Suchst du noch oder findest du schon?

In diesem Blogpost geht es nicht um ein großes Einrichtungshaus, auch wenn der Titel das vermuten lässt. Aber auch auf der Webseite diese Einrichtungshauses gibt es ein zentrales Element, dem sich dieser Blogbeitrag genauer widmet: die Webseiten-Suche. Eine gute Suche ist eine Wissenschaft für sich. Drei Diskussionen aus der Praxis zeigen die Vielschichtigkeit des Themas.

© Nine Köpfer auf Unsplash

Aktualität vs. Relevanz

Kürzlich ging es in einem Termin mit externen Entwicklern um die Konzeption einer neuen Suche. Deren Vorschlag: „Wenn der Suchbegriff vorkommt, wird’s in den Ergebnissen angezeigt. Aktuellster Treffer oben.“ Mein Einwand: „Wenn ich dann z.B. nach ‚Michael Ludwig‘ suche, erwarte ich als Userin, dass jene Artikel, in denen es um ihn geht, ganz oben zu finden sind, und nicht jene Veranstaltungsberichte, die besonders aktuell sind und im letzten Satz steht, dass er an der Veranstaltung nicht teilnehmen konnte.“ Ihr Konter: „Aber falsch ist’s nicht.“ – Tja, was soll man da noch sagen?

Eins macht das Beispiel aber deutlich: In den seltensten Fällen reicht bei einer Webseiten-Suche eine Reihung nach Aktualität aus. Auch wenn eine normale Webseiten-Suche selten User-Intent-Mapping abbilden kann, gibt es doch Überlegungen zu einer Relevanzbewertung: Kommt der Suchbegriff im Titel vor? Oder in einer Zwischenüberschrift? Wird er einmal oder öfter verwendet? Technisch kann man also z.B. eine Nennung im Titel höher bewerten als eine im Fließtext (= boosten).

Boost-Faktoren

Schwierig wird es, wenn eine Suche mehrere Aufgaben erfüllen soll. Auf HOGASTjob.com werden Stellenangebote in der Gastronomie und Hotellerie veröffentlicht. BewerberInnen suchen hier z.B. nach „Kellner (m/w)“ in einer bestimmten Region. Das Boosting erfolgt daher optimiert auf Jobtitel und Jobbeschreibung. Was passiert aber, wenn BewerberInnen nach einer Stelle in einem bestimmten Hotel suchen – also z.B. im Suchfeld „Hotel Post“ eingeben?

Screenshot vom Formular der Suche auf HOGASTjob.com

Dieses Beispiel macht deutlich: Ein Suchfeld verleitet UserInnen dazu, hier alles Mögliche und Unmögliche einzugeben. Da kann das Suchkonzept mit Boost-Faktoren noch so ausgeklügelt sein. Wenn aber die Suche nicht so genutzt wird, wie es das Konzept vorsieht, kommen manchmal nicht die Suchergebnisse, die sich UserInnen erwarten. In so einem Fall empfieht sich, ein bisschen an den Boosting-Faktoren zu drehen, ohne das ursprüngliche Konzept dabei zu zerstören.

Schlagwort-Suche

„Wir wollen auch nach Schlagworten suchen!“, haben sich datenwerk-KundInnen letztens gewünscht. Wer sich mit dem Inhalt und deren Boost-Faktoren befasst hat, kann einen Schritt weiter gehen und über Schlagworte und Facetten nachdenken. Mit Schlagworten kann jeder Textinhalt auf einer Webseite kategorisiert werden. Das kann händisch oder mit NER und NLP automatisiert erfolgen.

Für die Suche können jene Schlagworte nun in zweierlei Hinsicht verwendet werden. Im zitierten Wunsch nach der Schlagwort-Suche ist beides drin:

  1. Die Schlagworte können auch durchsuchbar sein, wie das bei einem Titel oder Fließtext der Fall ist. Ein bisschen Fingerspitzengefühl ist dabei gefragt. UserInnen sehen die Schlagworte oft nicht auf den ersten Blick: Warum scheint ein Text im Suchergebnis auf, wenn der eingebene Suchbegriff darin nicht vorkommt? Daher besser kein allzu hoher Boost-Faktor auf die Schlagworte.
  2. Facetten sind eine andere Möglichkeit Schlagworte zu nutzen: Dabei handelt es sich um Filter, mit denen das Suchergebnis eingeschränkt werden. Im großen Einrichtungshaus kann man z.B. nach Farben, Preis oder Bewertung filtern. Hier hätten auch Schlagworte Platz.

Was diese drei Beispiele zeigen sollen? In der einfachen Anforderung „Ich will eine Webseiten-Suche“ steckt viel Hirnschmalz drinnen, ohne noch über die Technologie zu reden. Wenn du mit den Suchergebnissen auf deiner Webseite unzufrieden bist oder gerade eine neue Suche konzipierst, stehen dir die datenwerk-ExpertInnen unter office@datenwerk.at mit Rat und Tat zur Verfügung.

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Petra Permesser

Petra Permesser

Petra weiß, was das Netz spricht. Die Kommunikationswissenschafterin und angehende Soziologin kümmert sich im datenwerk um alles, was mit Daten zu tun hat: Suchmaschinenoptimierung, Algorithmen, Ads und das Social Media Monitoring Tool "Opinion Tracker" sind Petras Metier. Außerdem tüftelt sie häufig an Story Maps und weiß, wie komplexe Software-Projekte mittels User Stories strukturiert werden können.

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