Personalisierte Suche: Geben Sie Ihren Website-Besuchern immer mehr
Was ist eine personalisierte Suche, wie passt sie in das Erlebnis des Kunden und wie können Sie sie in Ihrem Unternehmen einsetzen? Lassen Sie es uns herausfinden.
Wann mussten Sie das letzte Mal in eine Bibliothek gehen, um zu recherchieren?
Mit der Google-Suche und der personalisierten Suche auf den von Ihnen besuchten Websites ist es normalerweise ziemlich einfach, das zu finden, was Sie brauchen.
Statistiken zeigen immer wieder, dass personalisierte Erlebnisse für das Unternehmenswachstum unerlässlich sind.
Was ist also eine personalisierte Suche, wie passt sie in das Erlebnis des Kunden und wie können Sie sie in Ihrem Unternehmen einsetzen?
Die wichtigsten Erkenntnisse:
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Von einer personalisierten Suche spricht man, wenn eine Suchmaschine die Ergebnisse auf der Grundlage des Standorts, des Suchverlaufs und der bekannten Vorlieben eines Nutzers personalisiert.
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Die Integration einer personalisierten Suche wird die Bounce-Rate senken und die Conversion Rate erhöhen.
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Einige Aspekte der personalisierten Suche sind die Berücksichtigung des Standorts, der Muttersprache, der Schrift und der Kaufhistorie des Nutzers.
Was ist eine personalisierte Suche?
Von einer personalisierten Suche spricht man, wenn eine Suchmaschine die Ergebnisse auf der Grundlage des Standorts, des Suchverlaufs und der bekannten Präferenzen eines Nutzers personalisiert.
Google führte das Konzept der personalisierten Suche erstmals 2004 ein, um das Erlebnis der Nutzer zu verbessern und als Suchmaschine zu dominieren. Google verknüpft den Webverlauf, die Lesezeichen und die Google-Dienste (z.B. Gmail, Google+ usw.) eines Nutzers, um die personalisierten Suchergebnisse zu berechnen. Websites, die vom Nutzer häufig besucht werden, rangieren in der Regel weiter oben auf der Suchergebnisseite (SERP).
Heutzutage nutzen Unternehmen die Personalisierung der Suche, um ihren Kunden das Einkaufserlebnis zu erleichtern, indem sie ihnen relevante Produkte anzeigen.
Warum eine personalisierte Suche wichtig ist
Der Hauptgrund für die Einbindung einer personalisierten Suche in Ihre Website ist die Experience-Optimierung.
Websites, die die Ergebnisse nicht an die demografischen Daten und das Verhalten der Kunden anpassen, zeigen möglicherweise Produkte an, die für den Käufer nicht relevant sind, oder liefern gar keine Ergebnisse. Untersuchungen zeigen, dass 80% der Shopper eine Site nach einem schlechten Sucherlebnis wieder verlassen.
Die Integration einer personalisierten Suche verringert die Bounce-Rate und erhöht die Conversion Rate.
Fünf Möglichkeiten zur Implementierung einer personalisierten Suche
Dies sind einige Überlegungen, wenn Sie eine personalisierte Suche hinzufügen.
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Standort
Wenn ein Benutzer in den Vereinigten Staaten in einem Online-Shop nach "Fußball" sucht, was würde er dann auf der Ergebnisseite erwarten? Wie wäre es mit einem Benutzer in den Niederlanden? Das Wort "Fußball" würde eine andere Bedeutung haben. In dem einen Land bezieht es sich auf den ovalen Ball, der beim American Football verwendet wird, während es in dem anderen Land der runde Ball ist, der beim Fußball verwendet wird. Das Verständnis des Standorts eines Kunden ist in diesem Fall entscheidend für die Anzeige relevanter Produkte.
Die Bestimmung des Standorts des Suchenden ist so einfach wie die Kenntnis der IP-Adresse seines Computers. Ohne eine IP-Adresse kann sich ein Computer nicht mit dem Internet verbinden, und die ersten Ziffern der Adresse verhalten sich wie die Postleitzahl in einer physischen Adresse oder die Ortsvorwahl in einer Telefonnummer. Auf diese Weise wissen Unternehmen, woher ihre Website-Besucher kommen, und Benutzer können "Wie ist das Wetter heute" eingeben und erhalten Ergebnisse für ihren Aufenthaltsort.
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Muttersprachliche Sprache und Schrift
Suchmaschinen müssen sich daran anpassen, wie ein Kunde spricht oder schreibt, um relevante Ergebnisse zu liefern. Ein Beispiel: Ein Shopper gibt "graue Schals unter 20 Dollar" ein. Der Algorithmus sollte in der Lage sein, die Wörter umzuordnen, um festzustellen, dass die Kategorie "Schals" lautet und es zwei Attribute gibt: Farbe und Preis. Außerdem sollte der Algorithmus wissen, dass, wenn jemand "graue Schals unter 20 Dollar" eingegeben hat, er sich auf dasselbe bezieht.
In einigen Sprachen steht das Adjektiv nach dem Substantiv. Im Spanischen wird ein blaues Hemd beispielsweise mit "camisa azul" übersetzt. Der Algorithmus muss trotzdem feststellen, dass die Kategorie das Hemd ist.
Schließlich kann es zu Tippfehlern kommen. Wenn jemand auf einer Site für Lebensmittel eine Suchanfrage wie Kürbis, Himbeeren oder Brokkoli eingibt, sollte die Suchmaschine in der Lage sein, Ergebnisse für Kürbisse, Himbeeren und Brokkoli anzuzeigen.
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Käufergeschichte
Personalisiertes Suchen bedeutet auch, dass die Such- und Kaufhistorie des Kunden genutzt wird, um relevante Informationen zu liefern. Hier spielen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) eine Rolle.
Im ersten Beispiel besuchen wir einen Kunden, der eine Website für Outdoor-Produkte besucht, auf der er Angelruten und Köder gekauft hat. Diesmal geben sie "Hemd" in das Suchfeld ein. Die KI sollte Informationen aus der Kaufhistorie verwenden, um Angelhemden (z.B. mit UV-Schutz) als erstes anzuzeigen und nicht etwa Jagdhemden (z.B. mit Tarnmuster).
In einem zweiten Szenario ist ein Shopper auf einer Elektronik-Website und legt das neueste iPhone-Modell in seinen Warenkorb. Dann geht er zurück zum Suchfeld und gibt "Handyhülle" ein. Obwohl der Shopper den Kauf noch nicht getätigt hat, sollte die KI verstehen, dass es sich bei dem Artikel im Warenkorb um ein iPhone handelt und zunächst iPhone-Hüllen anzeigen. Noch besser: Sobald der Nutzer das Smartphone in den Warenkorb legt, sollte die KI Empfehlungen auf der Grundlage seiner Auswahl anzeigen, z. B. iPhone-Hüllen und Displayschutzfolien.
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Automatische Einblicke
Manchmal kann ein Benutzer nicht genau die richtige Formulierung für einen Artikel angeben, den er benötigt. Ein Beispiel: Jemand, der kein Schreiner ist, muss vielleicht einen Schrank in seiner Küche befestigen und gibt deshalb auf einer Heimwerker-Website "Eckwinkel" ein. Der Suchalgorithmus sollte feststellen, dass der Benutzer eine L-Klammer oder eine Eckklammer benötigt und listet diese Ergebnisse zuerst auf.
Ähnlich verhält es sich, wenn ein Nutzer "Bounty" eingibt und Papierhandtücher meint. Auch wenn Bounty-Papierhandtücher an erster Stelle erscheinen, sollte der Algorithmus die Ergebnisse nicht auf eine Marke oder andere Produkte derselben Marke beschränken, vor allem, wenn die Absicht Papierhandtücher war.
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Semantische Verarbeitung
Suchmaschinen müssen verstehen, wie ein Benutzer eine Maßeinheit eingeben würde. Er könnte zum Beispiel nach 12-Zoll-Möbelbeinen suchen. Sie könnten eine beliebige Anzahl von Varianten eingeben:
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12" Möbelbeine
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12-Zoll-Möbelbeine
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1 ft Möbelbeine
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12-Zoll-Möbelbeine
...und so weiter. Der Algorithmus sollte die Zeichen korrekt übersetzen, so dass sie 12-Zoll-Möbelbeine bedeuten. Das gleiche Prinzip gilt für andere Bereiche wie Megapixel, Gigabyte und das metrische System.
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