Faceted Search – PrestaShop

Moduł Faceted Search w PrestaShop budzi duże oczekiwania: to filtry, które mają okiełznać chaos rozbudowanych katalogów, skrócić drogę do produktu i dodać sklepowi wyczuwalną lekkość. W tej recenzji sprawdzam, czy faktycznie robi różnicę w realnym sklepie, jak radzi sobie z dużą liczbą wariantów i czy potrafi nie tylko porządkować listy, ale też wspierać sprzedaż. Zerkam na konfigurację, wygodę, wpływ na UX, wydajność oraz ryzyka dla SEO – bez lukru i z praktycznymi wnioskami.

Czym naprawdę jest Faceted Search w PrestaShop?

Architektura i sposób działania

Faceted Search (ps_facetedsearch) to oficjalny moduł PrestaShop, który buduje dodatkowe indeksy dla cech i atrybutów, a następnie pozwala łączyć je w dynamiczne filtry na listach kategorii, producentów czy wynikach wyszukiwania. Mechanizm opiera się na tablicach indeksujących (warstwa „layered”), które mapują produkty do wartości cech/atrybutów oraz zakresów cenowych. Dzięki temu zapytania filtrujące są wykonywane na gotowych zestawieniach, zamiast skomplikowanych joinów w locie.

W praktyce każdy „facet” to wymiar filtrowania: atrybut (np. rozmiar), cecha (np. materiał), cena (zwykle z podziałem na przedziały), dostępność, marka, stan magazynowy, a czasem waga czy stan „Nowość”. Moduł pozwala decydować, które facety są widoczne w danej kategorii i w jakiej kolejności. Dzięki temu panel po lewej (lub w innym hooku) prezentuje tylko sensowne dla klienta opcje, a dopełnieniem są odznaki wybranych filtrów oraz przycisk „Wyczyść”.

Różnice wobec „Layered Navigation” z poprzednich wersji

Nowy moduł równoważy wygodę i kontrolę: przejął koncepcję indeksów z dawnego „blocklayered”, ale poprawił ergonomię panelu administracyjnego i zachowanie z motywem Classic. Największy plus to szybsze przebudowywanie indeksów na średnich katalogach i lepsza obsługa multistore. Wciąż jednak pozostaje ograniczony względem wyszukiwarek typu Elasticsearch/Algolia, zwłaszcza w zakresie zaawansowanych reguł i rankingów dopasowań.

Integracja z motywami i hookami

Moduł domyślnie ładuje się w hookach kolumny (np. displayLeftColumn), ale nie jest do nich przyspawany. W wielu projektach przenosi się filtry nad listę produktów lub do offcanvas na mobile. Szablony Smarty można nadpisać w motywie potomnym, co pozwala na bardzo precyzyjne modyfikacje (np. zamiana list na swatche, dodanie miniatur koloru czy liczników wyników obok każdej opcji). To elastyczne, choć wymaga dyscypliny przy aktualizacjach.

Zakres funkcji i ograniczenia

W wersji „vanilla” dostajemy zestaw, który wystarcza większości sklepów: filtry po atrybutach i cechach, slider cenowy, dostępność, producenci, a także wybór trybu odświeżania (AJAX vs pełny reload). Ograniczenia ujawniają się przy ogromnych katalogach (dziesiątki tysięcy SKU i kombinacji) oraz w złożonych scenariuszach logicznych (np. zależne facety, reguły wykluczania). Brakuje natywnej analityki użycia filtrów i gotowych testów A/B dla wariantów interfejsu.

Wartość dla użytkownika końcowego

Gdy jest dobrze skonfigurowany, Faceted Search skraca czas znalezienia produktu i porządkuje listę już po kilku kliknięciach. Widoczne efekty to mniejszy bounce rate kategorii szerokich, lepsza eksploracja i wzrost mikrokonwersji (np. dodania do koszyka). Z perspektywy klienta liczy się szybkość i przewidywalność: spójne nazwy filtrów, logiczna kolejność, czytelne stany aktywne i błyskawiczna odpowiedź panelu.

Konfiguracja i codzienna praca: plusy, minusy, pułapki

Instalacja i wymagania wstępne

Instalacja jest prosta: moduł pobierzemy z oficjalnego kanału lub znajdziemy w zestawie PrestaShop 1.7/8. Po instalacji konieczne jest zbudowanie indeksu. Na etapie wymagań liczą się: solidna baza (MySQL/MariaDB z odpowiednią pamięcią), włączone cache aplikacyjne (np. Memcached/Redis) oraz porządek w danych produktowych. Chaos w atrybutach/cechach zemści się w filtrach – to moment na weryfikację taksonomii.

Tworzenie i przypisywanie szablonów filtrów

Moduł pozwala tworzyć „zestawy filtrów” i przypisywać je do kategorii. Taki szablon definiuje kolejność i typy facetów (lista, checkbox, rozwijane, swatche, slider), łącznie z zasadą sortowania. Dobra praktyka: oddzielne zestawy dla kategorii „głębokich” (np. Buty męskie) i „płytkich” (np. Promocje). Unikamy nadmiarowych filtrów, które nic nie wnoszą – im więcej pól, tym większe obciążenie poznawcze i mniejsza szansa na klik. Dążymy do wyważenia między szczegółowością a prostotą.

• Najpierw filtry o najwyższej użyteczności: rozmiar, kolor, cena, dostępność.
• Niżej cechy doprecyzowujące: materiał, fason, przeznaczenie.
• Na końcu filtry rzadko wybierane: waga, wysokość, niestandardowe parametry.

Filtr ceny, podatki i waluty

Slider cenowy działa w oparciu o preindeksowane przedziały. Kluczowe decyzje: ceny brutto vs netto (zgodność z ustawieniami sklepu), zaokrąglenia i progi przedziałów. W sklepach wielowalutowych warto sprawdzić precyzję konwersji – niekiedy warto wymusić stałe widełki per waluta, aby użytkownik nie widział „dziwnych” końcówek. Pamiętajmy, że rabaty dynamiczne, specyficzne ceny i reguły koszyka powinny być uwzględnione w sposobie liczenia ceny indeksowanej.

Reindeksacja i CRON

Po każdej zmianie atrybutów, cech lub dużych zmianach katalogu konieczna jest przebudowa indeksu. Moduł udostępnia zadanie CRON, które można uruchamiać cyklicznie (np. co noc). W dużych katalogach warto dzielić przebudowę na etapy i monitorować czas – zbyt częsty CRON bez potrzeby to niepotrzebne obciążenie. Dobrą praktyką jest reindeks po imporcie CSV oraz po masowej aktualizacji cen. Przy wersjonowaniu i migracjach zawsze testujmy indeks w środowisku staging.

Typowe błędy i jak ich uniknąć

• Duplikowanie cech i atrybutów o podobnej nazwie – prowadzi do chaosu w panelu filtrów. Rozwiązanie: centralny słownik i przegląd co kwartał.
• Za dużo filtrów w kategorii – użytkownik gubi się, a panel rośnie do nieużywalnych rozmiarów. Rozwiązanie: 3–6 kluczowych facetów na górze, reszta zwijana.
• Brak spójnych wartości (np. „Skóra naturalna” vs „Skóra”) – utrudnia łączenie i zaniża jakość filtracja. Rozwiązanie: normalizacja wartości i walidacja importów.
• Nieprzemyślany porządek – najlepiej sortować według ważności dla zakupu, nie alfabetycznie.
• Zapomniany CRON – po imporcie nowe produkty nie pojawiają się w filtrach. Rozwiązanie: webhook/CRON po zakończonym imporcie.

Wydajność i SEO: zachowanie na dużych katalogach

Wydajność na setkach tysięcy kombinacji

Na katalogach do ~50 tys. produktów moduł radzi sobie dobrze, o ile baza ma poprawne indeksy, a serwer dysponuje przyzwoitą pamięcią. Powyżej tej skali wąskim gardłem bywa tabela z mapowaniem produkt–atrybut–kategoria oraz indeks cen. Mitigacja: cache warstwy prezentacji (Smarty + Redis), cache odpowiedzi AJAX dla najpopularniejszych kombinacji oraz preagregacja liczników. Warto też ograniczyć liczbę facetów na stronę i redukować liczbę opcji przez grupowanie (np. 36 rozmiarów butów scalone do 3 grup zakresowych).

Tryb AJAX przynosi zauważalną poprawę odczuwanej szybkości: odświeża listę produktów i panel bez przeładowania strony. Uwaga jednak na kolejkę żądań – przy szybkim klikaniu trzeba debouncować, aby nie generować lawiny zapytań. W testach syntetycznych TTFB panelu filtrów schodzi do 80–200 ms z cache, natomiast cold start bez cache potrafi przekroczyć 600 ms na tańszym hostingu współdzielonym.

Współpraca z cache i bazą danych

Największy zysk dają: cache danych facetów, cache wyników zapytań dla topowych kombinacji oraz HTTP caching na listach kategorii. Pod MySQL warto dopilnować indeksów na kolumnach identyfikatorów (product_id, attribute_id, category_id) i kolumnach używanych w filtrach (np. price_min/price_max w tabeli indeksu cen). Na poziomie aplikacji dobrze sprawdzają się limity „Show more” dla facetów z długimi listami opcji – skraca to renderowanie i transfer.

Ryzyka SEO i jak je zaadresować

Facety nieuchronnie tworzą mnóstwo wariantów URL z parametrami, co grozi duplikacją treści. To najczęstsza pułapka i powód spadków widoczności. Dobra konfiguracja wiąże się z kontrolą indeksacji i kanonikalizacji:

• Canonical prowadzący do strony kategorii bez parametrów lub do preferowanego zestawu filtrów.
• Meta robots „noindex,follow” dla stron z parametrami facetowymi, jeśli nie planujemy ich pozycjonować.
• Mapa serwisu bez URL-i facetowych – wyłącznie czyste kategorie, marki i ewentualnie ważne landing pages.
• Parametry w Google Search Console skonfigurowane jako „nie wpływają na sortowanie”, jeśli używamy starszych rozwiązań; obecnie lepiej polegać na poprawnym „noindex” i canonical.
• Słowny, przyjazny format URL tylko dla wybranych facetów (np. kolor), resztę zostawiamy jako parametry – ograniczamy eksplozję kombinacji.

Bywają jednak scenariusze, w których świadomie indeksujemy strony facetowe – np. „/buty-meskie?kolor=czarny&rozmiar=43” jako silny landing. Wówczas potrzebne są unikalne tytuły, opisy i treści SEO dla tych kombinacji oraz kontrola liczby takich stron. Dla większości sklepów rekomenduję podejście hybrydowe: wąska grupa „facet–landingów” + reszta „noindex”. To pozwala wykorzystać potencjał long tail bez kanibalizacji.

Wpływ na nawigację i ścieżki robotów

Filtry zmieniają strukturę linkowania wewnętrznego. Jeżeli panel generuje linki do opcji z licznikami (np. „Kolor: czarny (143)”), roboty mogą intensywnie eksplorować parametry. Pomocne są zasady w robots.txt (ostrożnie), a przede wszystkim konsekwentne „noindex,follow” i rel=canonical. Warto zadbać o breadcrumbs i linki powrotu do nadrzędnych kategorii – to wzmacnia semantyczne „rusztowanie” i porządkuje crawl budget. Efektem ubocznym dobrze ustawionych filtrów bywa też mocniejsza wewnętrzna nawigacja.

Doświadczenie użytkownika i konwersja: porównanie z alternatywami

Projekt panelu filtrów i mikrointerakcje

To, jak moduł „siada” w motywie, jest równie ważne jak jego logika. Najlepsze wdrożenia stosują:

• Topowe facety nad listą produktów na desktopie i offcanvas na mobile.
• Swatche kolorów zamiast długich list tekstowych (z altami dla dostępności).
• Przyciski „Zastosuj” przy facetach wielokrotnego wyboru, by uniknąć „skakania” listy po każdym kliknięciu.
• Chipsy wybranych filtrów tuż pod paskiem sortowania – łatwość odznaczania jednym kliknięciem.
• Ujednolicone nazwy i kolejność zgodną z intencją zakupową.

Domyślny interfejs ps_facetedsearch stanowi dobrą bazę, ale rzadko jest docelowy. Minimalne modyfikacje front-endu (kolejność, zwijanie, chipsy, swatche) przynoszą natychmiastowy wzrost satysfakcji użytkownika i wymierne efekty w współczynniku konwersja.

Mobile-first i dostępność

W mobile panel filtrów powinien otwierać się na pełną wysokość (offcanvas) z wyraźnym CTA „Pokaż wyniki”. Priorytetem jest możliwość szybkiego dodania 2–3 kluczowych filtrów bez przewijania. Dostępność (WCAG) wymaga poprawnego focus management, roli ARIA dla elementów przełączających i spójnych etykiet. To nie tylko dobry obyczaj – to realny wpływ na UX i konwersję.

Personalizacja, merchandising i reguły biznesowe

Sam moduł filtruje wyniki, nie decyduje o ich kolejności – tę kontroluje sorter listy (np. cena, popularność, najnowsze). Jeśli chcemy pójść dalej, potrzebujemy warstwy merchandising lub reguł (boostowanie marek, promowanie stanów w magazynie, eksponowanie marżowych SKU). W PrestaShop można to osiągnąć poprzez dodatkowe moduły lub modyfikacje zapytań listy produktów. Interesujące połączenie to filtry + personalizowany ranking: klient wchodzi z zamiarem, filtruje, a na szczycie widzi pozycje dopasowane do historii lub segmentu – to realna personalizacja, która wykracza poza moduł bazowy.

Alternatywy: Elasticsearch, Algolia, Doofinder i spółka

Na bardzo dużych katalogach lub gdy liczy się „wow factor” wyszukiwania, integracje z silnikami typu Elasticsearch/Algolia bywają lepszym wyborem. Oferują facety, ale też ranking pełnotekstowy, sugestie w locie, błyskawiczne odpowiedzi i rozbudowane analityki. Minus: koszt i złożoność wdrożenia. W porównaniu, ps_facetedsearch jest „lokalny” – trzyma dane w MySQL, prościej go utrzymać i nie wymaga dodatkowej infrastruktury. Jeżeli jednak planujesz miliony dokumentów i zaawansowane relacje, wybór zewnętrznego silnika zjada różnicę w czasie do wartości.

Dla kogo jest Faceted Search w wersji „stock”?

• Sklepy małe i średnie z do kilkudziesięciu tysięcy SKU – stabilna jakość i opłacalność.
• Branche z jasno zdefiniowanymi atrybuty i cechy (fashion, meble, elektronika); im spójniejsze dane, tym lepsze efekty.
• Projekty, gdzie liczy się szybki time-to-market i ograniczone budżety utrzymania.

Jeśli katalog jest trudny (wiele zależnych filtrów, atrybuty kontekstowe, skomplikowane warianty), a oczekiwania co do rankingów są wysokie, rozważ hybrydę: Faceted Search dla klasycznych list + dedykowany silnik wyszukiwania dla zapytań i landingów.

Brakujące funkcje i praktyczne obejścia

• Analiza użycia filtrów – dobudować eventy analityczne (GA4/Matomo), śledzić kliknięcia w facety, liczyć ścieżki do zakupu.
• Zależne facety (np. ukrywanie rozmiarów niedostępnych przy wybranym kolorze) – możliwe częściowo przez logikę „pokaż tylko dostępne”, reszta wymaga custom JS/API.
• Lepszy podgląd magazynu – dodać wskaźniki „dostępne dziś/na zamówienie”.
• Zaawansowane opisy SEO dla facetowych landingów – custom controller lub rozszerzenie modułu meta.
• Eksperymenty UI (A/B) – integracja z narzędziami testowymi, bo moduł nie ma natywnych testów.

Ocena krytyczna: mocne strony, słabości i praktyczne rekomendacje

Co robi bardzo dobrze

• Solidna baza filtrowania na atrybutach/cechach; przewidywalność działania i proste utrzymanie.
• Dobra integracja z motywem Classic i łatwe nadpisywanie szablonów.
• Tryb AJAX, przemyślany panel, możliwość tworzenia zestawów filtrów per kategoria.
• Skalowalność do średnich katalogów bez dodatkowej infrastruktury.

To fundament, na którym można budować. Przy dobrej taksonomii i konsekwentnych danych użytkownik czuje, że sklep „rozumie” jego intencję, a ścieżka wyboru jest krótka i czytelna. To bezpośrednio wspiera nawigacja, skraca czas do produktu i poprawia mikro- i makro-konwersje.

Gdzie potyka się najczęściej

• Eksplozja URL-i facetowych i ryzyko dla SEO, jeśli nie ustawimy rel=canonical i „noindex”.
• Wydajność przy bardzo długich listach opcji i wielu jednoczesnych filtrach.
• Brak natywnych narzędzi do analizy użycia facetów i testowania wariantów interfejsu.
• Ograniczone możliwości w zakresie merchandising i rankingów złożonych.

Rekomendowany workflow wdrożeniowy

• Audyt danych produktowych: porządek w atrybutach/cechach, ujednolicenie wartości, plan zakresów (np. cena, wymiary).
• Projekt panelu filtrów z priorytetyzacją – 3–6 kluczowych facetów na wierzchu, reszta zwijana.
• Konfiguracja indeksów i CRON po importach; testy czasu przebudowy na staging.
• Implementacja cache (Redis/Memcached) i debounce żądań AJAX.
• Polityka indeksacja: canonical, „noindex,follow” dla większości kombinacji, zestaw wybranych landingów facetowych z unikalnym contentem.
• Śledzenie zdarzeń: klik w facet, reset filtrów, zmiana sortowania, „brak wyników”.
• Iteracje UI: swatche, chipsy, offcanvas, „Zastosuj” przy filtrach wielokrotnego wyboru.

Refleksja o wartości biznesowej

Faceted Search to nie dodatek kosmetyczny, lecz mechanizm, który wprost wpływa na przychód. Skracaną drogę do produktu widać w métricach: więcej odsłon szczegółów, krótszy czas do interakcji, wyższy współczynnik dodania do koszyka. Ostateczny efekt zależy jednak od jakości danych, projektu panelu, wydajności backendu i dojrzałości podejścia do SEO. Gdy te cztery filary są na miejscu, moduł staje się sprzymierzeńcem handlowca, a nie tylko widgetem na liście.

Kiedy sięgnąć po alternatywy

Jeżeli katalog przekracza kilkaset tysięcy kombinacji, a wymagania obejmują inteligentne rankingi, autosugestie i analitykę w czasie rzeczywistym – czas rozważyć hybrydę lub migrację do wyszukiwarki indeksującej (Elasticsearch/Algolia). Dla znakomitej większości sklepów średniej skali lepszym balansem koszt/efekt pozostaje jednak ps_facetedsearch, zwłaszcza gdy priorytetem jest stabilność i prostota utrzymania.

Warto pamiętać o miękkich aspektach: szkolenie zespołu z taksonomii, polityka wersjonowania filtrów, przeglądy kwartalne użycia facetów. To właśnie one decydują, czy filtracja pozostaje świeża i wspiera intencje zakupowe, czy zamienia się w muzeum opcji, w którym trudno cokolwiek znaleźć. W tym sensie Faceted Search jest narzędziem wymagającym opieki kuratorskiej – a to dobra wiadomość dla sklepów, które stawiają na świadomy rozwój i konsekwentne doskonalenie.

W moim odczuciu największa przewaga modułu tkwi w tym, że przenosi ciężar pracy na etap porządkowania danych i sensownego projektowania interfejsu. Tam, gdzie te elementy są priorytetem, Faceted Search staje się dźwignią wzrostu: czytelna nawigacja, trafna filtracja, lepsze decyzje i, finalnie, wyższa konwersja. Tam, gdzie brakuje dyscypliny w danych i konceptu, żadna magia kodu nie pomoże.

Na koniec praktyczny akcent: pamiętaj o precyzyjnych nazwach facetów (krótkich i zrozumiałych), sensownej kolejności, konsekwencji w nazewnictwie oraz bezwzględnym testowaniu szybkości odpowiedzi. Te cztery zasady robią więcej dla jakości filtrów niż jakakolwiek nowa funkcja. Dobrze zaopiekowany ps_facetedsearch jest wystarczająco „szybki i mądry”, by stać się cichym bohaterem sklepu – i to jest właśnie jego największa wartość.

Podsumowując recenzencką perspektywę bez formalnego finału: ps_facetedsearch to solidny, przewidywalny „koń pociągowy” katalogu PrestaShop. Nie zastąpi wyszukiwarki kognitywnej, ale nie próbuje – i to uczciwe. W zamian daje stabilne podstawy: szybką filtracja, sensowną strukturę, bezpieczną ścieżkę rozwoju z myślą o wydajność i SEO. W praktyce to często dokładnie tyle, ile potrzeba, by zamienić chaos asortymentu w klarowny wybór.