# Shopsuche, die beim ersten Versuch findet. > Search & Discovery ist der Bereich von CommerceClarity, der an der Ebene arbeitet, die eine Suchmaschine liest. Hier arbeiten zwei KI-Agenten: Taxonomy Mapping ordnet jedes Produkt einer gültigen Kategorie zu, On-site Search Enrichment ergänzt die Attribute und Synonyme, mit denen ein Suchindex arbeitet. Algolia, FactFinder, Coveo oder die eigene Suche einer Shopplattform bleiben bestehen: Wie relevant die Treffer werden können, bestimmt der Katalog darunter, und genau den verbessern die Agenten. Jedes Produkt in der richtigen Kategorie, dazu die Attribute und Synonyme, mit denen der Suchindex arbeitet: An dieser Ebene, die Ihre Suchmaschine liest, arbeiten KI-Agenten. Ob Algolia, FactFinder, Coveo oder die Suche Ihrer Shopplattform: Wie relevant die Treffer werden können, bestimmt der Katalog darunter. ![Eine Kundin steht mit ihrem Smartphone still, während der Supermarktgang um sie herum verwischt.](https://cdn.sanity.io/images/xd4hrbt2/production/5ed42dfefc8284243213d0374dddb3da838635a1-1774x887.jpg?auto=format) [Demo vereinbaren](/book-a-demo) ## Die Suchmaschine findet nur, was im Katalog steht Die Suchanfragen, die scheitern, sind die gewöhnlichen. Nach den schlechtesten Suchen auf seiner Website gefragt, nannte ein Lebensmittelhändler vier: stilles Wasser, weiches Brot, gelbe Paprika, Thunfisch. Einfache Wörter, und drei davon ein Produktname ohne zugehöriges Attribut. Was schiefgeht, ist ein Zuordnungsfehler, kein Suchfehler. Wer eine rote Hose sucht, bekommt ein Produkt namens Karotte, weil das Wort passt. Wer ein elegantes Hemd sucht, landet bei einer Marke, die tatsächlich Elegant heißt. Die Suchmaschine hat genau das getan, was man ihr gesagt hat, mit dem Einzigen, was sie bekommen hat. Darunter liegt die Taxonomie, und meist sind es zwei. Ein Händler gab uns seinen Kategoriebaum und sagte, welche Hälfte davon echt war: 1.000 aktive Blattkategorien gegenüber 3.000 einschließlich der deaktivierten Altkategorien, dazu einige Blätter, die unter einem abgeschalteten Elternknoten noch aktiv waren. Suchfilter, SEO-Landingpages und die Annahme durch Marktplätze lesen alle diesen Baum, und eine Kategorie, die sich nicht auflösen lässt, kostet Sie alle drei auf einmal. ## Die Aufgaben in der Suche Eine Auswahl der Prozesse in diesem Bereich, und der Bereich ist nicht auf sie beschränkt. Jeder Prozess hat ein eigenes Ergebnis und eigene Kennzahlen und liest dieselben Datensätze wie der Rest des Katalogs. - Taxonomy Mapping · Jedes Produkt automatisch der richtigen Kategorie zuordnen. · Continuous - On-site Search Enrichment · Die Treffer Ihrer Shopsuche verbessern, indem fehlende Attribute ergänzt und vorhandene vereinheitlicht werden, auf Algolia, FactFinder und anderen Suchsystemen. · Continuous ## Die Kategorie und die Wörter drumherum *Findability* Ob ein Produkt erscheint, entscheidet sich unterhalb der Suchanfrage, und genau dort arbeiten die Agenten. Zuerst die Kategorie: jedes Produkt in der richtigen Tiefe Ihres eigenen Kategoriebaums klassifiziert, fortlaufend, und die Abweichung zwischen dem Baum, den Sie entworfen haben, und dem, den Sie tatsächlich nutzen, wird Ihnen gemeldet. Ein Grenzfall wird über die Kategorie entschieden, nicht über Suchbegriffe, sodass ein fest installiertes Balkonkraftwerk ein anderes Produkt ist als ein mobiles Solarpanel, so ähnlich die Wörter auch klingen. Produkte ohne gültigen Platz kommen als Liste der Kategorien zurück, die Ihrer Taxonomie fehlen. Dann die Attributebene, die der Index liest: fehlende Attribute ergänzt, vorhandene vereinheitlicht, dazu die Synonym- und Variantenlisten, die die Suchmaschine braucht, damit eine Suche nach einer roten Hose Hosen liefert. Ob Algolia, FactFinder, Coveo oder eine agentische Suchmaschine: Diese Ebene setzt bei allen die Obergrenze. ## Was Händler uns fragen ### Warum findet unsere Shopsuche Produkte nicht, die wir führen? Die Shopsuche ist das Suchfeld in Ihrem eigenen Onlineshop, zusammen mit den Produktdaten, die es liest. Die meisten Suchfehler werden der Suchmaschine angelastet und liegen nicht an ihr. Sie liefert nichts, weil dem Produkt Farbe oder Material fehlen oder weil es in einer Kategorie steht, nach der niemand sucht. Wir ersetzen die Suchmaschine nicht. Wir verbessern, was sie lesen muss. ### Ersetzen Sie unsere Suchmaschine? Nein. Wir arbeiten an der Ebene, die sie indexiert. Ob Algolia, FactFinder, Coveo oder die Suche Ihrer Shopplattform: Der Agent verbessert Attribute, Synonyme und Kategorien, mit denen die Suchmaschine arbeitet, und die Suchmaschine bleibt, wo sie ist. ### Wie messen Sie, ob die Klassifizierung stimmt? Sie wird gemessen, nicht behauptet. Die Trefferquote wird gegen ein Prüfset bewertet, das Ihre eigenen Fachleute freigeben, und als Prozentwert berichtet, mit den Fehlern Produkt für Produkt. ### Was passiert mit Produkten ohne gültige Kategorie? Sie werden sichtbar gemacht, nicht in eine Kategorie gezwungen. Der Lauf liefert die Kategorien, die Ihrer Taxonomie fehlen, als Entscheidung an Sie zurück, getrennt von den Produkten, die tatsächlich falsch einsortiert waren. ### Unsere Taxonomie ändert sich ständig. Ist das ein Problem? Nein, das ist der Normalfall. Die Klassifizierung läuft gegen den Baum, der aktuell aktiv ist, und wenn sich der Baum ändert, werden Prüfset und vereinbarte Zielmarke neu festgelegt, statt einfach übernommen zu werden. ### Wer entscheidet die Grenzfälle? Ihr Team. Wohin ein Produkttyp gehört, ist eine Merchandising-Entscheidung, deshalb wird die Grenze, die Sie ziehen, als ausdrückliche Regel hinterlegt. ### Wem gehören die Daten? Ihnen. Die KI-Agenten lernen aus den Korrekturen Ihres Teams, und Daten wie Korrekturen lassen sich jederzeit exportieren. ## Related areas - [SEO & GEO/AEO](/solutions/seo-geo) - [Catalog Foundation](/solutions/catalog-foundation) ## Jede Korrektur verbessert den nächsten Durchlauf *Der Korrekturkreislauf* Ihr Team beurteilt die Ergebnisse. Ein Wert ist richtig, oder er ist falsch und wird einmal korrigiert. Jedes Urteil verändert den nächsten Durchlauf: Die Bewertung auf Ihrer eigenen Stichprobe verschiebt sich, und der Agent startet mit dem, was der letzte Durchlauf gelernt hat. So sinkt der Anteil der Werte, die eine Person prüfen muss, stetig, gemessen an Ihrem Produktkatalog und Ihren Regeln statt am Durchschnitt aller anderen. ![Die Plattform markiert eine Produktbeschreibung als zu allgemein für den Tonfall der Marke, mit dem Überarbeitungsvorschlag und den zwei Antwortmöglichkeiten.](https://cdn.sanity.io/images/xd4hrbt2/production/30815d23ee4d132352d037d84d401a32a7b48eec-2880x1620.webp?auto=format) ## In Wochen auf Ihrem Produktkatalog live, nicht in Monaten *So arbeiten wir* Wir durchlaufen alle vier Phasen gemeinsam mit Ihrem Team, auf Ihren bestehenden Systemen, und jede Phase endet mit einer Kennzahl, die wir vorab mit Ihnen festgelegt haben. ### Konzeption Wir erfassen, wie Ihre Daten hereinkommen und wie das Ergebnis wieder hinausgeht, und legen dann die geschäftliche Kennzahl fest, die der Agent bewegen soll. ### Umsetzung Wir bauen den Agenten und testen ihn auf einer mit Ihnen vereinbarten Stichprobe Ihres Produktkatalogs. Jede Änderung wird an dieser Stichprobe gemessen, die Feinabstimmung beruht also auf Zahlen. ### Nachweis Fertig heißt: Die Kennzahl hat ihr Ziel auf dem gesamten Produktkatalog erreicht, und Sie haben die Zahlen selbst gesehen. ### Weiterentwicklung Wir bleiben Ihr Ansprechpartner. Ihre Korrekturen verbessern den Agenten weiter, die Kennzahl bleibt dort, wo Sie sie brauchen, und der nächste Anwendungsfall startet mit dem Kontext, den dieser bereits aufgebaut hat. ## Für große Unternehmen und Produktkataloge, in denen kein Fehler passieren darf ![Die Verkaufsfläche eines Kaufhauses.](https://cdn.sanity.io/images/xd4hrbt2/production/251441053d31b02d7111cf86ee1083ac6fd8f061-1600x1000.jpg?auto=format) [Demo vereinbaren](/book-a-demo) - Läuft auf Ihren bestehenden Systemen · Die KI-Agenten lesen die Daten über die Schnittstellen aus Ihrem PIM, ERP und DAM und schreiben das Ergebnis dorthin zurück. - Nichts Unsicheres geht live · Jeder Wert wird gegen Ihre Regeln geprüft. Alles Unsichere geht in die Prüfung, bevor es einen Vertriebskanal erreicht. - Ihre Daten gehören Ihnen · Ihr eigener, isolierter Arbeitsbereich. Ihre Daten fließen nie in gemeinsam genutzte Modelle ein, und Sie können sie jederzeit exportieren. - Jeder Durchlauf wird protokolliert · Zu jedem Wert sind Quelle, Durchlauf und Bewertung gespeichert. So sehen Sie, wie ein fehlerhafter Wert zustande kam. ## Starten Sie mit einem Anwendungsfall Ein Anwendungsfall, durchgängig auf Ihrem eigenen Produktkatalog umgesetzt. Das reicht, um zu sehen, was er bewirkt und was er pro Produkt kostet, bevor Sie über den Rest entscheiden. [Demo vereinbaren](/book-a-demo) ## Entities - [Algolia](https://www.algolia.com) · Organization, mentions - [Coveo](https://www.coveo.com) · Organization, mentions - [FactFinder](https://www.fact-finder.com) · Organization, mentions ## Sources - [Suchanfragetypen im E-Commerce](https://baymard.com/blog/ecommerce-search-query-types) · Baymard Institute - [Strukturierte Daten für Produkte](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/product) · Google Search Central - [Produktdatenspezifikation](https://support.google.com/merchants/answer/7052112) · Google Merchant Center - [Product](https://schema.org/Product) · Schema.org --- Canonical: https://commerceclarity.com/de/solutions/search-discovery Every page of this site is available as markdown: append `.md` to its path. Index: /de/llms.txt