Warum finden meine Kunden Produkte über die Shopsuche nicht?

Dass ein Produkt im Shop sichtbar ist, bedeutet nicht automatisch, dass die verwendete Suche alle benötigten Informationen kennt. Die interne PrestaShop-Suche arbeitet mit einem eigenen Suchindex und gewichteten Produktinformationen. Die PrestaShop-Dokumentation beschreibt diesen Aufbau. Eine zusätzlich eingebundene Suchlösung kann dagegen einen eigenen Datenbestand und eigene Suchregeln verwenden.

Deshalb klären wir zuerst, welche Suche tatsächlich die Ergebnisse liefert. Anschließend verfolgen wir ein betroffenes Produkt von der Datenquelle bis zum Treffer. Fehlt der Artikel komplett, ist die Prüfung eine andere, als wenn er bei der Artikelnummer erscheint, bei einem gebräuchlichen Produktnamen jedoch nicht. Auch Sprache, Verkaufskanal und gesetzte Filter gehören zum Testfall.

Eine Meldung wie „Die Suche ist schlecht“ lässt sich schwer bearbeiten. Eine kleine Sammlung nachvollziehbarer Beispiele hilft deutlich mehr. Wir würden zunächst häufige Suchanfragen aus der vorhandenen Suchstatistik und konkrete Rückfragen aus dem Kundenservice zusammentragen. Gibt es noch keine Auswertung, starten wir mit dokumentierten manuellen Tests und klären, welche Messung sinnvoll ergänzt werden kann.

• Suchbegriff: Genau die Eingabe notieren, einschließlich Leerzeichen, Bindestrichen oder Artikelnummer.
• Erwartetes Produkt: Eine konkrete Artikelkennung und Produktadresse als Soll-Ergebnis festhalten.
• Suchkontext: Sprache, Gerät, Kundengruppe und aktive Filter dokumentieren.
• Produktdaten: Prüfen, ob die gesuchte Bezeichnung in einem tatsächlich durchsuchten Feld vorhanden ist.
• Datenübernahme: Kontrollieren, ob Produktänderungen im verwendeten Suchindex beziehungsweise Datenfeed angekommen sind.
• Trefferliste: Unterscheiden, ob der Artikel fehlt, herausgefiltert wird oder nur zu weit hinten erscheint.

Damit entsteht eine bearbeitbare Aufgabe. Ein fehlender Datensatz verlangt eine andere Korrektur als eine ungünstige Sortierung. Wir würden deshalb nicht sofort sämtliche Gewichtungen verändern oder auf Verdacht ein weiteres Modul installieren.

Ein vereinfachtes Beispiel, kein dokumentierter Kundenfall: Ein Ersatzteilhändler führt einen Artikel als „Schlauchkupplung“, Kunden suchen nach „Schlauchverbinder“. Der Artikel ist über seine Nummer auffindbar. Dann spricht einiges dafür, zuerst die verwendeten Begriffe zu prüfen. Ein fachlich passendes Synonym oder eine zusätzliche gebräuchliche Bezeichnung kann helfen. Zuvor muss aber geklärt sein, ob beide Begriffe im jeweiligen Sortiment wirklich dasselbe meinen.

Anders liegt der Fall, wenn selbst die exakte Artikelnummer keinen Treffer erzeugt. Dann prüfen wir unter anderem, ob diese Nummer übernommen und durchsucht wird. Eine lange Synonymliste behebt keinen fehlenden Artikel im Suchdatenbestand. Ebenso wenig sollte eine großzügige Fehlertoleranz ähnliche, aber technisch unpassende Ersatzteile als passende Auswahl erscheinen lassen.

Bei sjmedia ordnen wir den Befund einer konkreten Stelle zu: Produktpflege, Import, Suchkonfiguration oder Darstellung. Liegt die Ursache im ERP- oder PIM-Datensatz, sollte die Korrektur möglichst dort erfolgen. Sonst kann der nächste Import die manuelle Änderung im Shop wieder überschreiben. Mehr zur Zuständigkeit für Produktinformationen steht in unserem PIM-Beitrag.

Für diese Entscheidung zählen Ihre Suchfälle. Bei einem überschaubaren Sortiment kann es genügen, Datenübernahme und vorhandene Suchkonfiguration sauber einzustellen. Bei einem großen technischen Katalog können andere Anforderungen hinzukommen: unterschiedliche Bezeichnungen, Varianten, gezielte Ergebnissteuerung oder eine detailliertere Auswertung. Ein zusätzlicher Dienst ist dann eine prüfbare Option, keine automatische Voraussetzung.

Für PrestaShop bieten wir bei sjmedia unsere eigene Lösung sjmedia Find an; über unsere Shopsuche-Betreuung begleiten wir auch Doofinder. Wir würden die Auswahl anhand derselben repräsentativen Suchfälle vergleichen. Entscheidend ist, welche Produkte erscheinen, ob ihre Reihenfolge sinnvoll ist und wie gut sich die Daten dauerhaft pflegen lassen.

PrestaShop ist dabei eine gute Grundlage, wenn eine Suche gezielt an das Sortiment angepasst werden soll. Welche Umsetzung sinnvoll ist, hängt dennoch von Version, vorhandenen Modulen und Anforderungen ab. Auch bei Shopware, Shopify oder anderen Systemen beginnen wir mit Daten und Suchfällen, bevor wir eine Lösung empfehlen.

Zuerst sollten die dokumentierten Problemfälle nach der Änderung das erwartete Ergebnis liefern. Anschließend betrachten wir, soweit messbar, Suchanfragen ohne Treffer, Klicks auf Ergebnisse und Bestellungen nach einer Suchnutzung. Doofinder stellt beispielsweise Auswertungen zu Suchbegriffen und Nulltreffern bereit; die Herstellerdokumentation zu Statistiken erläutert die Berichte.

Weniger Nulltreffer sind allein noch kein Erfolg, wenn nun unpassende Produkte erscheinen. Ebenso beweist eine höhere Conversion Rate bei Suchnutzern nicht, dass die Suche die Verbesserung verursacht hat: Diese Besucher können bereits mit einer konkreteren Kaufabsicht gekommen sein. Wir vergleichen deshalb nachvollziehbare Zeiträume und berücksichtigen Aktionen, Sortimentswechsel und Änderungen an der Messung. Unsere Einordnung der Conversion Rate erklärt die Grenzen solcher Vergleiche.

Für den Einstieg genügen einige fehlgeschlagene Suchbegriffe mit erwarteten Produkten, Angaben zum Shopsystem und die eingesetzte Suchlösung. Daraus klären wir den Prüfauftrag: Datenübernahme, Suchregeln, Filter, Ergebnisdarstellung oder eine Kombination daraus. Bei einer Umsetzung dokumentieren wir die Änderung und testen dieselben Fälle erneut, auch auf dem Smartphone.

Das Ergebnis sollte für Sie verständlich bleiben: Welche Anfrage war betroffen, woran lag es und was funktioniert nach der Korrektur anders? So wird aus dem allgemeinen Wunsch nach einer „besseren Suche“ eine kontrollierbare Verbesserung. Eine neue Suchlösung soll Kunden zum passenden Produkt führen; ein Umsatzversprechen ohne belastbare Messung gehört nicht dazu.