel passare a Meilisearch i contenuti da indicizzare e proporre agli utenti. Al momento vengono accettati contenuti nei soli formati JSON, NDJSON e CSV.

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