Produktsuchen im Test: SEMKNOX - Teil 1

1. Über SEMKNOX

Im heutigen Beitrag stellen wir den grundsätzlichen Leistungsumfang und das Funktionsprinzip von SEMKNOX vor. In Teil zwei des Produktsuche-Porträts, der Anfang 2017 erscheinen wird, beschäftigen wir uns dann mit den Möglichkeiten der Integration sowie der Preisgestaltung, dem Backoffice und der Konfiguration der Suche.

Die SEMKNOX GmbH aus Dresden bietet mit ihrer Produktsuche eine interessante Suchlösung an. SEMKNOX ist seit 2014 am Markt und hat derzeit neun Mitarbeiter. Die Produktsuche unterscheidet sich von den meisten Suchanbietern durch den Einsatz einer Ontologie. Das heißt, der Suche steht von Beginn an ein Netzwerk von Begriffen und deren Beziehungen zueinander zur Verfügung. Diese Produktontologie wird von SEMKNOX seit Jahren stetig erweitert. Sie ist Grundlage, um semantische Suchanfragen beantworten zu können. Der Name SEMKNOX steht daher für "Semantic Knowledge Extraction". Die Produktontologie ist vergleichbar mit Informationsnetzwerken wie dem Google Knowledge Graph – nur deutlich kleiner und auf Produktdaten spezialisiert.

SEMKNOX Logo

Aktuelle Referenzshops sind unter anderem Foto Koch  www.fotokoch.de und Gravis www.gravis.de. Darüber hinaus spielt SEMKNOX für das komplette Portal billiger.de und alle zugehörigen Apps die Suchvorschläge (Suggest) aus.

2. Das Funktionsprinzip von SEMKNOX

Grundlage der Suche ist ein semantisches Netzwerk, bestehend aus Begriffen und den Beziehungen dieser Begriffe zueinander. Bildlich kann man sich das am einfachsten als ein Netz aus einzelnen, miteinander verknüpften Knotenpunkten vorstellen. Jeder Knotenpunkt steht für einen Begriff ("Concept"), der automatisiert mit den einzelnen Produkten ("Instanzen") aus der Produktdatenbank befüllt wird. Im Prinzip findet pro Knoten ein Mapping statt. So kann ein iPhone dann Instanz der Concepts "Apple", "Smartphone", "Top-Handy" und "Smartphone mit Vertrag" sein. Die einzelnen Concepts können dabei in hierarchischen Beziehungen zueinander stehen. So findet auch eine Vererbung statt. Die grundlegende Funktionsweise erinnert hier an Celebros, das wir bereits in einem Blogbeitrag vorgestellt haben. Der Unterschied ist, dass SEMKNOX eine globale, sich stetig weiterentwickelnde Ontologie zur Verfügung stellt, während Celebros die Concepts und deren Mappings initial pro Shop generiert.

Grafik zum Funktionsprinzip der Semknox-Ontologie

Abbildung 1: Erklärende Grafik zur Ontologie anhand von drei Beispielartikeln aus den Produktdaten.
Die drei Artikel werden instanziert und in der Ontologie verortet. Die tatsächliche Ontologie ist
wesentlich größer und komplexer. Die Abbildung stellt nur einen exemplarischen Ausschnitt dar.

Grafische Darstellung der Concepts und Instanzen in der Semknox-Ontologie

Abbildung 2: Die Ontologie besteht aus unzähligen Concepts mit jeweiligen Mappings und deren
Beziehungen zueinander. SEMKNOX erweitert diese kontinuierlich.

Im Umgang mit der Suchanfrage kommen dann die üblichen Methoden wie Stemming, Kompositazerlegung und Fuzzy Matching zum Einsatz, um die passenden Concepts innerhalb der Ontologie zu finden. In diesem Punkt ähnelt SEMKNOX den meisten anderen Suchanbietern. Was die Suche besonders macht, ist der Umgang mit Suchanfragen wie "Smartphone ohne Android" oder "Jacke von 100 bis 200 Euro". Eine Freitextsuche registriert Stopwords wie "mit" oder "von", um anschließend die Suchanfrage ohne diese Wörter mit dem Index abzugleichen. Eine semantische Suche erkennt jedoch die Bedeutung dieser Begriffe. Die Besonderheit von SEMKNOX liegt jedoch nicht nur im Umgang mit der Suchanfrage, sondern auch darin, was letztendlich durchsucht wird. Anstelle eines Datenfeeds, der tabellarisch pro Artikel mehr oder weniger gut befüllte Datenfelder enthält, durchsucht SEMKNOX seine eigene Produktontologie. In dieser Ontologie werden die Artikel wie eingangs beschrieben verortet. Die Ontologie enthält bereits Bedeutungen und Zusammenhänge unabhängig von der Datengrundlage des Shops. So wird beispielsweise ein Drucker mit "Pictbridge" in den Produktdaten auch bei der Suche nach "USB Drucker" gefunden, obwohl "USB" in den reinen Produktdaten nicht enthalten ist.

Grafik zur semantischen Produktsuche über die Semknox-Ontologie

Abbildung 3: Die Suche durchsucht dann die Ontologie nach passenden Concepts und deren Artikel.
Dadurch erkennt die semantische Suche auch Beziehungen und Bedeutungen. Das unterscheidet
SEMNKOX von einer reinen Freitextsuche, die nur die tabellarischen Produktdaten durchsucht.

Natürlich könnte auch eine erweiterte Freitextsuche mit gut gepflegten gerichteten und ungerichteten Synonymen sowie entsprechend guter Datengrundlage eine Suchanfrage wie "Edles schwarzes Abendkleid mit Spitze in Größe 38" beantworten. Hierarchische Synonyme bzw. die Vererbung von Synonymen, Stopwords und Datenfelder mit thematischen Inhalten könnten theoretisch auch ohne Ontologie zum gewünschten Ergebnis führen. Allerdings sind die Datenpflege, Datenmappings, die Erweiterung einer Suchlösung wie Solr durch ein Entwicklerteam und der kontinuierliche Aufbau einer eigenen Synonymliste zeitintensive Prozesse. Eine wirklich semantische Suche, die Wörter wie "mit", "ohne", "von", "bis" etc. verarbeiten kann, lässt sich dadurch nicht abbilden. So liegen die Vorteile von SEMKNOX für den Shopbetreiber auf der Hand:

Im Vergleich zu einer klassischen Freitextsuche muss initial keine Synonymliste eingepflegt werden, um brauchbare Suchergebnisse zu erhalten. Die von SEMKNOX zur Verfügung gestellte Ontologie hat zusätzlich einen ähnlichen Effekt wie eine umfassende Datenoptimierung über standardisierte Mappingregeln. So werden Farbausprägungen, Größenangaben etc. normalisiert. Die Suchergebnisse sind dadurch homogener. Außerdem findet eine Datenanreicherung statt, wie das oben genannte Beispiel des Druckers mit Pictbridge Funktionalität zeigt. Darüber hinaus sind aus dem Stand semantische Suchanfragen wie "unter 5 Euro" oder "leichtes Smartphone" möglich. Auch die Sortierung wird dann je nach semantischem Inhalt der Suchphrase individuell für die Suchanfrage angepasst. Für die Suchanfrage "leichte Joggingschuhe" kann SEMKNOX dann die passenden Produkte aufsteigend nach ihrem Gewicht sortiert zurückgeben.

Ein Nachteil dieses Funktionsprinzips ist, dass die Ontologie von SEMKNOX definiert werden muss, damit die Suche ihr volles Potential ausschöpft. Für gängige Sortimente kann SEMKNOX die Produktdaten sofort in das semantische Netzwerk einbinden. SEMKNOX ist nach eigenen Angaben in den Bereichen Consumer Electronics, Mode, Baumarkt, Lebensmittel, Büromaterial und Haus und Garten bereits gut aufgestellt. Die Suchergebnisse werden hier auf Anhieb deutlich besser sein als bei einer klassischen, nicht optimierten Freitextsuche. Besonders groß ist der Gewinn, wenn man noch nicht über eine mit der Zeit gewachsene und gut gepflegte Synonymliste verfügt. Handelt es sich jedoch um ein sehr spezialisiertes oder sehr breites Sortiment, ist der initiale Aufwand auf Seiten von SEMKNOX entsprechend hoch. Die Beziehungen der Keywords, die Mappings etc. müssen erst einmal erstellt werden, um passende Suchergebnisse zu liefern und eine gute After Search Navigation abzubilden. Allerdings bietet SEMKNOX auch ohne optimierte Ontologie die grundlegenden Funktionen einer Freitextsuche:

3. SEMKNOX-Features

SEMKNOX erfüllt alle Mindestanforderungen, die man von einer zeitgemäßen Suchlösung erwartet:

  • Fehlertoleranz und Normalisierung (Stemming, Kompositazerlegung und Fuzzy Search)
  • Synonyme (über ein Mapping für den Suchbegriff im Backend konfigurierbar)
  • Gewichtung der einzelnen Datenfelder
  • After Search Navigation
  • Suggest (Kategorien, Produkte, verwandte Suchanfragen etc.)
  • Recommendation/Upselling
  • Artikel pushen etc.

Darüber hinaus bietet SEMKNOX noch einige interessante Features und Services, die über die Mindestanforderungen hinausgehen:

  • SEMKNOX kümmert sich kontinuierlich um die Anpassung der allgemeinen Ontologie und zusätzlich um die Optimierung der Suchergebnisse im Shop. Außerdem übernimmt das Team von SEMKNOX ein gewisses Monitoring, indem Nulltreffer und schlecht performende Suchbegriffe optimiert werden. Um diese zu identifizieren, wird ein Konfidenzwert pro Suchbegriff errechnet. Dieser Konfidenzwert gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass es sich um ein schlechtes Suchergebnis handelt, das optimiert werden sollte.
  • Der Suggest wird nicht nur aus Suchanfragen anderer User, der Ontologie und den Produktdaten generiert, sondern auch aus verwandten Suchanfragen aus anderen Quellen wie Google und Bing. Gibt es für eine verwandte Suchanfrage aus Google passende Artikel im Shop, wird der Suchbegriff in den Suggest aufgenommen. Dadurch versucht SEMKNOX, die Aufmerksamkeit der Nutzer mehr auf semantische Suchanfragen zu lenken, da darin die Stärke der Suchlösung liegt.
  • Viele Suchlösungen bieten mittlerweile die Möglichkeit einer automatisierten  Suchergebnisoptimierung. So auch SEMKNOX. Anhand der Klickzahlen einzelner Produkte auf der Suchergebnisseite eines bestimmten Keywords wird das Suchergebnis umsortiert: Produkte, die Nutzer für den eingegebenen Suchbegriff oft klicken, rankt SEMKNOX automatisch nach oben.

Folgende Features sind noch nicht zugänglich oder umgesetzt, aber für 2017 geplant:

  • Aktuell bietet SEMKNOX seinen Kunden zum Thema Analytics nur Basiszahlen wie Anzahl der Suchanfragen, Antwortzeiten etc. Intern stehen jedoch bereits aussagekräftige KPIs pro Suchbegriff wie CTR, Add to Basket Rate und CRO zur Verfügung. Diese werden im nächsten Quartal auch im Backend für den Kunden einsehbar sein.
  • Die Personalisierung von Suchergebnissen wird aktuell noch nicht unterstützt, ist jedoch für Mitte 2017 geplant.
  • Die Navigation ist aktuell noch nicht über die Produktsuche abbildbar, Anfang 2017 soll das Feature aber released werden.

4. Fazit

Grundsätzlich ist die Herangehensweise von SEMKNOX eine spannende Entwicklung im Bereich der Produktsuche. Die Probleme fehlender Synonyme und unvollständiger Produktdaten sind allgegenwärtig. Der Aufbau einer fachlich korrekten Synonymliste und das permanente manuelle Optimieren von Suchergebnissen sind zeitaufwendige Prozesse. Die Möglichkeit, einer reinen Buchstabenfolge ohne großen initialen Aufwand eine "Bedeutung" innerhalb der eigenen Produktdaten zu geben, stellt einen erheblichen Mehrwert dar. Sei es in Form ähnlicher Begriffe, der Abgrenzung zu anderen Begriffen oder in Form der Verknüpfung mit weicheren Informationen wie Anlässen, Themen und Vergleichen nach Art "großes" oder "kleines".

Auch wenn die Anzahl der wirklich semantischen Suchen innerhalb der Shops aktuell sicher noch gering ausfällt, werden die Anforderungen an eine Produktsuche zukünftig weiter steigen. Sprachsuchen (z.B. Amazon Echo) und andere innovative Suchfunktionen bei Vorreitern wie Google werden dazu führen, dass die Nutzer Ähnliches von der Produktsuche eines Shops erwarten. Überspitzt gesagt, wird die Geduld der Kunden, sich mit den individuellen Eigenarten einer Onsite-Suche auseinanderzusetzen, zunehmend schwinden.

Wir sind gespannt, wie SEMKNOX mit einem Testdatensatz zurechtkommt und welche Möglichkeiten das Backend bietet. Ohne SEMKNOX im Betrieb kennengelernt zu haben, ist es nicht möglich, die Qualität der Produktsuche zu beurteilen. Da sich die Ontologie aktuell nicht im Backend einsehen und konfigurieren lässt, könnte mangelnde Transparenz ein Problem darstellen. SEMKNOX ist sich dessen aber bewusst und arbeitet an einer Lösung. Mehr über die Integration, den Betrieb der Suche und das Backoffice von SEMKNOX folgt Anfang 2017 in Teil zwei unseres Produktsuche-Porträts.

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

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