Современные поисковые системы электронной коммерции функционируют в условиях высокой пользовательской активности и необходимости обработки коротких, структурно насыщенных запросов, содержащих технические обозначения и артикулы. Особую сложность представляет сегмент «сделай сам» (DIY), где значительная доля запросов включает буквенно-цифровые токены («M8x50», «LED 12W», «SSD 1TB»). Одним из существенных источников деградации качества поиска являются ошибки раскладки клавиатуры (ENG→RU), при которых латинские символы интерпретируются как кириллические, формируя нераспознаваемые комбинации (например, «ыыВ 1ЕИ» вместо «SSD 1TB»). Такие искажения нарушают лексическую и семантическую целостность запроса, приводят к снижению релевантности выдачи и негативно отражаются на конверсии. В работе предложен вычислительно эффективный подход к коррекции раскладки клавиатуры, ориентированный на эксплуатацию в высоконагруженных информационно-поисковых системах с ограниченными ресурсами. Метод объединяет детерминированные таблицы сопоставления клавиш, контекстное сопоставление токенов и легковесные модели машинного обучения, обеспечивая баланс точности и производительности. Экспериментальная оценка на доменно-специфичных наборах данных показала повышение точности поиска на 25–30 % по сравнению с базовыми орфографическими методами при среднем времени отклика менее 10 мс на запрос. Полученные результаты подтверждают масштабируемость и промышленную применимость предложенного решения в серверных и облачных IR-платформах.