Online-Shopper erwarten, dass die Suchfunktion ihre Wünsche wirklich versteht – nicht nur die Keywords, die sie eintippen. Wie groß wäre dein Conversion-Potenzial, wenn du eine echte semantische Suche hättest: Wenn dein Shop zu jeder noch so frei formulierten Eingabe die richtigen Ergebnisse zeigt? Hier erfährst du alles über die neue Vector Search von FactFinder.
Seit über zwei Jahrzehnten sind wir daran gewöhnt, im Online-Shop nach Stichworten zu suchen. Denn wir haben gelernt, dass uns die Suchfunktion nur auf diese Weise verstehen kann. Und mit der richtigen Technologie dahinter sind wir auch schnell fündig geworden – sofern wir das gewünschte Produkt klar benennen konnten.
Doch große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini beeinflussen zunehmend, wie Online-Shopper nach Produkten suchen. Immer häufiger erwarten Kunden, dass sie mit natürlicher Sprache, offenen Fragen oder ungenauen Formulierungen zum Ziel kommen. Wie kannst du mit dieser Entwicklung Schritt halten?
Genau hier kommt unsere semantische Technologie ins Spiel: Immer dann, wenn der Keyword-Abgleich an seine Grenzen stößt, übernimmt automatisch die Vector Search den Job – z. B. bei einer Anfrage wie „leistungsstarker laptop mit viel speicher zum zocken“. Zwar können Keyword-basierte Suchverfahren darin Begriffe wie „Laptop“, „Gaming“ und „Speicher“ erkennen, jedoch geben sie dann meist ein Sammelsurium aus Geräten und Zubehör – oder sogar null Treffer – zurück. Das gewünschte Gaming-Notebook bleibt aus.
Vector Search hingegen erfasst die Bedeutung, die Absicht und das Bedürfnis hinter dialogartig formulierten Suchanfragen. Auf der Ergebnisseite liefert sie zuverlässig die relevanten Produktergebnisse – und zwar auch dann, wenn keine sprachliche Übereinstimmung im Daten-Feed steht. Der Effekt: Du verwandelst Shopping-Frust in schnellere Kaufabwicklung, niedrigere Absprungraten, mehr Umsatz und positive Markenerlebnisse. Lies weiter und entdecke, was hinter der Vector Search von FactFinder steckt, oder starte den Video-Rundgang mit Holly Murdoch, unserer VP Product & Technology (Video auf Englisch).
Vereinfacht erklärt: Stell dir Vector Search wie ein Navigationssystem vor. Im eCommerce wandelt sie Suchanfragen und Produktdaten in numerische Vektoren um – vergleichbar mit Koordinaten auf einer Karte. Daraufhin ermittelt sie mithilfe einer „Nearest Neighbor Search“, wie nah diese Datenpunkte zueinanderstehen. Je näher der Produktvektor an dem der Suchanfrage liegt, desto ähnlicher die Bedeutung – und desto relevanter ist das Produkt für das Suchergebnis.
Hintergrundwissen zu Vector Search
Du möchtest noch tiefer ins Thema einsteigen? Wirf einen Blick auf unseren Blogbost über Vector Search im eCommerce und tauche ein in die Funktionalität und Use Cases.
Vorteile der Vector Search
✔️ Keine null Treffer mehr – Vector Search interpretiert und beantwortet Suchanfragen semantisch. So führen auch vage oder umgangssprachliche Anfragen zum Ziel. Ohne manuelle Optimierungen.
✔️ Mehr Umsatz – Kunden finden schneller und zuverlässiger die Produkte, die sie kaufen möchten.
✔️ Weniger Absprünge – Relevante Ergebnisse ab der ersten Sucheingabe halten Kunden im Shop und inspirieren zur Kaufentscheidung.
✔️ Smarte Verarbeitung unstrukturierter Daten – Erziele schnellen ROI durch die Einsparung von manuellem Aufwand, Ressourcen und Kosten.
✔️ Zufriedenere Kunden mit größerem Lifetime Value (LTV) – Einkäufer kommen mit höherer Wahrscheinlichkeit wieder und empfehlen deine Adresse weiter.
Wie unterscheidet sich unsere Vector Search?
Vector Search ist seit dem letzten Jahr ein absolutes Trendthema. Aber was genau macht unseren Ansatz bei FactFinder so besonders?
🔒 Basiert auf unserem eigenen Sprachmodell – lokal und sicher
Beim Einsatz von LLMs bzw. Sprachmodellen greifen die meisten Vector-Search-Verfahren auf Drittanbieter zurück. Wir nutzen hingegen unser eigenes und gewährleisten damit höchste Datensicherheit: Unsere Vektordatenbank wird offline und in-house innerhalb der EU betreiben – ohne Datentransfers nach Übersee.
Darüber hinaus trainieren unsere KI-Forscher das Modell gezielt auf reale Suchanfragen. Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Bereich eCommerce Search und Product Discovery stellen wir sicher, dass es optimal auf die Anwendung im Online-Shop ausgerichtet ist. Bei Bedarf sogar branchenspezifisch – inklusive Fachsprache und Kontext-Wissen.
🌍 Mehrsprachigkeit, die wirklich funktioniert
Die meisten Modelle sind nur auf Englisch getestet – mit schwacher Leistung in anderen Sprachen. Unsere Vector Search funktioniert nachweislich auch mit komplexen Sprachen wie Deutsch oder Schwedisch – und sogar bei Mischanfragen wie „rote handbag“. Damit kannst du die semantische Suche mühelos auch international ausrollen.
🔎 Ergänzt von leistungsstarker Keyword-Suche
Vector Search ist großartig – aber nicht immer das Mittel der Wahl. Bei präzisen Anfragen wie Produktnummern oder Markennamen punktet die klassische Keyword-Suche. Darum kombiniert FactFinder beides: exakte Treffer, wenn nötig – und smarte Ergebnisse, wenn Keywords nicht ausreichen.
Wie die semantische Suche in deinem Online-Shop zum Einsatz kommt
Vector Search entfaltet ihr volles Potenzial im Zusammenspiel mit Keyword Search. Aber funktioniert sie auch für deinen Shop? Lass es uns beleuchten. Hier einige Beispiele aus verschiedenen Branchen:
Fashion
Statt an konkreten Produktnamen orientieren sich Mode-Shopper bei ihren Suchanfragen oft an Gefühlen und Ideen. Zum Beispiel „Outfit fürs erste Date“ – vage, emotional, offen für Interpretation. Während die Keyword-Suche hier meist scheitert, erkennt Vector Search die Intention – und liefert Produkte und Looks, die zum Kontext passen. Der Effekt: Kunden zeigen höheres Engagement und haben ein sicheres Gefühl bei ihrer Kaufentscheidung.
Sportartikel
Für alle, die mit einer neuen Sportart beginnen, ist Vector Search besonders praktisch. In der Regel haben Einsteiger eine Idee davon, was sie ungefähr benötigen. Mit konkreten Spezifikationen kennen sie sich aber nicht aus. Bei einer Suche wie „moderne Sneaker für 5km im Park“ erkennt Vector Search die Kaufabsicht – und liefert atmungsaktive, bequeme Laufschuhe in stylischem Look.
Lebensmittel
Viele Lebensmittel-Shopper kennen ihre Einkaufsliste auswendig, aber wenn ein besonderer Anlass ansteht oder Inspiration gefragt ist, nutzen sie die Suchfunktion. Eine Eingabe wie „vegane Lebensmittel zum Grillen“ enthält keine Produktnamen, trotzdem erfasst die Vector Search die impliziten Anforderungen – also Grillgut auf Pflanzenbasis und ohne Fleisch – und schlägt die perfekten Artikel vor.
B2B eCommerce
Wenn ein B2B-Käufer seinen Bedarf kennt, aber nicht weiß, welches Produkt er konkret braucht, kann die Vector Search die passende Lösung für seinen Anwendungsfall finden. So werden Eingaben wie „Wärmedämmhülse für elektrische Kabel“ oder „Wälzlager 6205 mit Wärmebeständigkeit“ den relevanten Produktmerkmalen und -kategorien zugeordnet – für ein reibungsloses Self-Service-Erlebnis.
Mehr Umsatz-Chancen nutzen mit zukunftssicherer Vector Search
Die meisten Online-Shopper suchen nach wie vor mittels Keywords. Aber das ändert sich schnell. Kunden bevorzugen zunehmend intelligente Technologien, bei der die Apps natürliche Sprache verstehen. Bei Google brauchen sie längst keine Keywords mehr zu verwenden. Warum sollten sie das also in deinem Shop tun müssen?
Mit unserer Vector Search bist du bereits auf die nächste Generation des Online-Shoppings vorbereitet – sie macht das Einkaufen intuitiver und übertrifft die Erwartungen von Kunden. Eine funktionierende semantische Suche bedeutet weniger verpasste Gelegenheiten und mehr Käufe.
Möchtest du unsere Vector Search ausprobieren? Klick auf das Banner und vereinbare eine persönliche Demo.
Falls du bereits FactFinder-Kunde bist, kontaktiere einfach deinen CSM oder melde dich hier, um die Vector Search mit deinen Produktdaten zu testen.
