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Mit semantischen Filtern zur besseren Produkt-Suche im Online-Shop

Wie die Produkt-Suche intelligent wird:
Mit semantischen Filtern Zusammenhänge erkennen und erschliessen

Was ist eine semantische Suche, was sind semantische Filter?

Semantische Filter ermöglichen einer Produkt-Suche, einen Suchbegriff zu interpretieren und aus diesem Filter-Kriterien abzuleiten. So werden für den Suchbegriff nicht mehr stupide nur passende Textstellen gesucht. Dieser kann zum automatischen Ein- oder Ausgrenzen von Eigenschaften oder Kategorien genutzt werden.

Wie funktioniert eine semantische Suche im Online-Shop?

 

Zwei Beispiele helfen, dies zu verstehen:

Einfaches Beispiel für eine semantische Suche im Online-Shop

Ein einfaches Beispiel ergibt sich, wenn wir zum Beispiel im Online-Shop unseres Kunden flaschenpost.ch nach „Merlot“ suchen. Dank semantischer Filter erkennt die Suche den Suchbegriff und setzt automatisch einen Filter „Traubenart=Merlot“.
Semantisches Filtern kann wesentlich komplexer als in diesem Beispiel angewendet werden, vor allem, was den logischen Aufbau des Filters betrifft. Typischerweise basiert dies aber immer auf Schlüsselwort-Mustern aus einem oder mehreren Begriffen.

Erweitertes Beispiel für semantische Filter innerhalb der Suchfunktion

Ein gutes Beispiel für einen komplexeren Fall basiert darauf, was wir für die Jobs-Plattform vom Universal Jobs umgesetzt haben. Wenn wir zum Beispiel nach „Projekt Manager Zürich“ suchen, ist das eine Kombination aus zwei semantischen Komponenten. „Projekt Manager“ist eine Funktion oder Position, „Zürich“ eine regionale Zuordnung. Der erste Teil könnte extrahiert werden, um Such-Treffer hervorzuheben, die den Begriff „Projekt Manager“ enthalten und gleichzeitig alle Resultate aus der Kategorie „Projekt Management“ anzeigen. Der zweite Teil des Suchbegriffs, „Zürich“, könnte entfernt werden und durch einen regionalen Filter mit einem variablen Umkreis-Radius ersetzt werden. Diesen könnte vom Nutzer mit einem Auswahlmenü beliebig angepasst werden.
Natürlich ist dies mit verschiedensten Parametern denkbar und nicht nur auf die Stadt, Land oder Postleitzahl begrenzt.
Dies sind lediglich zwei Beispiele. Wir können uns viele andere, völlig verschiedene Anwendungsszenarien vorstellen, die aus Schlüsselwörtern Filter erstellen oder Suchresultate im Ranking beeinflussen.
Was bringt das der Produkt-Suche des Nutzers?

Der Nutzen von semantischen Filtern in der Shop-Suche

Man könnte behaupten, dass die Suchergebnisse einer normalen Schlüsselwortsuche nach „Merlot“ sich nicht gross von den Suchresultaten unterscheiden, die auf einer Auswahl der Traubenart „Merlot“ basieren. Warum sollte man sich dann mit semantischen Filtern beschäftigen?
Man könnte dagegen halten, dass es dem Nutzer bereits hilft, diese Zuordnung visuell zu zeigen. Das ist aber nicht der Hauptgrund, warum semantische Filter einen Nutzen bieten.

Nur relevante Suchresultate!

Der erste und meiner Meinung nach wichtigste Aspekt für den Einsatz von semantischen Filtern setzt das Verständnis der Zielsetzung eben dieser voraus: Relevante und „cleane“ Suchergebnisse zu liefern. Mit „clean“ meine ich konkret weniger „Schrott“, weniger Ergebnisse die nicht wirklich im Zusammenhang mit der Suchanfrage stehen, auch wenn sie technisch oder formell zum Suchbegriff passen.
Wenn wir bei unserem Beispiel „Merlot“ bleiben, wäre das in diesem Fall ein Wein, in dessen Produkt-Beschreibung ein „interessanter, merlot-ähnlicher Geschmack“ erwähnt wird. Eine rein schlüsselwort-basierte Suche ohne semantische Filter würde diesen Wein anzeigen, auch wenn er kein Merlot ist.

Der Unterschied zwischen einer Produkt-Suche im Online-Shop und einer Internet-Suche

Keine Filter und Facetten bei einer Suchmaschine

Während ein Nutzer bei einer Suchmaschine wie zum Beispiel Google kaum die Reihenfolge ändert oder Filter und Facetten nutzt, um Suchanfrage besser abzugrenzen, ist es bei einer Suche im Online-Shop weit verbreitet. Und es kann zu wenig sinnvollen Ergebnissen führen, wenn die Filter falsch verwendet werden, die Reihenfolge geändert wird und so alle eigentlich relevanten Ergebnisse entfernt werden oder einfach weiter hinten verschwinden.

Google ist keine E-Commerce-Umgebung

Eine typische Anforderung von Online-Shop-Betreibern ist die Möglichkeit, bestimmte Produkte und Angebote hervorzuheben. Dies widerspricht den Zielen einer „neutralen“ Internet-Suche im Kern.

Drei Beispiele aus dem Alltag einer Produkt-Suche

Problem 1: Die Änderung des Rankings durch Sortieren

Nehmen wir an, ich suche das günstigste Produkt und sortiere deshalb die Suchergebnisse nach dem Preis. So kann es passieren, dass die ersten Resultate überhaupt nicht zu dem passen, was ich eigentlich suche. Als Nutzer nehme ich die Suchergebnisse als nicht „clean“wahr.

Problem 2: Mit Facetten filtern

Ich könnte zunächst hunderte Suchergebnisse bekommen. Und sie sehen alle nach Merlot aus, was ich auf der ersten Seite sehe. Aber ich möchte sie nun nicht alle durchgehen, also wähle ich eine Facette wie zum Beispiel „prämiert“ aus. Nun könnte ich vielleicht nur noch acht Weine sehen, die preisgekrönt sind. Und wenn nun kein oder nur wenige Merlot dabei sind, habe ich ein Problem.

Problem 3: Nicht relevantes hervorheben? Besser nicht!

Die grosse Mehrheit der Nutzer, die eine Produkt-Suche im Online-Shop starten, klicken auf eines der ersten 10 Suchergebnisse oder machen etwas anderes: Eine neue Suche starten, zur Startseite zurück gehen oder den Online-Shop komplett verlassen. Üblicherweise schwankt der Anteil der Nutzer, die Facetten und Filter verwenden, je nach Umgebung und Zusammenhang zwischen fünf und 20%. Das ist toll, aber was ist mit den restlichen 80%?
Aus diesem Grund spielen die ersten Suchresultate eine sehr kritische Rolle. Verkäufer wollen die Chance dieser Top-Platzierungen nutzen – aber wie? Typischerweise werden hier Produkte platziert, die eine möglichst hohe Gewinnspanne ermöglichen. Dazu werden diese Produkte mit verlockenden Hinweisen wie „Neuheit“, „Bestseller“ oder „Sonderangebot“ versehen.
Werden diese Produkte mit den ersten Suchergebnissen gezeigt, können sie die Suchergebnisse nachhaltig verwässern, wenn sie nicht relevant sind. Ich sehe also gegebenenfalls Aktionsweine, die kein Merlot sind, obwohl ich nach Merlot gesucht habe. Das wäre kontra-produktiv: Die Suchergebnisse wären nicht mehr relevant. Das reduziert die Kapazität des Händlers für die Platzierung von besonderen Angeboten, zahlt sich aber im Sinne des Nutzers für eine höhere Relevanz der Suchergebnisse im Online-Shop aus.

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Als Vicepresident Products ist Sylvain Paillard entscheidend an der Produktentwicklung bei Boxalino beteiligt und Experte für künstliche semantische Intelligenz.

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