Por un lado, la analítica permite monitorizar y establecer patrones comunes y tendencias en el comportamiento de los usuarios en las búsquedas y predeterminar cual es la búsqueda más probable para los caracteres pulsados. Por otro lado, se requiere una infraestructura capaz de tener precargadas las páginas de resultados para cada una de las búsquedas más probables. Si se conjugan ambas piezas de manera sutil y transparente para el usuario, será capaz de predecir que resultados son los que un usuario busca sin que hayan sido buscados aun. Por esta misma razón, se observa que las búsquedas de la larga cola son “menos instantáneas” que las del cuello, las cuales tardan más en cargar.

Si se observa el asunto desde un plano técnico, podemos ver que todo lo que se hace es aplicar tecnología AJAX (JavaScript + JSON) para precargar dichas páginas de resultados en cliente y con tiempos de respuesta en el orden de los 300 milisegundos entre pulsaciones. Según cargamos la pagina Google, el interfaz lanza peticiones AJAX constantemente y recibe y pinta resultados fugazmente gracias al uso de objetos JSON muy bien optimizados. El resultado final se llama Instant Search.

Dicho esto, Instant Search puede ser desarrollado para múltiples plataformas de búsqueda y de manera relativamente simple siempre y cuando se disponga de 1) datos de analitica de búsqueda y 2) una infraestructura optimizada a nivel de rendimiento y con funcionalidades como las sugerencias de autocompletado.

En Colbenson cuentan con varios ejemplos, tales como los auto-completados de SearchBroker, disponibles en el buscador de Caja Madrid y en el de Banco de España. Según se teclea una letra. Es un pequeño paso, pero la conversión en contenidos promocionados se dispara. Muy pronto se pordrá  ver las paginas de resultados precargadas según uno escribe, al estilo Google pero con contenidos propios.

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