Die Produktsuche mit wenigen Handgriffen verbessern

Bei einem Suchmaschine steckt man immer in einem Dilemma. Wollen wir möglichst gute Suchtreffer oder wollen wir möglichst keine Produkte vergessen. Dieses Dilemma ist als Precision-Recall-Problem bekannt. Es besagt, dass ein System entweder in Richtung Genauigkeit (Precision) oder in Richtung Abdeckung (Recall) optimiert werden kann. Beides gleichzeitig ist nicht möglich.

In einem Suchsystem wollen wir aber genau das erreichen. Denn zum Einen soll der Kunde möglichst schnell das gewünschte Produkt finden. Zum Anderen soll die Suche aber auch Rechtschreibfehler, anderer Schreibweisen oder Synonyme tolerieren. Was kann man also tun?

Mehrstufiger Suchprozess

ShopOnTarget setzt auf einen mehrstufigen Analyse- und Suchprozess, um das Dilemma zu lösen.

  1. Das System analysiert vorab die zur Verfügung gestellten Produktdaten mit einer umfangreichen linguistischen Analyse. Diese Daten beeinflussen zusammen mit den Ergebnissen der Recommendation-Engine die Reihenfolge der Suchergebnisse. Je besser die Suchanfrage zu der Produktbeschreibung passt, desto höher ist das Produkt in den Ergebnislisten.
  2. Um möglichst gute Treffer zuerst anzuzeigen, versucht ShopOnTarget die Ergebnisse in Richtung Precision zu optimieren. Das passiert in mehreren Unterschritten:
    1. Es werden alle Produkte gelistet, die die Suchanfrage direkt enthalten. Dabei werden neben der Wortform auch unterschiedliche Schreibweisen und Synonyme berücksichtigt.
    2. Sollte der erste Schritt nur wenige Ergebnisse liefern, so wird die Suche automatisch weicher und es wird nach möglichen Rechtschreibfehlern gesucht. Hierzu zählen Buchstabendreher, fehlende Buchstaben und zu viele Buchstaben. 
    3. Ist auch dieser Schritt nicht erfolgreich, so erlaubt die Schnittstelle die Suche nach ähnlich klinkenden Wörtern und Teilwörtern (u.a. die im Deutschen beliebten Komposita)
    4. Ist auch dieser Schritt nicht erfolgreich, kann man über die Recommendation-Engine die beliebtesten Artikel empfehlen lassen. So vermeidet man die Anzeige einer 0-Treffer-Seite.

Der Suchprozess erlaubt es, dem Suchenenden transparent zu zeigen, wie die Ergebnisse zustande gekommen sind. Dies hat sich als sehr wichtiger Usability-Schritt gezeigt und ist essentiell, damit die Suche auch vom Kunden angenommen wird.

Nutzung von Meta-Informationen

Der mehrstufige Prozess kann aber noch weiter optimiert werden. Denn nicht alle Informationen in der Produktbeschreibung sind gleich wichtig. Deshalb unterstützt ShopOnTarget seit Version 2.2 die Definition von sogenannten Standard-Feldern. Es stehen mehrere Standard-Felder zur Verfügung:

  • Titel
  • Hersteller
  • Kategorie
  • Tag
  • Preis
  • EAN-Code
  • ISBN-Code
  • MPN-Code

Beim Erstellen oder Bearbeiten des Datenschemas muss also lediglich festgelegt werden, ob es sich um ein Standardfeld handelt. Bei der Benutztung unseres SDKs sieht das so aus:

$titleField = new com\repalogic\ContentOnTarget\Client\SchemaField();
$titleField->setSearchSupport(true);
$titleField->setType(com\repalogic\ContentOnTarget\Client\SchemaField::TYPE_STRING);
$titleField->setFieldName("titleFieldFromShop");
$titleField->setUsedInDefaultSearch(true);
$titleField->setDefaultField("title");

$coreSchema->addField($titleField);

Dank der neu-verfügbaren Meta-Information ist es ShopOnTarget möglich, die Qualität der Suchergebnisse deutlich zu steigern. Denn jetzt kann es Produkte bevorzugen, welche bereits im Titel, in der Kategorie oder im Tag (bei Verwendung eines Tagging-Systems) zur Suchanfrage passen.

Kommentare

Neuen Kommentar erstellen