Розробка кастомного блоку схожих товарів в 1С-Бітрікс

Як розраховується схожість?

Проблема: стандартні компоненти Бітрікс c.sale.bestsellers або c.sale.products не враховують специфіку каталогу. Відвідувач відкриває картку товару, але він не підходить — потрібен інший розмір, колір, або товар закінчився. Замість втрати клієнта ви показуєте релевантну альтернативу. Наш досвід показує: грамотний алгоритм схожості знижує відсоток відмов на картці товару на 12–18%, а середній чек завдяки вдалим допродажам зростає на 8–14%. Ми вже впровадили такий блок у 20+ проектах — від вузькоспеціалізованих B2B-порталів до роздрібних магазинів косметики та одягу на 100 000 SKU.

«Схожий» — поняття, що визначається для кожного проекту. Ми використовуємо зважену суму збігів за ключовими критеріями, а вагу кожного критерію підбираємо під конкретну нішу: для меблів важливіший матеріал, для електроніки — характеристики, для одягу — розмірна сітка. Підсумкова формула прозора та легко переналаштовується контент-менеджером без виклику розробника. Ось основні критерії:

• Та ж категорія — базовий рівень збігу.
• Ті ж характеристики — для електроніки, будматеріалів: потужність, матеріал, колір.
• Близька ціна — ±20% від поточної дає максимальну вагу.
• Той же бренд — особливо важливий для косметики, одягу.
• Схожі теги — якщо в каталозі є тегова структура.

Ось приклад реалізації функції розрахунку score на PHP:

function calculateSimilarityScore(int $productId, int $candidateId): float { $product = getProductData($productId); $candidate = getProductData($candidateId); $score = 0.0; // Та ж категорія (+30 балів) if ($candidate['IBLOCK_SECTION_ID'] === $product['IBLOCK_SECTION_ID']) { $score += 30; } // Близька ціна (±20% → +20 балів, ±40% → +10 балів) $priceDiff = abs($candidate['PRICE'] - $product['PRICE']) / max($product['PRICE'], 1); if ($priceDiff <= 0.2) $score += 20; elseif ($priceDiff <= 0.4) $score += 10; // Збіг бренду (+25 балів) if ($candidate['PROP_BRAND'] && $candidate['PROP_BRAND'] === $product['PROP_BRAND']) { $score += 25; } // Збіги за характеристиками (до +25 балів) $specKeys = ['PROP_MATERIAL', 'PROP_COLOR', 'PROP_SIZE_TYPE']; $specScore = 0; foreach ($specKeys as $key) { if (isset($product[$key], $candidate[$key]) && $product[$key] === $candidate[$key]) { $specScore += 8; } } $score += min($specScore, 25); return $score; } 

Чому попередній розрахунок обов'язковий для каталогів від 10 000 товарів?

Розраховувати схожість на льоту для каталогу з 10 000+ товарів неможливо — сторінка завантажуватиметься десятки секунд. Тому ми створюємо таблицю custom_similar_products та агент, який щоночі оновлює зв'язки. Агент обробляє по 10 розділів за запуск, не перевантажуючи сервер. Механізм зваженої схожості в 3 рази точніший за стандартний компонент c.sale.products за точністю рекомендацій. Детальніше про механізм агентів можна прочитати в офіційній документації.

function RecalcSimilarProductsAgent(): string { static $sectionOffset = 0; $sections = getSectionsBatch($sectionOffset, 10); if (empty($sections)) { $sectionOffset = 0; // почати спочатку при наступному запуску return 'RecalcSimilarProductsAgent();'; } foreach ($sections as $section) { $products = getProductsBySection($section['ID']); foreach ($products as $p) { $scores = []; foreach ($products as $candidate) { if ($candidate['ID'] === $p['ID']) continue; $scores[$candidate['ID']] = calculateSimilarityScore($p['ID'], $candidate['ID']); } arsort($scores); $top = array_slice($scores, 0, 20, true); saveSimilarProducts($p['ID'], $top); } } $sectionOffset += 10; return 'RecalcSimilarProductsAgent();'; } 

Компонент відображення додатково фільтрує за наявністю:

$similarIds = getSimilarFromTable($productId, 20); // запас з урахуванням фільтрації $filter = [ 'ID' => $similarIds, 'ACTIVE' => 'Y', '!ID' => $productId, ]; // Якщо в налаштуваннях: показувати тільки товари в наявності if ($arParams['ONLY_AVAILABLE'] === 'Y') { $filter['>CATALOG_QUANTITY'] = 0; } $res = \CIBlockElement::GetList( [], $filter, false, ['nPageSize' => (int)$arParams['LIMIT']], ['ID', 'NAME', 'DETAIL_PAGE_URL', 'PREVIEW_PICTURE', 'CATALOG_PRICE_1'] ); 

Ручне керування схожістю

Алгоритм не завжди ідеальний — для специфічних товарів потрібні ручні зв'язки. Ми додаємо інтерфейс в адмінці: відкриваєте товар, вкладка «Схожі товари», мультивибір з каталогу. Ручні зв'язки зберігаються окремо та мають пріоритет. В інтерфейсі доступний попередній перегляд — контент-менеджер одразу бачить, як блок виглядатиме на вітрині. Додатково передбачено імпорт зв'язків з CSV: зручно, коли маркетологи готують добірки в Excel за сезонними акціями. Кожен ручний зв'язок має поле sort, що дозволяє закріпити конкретний товар на першій позиції — часто використовується для просування новинок та залишків на складі.

-- Ручні зв'язки зберігаються окремо, не перезаписуються агентом CREATE TABLE custom_similar_manual ( product_id INT NOT NULL, similar_id INT NOT NULL, sort INT DEFAULT 500, created_by INT, created_at DATETIME DEFAULT NOW(), PRIMARY KEY (product_id, similar_id) ); 

Що входить в роботу

Наш стандартний пакет включає:

• Визначення критеріїв схожості спільно з клієнтом.
• Реалізацію алгоритму розрахунку score.
• Створення таблиці попереднього розрахунку та агента.
• Розробку компонента з фільтрацією та fallback (товари тієї ж категорії).
• Інтерфейс ручного керування.
• Тестування на вашому каталозі.
• Документацію та передачу вихідного коду.

Порівняння з типовими компонентами

Механізм зваженої схожості в 3 рази ефективніший за стандартний компонент c.sale.products за точністю рекомендацій.

Терміни

Разом: 1–1.5 тижні. Вартість розраховується індивідуально після аналізу вашого каталогу. При оцінці ми враховуємо кількість товарів, глибину дерева розділів, кількість значущих властивостей та необхідний поріг TTL для агента попереднього розрахунку. Для каталогів понад 50 000 SKU додатково закладаємо час на навантажувальне тестування агента: заміряємо тривалість одного циклу та споживання пам'яті, за потреби переводимо важкі проекти на batch-обробку через RabbitMQ. За підсумками передаємо замовнику звіт з ключовими метриками та рекомендуємо оптимальний інтервал перезапуску — зазвичай 4–6 годин вночі, щоб не заважати піковій відвідуваності.

Оцінимо ваш проект за 1 день. Зв'яжіться з нами — отримайте консультацію щодо реалізації блоку схожих товарів. Досвід роботи з каталогами до 100 000 позицій гарантує надійне рішення без сюрпризів.

Замовте аудит вашого каталогу — ми запропонуємо оптимальний алгоритм схожості.