Usability im E-Commerce Suchfunktion: Fünf Tipps für die Optimierung in Webshops

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Durch Google sind wir es gewohnt, dass die Suche ein simples User-Interface bietet und relevante Ergebnisse auf den ersten Plätzen liefert. Diese über Jahre gewonnene Selbstverständlichkeit übertragen Nutzer auch auf die Suchfunktion in E-Commerce-Shops – egal ob im B2C- oder B2B-Bereich.

Umso wichtiger ist es, die Suchfunktion im Onlineshop so zu gestalten, dass User begeistert sind und nicht zur Konkurrenz abwandern. Folgender Gastbeitrag zeigt fünf praktische Tipps auf, welche Komponenten für eine Onsite-Suche unabdingbar sind und wie sich diese verbessern lassen. 

Tipp 1: Suchfunktion: Usability mit Accessibility verbinden

Accessibility und Usability hängen inzwischen sehr eng zusammen: Ab Juni 2025 tritt das sog. „Barrierefreiheitsstärkungsgesetz“ in Kraft. Es gilt für alle Webseiten inklusive Intranets, Onlineshops und Apps, die Informationen für Produkte und Dienstleistungen enthalten. Ein Verstoß gegen dieses Gesetz wird Schätzungen zufolge mit Strafen zwischen 10.000 und 100.000 Euro geahndet werden. Es lohnt sich also in mehrfacher Hinsicht, das Thema Barrierefreiheit gleich mitzudenken, wenn man sich an die Optimierung des User Interfaces für die Shop-Suche macht. 

Wie lassen sich Accessibility und Usability erfolgreich verknüpfen? Ein simpler Sucheingabe-Slot, variierende Texteingabeaufforderung, um die Kunden zu verschiedenen Suchanfragen zu inspirieren, wie die Suche nach Produkten, thematischen Zusammenhängen, Filialen, verbunden mit einem schnellen Einstieg in die Hauptkategorien oder auch ein Auto-Suggest für die beliebtesten Suchbegriffe und Kategorien. Bestenfalls sollte die Suchergebnis-Seite klar strukturiert sein, sodass sie auf allen Endgeräten bedienbar ist. Detailfilter sortieren nach Relevanz, die gewohnten Master-Sortierfilter nach Preis auf- oder absteigend. Je kürzer die Antwortzeit, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass das Produkt am Ende im Warenkorb landet.

Tipp 2: Für hohe Qualität der Produktdaten sorgen 

User können dasselbe Produkt mit sehr verschiedenen Begriffen suchen. Neben dem Produktnamen werden bestimmte Eigenschaften wie Passform und Farbe bei Kleidung, Kabel- oder Akkubetrieb bei Werkzeugen oder auch Artikelnummern genutzt. Die Suchfunktion sollte daher mit möglichst vielen verschiedenen Informationen gefüttert werden und ein breites Spektrum an semantischen Feldern bedienen. Dies beinhaltet nicht nur Produkttexte, sondern alle Medien, die das Angebot ergänzen wie Bilder mit optimierten Alt-Texten und PDFs mit Anleitungen. 

Je nach Unternehmen sind unterschiedliche Abteilungen für unterschiedliche Daten verantwortlich, die im ERP, im PIM, im DAM oder anderen Systemen liegen. Es lohnt sich, für jede Datenquelle gemeinsame Mindest- und Optimal-Anforderungen festzulegen und regelmäßig zu prüfen, ob die Daten diesen Anforderungen entsprechen. Moderne Shop-Systeme wie die SAP Commerce Cloud haben dafür in einem Product Cockpit konfigurierbare Dashboards, die auf einen Blick den Status Quo der Datenqualität aufzeigen. Dies ist umso wichtiger, je mehr Filter genutzt werden. Hier offenbaren sich häufig Schwächen in der Datenpflege, wenn beispielsweise in einem Größenfilter EU- und US-amerikanische Größen gemischt angezeigt werden. Unklare Filteroptionen führen häufig zum Ausstieg – umso wichtiger sind Klarheit und Konsistenz der Begriffe.

Tipp 3: Für die richtige Suchfunktion entscheiden

Im Bereich E-Commerce gibt es viele verschiedene Engines für die Suchfunktion – die richtige Entscheidung hängt maßgeblich von den eigenen Anforderungen ab. Stößt die im Shop implementierte Suchmaschine an ihre Grenzen, ist es sinnvoll, die Anforderungen in einem Kriterienkatalog festzuhalten und anhand dessen die Hersteller zu fordern. Wichtig: Hinterfragen und genau beachten, dass Stärken und Schwächen der jeweiligen Hersteller optimal auf die eigenen Anforderungen gemappt werden können. 

Weitverbreitet ist Apache Solr, einer Open-Source-Engine, die zum Beispiel mit der SAP Commerce Cloud ausgeliefert wird. Diese auf Java basierende Engine setzt allerdings ab einem gewissen Anforderungslevel Programmierkenntnisse voraus, um sie individuell auf die eigenen Bedürfnisse anzupassen. Wenn diese vorhanden sind, handelt es sich um eine mächtige Volltextsuche mit Facettierung, Echtzeit-Indexierung, Trefferhervorhebung und dynamischem Clustering. Einen anderen, deutlich konfigurierbareren Weg gehen Such-Engine-Anbieter wie FactFinder, Elastic Search, Algolia, oder Coveo Platform. Diese haben unterschiedliche Schwerpunkte, aber eine Gemeinsamkeit: Bei allen ist das Interface im Backoffice für die Konfiguration sehr differenziert und userfreundlich aufgebaut. So können Boost- und Marketing-Parameter via Slider eingestellt und in einem Kontrollfenster die Auswirkung auf die Such-Ergebnisseite direkt nachvollzogen werden.

Tipp 4: KI als Unterstützung für die Suchfunktion nutzen

Künstliche Intelligenz ist zunehmend auch bei den professionellen Such-Engines im Einsatz und trägt zur Verbesserung der Suchergebnisse bei. Die KI kann durch Lernen und Verstehen der variantenreichen Nutzer-Eingaben nach und nach präzisere Ergebnisse liefern. Der im E-Commerce wichtige Personalisierungsaspekt wird dadurch unterstützt: Wenn der Kunde durch das Einloggen identifiziert ist, können die Ergebnisse der Suchfunktion für ihn individualisiert werden aus seinem vorherigen Einkaufsverhalten, den alten Suchanfragen und der Interaktion mit den Suchergebnissen. Das erhöht die Relevanz für den Kunden enorm. 

Auch neue Beratungs-Features sind mit KI gut umzusetzen, wie ein Shopping Assistent, der in einem Fashion-Shop anlassbezogen die Kunden an die Hand nimmt, Looks vorschlägt und diese in der Interaktion mit dem Kunden verfeinert. So wird der Chat vom Kunden mit der beratenden KI im Plauderton als Style-Beratung auf Augenhöhe wahrgenommen. Ein weiterer Aspekt der KI ist die Schnelligkeit, mit der große Datenmengen verarbeitet werden können. Das wirkt sich positiv auf die Performance der Suchergebnisseiten aus und ermöglicht außerdem mediale Suchen. Zum Beispiel können ähnliche Looks wie auf einem Prominentenfoto zusammengestellt werden.

Tipp 5: Fortlaufende Optimierung der Suchfunktion

Die Suchfunktion profitiert stark von laufendem Monitoring und Optimierung. Als einfachste Maßnahme können Fehlschläge der Suchanfragen protokolliert und geprüft werden. Tauchen immer wieder Schreibfehler als Ursache auf, reduziert man diese durch eine fehlertolerante Suche und eine Synonymdatenbank deutlich. Auch bei der Darstellung im Frontend ist die initiale Sortierung der Suchergebnisse entscheidend für eine schnelle Weiterführung der Kunden. Dafür sind die Datenfelder der Produkte hinsichtlich deren Relevanz für die Suchfunktion perfekt aufeinander abzustimmen.  

Diese Abstimmung kann in vielen Such-Engines konfigurativ vorgenommen und vor der Veröffentlichung getestet werden, ohne dass eine komplexe Programmierung nötig ist. Erhöht man die Relevanz der wichtigsten Daten für die Suche, erscheint dieses Produkt weiter oben in der Trefferliste. Am besten sollte die Suche in kleinen Schritten angepasst und über A/B-Tests geprüft werden. Veränderungen im Nutzungsverhalten werden so genau ersichtlich ebenso wie Positionen von Referenzprodukten und Reaktionszeiten der Suche. Wichtig dabei: Auf einen oder mehrere dedizierte sprachspezifische Such-Indices gehen. Denn die Performance des gesamten Shops kann – je nach Anzahl der Suchvorgänge – bei Zugriffen auf die Datenbank in Mitleidenschaft gezogen werden.

Die Optimierung der OnSite-Suchfunktion ist ein kontinuierlicher Prozess, der weder für eine spezialisierte Such-Company wie Google noch bei der eigenen Shop-Suche aufhört, da sich die zur Suche gehörenden Bausteine wie Produktdaten, Usability, Filter und Performance einer ständigen Weiterentwicklung unterworfen sind. Mithilfe von Analytics Daten sollte man das Suchverhalten der Kunden genau im Blick haben, die Suchfilter nutzerorientiert anpassen und die Ergebnisse auf Relevanz prüfen.

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