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Sieben Stellschrauben: So machen Shops die interne Suchmaschine zum Umsatzbringer

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04.03.2014 Gerade mal acht Sekunden. So viel Zeit haben Shop-Betreiber, um Onlinenutzern bei der On-Site-Suche deren Wunschprodukte auf dem digitalen Silbertablett zu präsentieren. Sieben Stellschrauben für eine semantische Onlineshop-Optimierung

 (Bild: Weise & Monski)
Bild: Weise & Monski
Bild: Weise & Monski unter GNU-FDL

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Die iBusiness-Handlungsmatrix zeigt, wie langfristig die vorgestellten Aufgaben angegangen werden müssen.
TL;DR
Testen und optimieren
Nur wer sein verkäuferisches Wissen über sein Produkt, den (durchschnittlichen) Preis, die Bewertung, die Metadaten und die Zielgruppenzuordnung für passende Empfehlungen im Griff hat, kann auch intelligent auf Kundenwünsche eingehen. Zwar stellt dies technologisch kein Problem dar.

Aber viele Onlineshop-Betreiber scheuen den damit verbundenen Prozessaufwand - obwohl eine gute Suche im Shop das Nutzungserlebnis verbessert und die Kaufwahrscheinlichkeit sowie den Umsatz erhöht. Denn: Eine semantische Suche macht den Kaufprozess intelligent, wenn sie die Shop-Usability und damit dessen Umsatz positiv beeinflusst. Zumindest, wenn Händler Zeit und Intelligenz in die Site-Navigation investieren. So finden User schnell zu ihren Wunschprodukten und haben dabei auch noch Spaß. Das ist gut für die Kundenbindung und löst virale Effekte aus. Immerhin ist die Suche aus Kundensicht eine der wichtigsten Funktionen im E-Commerce und gerade für die Markenwahrnehmung essenziell.

Taktik Metadatenanreicherung

Vor jedem Technologieeinsatz müssen Site-Betreiber jedoch zuerst die Grundlagen erarbeiten und ihre Hausaufgaben machen: Zunächst müssen Produktdomäne und -eigenschaften in die Suchmaschine einfließen und Daten angereichert werden, denn: Suchtechnologien können nur mit passender Metadatenanreicherung gute Ergebnisse liefern. Händler müssen Produktdaten anhand des Sortiments und des Geschäftsmodells maßschneidern, damit eine auf Produktebene detailverliebte parametrisierte Suche auch gelingt.

Gut strukturierte Daten müssen dabei nicht zwangsläufig tief hierarchisch aufgebaut sein. Dank flacher Datenstrukturen können User mit möglichst wenigen Klicks durch die Kategorien zum Produkt geführt werden. Dazu sollten die Metadaten mit intelligenten Attributen strukturiert werden. Dabei gilt es, Fallen zu vermeiden: Nur in Fließtexten vorhandene, folglich unstrukturierte Produktinformationen erschweren Nutzern erstens eine erfolgreiche Suche. Zweitens schicken Händler, die Maßeinheiten, Formatierungen und Namenszuordnungen nicht einheitlich mappen, ihre User buchstäblich in die Wüste und verwirren obendrein die Google-Bots. Drittens irritieren Dubletten (doppelt vorhandene Produkte mit unterschiedlichen Informationen) potenzielle Käufer enorm.

Suchfunktion und After-Search-Navigation

Neben den Suchfunktionen macht das Filtern von Suchanfragen ("After-Search-Navigation") Produkte leichter auffindbar - mithilfe von Tagging. Was vor der Suche wichtig ist, manifestiert sich nach der Suche umso mehr: Damit Sucheinschränkungen während der After-Search-Navigation optimal funktionieren, braucht es eine klare Produktdatenanreicherung. Und um Nutzern das Filtern zu erleichtern, sollten Shops ihre wichtigsten Filter visualisieren. Wenn die Sites indes unpassende Filter anbieten, fühlen sich die Suchenden buchstäblich von zu vielen irrelevanten Treffern erschlagen. Da Nutzer zunächst oft allgemeine Suchbegriffe wie "Mantel" eingeben und die Detailwünsche hinterherschieben (Material, Farbe, Marke, Größe, Preis etc.), sollte die Suchtechnologie dieses Verhalten auch unterstützen.


Was Suchtechnologien können müssen
Geschwindigkeit Auf schnelle Antwortzeiten (< 1 Sekunde) und Dokumentenindexierung achten
Auf Peaks beim Traffic achten
Sprachen Bei der Suche alle Sprachen abdecken, die in den nationalen Märkten des Shops gesprochen werden
Skalierbarkeit Abhängig von der Zahl der Dokumente
Hält das gewählte Produkt den Anforderungen für die nächsten fünf Jahre stand?
Flexibilität Neue Metadaten einzufügen, zu ändern, zu löschen sowie die Facetten-Navigation sollten einfach und flexibel möglich sein - am besten über ein Interface
Fehlertolerante Suche Algorithmen nutzen, die Tippfehler korrigieren
Fehlertoleranter Auto-Suggest Synchronisiert sich mit dem Index; parametrische Suche als Antwort auf komplexe Anfragen.
Live-Suche Beim Tippen ändert sich die Ergebnisliste
Semantik Synonyme erleichtern das Finden. Ob "Monitor" oder "Bildschirm" - der User erhält die gleichen Ergebnisse.
Zeitgemäße Taxonomien (Klassifikationsschemata, auch Kategorien, die die After-Search-Navigation vereinfachen) führen im Idealfall mit maximal drei Klicks zum Wunschprodukt
Beziehungen zwischen den Produkten aufbauen (Ontologie)
Rückführung von Begriffen auf ihre Grundformen (Lemmatisierung), sodass "Häuser" und "Hauses" auf "Haus" verweisen. Oder "kochte" auf "kochen".
Komposite (zusammengesetzte Mehrwortbegriffe wie "Hundedecke ") zerlegen in "Decke Hund". So führen Anfragen wie "Decke für Hund" zu Treffern
Dateiformate Software sollte alle Formate (Texte, Bilder, Videos, PDFs etc.) indexieren können, die für das Geschäftsmodell relevant sind
After-Search-Navigation Facettensuche
Ranking Händler sollten in der Lage sein, das Ranking von Produkten, Kategorien und Produktgruppen zu beeinflussen
Aktuelle Angebote, Topseller und margenstarke Produkte müssen Sales-orientiert gerankt werden
Technologie Wer Open Source wählt, sollte einen erfahrenen Partner ins Boot holen und die verbreitetste Lösung wählen
Lizenzierte Software: Auf den Service und die Gewährleistung achten (mindestens 5 Jahre)
Heuristiken bei null Treffern Ist der "Adidas Marathon Laufschuh Größe 44" vergriffen, dann eine Wenn-dann-Regel einführen. Diese zeigt dem User die übergeordnete Kategorie mit der passenden Größe an. Hier: Adidas-Laufschuhe in Größe 44, die verfügbar sind. Zudem kommunizieren: "Leider ist der Adidas Marathon nicht in der gewünschten Größe vorhanden, wir schlagen Ihnen folgende Laufschuhe der Größe 44 vor ..."

Wichtig für die Usability der After-Search-Navigation sind insbesondere:
Erstens braucht es sichtbare, leicht ein- und ausschaltbare Filter (deren Zustand muss ablesbar sein) mit eindeutigen Icons. Wer eingeschaltete Filter gesondert darstellt, erleichtert das Ausschalten. Wer Filter auf- und zuklappbar gestaltet, verbessert die Übersicht. Wer die Zahl der Produkte indes mit dem jeweils ausgewählten Merkmal anzeigt, trifft eine schnell erfassbare Aussage über die Warenverfügbarkeit bei den verschiedenen Produktvarianten. Zudem sollten Shop-Betreiber ihre Business- mit der Filterlogik verknüpfen. So lassen sich kaufentscheidungsrelevante Filter pro Sortimentskategorie prominent platzieren.

 (Bild: Hightext Verlag)
Bild: Hightext Verlag

Mehr zum Thema: "Shoptuning" gibt es im iBusiness Dossier 1/2014
Dieser Text ist eine Vorveröffentlichung aus dem iBusiness-Dossier Relation Browser 1/2014 "Shoptuning", das Mitte März erscheint. Wer dieses Dossier kostenlos online anfordert Relation Browser , der bekommt es nach Erscheinen automatisch ohne Extrakosten per Post.


Die Kunst der Query-Log-Analyse

Onlineshop-Betreiber, die eine (neue) Suchtechnologie aufsetzen, sollten zunächst eine Query-Log-Analyse durchführen. Diese bereitet die Grundlage für die qualitative und quantitative Darstellung der Anfragen.

Andernfalls wissen Shop-Betreiber nicht, was ihre User suchen, wie diese ihre Anfragen formulieren, welche Suchbegriffe welche Ergebnismengen produzieren und wie hoch die Umwandlungsquote in Käufe ist - je nach Struktur der Anfragen, nach oft gewählten Filtern etc. All diese Informationen aus dem Webtracking-Tool werden linguistisch weiterverarbeitet, um Synergien zwischen Suchfunktionen, SEO und SEA zu ermöglichen.
Die Query-Analyse zielt auch darauf ab, Trends nach häufig nachgefragten Produkten zu erkennen. Dadurch erfahren Site-Betreiber, wie sie wahrgenommen werden. So könnte eine Akademiker-Job-Suchmaschine zu ihrem Missvergnügen herausfinden, dass die meisten Suchanfragen - im krassen Gegensatz zur Business-Strategie - Jobs wie Reinigungskräfte, Monteure und Hilfskräfte umfassen. Stimmt jedoch die Stoßrichtung, erhalten die Site-Betreiber die Möglichkeit, Suchergebnisse nach bestimmten Kriterien (z.B. Produkte mit mehr Marge oder umsatzstarke Produkte) prominenter auszugeben. So funktioniert die Onsite-Suche künftig noch besser. Falls Anfragen indes keine Treffer erzielen, müssen Site-Betreiber klären: Liegt's am kleinen Sortiment? Oder an der Qualität der Shop-Suche?


 (Bild: Nayoki)
Bild: Nayoki

Die Schnittmenge in der Grafik zeigt Anfragen, für die die Plattform auch Anzeigen vorweisen kann. Der dunkelgraue Bereich veranschaulicht, welche vorhandenen Anzeigen nicht bzw. wenig gesucht werden. Der hellgraue Bereich zeigt die Anfragen, für welche es keine passenden Anzeigen gibt. Insofern zeigt die Query-Analyse, wie gut eine Sortimentsstrategie die Suchanfragen von Onlinenutzern befriedigt. Im Beispiel kann der Site-Betreiber entweder sein Sortiment anpassen, indem sich Suchergebnisse und Angebote fortan nicht mehr an Akademikerjobs orientieren. Oder indem der Site-Betreiber Akademiker mit passenden Jobs zielgerichtet anspricht



Damit Suchanfragen nicht zum unberechenbaren Orakel mutieren, können Marketer an folgenden Stellschrauben drehen:

  1. Sortimentsoptimierung:
    Wer weiß, welche Produkte die Zielgruppe über welche Schlüsselbegriffe sucht, verbessert seinen Return-on-Investment. Händler können beispielsweise ihr Sortiment verkleinern. Zumindest, wenn Kunden und Interessenten nur wenig verschiedene Produkte nachfragen (Token/Type Relation). Möglicherweise nehmen User das Sortiment auf einer Shop-Site nur selektiv wahr. Empfehlung: Testkampagnen via Paid Search geben Aufschluss darüber, ob Produkte überhaupt absetzbar sind.

  2. Query-Länge:
    Die Verteilung zwischen Ein- bis Zwei-Wort Anfragen zu den Mehr-Wort-Anfragen gehört auf den Prüfstand. Laut Google liegt die durchschnittliche Query-Länge seit 2007 bei vier Wörtern, weil User ihre Anfragen detaillierter formulieren. Entsprechend brauchen Händler facettenreichere Daten über die sie betreffenden Queries. Vor allem wenn Kunden kurz vor der Kaufentscheidung stehen und genauere Anforderungen - längere Queries - formulieren.
    Wer dies kontinuierlich auswertet, erfährt eine Menge darüber, wie granular Erstbesucher und Wiederkehrer in allen Phasen ihrer Customer Journey suchen. Beispiel: Ein- bis Zwei-Wort-Suchen sind ein Indikator dafür, dass der User am Anfang des Kaufzyklus steht. Umtriebige Shop-Betreiber reagieren mit gezielten Maßnahmen, um Interessenten abschlussorientiert durch den Sales-Funnel zu führen. Hier offenbaren sich zwei Extreme: 35 Prozent der Ein-Wort-Queries erzeugen 15 Prozent des Online-Umsatzes. Jede fünfte längere Anfrage ab vier Worten macht hier indes 30 Prozent des Umsatzes aus.
  3. Textanalyse:
    Tools wie Unitex nehmen Syntax und lexikalischen Aufbau unter die Lupe, um für User wichtige Schlagworte und Suchmuster zu erkennen. Beispiel: Ein Kunde sucht nach "Asics" (Marke), "Laufschuh" (Produktname), "Gel" (Modell), "für Herren" (Produkteigenschaften). Entsprechend müssen Händler ihr Firmenvokabular einspeisen. Die Textanalyse stellt u.a. den Zusammenhang zwischen Query-Mustern und Umsatz her - was wiederum Optimierungsmöglichkeiten bietet. Tipp: Testen Sie signifikant konversionsstärkere Query-Muster im Rahmen Ihrer Kampagnen, etwa mit Tools wie Camato und optimieren Sie diese Muster.
    Query-Muster Visits Umsatz
    [Marke][Produktname] [Produktmodell][Produktteigenschaft:Geschlecht] 1,5% 6%
    [Marke][Produktname] [Produktmodell][Produktteigenschaft:Farbe] 1,2% 2%
    [Marke][Produktname] [Produktmodell][Produktteigenschaft:Farbe] 1,1 % 1,8%
    [Produktname] [Produktmodell][Produktteigenschaft:Farbe] 1,1 % 1,8%

  4. Anfragen und Filter tracken:
    Viele Nutzer stellen generische Anfragen ("Boss Anzüge") und filtern anschließend - siehe Tabelle 3. Diese parametrische Suche lässt sich anhand der Filterkombinationen optimieren. Analysieren und testen Sie, welche Filter das Shop-System in der Suchbox vorschlagen und anhand der tatsächlichen Nutzung priorisieren soll. Auch das "Longtail-SEO" muss auf den Prüfstand - mit Hilfe von Tests, welche konversionsstarken Query-Muster einen signifikant besseren Cost-per-Order erzielen.

    Query-Muster Filter Visits Umsatz
    [Marke] [Modell][Geschlecht][Modell][Farbe] 1,5% 6%
    [Produktname] [Marke][Modell][Geschlecht] 1,2% 2%
    [Marke][Produktname] [Modell][Geschlecht][Modell][Farbe] 1,1 %1,8%

  5. Null-Treffer-Queries bzw. Abbrüche während der Suche:
    Beides deutet darauf hin, dass E-Shops schlechte Ergebnisse aus Kundensicht liefern. Gibt es "Keine Treffer", kann das an einem zu kleinen Sortiment (Maßnahmen: Erweitern? Kooperationen eingehen?) oder der Suche selbst liegen. Um Letzteres auszuschließen, sollten Suchtechnologien fehlertolerant sein und die dazugehörigen Metadaten um fehlerhafte Varianten (Vertipper) sowie Synonyme und Kompositzerleger ergänzt werden. Der Index sollte zudem kontinuierlich aktualisiert werden. SEO-Optimierung über die Suche hinaus bedeutet, Websites mit Begriffen anzureichern, damit sich die Latent Semantic Indexing Keywords (LSI) indirekt verbessern - über Synonyme oder themenverwandte Suchbegriffe. Neue Begriffe (Trends wie "Hybrid Auto") ziehen sogar neue Kategorien bzw. Ad-hoc-Sites nach sich. Tipp: Erweitern Sie Ihre SEA-Kampagnen um diese neuen Begriffe und vergessen Sie nicht, deren Performance zu messen.

  6. Trends ableiten:
    Alerts im Monitoring identifizieren Ausreißer - etwa Suchanfragen, die User innerhalb eines bestimmten Zeitraums (Tag/Woche/Monat) häufiger eingeben als in einem Referenzzeitraum:

    Trends Suchen im vorangegebenen Zeitraum (Anzahl) Suchen im angegebenen Zeitraum (Anzahl)
    Skikleidung Rabatt 1 15
    Cashmere Mantel 2 17
    Schreibtisch 4 20

    Auch hier braucht es für die Suche Metadaten für neue Produkte, außerdem angepasste Navigationsfilter. Dies verbessert das SEO bzw. das LSI und hilft, neue Ad-hoc-Seiten zu bauen und Erkenntnisse ins Keyword-Advertising mitzunehmen.

  7. Query-Log-Analysen:
    Shop-Betreiber können Query-Log-Analysen einsetzen, um die Queries von Suchmaschinen zu evaluieren, die im Natural- (SEO) oder im Paid-Bereich (SEA) für Traffic sorgen. Hier ist vor allem eine lexikalische Analyse geboten, da diese die konversionsstärksten Money-Keywords ausweisen kann.

    Money-Keyword Query-Muster Visits Umsatz
    kaufen 10% 38%
    Kaufen [Produktname] 2,5% 16%
    Kaufen [Marke][Produktname] 3 % 11%
    Kaufen [Marke] 5,5% 12%
    günstig 15% 20%
    Günstig [Produktname] 7,5% 12%
    Günstig [Marke][Produktname] 7,5% 8%

 (Bild: Nayoki)
Bild: Nayoki

Eine Query-Analyse eröffnet eine ganzheitliche Sicht auf den Shop bzw. die Site, mit der man eine optimale Suche, eine bessere SEO-Optimierung, sowie die optimalen SEA-Kampagnen für die eigenen Zielgruppen gestalten kann. Mit der On-Site-Search-Analyse lässt sich indes auch die Produktstrategie definieren und umsetzen. Kennt man die Wünsche der Nutzer, kann man auch das Sortiment entsprechend anpassen.

Unterm Strich zeigt die Analyse der Onsite-Suche, wie Nutzer einen Onlineshop wahrnehmen. Dies offenbart, wie gut sich Shop-Betreiber im generischen Bereich vermarkten und positionieren. Zugleich erhalten Shop-Suche, SEO und SEA mehr Spielraum.


Andre Soulier (Bild: Nayoki)
Bild: Nayoki
Andre Soulier

Antonio Marraffa (Bild: Nayoki)
Bild: Nayoki
Antonio Marraffa

iBusiness-Autor André Soulier 'André Soulier' in Expertenprofilen nachschlagen ist Gründer und Geschäftsführer der Münchner Online Marketing-Agentur Nayoki Interactive Advertising GmbH zur Homepage dieses Unternehmes Relation Browser Dienstleister-Dossier einsehen .iBusiness-Autor Antonio Marraffa 'Antonio Marraffa' in Expertenprofilen nachschlagen ist Computer Linguist und bei Nayoki als Senior Search Consultant beschäftigt.

In diesem Beitrag genannt:

Firmen und Sites: nayoki.de
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