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SUCHE IM WEBSHOP

Trends beim Suchen und Finden

Suchfunktion und Navigation verschwimmen immer mehr. Auch Web-Shops müssen umdenken – und ihre Suchfunktion an Google orientieren

Auf neuen Wegen findet der Online-Shopper ans Ziel

Seit einem guten Jahr nimmt Google seinen Nutzern einiges an Denkarbeit ab. Tippt ein Besucher beispielsweise das Stichwort „Mode“ in das Suchfeld ein, schlägt im Google mit der Funktionalität „Suggest“ ein Dutzend Begriffe vor, nach denen er suchen könnte, zum Beispiel „Mode und Preis“, „Modellbahn“ oder „Model-WG“.

Google Suggest ist nicht so innovativ wie andere Neuheiten des Branchenprimus – lange bevor die Suchmaschine Suchvorschläge ausspuckte, bot schon manch ein Online-Shop seinen Kunden mögliche Suchvarianten an. Aber wenn Google in diesem Fall die neue Technik nicht erfunden hat, so hilft das Unternehmen doch bei deren Durchsetzung. „Seitdem Google Autosuggest anbietet, haben die User gelernt, diese Funktion zu nutzen – mehr noch: Inzwischen erwarten sie diese sogar“, meint Gero Lüben, Geschäftsführer von Exobyte, Hersteller der Shop-Suche SellbySearch. Mathias Duda, Head of UK Business und Key Account Manager beim Konkurrenten Omikron, schlägt in die gleiche Kerbe: „Durch Google ist eine Suggest-Funktion heute Standard, den der User verlangt.“ Die Suggest-Funktion ist nur ein Beispiel von vielen, die illustrieren, wie die Suchfunktionen von Google und anderen Suchmaschinen das Suchverhalten der User beeinflussen: Was von Google und Co. bekannt ist, wird überall im Web erwartet – auch in den Online-Shops.

Dennoch bietet immer noch nur eine geringe Zahl von Online-Shops eine Suggest-Funktion an – obwohl eine Nachrüstung der Shopsuche nicht übermäßig aufwendig ist. So stehen für die intelligente Suche Factfinder von Omikron Plug-Ins für verschiedene Shop-Systeme zur Verfügung. Wer ein anderes System nutzt,muss seine Produktdaten einmal in den Factfinder einspielen und die Suchergebnisse in den Shop integrieren lassen. Der SaaS-Anbieter Exobyte koppelt seine SellbySearch-Suche über ein Servlet an die Shop-Seite an.

Pedanterie ist out

Gleiches gilt für die fehlertolerante Suche. Hier hat Google der Nachsichtigkeit gegenüber Rechtschreibfehlern und Vertippern mit seiner „Meinten Sie...“-Funktion den Weg geebnet. Wer auf der Suchmaschine beispielsweise nach „Fahrrd“ sucht, bekommt dennoch die erwünschten Suchergebnisse rund ums Thema Drahtesel angezeigt.

Nicht so in vielen Online-Shops: Diese bieten häufig nur eine simple Datenbanksuche mit den Begriffen, die mit logischem UND beziehungsweise ODER verknüpft sind. Das heißt, die Suche toleriert keine Tipp- oder Rechtschreibfehler und andere Schreibweisen. Wer weiß aber schon,wo beim „Think Centre A58 sff sml“ die Leerzeichen gesetzt werden oder wie man „Sony Ericsson“ oder „Hewlett-Packard“ korrekt schreibt? Suchanfragen, die eine fehlerintolerante Suche nicht kennt, führen zu einem deprimierenden „Ihre Suche ergab 0 Treffer“ – eine Meldung, die einen potenziellen Käufer schnell die Lust am Online-Shopping verlieren lässt.

Ein erster Schritt der Optimierung einer fehlerintoleranten Suche kann das Anlegen von Synonymen sein. Manche Shoplösungen bieten die Möglichkeit, Suchanfragen auf andere Begriffe umzuleiten. Die Suche nach „Laptop“ liefert dann auch Ergebnisse zu „Notebook“. Diese Funktion lässt sich auch für Rechtschreibfehler und unterschiedliche Schreibweisen nutzen: Die Suche nach „Tshirts“ findet dann auch „T-Shirts“. „Unerwartete Fehler, wie Buchstabendreher oder Vertipper, bei denen der Nutzer statt des Buchstabens „S“ das „D“ erwischt hat, lassen sich damit aber nicht erfassen“, warnt Gero Lüben von Exobyte. Dazu ist eine Suche mit mathematischem Ähnlichkeits-Algorithmus notwendig.

Ordnung im Ranking

Beim Ranking der Suchergebnisse bevorzugt Google verstärkt Blog- und Community-Einträge, Twitter-Meldungen oder Beiträge auf Social Networks. User Generated Content wird von der Suchmaschine als besonders relevant eingestuft. Auch in diesem Bereich schauen sich einige Shopbetreiber etwas ab für ihre Shopinterne Suche. „Nicht nur die Produkte selbst sind für die Suche interessant“ stellt Mathias Duda von Omikron fest. „Auch User Generated Content aus der Community oder von der Facebook-Fanpage können verwendet werden, um das Ranking der Suchergebnisse oder auch die After-Search-Navigation anzupassen.“ So könnten Shop-Betreiber ihren Usern anbieten, bei einer Suche nur die Produkte anzuzeigen, zu denen Nutzerkommentare vorliegen, oder die eine gewisse Bewertung erhalten haben.

Über das Ranking der internen Suchergebnisse wird auf Anbieterseite derzeit heiß diskutiert. So gibt es beispielsweise Lösungen, um das Ranking mit den Klickdaten der Website zu verbinden. Ganz oben in der Ergebnisliste könnten dann die passenden Produkte mit der höchsten Konversionsrate oder der längsten Verweildauer angezeigt werden. Ein nächster Schritt ist noch Zukunftsmusik: Omikron forscht derzeit mit der Universität Magdeburg, wie sich Nutzerprofile dafür verwenden lassen, um jedem Shop-Besucher ganz individuelle Suchergebnisse anzuzeigen. Eine personalisierte, selbst lernende Suche also – auch das gibt es schon von Google.

Dabei beschränken sich die Überlegungen der Suchexperten nicht nur auf die Suche selbst. Mit den Ergebnissen einer Suchanalyse ließe sich der ganze Shop umgestalten. Angefangen bei der Navigation: Statt der traditionellen Kategorien könnten die beliebtesten Suchbegriffe das Gesicht des Shops bestimmen. Und auch über das Wording des Shops kann mithilfe der Suchanalyse nachgedacht werden: Wenn die meisten Besucher in der Freitextsuche eines Schuhhändlers nach einer „Sandale“ suchen, obwohl die entsprechende Kategorie im Shop als „Sandalette“ betitelt wird, ist es Zeit für eine Umbenennung. Dafür gibt es schon Beispiele: „Shops wie Yalook, Eddie Bauer oder Hess Natur bilden beispielsweise ihre Navigation über den Suchindex ab“, so Duda. „Andere blenden Promotions ein, die zu den aktuell gefragtesten Suchbegriffen passen.“ Und auch das gibt es schon bei Google: Da heißt die Funktion „Google Adwords“.

Die Suche nach der Suche

Die Meldung „Ihre Suche ergab 0 Treffer“ hilft einem Webshop-Besucher ebensowenig weiter wie das Pendant „Ihre Meldung ergab 521 Treffer“ – zuviel Auswahl ist bestenfalls verwirrend, schlimmstenfalls abschreckend. Das haben Suchanbieter schon vor einigen Jahren erkannt und Möglichkeiten entwickelt, mit denen der User seine Ergebnislisten nach eigenen Wünschen filtern kann. Diese After-Search-Navigation (auch Facettensuche genannt) dürfte jetzt auf noch breitere Ak-zeptanz stoßen – denn Google hat sie für sich entdeckt.

Seit Anfang des Jahres können User ihre Google-Suche mit verschiedenen Zusatzbuttons verfeinern, um beispielsweise nur Blog- und Foreneinträge anzuzeigen oder Nachrichten auszuschließen, die vor einem bestimmten Datum verfasst wurden. In einer Studie im April zeigte der Usability-Experte eResult, dass rund 40 Prozent der regelmäßigen Google-Nutzer das noch recht junge Feature bereits genutzt haben. Von den aktiven Nutzern der Funktion waren fast 80 Prozent sehr zufrieden mit den gefilterten Ergebnissen. Das weise auf den intuitiven Erfolg von After-Search-Navigation hin, so die Studien-Verantwortlichen bei eResult. Ein Hinweis für Shopbetreiber, dass sich Filteroptionen wie Marke, Preis oder Farbe auf ihrer eigenen Seite lohnen können – wobei die Nutzungssituationen in diesem Fall nur bis zu einem gewissen Punkt vergleichbar sind. „Die harte Filterung der Facettensuche kann zur Suchsackgasse werden, da sie die Produktauswahl zu stark einschränkt“, moniert Ole Tangermann, Geschäftsführer des Guided-Selling-Anbieters Excentos. „Das entspricht nicht dem Kaufverhalten – Einkaufen ist immer ein Kompromiss.“ Helfen können hier verstellbare oder Mehrfachfilter, mit denen User etwa eine gewisse Preisspanne festlegen oder mehrere Farben als Suchoption auswählen können.

In der Sprache des Users

Experten für Suchmaschinenoptimierung stellen bereits seit längerem fest, dass die Suche, abgesehen von besonders generischen Suchwörtern, immer mehr in Richtung Long-Tail, also einer Mehrwortsuche, tendiert. User suchen auf Google nicht mehr nach „Notebook Quad-Core“, sondern immer häufiger nach einem „günstigen Notebook zum Spielen“ oder einer „Digitalkamera für Einsteiger“. Ein ähnliches Suchverhalten hat Tangermann auch in Online-Shops festgestellt: „Wenn Shops zur Kaufentscheidung genutzt werden, kann der Kunde seinen Wunsch oft nicht konkret ausdrücken. Seine ungefähren Vorstellungen formuliert er dazu noch in Konsumenten-nicht in Herstellersprache.“ Will ein Online-Shop seinen Usern die Möglichkeit geben, so zu suchen, wie ihnen der Schnabel gewachsen ist,muss er eine semantische Suche einführen. Diese stellt die umgangssprachliche Anfrage der User innerhalb des Shop-Kontexts in einen erlernten Zusammenhang mit den Produktdaten. Eine solche Suche in einem Modeshop weiß beispielsweise, dass bei einer Suche nach „Hosen für kleine Frauen“ die Produkte angezeigt werden sollen, die in Kurzgrößen erhältlich sind. „Der Nutzer muss allerdings wissen, dass er in einem Shop so suchen darf,wie er mit einem Verkäufer im Ladengeschäft sprechen würde“, warnt Tangermann. „Um die Vorteile der semantischen Suche auszunutzen, sollten ihre Möglichkeiten im User Interface deutlich erklärt werden.“

Bei der semantischen Suche haben die Gemeinsamkeiten zwischen der Freitextsuche im Online-Shop und dem Suchgiganten Google schließlich ein Ende – denn die semantische Suche funktioniert bisher, allen Gegenversuchen wie Wolfram Alpha und Co. zum Trotz, nur in geschlossenen Systemen wie beispielsweise einem Online-Shop. il *


Such-Stichworte

Fehlertolerante Suche (auch Ähnlichkeitssuche): Vermeidet Such- und Navigations-Probleme, toleriert Vertipper, Rechtschreibfehler und unterschiedliche Schreibweisen.

Vorschlagssuche (auch Suggest-Suche): Bietet passende Suchwortvorschläge in einer Liste, während der User den Suchbegriff ins Suchfeld tippt, beispielsweise bei der Eingabe „Schr“ die Vorschläge „Schrank“, „TVSchrank“, „Schränke“ oder „Schuhschrank“, aus denen der User seinen Begriff direkt auswählen kann. Für diesen Begriff wird dann die Suche gestartet.

After-Search-Navigation (auch Facetten- oder Filtersuche): Erlaubt eine genauere Filterung und/oder Rangfolge der Suchergebnisse nach bestimmten Kategorien durch den User selbst, beispielsweise nach Größe, Kategorie, Marke oder Preis. il


Suchnavigation von morgen: Bummeln, Stöbern, Entdecken

* Per Kompass durch den Schuh-Dschungel: Browsegoods.com orientiert sich in Sachen Navigation an Google Maps. Statt einer klassischen Navigation gibt es hier eine riesige, „begehbare“ Karte aus Schuhen, in der sich der User frei bewegen kann. Nach rechts, links, oben oder unten steuern, die gewünschte Kategorie, z.B. Damenschuhe, finden und dann geht es per Zoom-Funktion immer tiefer hinein in den Schuh-Dschungel – bis das gewünschte Fußkleid entdeckt wurde.

* Schaufensterbummel durchs Netz: Bei der Konzeption des Amazon-Projekts Windowshopping. com haben sich die Entwickler von einem Bummel in der Innenstadt inspirieren lassen. Wie im Kaufhaus fliegen die Produkte, gesteuert von der Tastatur, am Nutzerauge vorbei, nur zusammengehalten von einer groben Unterteilung, z.B. in „DVDs“ oder „Bestseller“. Innerhalb dieser Kategorien wirken die angebotenen Produkte allerdings recht zusammengewürfelt und unüberschaubar.

* Farbsuche zu Ende gedacht: Auf www.edelight.de/visual  wird mit einem neuartigen Stöberkonzept experimentiert. Hier sollen User nicht nur ein Kleidungsstück, sondern gleich ein stimmiges Ensemble finden. Möglich macht’s ein Produktrad mit Farbabgleich: Wurde ein Produkt, in unserem Fall eine Jeans, ausgewählt, wandert es in die Mitte und die Site präsentiert rundherum dazu passende Accessoires. Im Farbbalken wählt der Nutzer die Lieblingsfarbe aus – fertig ist die Kombination. il

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