North Patrol on suunnitteluun erikoistunut konsulttitoimisto. Suunnittelemme, autamme teknologiavalinnoissa, kilpailutamme. Emme myy toteutusprojekteja, emmekä lisenssejä, olemme aidosti asiakkaan puolella.
28.8.2026
Sivuston sisäisen haun merkitys ei ole kadonnut, vaikka sisältöjä etsitään yhä useammin Googlen ja generatiivisten AI-palvelujen kautta. Organisaatiosivustoilla haku toimii navigaation varajärjestelmänä, verkkokaupassa se vaikuttaa suoraan tuotteiden löydettävyyteen ja kaikissa palveluissa hakudata kertoo, mitä käyttäjät todella tarvitsevat. Toisinaan hakua voidaan tarjota jopa ensisijaisena verkkosivuston navigointitapana.
Hakuratkaisujen kirjo ulottuu julkaisujärjestelmän omasta hausta ja kevyistä lisäosista erillisiin hakumoottoreihin sekä täysin hallittuihin SaaS-palveluihin. Tässä artikkelissa käydään läpi tyypillisiä hakuratkaisujen toteutustapoja ja pohditaan, minkälaisiin tilanteisiin ne parhaiten sopivat.
Hakuratkaisun valinta
Suomen kieli on perinteisesti tuonut omat haasteensa haun toimivuuteen. Hakuratkaisun olisi ymmärrettävä suomen kielen taivutusmuodot, yhdyssanat, lyhenteet ja monet muut kielemme kommervenkit. Myös hakuratkaisun konfiguroitavuuden helppous on viime aikoina noussut tärkeäksi valintakriteeriksi, erityisesti tekoälypohjaisten ratkaisujen yleistyessä.
Hakua pitäisi voida opettaa monin tavoin niin, että tietyt hakusanat, -fraasit tai -kysymykset toisivat hakijalle mahdollisimman relevanttia tietoa. Käyttäjät kirjoittavat usein hakuun avainsanojen lisäksi myös kokonaisia kysymyksiä, joihin haun pitäisi pystyä reagoimaan oikein.
Hakuratkaisun valintaan vaikuttavatkin hyvin monet tekijät:
- Sisällön määrä ja tyyppi: Kohdistuuko haku vain verkkosivujen leipäteksteihin, vai myös esimerkiksi tuotteiden yksityiskohtaisiin tuotetietoihin, metatietoihin, liitetiedostoihin, uutisarkistoihin, videoihin, henkilöhakemistoihin jne.? Miten haun halutaan toimivan monikielisillä sivustoilla?
- Haun rooli palvelussa: Miten haku ohjaa käyttäjää käyttöliittymässä? Toimiiko haku kaikilla sivuilla läsnäolevana yleishakuna vai esimerkiksi osiokohtaisena aineistohakuna tai pääasiallisena palvelun navigointielementtinä?
- Sisältölähteet: Kohdistuuko haku yhteen sivustoon vai useamman sivuston kokonaisuuteen?
- Liikenne ja päivitysnopeus: Minkälaista suorituskykyä hakupalvelulta edellytetään? Paljonko hakuja tyypillisesti tehdään esim. vuorokaudessa, ja kuinka nopeasti uusi sisältö pitää saada indeksiin?
- Hakukokemus: Miten käyttäjää tuetaan hakua tehdessä? Miten huomioidaan esimerkiksi automaattitäydennys, kirjoitusvirheet, suodattimet, synonyymit, nostot ja personointi?
- Käyttöoikeudet: Saavatko kaikki käyttäjät nähdä saman sisällön?
- AI-tavoite: Halutaanko parempi järjestys hakutuloksille, semanttinen haku vai kokonaisia vastauksia tuottava keskusteluhaku?
- Osaaminen ja ylläpitovastuu: Löytyykö organisaatiolta hakuteknologia-, DevOps- ja/tai relevanssiosaamista?
- Tietosuoja ja toimittajariippuvuus: Missä indeksi ja hakukyselyt käsitellään? Voidaanko palvelu myöhemmin vaihtaa?
Seuraavissa luvuissa on käsitelty kolmea erityyppistä teknistä lähestymistapaa hakupalvelun valintaan:
- Julkaisujärjestelmän omat haut ja lisäosat
- Omalle palvelimelle asennettava erillinen hakumoottori
- Kolmannen osapuolen SaaS-palvelut
Ja koska, ajan trendien mukaisesti, lähes kaikki tuotteistetut hakuratkaisut rummuttavat myös tekoälyominaisuuksiaan muodossa tai toisessa, lähestymistavoissa otetaan hieman kantaa myös ratkaisujen AI-kyvykkyyksiin.
Tekoälyn rooli hakupalvelussa
Tekoälyä voidaan käyttää parantamaan hakua lähes kaikissa ratkaisumalleissa, myös perinteisen sivustohaun täydentäjänä. Se voi parantaa hakua mm. tunnistamalla synonyymejä, korjaamalla kirjoitusvirheitä, analysoimalla hakuehtoja ja jalostamalla hakutuloksia.
Parhaimmillaan se toimii asiakaspalvelun ensimmäisenä kerroksena ohjaten käyttäjän suoraan oikean tiedon lähteelle, tiivistämällä tiedon oleelliseen sekä vähentämällä käyttäjän tarvetta avata monta sivua tai olemaan yhteydessä asiakaspalveluun.
Hyvä kuitenkin muistaa, että tekoäly tekee edelleen myös virheitä. Vastausten tulisi aina perustua vain sallittuihin ja ajantasaisiin lähteisiin. Tekoälylle ominainen hallusinointi, eli vastausten keksiminen, ei ole sivuston sisäisessäkään haussa toivottava ominaisuus. Tämän välttäminen voi vaatia paljonkin tekoälyn opettamista ja hakupalvelun konfigurointia. Viranomaispalveluissa hallusinointia ei välttämättä voida sallia lainkaan.
Vaihtoehtoiset hakuratkaisujen mallit
Hakuratkaisuja voidaan luokitella sekä teknologian että käyttömallin perusteella. Sama hakumoottori voidaan asentaa organisaation omaan ympäristöön tai hankkia hallittuna pilvipalveluna. Ratkaisut ryhmitellään tässä sen mukaan, millaisena kokonaisuutena verkkopalvelun tilaaja ne tavallisesti kohtaa.
Vaihtoehto 1: Julkaisujärjestelmän omat haut ja lisäosat
Julkaisujärjestelmän (Content Management System, CMS) oma haku, mahdollisesti täydennettynä siihen erikseen hankittavalla lisäosalla, on edelleen nopein, kustannustehokkain ja yleisimmin käytetty ratkaisu verkkosivuston haun parantamiseksi.
Eniten käytettyjä lisäosia esimerkiksi WordPress-sivustoilla ovat mm. Relevanssi ja SearchWP. Lisäksi joillakin WordPress-toimittajilla on omia tuotteita tai tuoteaihioita, joita he tarjoavat projektiensa osana.
Erityisesti Relevanssi on loistanut suomen kielen taivutusmuotojen kanssa toimimisessa. Indeksoinnin peruskonfigurointi on myös varsin sujuvaa. SearchWP:hen olemme törmänneet nykyään hieman harvemmin, mutta tietyissä spesifeissä käyttökohteissa sillekin on paikkansa, esim. verkkokaupoissa. Näissä kummassakaan lisäosassa ei ole liiemmin AI-ominaisuuksia, mutta niiden rinnalle voi toki rakentaa erilaista AI-kyvykkyyttä, esimerkiksi synonyymejä, kyselyn uudelleenmuotoilua tai käyttäytymiseen pohjautuvaa oppimista.
Drupalissa keskeinen ratkaisu on Search API. Se tarjoaa kehyksen Drupal-sisältöjen indeksointiin ja mahdollistaa eri haku- ja suodatuskahvojen käyttämisen. Laajempien hakujen yhteydessä Search API tyypillisesti integroidaan johonkin järeämpään hakupalveluun, kuten Elasticsearchiin tai Solriin.
Drupal tai sen lisäosat eivät myöskään tarjoa semanttista ymmärrystä, helppoa konfiguroitavuutta tai muita AI-lisäpalveluita, mutta niidenkin päälle voidaan kyllä AI-kyvykkyyksiä rakentaa räätälöiden.
Nykyisin täysin pilvipalveluna tarjottavan Optimizelyn (ent. Episerver) omat hakuvaihtoehdot ovat nekin tavallaan lisäosia. Hakuvaihtoehto riippuu CMS-versiosta ja käyttöarkkitehtuurista. CMS 12 -ympäristöissä käytetään tyypillisesti Search & Navigationia (ent. Optimizely Find), kun taas CMS 13:ssa sisältöjen haku ja toimitus perustuvat vahvasti Optimizely Graphiin. Hakukyselyt, tulossivun käyttöliittymä, suodattimet, käyttöoikeudet ja relevanssin hienosäätö jäävät kuitenkin verkkopalvelun toteuttajan vastuulle.
Optimizelyn tuoreimmassa versiossa (CMS 13) haku on laitettu kokonaan uusiksi, mutta tekoälyominaisuuksien käyttöönotto vaatii silti vielä paljon räätälityötä toteutusvaiheessa.
Vaihtoehto 2: Omalle palvelimelle asennettava erillinen hakumoottori
Omalle fyysiselle tai virtuaaliselle palvelimelle asennettava hakumoottori on tyypillisesti luonteva valinta hyvin laajoissa ja räätälöidyissä verkkopalveluissa, kun sisältö tulee useista sisäisistä järjestelmistä, hakujen tulee kohdistua hyvin tarkkoihin fasetteihin, esimerkiksi asiakirjojen metatietoihin, tai kun hakutuloksia tulee voida rajata erilaisten käyttöoikeuksien perusteella. Suomessa yleisimmät tämän kategorian tuotenimet ovat Elasticsearch, OpenSearch, Solr sekä Redis-tietokannan päällä toimiva Redis Search.
Elasticsearch, OpenSearch ja Solr osaavat yhdistää avainsanahaun ja merkitykseen perustuvan vektorihaun yhdeksi tuloslistaksi. OpenSearch on luonteva vaihtoehto etenkin AWS-painotteisissa arkkitehtuureissa. Tekoälykyvykkyyksiä voidaan näidenkin alustojen päälle toteuttaa räätälöiden, mutta se vaatii käytännössä paljon enemmän käsityötä kuin esimerkiksi kaikkein valmiimmissa kaupallisissa pilvipalveluissa. Sama pätee myös Redis Searchiin.
Omalle palvelimelle asennettujen hakukoneiden kustannukset eivät tyypillisesti synny lisenssimaksuista. Esimerkiksi kaikki edellä mainitut hakukoneet ovat periaatteessa ladattavissa, asennettavissa ja konfiguroitavissa itse, ja ainakin alkuun pääsee täysin ilman lisenssimaksuja.
Kustannukset syntyvät pikemminkin asennustyöstä, integraatioista, käyttöympäristöstä, valvonnasta, varmistuksista ja relevanssin jatkuvasta konfiguroinnista ja kehittämisestä. Omalle palvelimelle asennettavia hakukoneita ei ole suunniteltu loppukäyttäjän konfiguroitaviksi, joten nämä vaiheet kannattaa useimmiten jättää suosiolla osaavan kumppanin tehtäväksi.
Vaihtoehto 3: Kolmannen osapuolen SaaS-palvelut
Kolmannen osapuolen SaaS-hakupalvelut soveltuvat hyvin organisaatioille, jotka haluavat hakupalveluunsa hallintanäkymän, analytiikan ja toimittajan tuen, mutta ilman hakupalvelinten teknisiä hallinnointivastuita. Hakuindeksiä päivitetään näissä tyypillisesti verkon yli crawler-pohjaisesti, mutta myös ohjelmointirajapinnat ovat tarvittaessa käytettävissä indeksin päivittämistä ja muita hallinnollisia toimia varten.
SaaS-palvelut hinnoitellaan tyypillisesti indeksien määrän ja koon mukaan. Hinnan arvioinnissa on hyvä huomioida, että esimerkiksi sivuston jokainen kieliversio voi edellyttää oman indeksinsä, mikä vaikuttaa suoraan kuukausittaisiin käyttökustannuksiin.
Valmiit crawler-pohjaiset sivustohakupalvelut
Valmiiden crawler-pohjaisten hakupalveluiden vahvuus on valmis indeksointi, hakukäyttöliittymä, analytiikka ja sisältötiimin hallintatyökalut.
Crawler-pohjaisista hakukoneista tunnetuin lienee suomalaislähtöinen AddSearch. Se on helppo ottaa käyttöön ja liittää melkeinpä millä tahansa julkaisualustalla tehdylle sivustolle. Hallinnointikäyttöliittymät ovat myös monipuoliset, joten ylläpito onnistuu hyvin pitkälle myös omien osaajien voimin.
AddSearchiin on saatavilla myös AI-laajennos, joka mahdollistaa mm. AI-pohjaisen keskusteluhaun, sisällöstä muodostetut AI-vastaukset ja automaattiset synonyymit. AI-laajennoksen myötä tosin hintakin pompsahtaa jo melkoisesti normihakuun verrattuna.
Cludo on hyvin samantyyppinen palvelu kuin AddSearch. Käyttöönotto on helppoa, hallinnointikäyttöliittymät ovat monipuolisia, helppokäyttöisiä ja selkeitä ja hallinnointi onnistuu tarvittaessa ilman ulkopuolista apua.
Cludo painottaa vahvuuksinaan erityisesti sisältörikkaita verkkopalveluja, monisivustohakua, toimituksen hallintatyökaluja, analytiikkaa ja AI-kyvykkyyksiään. AI-chat tarjoaa keskustelevan hakukokemuksen, ja AI-yhteenveto tuottaa hakutulossivun yläosaan tiiviin, indeksoituun verkkosisältöön perustuvan vastauksen.
AddSearch ja Cludo soveltuvat hyvin isoille organisaatioille, joissa sisältötiimi haluaa itse seurata ja kehittää hakua ilman jatkuvaa kehittäjätyötä. Pienelle, muutaman kymmenen sivun verkkosivustolle ne eivät välttämättä ole ensimmäisiä suosituksia.
Samalle tontille AddSearchin ja Cludon kanssa pyrkii myös FindKit, joka on kotimaisen Valu Digitalin tuotteistama crawler-pohjainen hakupalvelu. Toimintaperiaate on sama kuin AddSearchilläkin, mutta toiminnot, erityisesti hallinnointikäyttöliittymät, eivät ole yhtä pitkälle hiottuja. Myös hinnoittelu on hieman maltillisempi. AI-ominaisuuksista saa tosin siinäkin maksaa moninkertaisesti avainsanahakuun verrattuna.
Suomalaislähtöinen Athos Commerce (ent. Klevu) on erityisesti verkkokaupoille suunnattu SaaS-hakupalvelu. Palvelu keskittyy erityisesti tuotehakuun ja hakutulosten personointiin. Se soveltuu verkkokauppatiimeille, jotka haluavat hallita tuotenostoja ilman kehittäjää, ja joissa hakua arvioidaan ei ainoastaan löydettävyyden, vaan myös konversion perusteella.
API-vetoiset ja hallitut hakualustat
API-vetoisissa palveluissa asiakas rakentaa tavallisesti itse datasyötön, hakukyselyt ja käyttöliittymän. Vastineeksi saadaan enemmän ohjelmallista kontrollia.
Algolia on API-vetoinen hakupalvelu, jossa datasyöttö ja käyttöliittymä rakennetaan tavallisesti ohjelmallisesti. Indeksien, relevanssin, synonyymien ja sääntöjen hallintaan on kuitenkin myös valmiita hallintatyökaluja.
Taustapalvelu on helppo ottaa käyttöön, mutta hyvä käyttöliittymä, datasyöttö ja relevanssimalli vaativat kehitystyötä. Se soveltuukin ensisijaisesti kehittäjätiimeille, jotka haluavat rakentaa käyttöliittymän itse. Se on kuitenkin erittäin suorituskykyinen, joten se sopii luontevasti esimerkiksi palveluihin, joissa haun nopeus, hakusanojen automaattitäydennys ja sääntöpohjainen tulosten ohjaus ovat keskeisiä valintakriteereitä.
Muita ensisijaisesti API-pohjaisesti toimivia hakupalveluja ovat mm. Azure AI Search, Elastic Cloud ja Amazon OpenSearch Service, mutta näiden päälle tehtyjä hakutoteutuksia on viime aikoina tullut meille vastaan hieman harvemmin.
Käytännön suositukset eri tilanteisiin
Pienelle ja keskisuurelle sivustolle suositeltavin ratkaisu on useimmiten julkaisujärjestelmän oma haku, mahdollisesti laajennettuna jollakin kevyellä lisäosalla. Hakuanalytiikkaan, synonyymeihin ja seurantaan kannattaa silloinkin satsata jo aikaisessa vaiheessa, jotta selviää, mitkä haut eivät tuota tulosta. Näin käyttäjäkokemusta saadaan pikku hiljaa hiottua paremmaksi.
Isoille, erittäin taustajärjestelmäintensiivisille ja räätälöidyille sivustoille sopii usein parhaiten omalle palvelimelle asennettava erillinen hakumoottori. Vektorihakuja tai AI-pohjaisia hakuja voi harkita tarpeen mukaan ja aloittaa kehittäminen esimerkiksi rajattuna, eri hakutapoja yhdistävänä hybridihakupilottina.
Kolmannen osapuolen crawler- ja SaaS-ratkaisut ovat vahvoja vaihtoehtoja, jos sisältötiimi haluaa itse hallita nostoja, synonyymejä ja analytiikkaa. Käyttöönotto on tehtävissä nopeasti, ja pisimmälle tuotteistetuissa ratkaisuissa myös AI-ominaisuudet ovat valmiiksi hyvin hiottuja. AI-ominaisuuksien käytön kustannukset kannattaa kuitenkin huomioida jo ajoissa.
API-pohjainen ratkaisu sopii parhaiten, jos indeksointiputki ja käyttöliittymä halutaan rakentaa ohjelmallisesti tai hakuja pitää rajata käyttöoikeuksien perusteella. Verkkokaupassa Athos Commerce tai jokin vastaava erikoistunut haku voi olla perusteltu valinta, jos personointi, tuotenostot ja kaupallinen ohjaus ovat tärkeimpiä kehityksen ajureita.
Vektorihakua tai AI-pohjaisia hakuja ei kannata ottaa käyttöön vain siksi, että se on mahdollista. Kannattaa aina huolella miettiä, tuoko se kaivattua lisäarvoa perinteiseen hakuun verrattuna, kun huomioidaan sen tuomat kustannukset ja hallinnoinnin lisätyö.
Jos AI-ominaisuudet houkuttavat, laita kuitenkin ensin perushaku kuntoon; oikeat sisällöt indeksiin, toimivat synonyymit, suodattimet ja analytiikka. Lisää semanttinen haku, hybridihaku ja/tai generatiiviset vastaukset vasta, kun analytiikka osoittaa sille tarpeen. Hyvin toimiva haku vaatii lähes aina pitkäjänteistä analysointia, testausta ja asetusten säätämistä.
Valintaa kannattaa miettiä myös elinkaarinäkökulman kannalta. Jos käytössä on sivuston ulkoinen hakukone, hakupalvelun elinkaari voi olla eri kuin indeksoitavilla sivustoilla. Verkkosivusto voi kokea isojakin uudistuksia ilman, että hakukonetta tarvitsee myös vaihtaa.
Laajemmille sivustokokonaisuuksille hyvän hakukoneen rakentaminen on usein iso urakka. On hyvä huomioida, että usein se vaatii paljon jatkuvaa pienkehitystä, hienosäätöä ja ylläpitoa myös julkaisun jälkeen.
PS. Sinua voisi kiinnostaa tulossa oleva ilmainen webinaarimme: Webinaari: Asiakaspalvelun tietojärjestelmät Suomessa 2026 (16.9.2026 klo 10:00). Ilmoittaudu webinaariin!
