Projekt: Test der neuen Live Search von Adobe
Produktsuche mit Adobe Commerce
Wir haben die auf Datenservice und KI basierende Live Search für Adobe Commerce (ehemals Magento) getestet: Im Vergleich zur Standardsuche von Adobe Commerce schneidet sie gut ab, es gibt aber auch einige Einschränkungen.
Die Live Search als Teil der Adobe Storefront Services
So wie die Adobe Product Recommendations (Artikel dazu findet ihr hier) basieren auch die neuen Adobe Features Catalog Service und Live Search auf den Datenservices von Adobe sowie auf dem KI-Service Adobe Sensei. Mit dem Catalog Service können die Katalogelemente wie Produktlisten und Kategorieseiten sowie Produktdetailseite technologisch von Adobe Commerce entkoppelt werden. Dies verspricht neben Personalisierungsmöglichkeiten im Ranking von Produkten vor allem die Verbesserung der Performance mit Headless Commerce. Die Live Search löst die generische Produktsuche ab, um das Auffinden der Produkte im Shop zu verbessern. Für uns als Produktsuche-Experten lag es natürlich nahe, die Live Search zu analysieren und einzuordnen und haben deshalb ein Experiment gestartet.
Dafür haben wir einen von uns betreuten Shop aus dem Bereich Reitsport ausgewählt, um die Adobe Live Search gegen die aktuelle Suche zu vergleichen, die um die beliebte Elastic Suite Extension von Smile erweitert wurde, um die Magento-Standardsuche zu verbessern.
Die Live Search zum Leben erwecken
Wie die intelligenten Services (Catalog Service, Live Search, Product Recommendations) mit der Adobe Commerce Applikation verzahnt sind, lässt sich gut in diesem Schaubild ablesen:
Um die SaaS Storefront Services von Adobe nutzen zu können, müssen ein paar Rahmenbedingungen geschaffen werden: So müssen im API Portal von Magento der Service initialisiert und Projekte erstellt werden. Außerdem muss die Live Search Erweiterung in der Adobe Commerce Applikation installiert und eingerichtet werden. Wenn von der Adobe Commerce Instanz die notwendigen Katalogdaten synchronisiert worden sind, ist man bereits am Ziel und die Suche kann im Shop verwendet werden. In unserem Fall war die Suche bereits nach ein bis zwei Stunden einsatzbereit.
Und die Live Search lebt!
Ad hoc konnte im Vergleich zur aktuellen Suche ein für uns relevantes sichtbares Ergebnis festgestellt werden. Wir haben nach “hose blau” gesucht. Die aktuelle Suche kommt zu folgendem Ergebnis:
Die aktuelle Suche findet gerade mal eine blaue Hose. Bei dem Sortiment des Shops ist das nicht nur auf den ersten Blick verwunderlich. Das zeigt auch das Ergebnis der Live Search:
Der Kunde bekommt mit der Live Search eine größere Auswahl an blauen Hosen und kann dadurch neben der Farbe noch weitere Kriterien über die Filter setzen: Preisvorstellungen, Material, Größe etc. Der Kaufanreiz wird durch die größere Sortimentsauswahl und die Möglichkeit, die Suche zu verfeinern, erhöht. Sicherlich lässt sich das Suchergebnis auch im aktuellen Setup verbessern, indem man die Standardsuche über die Extension entsprechend konfiguriert – die Live Search zeigt aber bereits hier ihre Stärke: schnelle Installation und gute Ergebnisse out of the box. Aber wie macht sie das?
So funktioniert die Live Search
Zentrale Elemente für die Live Search sind der Datenservice von Adobe und der KI-Service Adobe Sensei. Adobe Commerce synchronisiert regelmäßig Produkt- und weitere Katalog-Daten zum Storefront Service. Die Suchanfragen werden aus dem Frontend heraus direkt am Storefront Service abgefragt. Die Suchergebnisse werden dann sortiert nach Relevanz zurückgespielt. Und diese Relevanz-Berechnung durch die KI scheint gut zu funktionieren.
Aber was bedeutet Relevanz in diesem Kontext? Für den Relevanz-Bewertungsmechanismus werden natürlich in erster Linie die Produktdaten zu Rate gezogen. So wird berücksichtigt, inwieweit die Suchwörter in Produktnamen, Produktbeschreibungen oder anderen Produktattributen enthalten sind. Der Einfluss der einzelnen Attribute auf das Suchergebnis wird dabei durch eine Gewichtung der Attribute in Adobe Commerce vorgegeben. Zudem fließen noch weitere Produkteigenschaften wie Verkaufszahlen oder Lager-Daten in die Relevanz-Bemessung mit ein. Adobe Commerce ist zudem in der Lage mit der Live Search die Relevanz zu personalisieren. Dafür wird das Benutzerverhalten wie bspw. das Klickverhalten im Shop mit in die Berechnung einbezogen.
Selber gestalten
Der Sensai-Service entscheidet quasi magisch über die Suchergebnisse für die einzelnen Suchanfragen. Gestalten kann man trotzdem, indem man Facetten konfiguriert oder Produkte für einzelne Suchbegriffe boosted. Ein mächtiges Tool ist zudem der Regel-Konfigurator, mit dem global oder für bestimmte Suchbegriffe die Methode zur Relevanz-Berechnung ausgewählt werden kann.
Die Konfiguration erfolgt im Adobe Commerce Backend, eine weitere Administrationsoberfläche wie bei anderen Suchlösungen muss also nicht genutzt werden.
Alles im Griff
Die optimale Konfiguration für die Suchergebnisse zu finden, ist ein kontinuierlicher Prozess. Dafür muss das Benutzerverhalten und der Erfolg der Produktsuche gemessen und analysiert werden. Die Live Search bietet dafür einige Dashboards, die bspw. die Conversion oder die Treffer-Anzahl für die Suchbegriffe präsentiert. Aus diesen Kennzahlen lassen sich weitere Maßnahmen und Versuche ableiten und die optimale Konfiguration herleiten.
Und lohnt sich die Live Search?
Wie wir festgestellt haben, lässt sich die Lösung einfach und schnell implementieren. Der Datenaustausch mit dem KI-Service läuft zudem schnell und generisch. Ein weiteres Plus ist das Backend, da im Gegensatz zu anderen Suchlösungen die Konfiguration direkt im Shop-System möglich ist und kein weiteres Backend notwendig ist. Und im Gegensatz zu der generischen Produktsuche in Adobe Commerce, auch wenn diese durch Erweiterungen ergänzt wird, ermöglicht die Live Search ad hoc bessere Ergebnisse durch Personalisierung, KI-Algorithmen und Facetten-Management. Der Benutzer bekommt eine Suche, die Treffer über reines Keyword-Matching hinaus findet.
So weit, so gut – allerdings gibt es auch Einschränkungen:
Die Lösung ist leider sehr intransparent, man kann nicht analysieren, warum Treffer gefunden werden oder warum Produkte nicht in einem erwarteten Suchergebnis vertreten sind. Die KI ist eine Blackbox.
Suchergebnisse sind außerdem nur auf Produkt-Ebene manipulierbar. Man kann für bestimmte Suchanfragen keine Boosts auf Produkt-Attribute anwenden.
Im Vergleich haben professionelle – aber eben auch teure – Suchlösungen wie bspw. Algolia, Coveo, Bloomreach oder Factfinder klar die Nase vorn, wenn man Wert auf mehr Transparenz und individuelle Konfigurationsmöglichkeiten legt. Auch bei Kriterien wie Tracking oder Support hinkt die Live Search deutlich hinterher. Deswegen sollten sich umsatzstarke Shops auf die Wahl dieser oder ähnlicher Suchlösungen konzentrieren.
Für Shop-Betreiber, die eine Lizenz für Adobe Commerce besitzen, Wert auf Personalisierung und intelligentes Ranking legen, aber kein erweitertes Budget für teure Suchlösungen haben, kann sich die Live Search aber in jedem Fall lohnen – gerade im Vergleich zu der recht dürftigen Performance der Magento-Standardsuche.
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