Smartere Treffer mit Vector
Search

Die Keyword-Suche sucht nach exakten Übereinstimmungen – sie funktioniert am besten, wenn Kunden genau wissen, was sie eingeben müssen, etwa einen Produktnamen oder eine Artikelnummer. Die Vector Search hingegen versteht natürliche, dialogartige Anfragen wie „günstiges Geschenk für Mama“ und gleicht die Kaufabsicht mit passenden Produkten ab – selbst wenn die Begriffe nicht übereinstimmen. Das hilft, Nulltreffer zu vermeiden, Frustration zu reduzieren und die Conversion zu steigern. Entdecke den vollständigen Vergleich du in unserem Blogbeitrag.

Die Vector Search nutzt KI, um komplexe Daten wie Produkte, Texte und Bilder in Zahlen (Vektoren) zu übersetzen. Diese werden in einer Vektor-Datenbank gespeichert. So kann das System bei vagen oder komplexen Suchanfragen schnell ähnliche Inhalte anzeigen – basierend auf semantischer Ähnlichkeit statt bloßer Wortübereinstimmung. Mehr dazu erfährst du in unserem Deep-Dive-Blogbeitrag.

Die Keyword-Suche bleibt das beste Tool für die meisten Anfragen – besonders, wenn Kunden genaue Begriffe wie Produktnamen, Artikelnummern oder Markenfilter verwenden. Doch wenn Suchanfragen vage, umgangssprachlich oder unvollständig sind, wird die Vector Search aktiv: Sie erkennt die Suchabsicht und liefert relevante Ergebnisse, die bei reiner Keyword-Übereinstimmung übersehen würden. Mehr darüber, wie sich Vektor- und Keyword-Suche optimal ergänzen, liest du in unserem Release-Blogbeitrag.

Ja, Vector Search ist äußerst nützlich im B2B-eCommerce, denn Einkäufer beschreiben häufig ihren jeweiligen Anwendungsfall, ohne genaue Produktnamen oder Spezifikationen zu kennen. Die Technologie versteht funktionale, Use-Case-basierte Suchanfragen wie „Schlauch für Hochspannungskabel“ oder „chemikalienbeständige Handschuhe zum Reinigen von Tanks“ – und hilft Einkäufern dabei, selbstständig und zuverlässig das Richtige zu finden. Erfahre mehr darüber, wie genau wir B2B-Unternehmen unterstützen.