Best Practice Tipp: Suggest für die Produktsuche

Wie Onlinehändler ihre Kunden bei der Sucheingabe unterstützen können

Die Vorschlagsfunktion der Suche, das sogenannte Autosuggest, erfreut sich bei Online-Käufern großer Beliebtheit und wird daher bereits von 82% der großen E-Commerce-Seiten angeboten (Baymard Institute, 2014). Auch User Experience Consultant Kai Frederik Dellinger unterstreicht den hohen Stellenwert des Suggests, wenn er in seinem Artikel Usability von Autosuggest schreibt: "Autosuggest ist ein Baustein von Suche, der – wenn er fehlt – Nutzern negativ auffällt."

Die Beliebtheit der Vorschlagsfunktion führt dazu, dass Benutzer auch hohe Erwartungen an die Qualität des Suggests haben. Dellinger erklärt: "Nutzer erwarten bei der Auswahl eines Vorschlages bessere Ergebnisse, als bei einem eigenem Suchterm." Shopbetreiber sollten sich folglich darüber bewusst sein, dass ein für ihre Kunden unbefriedigender Suggest leicht einen Abbruch des Einkaufs bewirkt. Andererseits hilft ein guter Suggest, die Konversionsrate zu steigern, da er Käufer und passende Produkte schnell zusammenführt.

Unterschiedliche Ausprägungen der Vorschlagsfunktion

Autocomplete, Autosuggest und Instant Results unterstützen den Benutzer bereits, während er noch beim Tippen des Suchbegriffs im Suchfeld ist:

Das Autocomplete liefert dem Benutzer Vorschläge zur Vervollständigung seiner Eingabe. Es hilft dem Benutzer vorrangig, Tippfehler zu vermeiden und die Eingabezeit zu verkürzen. Beim Autocomplete kann sich die mögliche Vervollständigung der Suchanfrage direkt im Suchfeld zeigen; die Funktion unterstützt Kunden besonders bei zielgerichteten Suchen (z.B. Eingabe von Produkttiteln).

Autocomplete-Vorschläge für blu bei Google Shopping
Autocomplete bei Google Shopping

Das Autosuggest schlägt weitere passende Suchen vor (Ergänzung). Dabei muss die manuell eingegebene Buchstabenfolge nicht zwangsläufig Bestandteil des Vorschlages sein. Das Autosuggest präsentiert die Vorschläge zur Ergänzung der Sucheingabe in einem ausgeklappten Vorschlagfenster; die Funktion hilft, den Suchhorizont des Kunden zu erweitern.

Instant Results sind die dritte Methode, den Onlinekunden mit Inspirationen während der Sucheingabe zu unterstützen. Sie erlauben den Schritt voraus, indem im Vorschlagfenster bereits Produkttreffer angezeigt werden, ohne dass der Nutzer die Suche abgeschickt hat. Der Kunde kann also mit dem direkten Aufruf eines Produktes starten und die Seite mit den Suchergebnissen überspringen.

Suchvorschläge für pra im Suggest von World of Sweets
Autocomplete (Pralinen), Autosuggestions (Marzipan-Pralinen) und Instant Results (Produkte) bei www.worldofsweets.de


Nutzen der Vorschlagsfunktionen für den Shopbesucher

1. Inspiration und Bestätigung: Der Kunde kennt vielleicht nicht die genaue Produktbezeichnung für seine Suche. Wenn er beispielsweise einen doppeltürigen Kühlschrank bestellen möchte, aber ihm die genaue Artikelbezeichnung nicht einfällt und er nur "Kühlschrank" eingibt, dann kann im Suggest die Suche nach "Side-by-Side Kühlschrank" ergänzend vorgeschlagen werden. Benutzer erkennen mehr Begriffe passiv wieder, als sich aktiv an diese zu erinnern. Die Suggest-Funktion unterstützt den Kunden im Allgemeinen dabei, explorativ zu suchen, da sie auch die Suchintention erweiternde Ideen präsentiert. Der Kunde bekommt bereits beim Tippen ins Suchfeld einen ersten Eindruck vom Sortiment und fühlt sich durch die Vorschläge beraten.

2. Weniger Interaktionsaufwand: Mit Wortkombinationen schlägt das Suggest detaillierte Suchanfragen vor, sodass dem Kunden tiefere Sortimentseinstiege ermöglicht werden, ohne großen Tipp- oder Klickaufwand zu haben. Ein Beispiel hierfür wäre die Suche nach einem Sortiment kombiniert mit der Zielgruppe wie in "Latzhose Damen". So braucht der Kunde nicht noch zusätzlich das Suchergebnis nach Geschlecht zu filtern. Auch ein zeitaufwändiger Verfeinerungsprozess über die Kategorie-Navigation (als Alternative zur Suche) kann so entfallen.

3. Keine Probleme mit der Rechtschreibung: Autocomplete und Suggest helfen, Rechtschreibfehler von vornherein zu vermeiden und erhöhen so für den Kunden die Wahrscheinlichkeit, mit seiner Anfrage Suchergebnisse zu generieren. Auch Schreibvarianten, die mitunter zu wenigen oder keinen Ergebnissen führen, werden umgangen.

Autocomplete-Vorschläge für die Produktsuche bei zalando.de
Portemonnee (3 Artikel), Portmonee (339 Artikel) oder Portemonnaie (1148 Artikel)? Das Autocomplete bei zalando.de erspart dem Kunden das Nachdenken über die Schreibweise und sorgt für mehr Ergebnisse.
Kein Suchergebnis für Portmonee bei Picard
Die Instant Results von picard-lederwaren.de zeigen dem Kunden vor Abschicken der Suchanfrage, dass ein passendes Sortiment vorhanden ist. Die Suche mit der rechtschreibkonformen Schreibvariante "Portmonee" ergab keine Ergebnisse.

4. Mehr Relevanz: Mit der Anzeige von alternativen und ähnlichen Vorschlägen zur Sucheingabe, die auf beliebten Suchanfragen anderer Kunden beruhen, kann die Seite den Kunden schneller zu den relevantesten Begriffen führen – er muss sich nicht durch eine Vielzahl von unpassenden Suchergebnissen klicken oder seine Anfrage umformulieren, bis er relevante Ergebnisse findet. Dass viele Benutzer ohne Suchvorschläge frühzeitig aufgeben, konstatiert User Experience Designer John Ferrara in seinem Artikel Psychic Search:

"It's very common for users to submit poorly phrased queries – often just a single word, or an imprecisely phrased idea – that bring back tons of results that have nothing to do with what the user really wanted to find. It's also common that users give up instead of trying to compose their search a second time. Suggestions help resolve that problem. By providing users with better phrasings, they make it much easier for users to be successful on the first try."

Gerade in Onlinestores mit einem großen Suchvolumen bieten sich beliebte Suchanfragen als Indiz für relevante Begriffe und somit als Datengrundlage für die Vorschläge an.

Datengrundlage für die Suggest-Funktionen

Um zielführende Vorschläge für das Autocomplete, Suggest und die Instant Results zu generieren, brauchen Sie eine entsprechende Datenbasis. Prinzipiell besteht die Möglichkeit, manuell einen Mix aus relevanten Datenfeldern zu komponieren, auf den Sie die Suggest-Funktionen zurückgreifen lassen. Ins Spiel kommen hierbei beispielsweise Produktdaten wie Produkttitel, Kategorien, Facetten und Schlagwörter sowie Service- und andere Content-Seiten (u.a. Berücksichtigung von URLs, siehe auch Gestaltung der Suggest-Benutzeroberfläche).

Es bewährt sich jedoch meistens, den Suggest (auch) anhand bisheriger Suchanfragen aufzusetzen, da Sie hierdurch die Sprache Ihrer Kunden direkt berücksichtigen. Ziehen Sie die häufigsten Suchanfragen eines begrenzten Zeitraums heran, um relevante und aktuelle Vorschläge zu erhalten. Wie groß dieser Zeitraum sein sollte, hängt vom Suchvolumen insgesamt ab. Möchten Sie noch einen Schritt weiter gehen, berücksichtigen Sie auch KPIs wie die Trefferzahl (Menge der Ergebnisse für die vorgeschlagene Suchanfrage), die Click Through Rate, die Conversion Rate oder allgemeine Verkaufszahlen.

Suggest für Eingabe bo bei prediger.de
prediger.de greift für den Suggest auf verschiedene Datenquellen zurück

Worauf Sie achten sollten:

Zeigen Sie im Suggest nur Vorschläge an, die auch Ergebnisse liefern – ein Suchvorschlag, der auf die Kein-Ergebnis-Seite führt, verbietet sich von selbst. Außerdem sollten im Suggest keine Vorschläge auftauchen, die Rechtschreibfehler oder Schimpfwörter enthalten. Hierfür können Sie eine Whitelist (nur auf der Whitelist befindliche Suchanfragen erscheinen im Suggest), eine Blacklist oder Automatismen verwenden, für die entsprechende Regeln hinterlegt sind (z.B. keine Suchanfragen, bei denen die Rechtschreibkorrektur anspringt).

Ferner nehmen nicht normierte Begriffe (beispielsweise Groß-/Kleinschreibung, Singular/Plural, ss/ß) und sehr ähnliche Begriffe unnötig Platz im Vorschlagfenster ein. Sie stören den Lesefluss beim schnellen Überfliegen erheblich, da sich die Vorschläge während des Tippens ständig ändern, aber keine neue Aussagekraft besitzen. Vermeiden Sie innerhalb des Suggests also Redundanzen.

Auf der anderen Seite sollten Sie Shopbesuchern unbedingt Suggestions anbieten, wenn diese selbst fehlerhafte Eingaben im Suchfeld machen (fehlertoleranter Suggest). Es ist auch wichtig, für Synonyme Vorschläge im Suggest anzuzeigen, da der Besucher nicht weiß, unter welchem Namen die Produkte im Shop gepflegt sind. Demnach sollte sowohl für "Laptop" als auch für "Notebook" ein Suggest erscheinen (zeigen Sie im Suggest den vom Benutzer verwendeten Begriff als Teil der Vorschläge an und nicht das Synonym).


Gestaltung der Suggest-Benutzeroberfläche

1. Zeitpunkt und Inhalt der Vorschlagsanzeige:

Onlinekäufer erwarten eine Übereinstimmung zwischen Sucheingabe und angezeigten Vorschlägen. Damit Autocomplete, Autosuggest und Instant Results den Nutzer schneller und gezielter zu den erwünschten Suchergebnissen als bei einer selbst eingetippten Anfrage führen, ist es wichtig, dass die Vorschläge schon mit Beginn der Anfrageformulierung erscheinen und sich bei fortwährender Eingabe anpassen.

Dabei sollten die Vorschläge nicht nur die eingetippten Buchstabenfolgen zeichenweise von links nach rechts bearbeiten, sondern auch Begriffe berücksichtigen, die den Suchstring mitten im Wort enthalten. Ob es besser ist, mit diesen Vorschlägen eine Suche auszulösen und/oder direkt auf Produkte (Instant Results) oder Seiten (z.B. Geschenkefinder, Versandkostenübersicht) weiterzuleiten, hängt von der Art der Suchanfrage sowie den Zielen und Gegebenheiten des Shops ab.

Für Seiten, die besonders viele Sortimente anbieten, wie beispielweise Amazon oder Ebay, ist es sinnvoll, im Vorschlagfenster auch die einschränkende Suche in einer Kategorie anzubieten.

Vorschlagfenster für die Eingabe Harry Potter im Suchfeld von Amazon
Kunden, die bei Amazon den Suchbegriff "harry potter" ins Suchfeld tippen, können ihre Suchanfrage über das Vorschlagfenster auf eine Kategorie einschränken. Die Vorschläge unter dem Strich führen hingegen zu einer tieferen Suche im gesamten Shop. Anders funktioniert der Kategorie-Vorschlag im Suggestfenster von Prediger (siehe vorherige Abbildung). Wählt der Kunde den unter "Kategorie" präsentierten Vorschlag "Bodenstehleuchten" (nach Eingabe "bo"), löst er eine entsprechende Suchanfrage aus.
Das Autosuggest für rob bei conrad.de
Bei Conrad führt der Kategorie-Vorschlag im Suggest (nach Eingabe "rob") direkt auf die Subkategorie-Seite "Roboter-Bausatz" (24 Ergebnisse; die Suche nach "Roboter Bausatz" führt zu 65 Produkten).

2. Die Darstellung der Vorschläge:

Überschaubar: Die Anzahl der Suchvorschläge muss begrenzt sein, um die Liste für den Kunden übersichtlich zu halten. Zu viele Vorschläge erschweren dem Kunden die Wahl – bis zu zehn sind auf größeren Displays gut überschaubar. Ein Scroll-Balken im Vorschlagfenster verhindert, dass Nutzer alle Vorschläge auf einen Blick wahrnehmen können und bereitet mitunter Schwierigkeiten bei der Bedienung – das Vorschlagfenster sollte sich daher vollständig öffnen.

Differenziert und informativ: Einige Onlinehändler geben bei den Vorschlägen bereits die zu erwartende Ergebnismenge an, was Shopbesuchern Rückschlüsse auf die Relevanz erlaubt. Solche zusätzlichen Informationen (dazu zählt auch die Suche in Kategorien) sollten sich visuell von den Suchvorschlägen abheben, ohne von diesen abzulenken.
Differenzieren Sie auch zwischen Suggestions und Instant Results: Wenn der Kunde den direkten Aufruf des Produktes nicht erwartet, wird er ohne klare optische Trennung zwischen den Suchvorschlägen und Produkttreffern irritiert.
Wenn Sie Bilder im Vorschlagfenster verwenden (u.a. für die Instant Results), sollten diese auch auf kleineren Displays und bei ähnlichen Motiven (man denke an Festplatten) aussagekräftig sein – bieten die Bilder keinen Mehrwert, verzichten Sie auf die Anzeige.

Suchvorschläge und Instant Results für iphone im Suggest des Apple Stores
Im Vorschlagfenster des Apple Stores (store.apple.com/de/) werden Such- und Produktvorschläge durch Kopfzeilen voneinander unterschieden. Außerdem sind für die Instant Results zusätzlich produktspezifische Daten angefügt. Eine solche optische Trennung empfiehlt sich auch für die Abgrenzung verschiedener Suchbereiche (beispielsweise Shop vs. Blog).

Leicht zu bedienen: Die Suchvorschläge müssen gut lesbar und einzeln klickbar sein. Achten Sie folglich auf ausreichende Schriftgrößen und Abstände auf allen Anzeigegeräten.
Lassen Sie die Benutzung des Suggests optional – das Betätigen der Entertaste sollte zum Absenden der manuell eingegebenen Suchanfrage führen, wenn der Kunde sich nicht aktiv für einen Vorschlag entschieden hat.
Erlauben Sie die Auswahl eines Vorschlages am Desktop sowohl per Mausklick als auch über die Tastatur (Auf- und Abwärts-Pfeile mit Entertaste). Hat der Kunde das Ende des Vorschlagfensters erreicht, führt die Pfeiltaste nach unten wieder zum ersten Begriff. Während der Interaktion ist der jeweils aktive Suggest optisch hervorzuheben.

Relevant sortiert: Sie können die Vorschläge im Suggestfenster alphabetisch, nach Trefferzahl oder nach Relevanz bzw. Beliebtheit sortieren. Onlinekäufer erwarten zumeist, dass für ihre Eingabe im Suchfeld besonders relevante Vorschläge zuoberst erscheinen. Das gilt vor allem für Suchvorschläge; für Markenvorschläge ist auch die alphabetische Sortierung sinnvoll. Einen Anhaltspunkt für die Relevanz liefern die Häufigkeit der Sucheingaben und das Klickverhalten vorheriger Nutzer (s. Datengrundlage). Achten Sie zusätzlich darauf, die Sortierung im Suggest aktuell zu halten. Manche Suchanbieter erlauben es, spezielle Angebote oder saisonal abhängige Kampagnen im Suggest zu pushen.

Fazit

Vorschlagsfunktionen der Produktsuche wie Autocomplete, Autosuggest und Instant Results beeinflussen das Suchverhalten des Nutzers. Bei gelungener Implementierung unterstützen sie den Suchprozess des Onlinekäufers, indem sie:

  • Tippaufwand reduzieren
  • Inspirationen liefern (exploratives Suchen)
  • Null-Treffer-Enttäuschungen ausschließen
  • relevante, zielführende Suchanfragen aufzeigen (Reduzierung von Suchdurchläufen, tieferer Sortimentseinstieg)

Die primären Ziele der Vorschlagsfunktionen sind es, den Onlinekäufer schneller zum passenden Produkt zu leiten und seinen Interaktionsaufwand zu minimieren. Autocomplete, Suggest und Instant Results führen somit zu einer verbesserten assistierten Suche, was sich gerade bei komplexen Sortimenten oder Produkttiteln meist in einer Konversionssteigerung nach der Implementierung niederschlägt. Um das Potenzial der Vorschlagsfunktionen auszuschöpfen, ist die benutzerfreundliche Gestaltung und sorgsame Konfiguration unerlässlich. Fehlen nämlich sinnvolle Vorschläge im Suggest, quittieren dies Onlinekäufer schnell mit dem Verlassen des Shops. Demnach ist die Qualität der Vorschläge entscheidend für eine gute Suche und folglich das positive Einkaufserlebnis des Kunden.

Im nächsten Best Practice-Tipp zur Suche in Onlineshops wird sich Daniel Ansorge mit der Suchergebnis-Seite befassen.

Weitere Informationen

Dieser Beitrag beruht auf unseren eigenen Erfahrungen als Produktsuche-Dienstleister, auf den im Text angegebenen Artikeln sowie diesen weiteren Quellen:

  • Jamie Appleseed,Christian Holst Baymard: E-Commerce Search Usability Study (29.05.2014)
  • Peter Morville, Jeffery Callender: Search patterns. Sebastopol: O’Reilly 2010
  • Greg Nudelman: Designing Search: UX Strategies for eCommerce Success. Indianapolis: Wiley Publishing 2011
  • Tony Russell-Rose, Tyler Tate: Designing the Search Experience: The Information Architecture of Discovery. Amsterdam u.a.: Morgan Kaufman (Elsevier) 2012
  • Christina Krieglstein: Nachgefragt: Auto-Suggest bei Suchfunktionen (Blogbeitrag vom 21.01.2014)

Haben Sie Fragen zum Suggest oder zur Produktsuche im Allgemeinen, hinterlassen Sie gerne einen Kommentar oder kontaktieren Sie uns persönlich.

Autor: Kategorie: E-Commerce
Schlagwörter: Produktsuche, Wissen
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