Wie KI-gestützte Website-Suche dabei hilft, genau das Passende zu finden

Wir starten mit einer Analogie zur KI-gestützten Website-Suche.

Stellen Sie sich vor, Sie betreten eine Bibliothek. Dort ist jedes Buch akribisch organisiert, um Ihren persönlichen Lesewunsch vorherzusagen und Sie sofort zu dem gewünschten Roman zu führen. Es gibt ein Team von Bibliothekar*innen, die nicht nur den Inhalt jedes Buches in den Regalen kennen, sondern auch Ihre Vorlieben und Lesegewohnheiten auf der Grundlage früherer Interaktionen verstehen, um Ihnen personalisierte Buchempfehlungen geben. zu können.

Genau dies ist das Versprechen der KI-gestützten Website-Suche im Einzelhandel. Während die traditionelle, auf Schlüsselwörtern basierende Suche die Nutzerinnen und Nutzer oft dazu zwingt, sich durch irrelevante Ergebnisse zu wühlen und Frustration zu erleben, kann die KI die Seitensuche in eine kontextuelle und intuitive Reise verwandeln.

Diese Technologie lernt aktiv aus dem Verhalten der Anwender*innen und liefert in Sekundenschnelle genau das, wonach gesucht wird – manchmal sogar, bevor diese es selbst realisieren. Bevor wir jedoch zu weit in die Optimierung der KI-gestützten Website-Suche eintauchen, lassen Sie uns die Grundlagen ansehen.

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Was ist Website-Suche: Definition, Komponenten und Vorteile

Unter Website-Suche versteht man die Suchfunktionalität innerhalb einer Website, die es den Nutzer*innen ermöglicht, durch die Eingabe von Schlüsselwörtern oder Phrasen spezifische Inhalte, Produkte oder Informationen zu finden.

Dieses interne Suchwerkzeug ist eine wesentliche Funktion für die meisten E-Commerce-Websites, insbesondere für Anbieter mit umfangreichen Inhalts- oder Produktkatalogen. Es hilft den Besucher*innen, schnell das zu finden, wonach sie suchen, ohne manuell durch mehrere Seiten oder Menüs klicken zu müssen.

Wichtige Komponenten der Website-Suche:

1. Suchfeld: Das sichtbare Eingabefeld, in das die Benutzer*innen ihre Suchanfragen eingeben. Es ist in der Regel prominent auf der Startseite einer Website oder in einer festen Position auf allen Seiten platziert.
2. Suchalgorithmus: Die im Hintergrund arbeitende Technologie, die Benutzeranfragen verarbeitet und relevante Ergebnisse abruft.
3. Suchindex: Eine Datenbank, die Informationen über den Inhalt einer Website speichert und so eine schnelle Bereitstellung von Ergebnissen ermöglicht.
4. Suchergebnisseite: Die Seite, die die relevantesten Treffer zu einer Benutzeranfrage anzeigt, häufig mit Auszügen oder Snippets des relevanten Inhalts, sowie Links zu den vollständigen Einträgen.

Für Online-Shops kann eine effektive Website-Suche die Konversionsraten erheblich steigern. Denn Benutzer*innen, die die gewünschten Produkte leicht finden, neigen eher zum Kauf. Darüber hinaus kann die Seitensuche, indem sie den Benutzer*innen dabei hilft, neue Inhalte oder Produkte zu entdecken, die ihren Interessen entsprechen, das Engagement erhöhen und sie dazu ermutigen, mehr Zeit auf der Website zu verbringen.

Mehr als 40 % der Website-Besucher*innen gehen direkt zum Suchfeld, und die Wahrscheinlichkeit, dass diese Personen mit einer starken Kaufabsicht konvertieren, ist um 216 % höher als bei Gelegenheits-Browsern.

Eine gute Website-Suche sollte in der Lage sein:

• Filtermöglichkeiten für verschiedene Kategorien oder Gruppierungen basierend auf dem Verhalten von Browsern und Kaufinteressenten sowie auf nutzergenerierten Bewertungen anzubieten.
• Automatische Korrektur und Fehlererkennung anzubieten.
• Klare und prägnante Suchergebnisse mit den exakten Informationen bereitzustellen, die Käufer*innen benötigen, um eine informierte Entscheidung zu treffen.
• Intelligente Empfehlungen basierend auf früheren Suchen und dem allgemeinen Verhalten auf der Website zu geben.
• Niemals einen Käufer oder Benutzer in eine Sackgasse führen zu lassen – selbst wenn ihre genaue Suche keine Ergebnisse zurückgibt, etwas anderes vorzuschlagen, das möglicherweise verwandt sein könnte.

Das Problem mit der herkömmlichen Website-Suche

Traditionelle Website-Suchmaschinen stehen häufig vor Herausforderungen, die ihre Effektivität beeinträchtigen können. Hier sind die drei wichtigsten:

Schlüsselwortabhängigkeit. Auf Schlüsselwörtern basierende Website-Suche konzentriert sich darauf, Inhalte zu finden, die die genauen vom Benutzer eingegebenen Wörter oder Phrasen enthalten. Obwohl dieser Ansatz bei einfachen Anfragen funktionieren mag, scheitert er oft, wenn Anfragen anders formuliert sind als der indexierte Inhalt oder wenn Synonyme, Rechtschreibfehler oder umgangssprachliche Ausdrücke verwendet werden. Beispielsweise könnte ein Benutzer, der nach “Laufschuhen” sucht, relevante Produkte, die als “Sneakers” oder “Turnschuhe” gekennzeichnet sind, übersehen, wenn die Suchmaschine diese Bezeichnung nicht als ähnliche Begriffe erkennt.

Mangelndes Verständnis für den Kontext. Ein Benutzer, der nach “beste Laufschuhe für Marathons” sucht, erwartet spezifische Produktempfehlungen. Eine auf Schlüsselwörtern basierende Suchmaschine liefert jedoch möglicherweise einfach alle Inhalte, die diese Wörter enthalten – unabhängig von deren Relevanz. Traditionelle Suchfunktionen haben auch Schwierigkeiten mit komplexen Anfragen, die ein nuanciertes Verständnis der Sprache erfordern.

Beispielsweise beinhaltet eine Anfrage wie “beste Laptops für Grafikdesigner unter 1.000 $” mehrere Kontextebenen: die Art des Produkts, dessen Anwendungsfall und eine spezifische Preisspanne. Standard-Suchmaschinen sind möglicherweise nicht in der Lage, diese Komplexität zu erfassen, was zu schlechten Ergebnissen führt.

Statische Ergebnisse. Standardseitensuchen liefern oft statische Ergebnisse, was bedeutet, dass sie für eine gegebene Anfrage allen Benutzern denselben Ergebnissatz bereitstellen, unabhängig von deren individuellen Vorlieben, vergangenem Verhalten oder spezifischen Bedürfnissen. Dieser Einheitsansatz kann die Effektivität der Sucherfahrung erheblich mindern, was zu Benutzerfrustration und geringerer Nutzerbindung führt.

Darüber hinaus werden Chancen verpasst, die Nutzerbindung und Konversionsraten zu steigern. Besonders im E-Commerce können personalisierte Suchergebnisse höhere Verkaufszahlen fördern, indem sie den Nutzer*innen Produkte präsentieren, die ihren Interessen und ihrem bisherigen Surfverhalten entsprechen. Ohne diese dynamische Personalisierung ist die traditionelle Seitensuche weniger effektiv darin, die Kund*innen zu Produkten zu führen, die sie wahrscheinlich kaufen werden, was zu verpassten Verkaufschancen führen kann.

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Optimierung der Website-Suche mit Künstlicher Intelligenz 

Die KI-gestützte Seitensuche bewältigt diese Herausforderungen durch den Einsatz von Technologien wie natürlicher Sprachverarbeitung, maschinellem Lernen und Analyse des Nutzerverhaltens. Diese Fortschritte ermöglichen es der internen Suchmaschine, drei neue Fähigkeiten zu erlangen.

1. Verständnis von Kontext und Intention

KI-gesteuerte Suchmaschinen verwenden fortschrittliche Technologien wie natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und maschinelles Lernen, um die zugrunde liegende Bedeutung einer Suchanfrage zu entschlüsseln. Dies ermöglicht ihnen, genauere und relevantere Ergebnisse zu liefern.

KI-gestützte Suchmaschinen gehen über einfaches Schlüsselwort-Matching hinaus, indem sie die semantische Bedeutung von Wörtern und Phrasen verstehen und Synonyme, verwandte Begriffe sowie kontextspezifische Bedeutungen erkennen.

Sie können auch den weiteren Kontext einer Suchanfrage berücksichtigen, wie zum Beispiel das frühere Verhalten des Nutzers, seine Vorlieben und den aktuellen Zusammenhang während einer Such-Session. Unabhängig davon, ob die Nutzer*innen Informationen suchen, einen Kauf tätigen möchten oder nach einem bestimmten Dokument suchen, kann die KI die Suchergebnisse an die jeweilige Intention anpassen.

Das bedeutet auch, dass jede Suchanfrage und das anschließende Verhalten des Nutzers (Klicks, auf den Seiten verbrachte Zeit usw.) wertvolle Daten liefern, die die KI nutzt, um ihr Verständnis von Kontext und Intention im Laufe der Zeit zu verfeinern und zu verbessern. Dadurch wird die Suchmaschine kontinuierlich optimiert.

2. Personalisierte Produktinhalte

Der zweite Vorteil der KI-gestützten Seitensuche wird oft übersehen: die Lokalisierung von Inhalten. Für viele Menschen bedeutet dies die reine Übersetzung aus einer anderen Sprache. Aber es gibt viel mehr Feinheiten, um sicherzustellen, dass Ihre Inhalte optimal für verschiedene Märkte aufbereitet sind.

KI-gestützte Übersetzungstools zeichnen sich durch ihr Verständnis für die Feinheiten der Sprache, dem kulturellen Kontext und regionalen Vorlieben aus. Im Gegensatz zu traditionellen Übersetzungsdiensten, die sich möglicherweise nur auf die linguistische Umwandlung konzentrieren, berücksichtigt die KI den kulturellen Ton, idiomatische Ausdrücke und den kontextuellen Gebrauch der Sprache. Diese Algorithmen haben die Fähigkeit, durch die Analyse von Nutzerfeedback und -präferenzen zu lernen und sich im Laufe der Zeit immer besser anzupassen.

Darüber hinaus kann die KI dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Produktinformationen selbst vollständig und angereichert sind, indem fehlende oder inkonsistente Datenfelder ausgefüllt und Produktbeschreibungen, Metriken und andere konkrete Details optimiert werden.

3. Adaptives Lernen und verbesserte Erkenntnisse

Wie zuvor erwähnt, lernen KI-gestützte Suchmaschinen kontinuierlich aus den Interaktionen der Nutzer und verbessern sich dadurch im Laufe der Zeit. Dieser fortlaufende Lernprozess führt zu immer genauer werdenden und personalisierten Sucherlebnissen.

Die KI-basierte Website-Suche verbessert nicht nur die Nutzererfahrung, sondern liefert Unternehmen auch Erkenntnisse und Analysen, die eine strategische Entscheidungsfindung vorantreiben können. Sie erfassen eine Vielzahl von Daten darüber, wie Nutzer*innen mit der Suchfunktion interagieren, einschließlich Details zu den eingegebenen Suchanfragen, den angeklickten Ergebnissen, der auf spezifischen Seiten verbrachten Zeit und den Pfaden, die sie durch die Website nehmen. Die Analyse dieser Daten hilft Unternehmen besser zu verstehen, wonach die Kund*innen suchen, wie sie sich auf der Website navigieren und welche Inhalte oder Produkte die meiste Aufmerksamkeit erhalten.

Diese Erkenntnisse können Lücken in den Inhalten oder Produktangeboten einer Website aufzeigen. Wenn Nutzer wiederholt nach Begriffen suchen, die keine oder nur wenige Ergebnisse liefern, deutet dies auf ein unerfülltes Bedürfnis hin. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um neue Inhalte zu erstellen, neue Produkte hinzuzufügen oder bestehende zu optimieren, um besser auf die Nachfrage der Nutzer*innen zu reagieren.

Letztlich ermöglichen die Erkenntnisse und Analysen, die durch eine KI-gestützte Website-Suche bereitgestellt werden, eine datengetriebene Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen des Unternehmens. Von der Content-Strategie und Produktentwicklung bis hin zu Marketing und Kundenservice können Unternehmen informierte Entscheidungen treffen, die auf echten Nutzerdaten basieren. Dies verringert die Abhängigkeit von Vermutungen und der Intuition von Verantwortlichen und führt zu effektiveren und effizienteren Geschäftsabläufen.

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Erfolg im E-Commerce mit der Website-Suche

Die Seitensuche spielt eine entscheidende Rolle beim Erfolg des Online-Handels. Und wenn sie mit KI-Funktionen erweitert wird, kann sie das Produkterlebnis revolutionieren, indem sie Personalisierung, verbesserte Suchfähigkeit und Skalierung der Lokalisierung bietet.

Mehr als nur ein funktionales Werkzeug fördert eine effektive Seitensuche das Vertrauen und die Loyalität der Verbraucher*innen. Sie stellt sicher, dass potenzielle Käufer*innen an jedem Berührungspunkt Zugang zu den benötigten Informationen haben, durch erweiterte Filteroptionen, intelligente Empfehlungen, klare und prägnante Ergebnisse sowie nutzergenerierte Bewertungen.

Letztlich trägt die Implementierung einer KI-gestützten Website-Suche nicht nur zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und -bindung bei, sondern unterstützt auch datenbasierte Entscheidungen, was zu effizienteren und effektiveren Geschäftsabläufen führt. Mit der fortschreitenden Technologie ist es für Unternehmen, die eine überlegene Benutzererfahrung bieten und im digitalen Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen, entscheidend, KI-gestützte Seitensuchen einzusetzen.