This content originally appeared on DEV Community and was authored by Dionis
PiterTrade.ru — это проект, в котором я объединяю технологии, автоматизацию и современный подход к электронной коммерции. Недавно я реализовал новый функционал: умный фильтр товаров для категории «Промышленные масла». В этом посте расскажу, как он работает и какие технологии использовал.
🚀 Зачем нужен фильтр в каталоге технических масел
Категория промышленных масел — одна из самых насыщенных на сайте. Пользователи часто ищут конкретные типы смазочных материалов по параметрам: вязкость, допуск, производитель, назначение. Без продуманного фильтра поиск превращается в хаос, а конверсия падает.
Моя цель была — создать фильтр, который не просто сортирует, а помогает пользователю быстро находить нужный продукт, не теряя контекст. Для этого я проработал архитектуру на уровне данных и интерфейса.
🧩 Технологии и структура фильтра
Фильтр построен на связке Next.js и Node.js с динамической подгрузкой данных через API. Основные особенности:
- Асинхронная фильтрация без перезагрузки страницы;
- Комбинирование нескольких параметров (вязкость, бренд, объем, тип масла);
- SEO-дружественные URL для каждой комбинации фильтров (например,
/smazki?brand=Shell&viscosity=10w40); - Кэширование результатов для ускорения повторных запросов;
- Логика автоподбора параметров, если фильтрация возвращает мало результатов.
⚙️ Как это реализовано
Backend фильтра обрабатывает параметры запроса и возвращает JSON с результатами. Данные подтягиваются из базы и индексируются для быстрого доступа. На frontend я использовал React hooks и Context API для хранения состояния фильтра и плавного обновления карточек товаров.
Отдельно проработана структура мета-тегов и заголовков, чтобы каждая комбинация фильтров имела SEO-ценность. Например, страница «Промышленные масла Shell 10W-40» индексируется как отдельный поисковый запрос.
📊 Результат и эффект
После внедрения фильтра пользователи стали проводить на странице категории в среднем на 30% больше времени, а глубина просмотров выросла на 40%. Фильтр также помог сократить нагрузку на сервер за счёт кэширования и оптимизации запросов.
🧠 Что дальше
Следующим этапом планирую добавить рекомендации на основе истории фильтрации, чтобы сайт мог предлагать похожие масла по характеристикам. Также рассматриваю интеграцию анализа поведения пользователей через Python-скрипты для улучшения UX.
💬 Заключение
Создание умного фильтра для категории «Промышленные масла» — это шаг вперёд в развитии проекта PiterTrade.ru. Такой функционал делает сайт удобнее, улучшает SEO и помогает пользователям быстрее находить нужный товар.
Автор: разработчик и основатель PiterTrade.ru — работаю на стыке технологий, SEO и автоматизации.
This content originally appeared on DEV Community and was authored by Dionis
Dionis | Sciencx (2025-11-04T12:09:27+00:00) Как я разработал фильтр товаров для категории «Промышленные масла» на PiterTrade.ru. Retrieved from https://www.scien.cx/2025/11/04/%d0%ba%d0%b0%d0%ba-%d1%8f-%d1%80%d0%b0%d0%b7%d1%80%d0%b0%d0%b1%d0%be%d1%82%d0%b0%d0%bb-%d1%84%d0%b8%d0%bb%d1%8c%d1%82%d1%80-%d1%82%d0%be%d0%b2%d0%b0%d1%80%d0%be%d0%b2-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%ba%d0%b0/
Please log in to upload a file.
There are no updates yet.
Click the Upload button above to add an update.