Neue Suche im Online-Shop von Sunny-Dessous

Veröffentlicht am 25. August 2015 | Keine Kommentare, jetzt kommentieren!

Fragt man nach den wichtigsten Funktionen in einem Onlineshop, antworten die meisten Nutzer mit „Eine gute Suche“.
Der Kunde will sich nicht jedes Mal aufs Neue mühselig in die unterschiedlichen Navigationskonzepte einarbeiten, um das Gesuchte aufzuspüren. Vielmehr nimmt er die Aufforderung zur simplen Suche durch den mittlerweile in jedem Onlineshop angebotenen Suchschlitz dankend an. Findet er dort nicht mit minimalem Aufwand den Artikel seiner Wahl, ist er auch schnell wieder verschwunden. Obwohl die Suche heutzutage zur Standardfunktion eines jeden Onlineshops gehört, wird sie doch zu oft eher stiefmütterlich behandelt. Dies ist den meisten Betreibern von Onlineshops auch durchaus bekannt – allein es mangelt an der technischen Umsetzung der je nach Artikeltyp bisweilen doch recht speziellen Anforderungen an eine gute Suche. Hier zeigen sich bei den aktuell verfügbaren Shopsystemen Grenzen, die man (wenn überhaupt) nur mit deutlichem Mehraufwand in Hinsicht auf die Implementierung überwinden kann. Wir, von Sunny-Dessous, gehen mit unserer Shop-Eigenentwicklung seit jeher einen anderen Weg, der uns bei der Weiterentwicklung unserer Suche nun zu Gute gekommen ist. Wir leisten uns den Luxus eines kleinen Entwicklerteams. Somit ist es uns möglich, sehr gezielt auf die speziellen Bedürfnisse unserer suchenden Kunden einzugehen. Diejenigen, die sich nicht für den „technischen Kram“ interessieren, können sich jetzt an der Sunny-Dessous Suche ausprobieren. Alle anderen dürfen gern weiterlesen.

Unsere bisherige Suche folgte einem simplen Schema. Bestimmte Artikeldaten wurden in einen Suchindex aufgenommen und mittels Lucene durchsucht. Dabei hatten wir zunächst die Idee, der Suche möglichst viele Artikeldaten zur Verfügung zu stellen – frei nach dem Motto „viel hilft viel“. Schnell wurde uns klar, dass diese Vorgehensweise eher kontraproduktiv ist. Ein BH in dessen Beschreibungstext der Begriff Slip auftaucht (z.B. Der BH XY passt hervorragend zum Slip …) taucht auch bei der Suche nach dem Begriff Slip auf. Ein weiteres Beispiel für die Komplexität einer Suche ist die Suche nach „BH ohne Bügel“. Ein simples Auftrennen der Suchbegriffe und eine Verknüpfung via „Oder“ würde alle BHs zum Vorschein bringen. Eine Verknüpfung mit „Und“ keinen einzigen. Eine exakte Übereinstimmung würde nur bei der Hinterlegung eben dieses Artikelmerkmals bei gleichzeitiger Aufnahme in den Suchindex zum Erfolg führen. Allerdings wäre es in diesem Fall auch denkbar, dass der Kunde nach „bügelloser BH“ sucht, was wiederum zu keinem brauchbaren Ergebnis führen würde. Kommen dann noch weitere Informationen wie Größe, Farbe oder Marke hinzu, sind die Suchmaschinen vieler gängiger Shop-Lösungen bereits überfordert.

Vor einem halben Jahre haben wir damit begonnen, unsere Artikel mit möglichst vielen Artikelmerkmalen zu versorgen. Diese spiegeln sich auch schon seit einiger Zeit in unseren Filtern innerhalb der Produktlisten wieder. Genau diese Artikelmerkmale sind es auch, die als Grundlage für die Weiterentwicklung unserer Suche herhalten mussten. Die Kunst ist es allerdings, die Suchanfrage des Kunden so zu interpretieren, dass der Kunde mit dem Suchergebnis zufriedengestellt werden kann. Hierfür haben wir folgenden 5-Stufen-Plan erarbeitet.

Stufe 1:
Der Suchbegriff wird als Artikelmerkmal gefunden. Die passenden Artikel werden rausgesucht, die Suche ist beendet.
Beispiel: Suche nach „BH ohne Bügel“

Stufe 2:
Suchphrasen können in Suchgruppen zusammengefasst werden. In einer Suchgruppe werden sinnverwandte Suchbegriffe und abweichende Schreibweisen erfasst. Den Suchgruppen werden dann Artikelmerkmale zugewiesen, mit Hilfe derer dann die passenden Artikel angezeigt werden. Dies geschieht manuell und ist für den Anfang etwas mühselig. Dafür bekommt man mit vergleichsweise wenig Aufwand ein sehr genaues Ergebnis, welches sogar mit alternativen Schreibweisen umgehen kann. Ein weiterer Vorteil: Die Qualität der Suchergebnisse ist einzig von der Qualität der Merkmale und der Qualität der selbst zu definierenden Suchgruppen abhängig.
Beispiel: Suche nach „bügelloser BH“. Eine Suchgruppe enthält die Begriffe „bügelloser BH“, „BH bügellos“ usw. Der Suchgruppe ist das Produktmerkmal „BH ohne Bügel“ zugeordnet, so dass alle entsprechenden Suchanfragen zum gleichen Ergebnis führen.

Stufe 3: 
Haben wir auch mit Hilfe der Suchgruppen kein Ergebnis gefunden, trennen wir die Suchphrase anhand der Leerzeichen auf. Mit den dadurch entstehenden neuen (einzelnen) Suchbegriffen durchlaufen wir jeweils die ersten zwei Stufen. Dabei sammeln wir so viele Artikelmerkmale wie möglich, mergen diese auf abenteuerliche Weise und erhalten mit etwas Glück genau das Suchergebnis, welches der Kunde erwartet hat.
Beispiel: Suche nach „weißer Bügel-BH von Passionata in der Größe 85C“

Stufe 4:
Haben wir noch immer keinen Erfolgt gehabt, greifen wir mittels Lucene auf unseren nach wie vor existierenden kompletten Suchindex zu. Dies führt meist zu einem eher ungenauen Suchergebnis. Dennoch sollte es die meisten Suchenden zufriedenstellen.

Stufe 5:
Der Nutzer hat nach einem Begriff gesucht, zu dem wir auch mit Hilfe unseres innovativen Stufenplans beim besten Willen keinen passenden Artikel finden konnten. Diese Erkenntnis teilen wir dem Nutzer auf der Suchergebnisseite mit.

Dies soll nur ein kleiner Einblick in die Funktionsweise unserer Suche sein. In Wirklichkeit ist sie natürlich deutlich komplexer. 😉 Auf jeden Fall ist es damit möglich, sehr gezielt auf die Anforderungen der Suchenden einzugehen. Ansätze für die technische Weiterentwicklung gibt es auch noch einige – zum Beispiel in Hinblick auf die Implementierung einer Phonetischen Suche.

Torsten aus der Programmierabteilung

PS: Hinweise zur weiteren Verbesserung unserer Suche können gern in den Kommentaren gegeben werden.

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