Semantic Search: KI-Game Changer im E-Commerce
30. Oktober 2024 / Manuel Blümel
Wer die Nase vorn haben will, muss sich mit Spitzentechnologie beschäftigen. Die semantische Suche ist eine solche Innovation. Aber was genau ist Semantic Search, und warum ist sie so wichtig für die Zukunft?
Eine semantische Suche geht über den herkömmlichen Abgleich von Schlüsselwörtern hinaus. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen, die sich ausschließlich auf das Vorhandensein bestimmter Wörter konzentrieren, versteht die semantische Suche den Kontext und die Bedeutung hinter einer Anfrage. Sie analysiert die Beziehungen zwischen den Wörtern, erfasst die Nuancen menschlicher Sprache und die Absicht der Suche.
Stellen wir uns vor, wir suchen in einer Bibliothek nach einem Buch über das Leben im Meer. Ein:e Bibliothekar:in würde verstehen, dass wir mehr über das Verhalten von Delfinen und Korallenriffen erfahren möchten. So bekommen wir Bücher, die sich mit Ozeanbiologie und Meeresökosystemen befassen und nicht alle Titel mit dem Wort »Leben« und »Meer«. Die semantische Suche versteht also die Absicht hinter der Anfrage und liefert umfassendere und relevantere Informationen.
Vorteile von Semantic Search
Vorteil #1: Optimierte User Experience
Vor allem verbessert die semantische Suche das Benutzer:innenerlebnis. Genauere und kontextbezogene Suchergebnisse reduzieren Frustration und sparen Zeit. Die Benutzer:innen finden schneller, wonach sie suchen, was zu höherer Zufriedenheit und Engagement führt. Die nahtlose Interaktion fördert eine intuitivere und angenehmere digitale Reise.
Vorteil #2: Umsatzsteigerung
Die semantische Suche hilft, Kund:innen mit den richtigen Produkten oder Dienstleistungen in Verbindung zu bringen und so die Conversion-Rate zu erhöhen. Indem sie den Sinn hinter Suchanfragen versteht, liefert die Suche relevantere Ergebnisse im Online-Shop von Unternehmen. Das Ergebnis: gesteigerter Umsatz und Kundentreue. Wenn User:innen schneller das finden, wonach sie suchen, werden sie nicht nur neue Kund:innen, sie werden auch erneut den Online-Shop besuchen.
Vorteil #3: Innovation
Durch die Einbindung in intelligente Anwendungen und Plattformen, die besser die Wünsche der Nutzer:innen verstehen können, wird die Semantische Suche zu einem Innovations-Tool. Sie ist ein Paradebeispiel dafür, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen können, um bessere digitale Umgebungen zu schaffen.
Die Kombination macht’s möglich
Eine Suchmaschine mit Semantic-Search-Funktionalitäten kann also interpretieren, was tatsächlich gemeint ist, und relevantere und präzisere Ergebnisse liefern. Das klappt durch die Kombination von einigen Schlüsseltechnologien:
Durch Natural Language Processing (NLP) wird die Bedeutung und der Kontext von Texten erfasst. Texte werden in kleinere Einheiten zerlegt (Tokenisierung) und spezifische Elemente wie Namen, Organisationen und Orte identifiziert. Transformermodelle, wie bspw. BERT, transformieren daraufhin Begriffe in Vektoren.
Bei einer semantischen Suche bestimmt nun ein Klassifizierungsalgorithmus, auch k-nearest-neighbor bezeichnet, die Distanz zwischen den gesuchten Begriffen, basierend auf den zuvor vergebenen Vektoren, und weiteren Begriffen, deren Vektoren den Suchbegriffen am nächsten sind. Diese Vektoren sind, wenn das Transformermodell gut funktioniert, die semantisch relevantesten Ergebnisse für die Suche.
Bei weitergehenden semantischen Suchen kommen darüber hinaus zusätzlich Wissensgraphen zum Einsatz. Sie speichern Informationen über Entitäten und deren Beziehungen, um den Prozess noch weiter zu verfeinern.
☝️ Einfach erklärt
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP):
NLP hilft Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, um sinnvolle Informationen zu gewinnen.
Wissensgraphen:
Diese speichern Informationen über Dinge und deren Beziehungen, damit Maschinen Zusammenhänge erkennen können.
Word Embeddings:
Diese Technik verwandelt Wörter in Zahlen, damit Maschinen ihre Bedeutung und Ähnlichkeit erkennen können.
Kontextualisierung:
Der Zusammenhang einer Suchanfrage wird berücksichtigt, um genauere und relevantere Ergebnisse zu liefern, wie beispielsweise Suchort oder vorhergehende Anfragen.
Warum das wichtig ist
Ein Beispiel: Ein:e Kund:in sucht im Onlineshop nach den »beste Gelände Laufschuhe«. Statt nun alle Laufschuhe, die der Laden erhältlich hat, angezeigt zu bekommen, erhält er:sie Ergebnisse, die den Kontext der spezifischen Suchanfrage angepasst sind, d.h. es. werden nur Schuhe angezeigt, die Outdoor-fähig sind. Die semantische Suche macht dies möglich, da sie die Bedeutung hinter den Worten berücksichtigt, nicht nur die Worte selbst. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Nutzer:innen Informationen erhalten, die wirklich auf ihre Anfrage zugeschnitten sind. Das verbessert so nicht nur das Sucherlebnis, die Conversion-Rate steigt auch.
Kurz und knapp
Bedeutungsorientiert:
Semantische Suche versteht den Kontext und die Bedeutung hinter Suchanfragen - nicht nur die exakten Wörter.
Relevantere Ergebnisse:
Sie liefert Ergebnisse, die besser zur Absicht des Suchenden passen, indem sie Synonyme und verwandte Konzepte berücksichtigt.
Natürliche Sprache:
Suchanfragen können in natürlicher Sprache gestellt werden, wodurch der Suchprozess intuitiver und benutzerfreundlicher wird.
Effizienz:
Semantische Suche hilft dabei, schneller die richtigen Informationen zu finden, indem sie die Suche intelligenter und zielgerichteter gestaltet.