10 Tipps für eine erfolgreiche Integration von Algolia

1. Entscheide, in welchen Attributen gesucht werden soll

Zu den ersten und wichtigsten Entscheidungen zählt die Wahl, in welchen Attributen Deines Index gesucht wird. Dadurch wird die Reihenfolge festgelegt, in denen die Attribute durchsucht werden. Eine kleine Anpassung kann im Zweifelsfall zu völlig anderen Ergebnissen führen.

Die folgenden Attribute dienen Dir als erster Anhaltspunkt zur Orientierung. Attribute, die sinnvollerweise durchsuchbar sind:

• Beschreibende Attribute wie Name, Beschreibung, technische Eigenschaften, etc.
• Filter wie Marke, Farbe, Größe, etc.
• Daten wie Adressen, Artikelnummern, EAN, ISBN, etc.

Attribute, die sinnvollerweise nicht suchbar sind:

• Dekorative Elemente wie Bilder, Preis, Markenlogo, URL  
• Anreißer bzw. Beschriftungen zur Darstellung im Suchergebnis
• Attribute mit ja/nein Inhalten, die eine Anzeige oder das Ranking steuern, z.B.: Artikel im Sale, neuer Artikel, am meisten gekauft, am besten bewertet, bald verfügbar, etc.  

2. Wähle die richtige Sprache für Deinen Index aus

Es gilt als Best Practice, für jede Sprache einen eigenen Algolia-Index zu nutzen und die enthaltene Sprache explizit festzulegen. Der Grund ist einfach: Algolia bietet eine ganze Reihe von sprachabhängigen Algorithmen und Automatismen. Mit minimalem Konfigurationsaufwand sorgen diese Mechanismen dafür, dass immer dieselben Ergebnisse gefunden werden, egal ob im Singular oder Plural geschrieben wird.  

Auch der grammatikalische Fall ist unerheblich, weil der Wortstamm automatisch ermittelt wird. Zusammengesetzte Wörter werden dabei in ihre Einzelteile zerlegt, wie z.B. "Regenschirm" in "Regen" und "Schirm". Je nach Sprache sind Stoppwörter und Synonyme hinterlegt, die beliebig ergänzt werden können. Das Ganze wird um "KI Synonyme" erweitert, die auf Basis des Nutzverhaltens zusätzliche Synonyme vorschlägt.

3. Nimm Einfluss auf das Ranking mit Deinen Business Metriken  

Algolia bietet per se eine sehr transparente Rankingstrategie, auf die individuell Einfluss genommen werden kann, auch wenn dies häufig nicht notwendig oder sinnvoll ist. Dazu zählen Faktoren, wie:

• Gibt es Ergebnisse, in denen Suchbegriffe exakt oder in leicht abweichender Schreibweise vorkommen?
• Wie oft kommt der Suchausdruck vor und in welchem Attribut?
• Wie weit sind diese Treffer textuell voneinander entfernt?
• etc.

Zusätzlich empfiehlt es sich, über das sogenannte Custom Ranking weitere business-relevante Metriken einfließen zu lassen. Das können zum Beispiel Kundenbewertungen, besonders häufig gekaufte Artikel oder Lagerbestände sein.
So findet der User noch relevantere Inhalte zu seinem Suchbegriff.

4. Sortiere richtig – ist das Kunst oder kann das weg?

Mal ehrlich, hast Du Dich jemals für das teuerste Produkt zu Deiner Suche interessiert?  Dabei ist die Suche nach dem Preis absteigend doch in den meisten Online-Shops ein fester Bestandteil - seit Erfindung des E-Commerce. Oder möchtest du das Ergebnis lieber alphabetisch absteigend sortiert haben?

Es mag sicherlich Situationen geben, in denen solche Exoten ihre Verwendung finden. Aber zu einem zielführenden UX-Prozess gehört aber eben auch, genau solche Nutzerbedürfnisse zu ermitteln und anhand dessen die Ergebnisse zu liefern, die die User verstehen und brauchen. Ganz hoch im Kurs stehen hier sicherlich Rabattierungen, günstige Preise, Kundenbewertungen, etc.  

5. Nutze KI-Funktionen zur Analyse des User-Verhaltens und zur Personalisierung

Algolia verfügt mit "AI Synonyms", "Dynamic Reranking" und "Personalisierung" über mächtige Werkzeuge, um einzelne Nutzer, Nutzergruppen oder auch den Zeitgeist einer gesamten Nutzerschaft zu verstehen - und viel wichtiger noch, um jedem einzelnen Benutzer mit immer höherer Wahrscheinlichkeit genau die exakt gewünschten Suchtreffer anzuzeigen.

Die Personalisierung lernt, indem sie anonymisierte Nutzerprofile anlegt, Vorlieben der Benutzer kennenlernt und in die Ergebnisse künftig einfließen lässt.

Wollte man im Jahr 2018 in einem Shop für Drogerieartikel mit dem Suchbegriff "Maske" vor allem Pflegeprodukte wie Gesichtsmasken finden, so waren es 2020 eher OP- und FFP2-Masken zum Infektionsschutz. Dynamic Reranking stellt einen Zusammenhang zwischen den Suchbegriffen, den Suchergebnissen, der hinterlegten Ranking Strategie und den von der Nutzerschaft tatsächlich angeklickten Suchergebnisse her. Im Laufe der Zeit verändert sich das Ranking immer mehr hin zu dem, was die Nutzer als relevant erachten. Damit diese Systeme lernen können, benötigen sie eine möglichst große Datenbasis. Dies geschieht, indem Ereignisse während und nach einer Suche an Algolia übermittelt werden.

Wonach wurde gesucht? Welches Ergebnis wurde angeklickt? Wurde es auf den Merkzettel oder direkt in den Warenkorb gelegt? Und wurde der Artikel am Ende gekauft? Die Beantwortung all dieser Fragen mit den entsprechenden Informationen trägt dazu dabei, die richtigen Daten zu sammeln, die wiederum später die Ergebnisse individuell verbessern.

6. Prüfe die Analytics-Daten – Zahlen lügen nicht

Die Auswertung der Analytics-Daten in Algolia ist eine der Hauptaufgaben im Betrieb. So lernst Du nicht nur, welche Produkte zu welchem Suchbegriff besonders häufig im Ergebnis zurückgeliefert wurden, welche davon besonders oft angeklickt oder am Ende auch gekauft wurden.

Nein, Du erfährst natürlich auch, welche Suchen zu keinem oder schlechten Ergebnissen geführt haben. Entweder, weil Du zu einem exotischen Suchbegriff vielleicht kein passendes Synonym gepflegt hast, das zu sinnvollen Ergebnissen führen würde. In diesem Fall holst Du das einfach nach. Oder weil Du schlicht und einfach nicht anbieten kannst, was die User sich wünschen bzw. wonach sie suchen.

So lässt sich optimal das Produktangebot an den Bedürfnissen Deiner Kunden ausrichten.

7. Konfiguriere die Filter – hoffentlich eine einfache Sache

Attribute lassen sich so konfigurieren, dass sie auf der Suchergebnisseite zu Filtern gruppiert werden - oder auch nicht. In Algolia spricht man von Facetten. Diese Facetten sollen dem Nutzer die Möglichkeit bieten, sein Ergebnis bestmöglich zu verfeinern, damit nur die gewünschten Treffer übrigbleiben.  

Gerade in komplexen Indizes können jedoch enorm viele Attribute vorhanden sein, um durchsuchbare Inhalte zu speichern, sie im Suchergebnis anzuzeigen, danach zu ranken, zu sortieren oder zu filtern.

Daher ist die Überlegung essentiell, welche Filter wirklich Sinn machen und welche keinen Mehrwert bieten. Ein übersichtliches und leicht verständliches User Interface hat dabei Priorität. Und wie immer ist es ein guter Ansatz, Deine User einfach nach ihren Wünschen zu befragen.

8. Beeinflusse mit Rules das Standardverhalten

Rules sind Wenn-Dann-Verknüpfungen, die aufgelöst werden, wenn eine Suche ausgeführt wird. Manche Suchbegriffe sind so alleinstehend und eindeutig, dass sie keine weitere Auswahl von Suchergebnissen benötigen. Als das beste Beispiel hierfür eignet sich die Suche nach “Kontakt”.

Ist eine entsprechende Regel angelegt, greift sie sofort an dieser Stelle. In Folge werden keine Suchergebnisse zum Ausdruck "Kontakt" dargestellt, sondern Algolia leitet den User direkt auf die Kontaktseite weiter.

Ein weiteres gutes Beispiel wäre der Suchausdruck "Retoure", über den die entsprechende Informationsseite des Online-Shops ausgeliefert wird. Denkbar wäre aber auch, dass dieser Suchbegriff je nach Größe des Versandhändlers gezielt nach Retouren sucht, die von den Nutzern vergünstigt im Vergleich zum originalverpackten Produkt erstanden werden können.

Aber auch andere Einflussnahmen sind über die Regeln möglich, wie z.B. das Anpinnen eines bestimmten Treffers zu einem ganz speziellen Suchausdruck. Oder gezielt Treffer zu boosten, sie alternativ niedriger zu ranken oder in einigen Fällen ganz zu verstecken. Die Möglichkeiten von Rules sind sehr vielseitig.

9. Kenne Deine Usage Limits

Wie bei den meisten Cloud-Diensten basiert das Abrechnungsmodell von Algolia auf der Nutzung. Wie viele Indizes verwendest Du? Wie viele Sucheinträge befinden sich darin? Wie viele Suchen werden pro Monat ausgeführt und vieles mehr.

In einem ersten Schritt ist es zunächst hilfreich, die in der Lizenzvereinbarung mit Algolia enthaltenen Nutzungsmengen zu kennen. Diese solltest Du kontinuierlich überwachen und zugleich sicherstellen, dass genügend Reserven vorhanden sind.

Solltest Du an eines der Service Limits stoßen, ist es zunächst ratsam zu prüfen, ob die Integration nicht weiter optimiert werden kann, um z.B. die Anzahl der Sucheinträge oder auch die Anfragen an die API zu reduzieren.

10. Überprüfe Deine Optimierungen mit A/B-Testing

Die Konfigurationsarbeit mit Algolia ist ein fortwährender Prozess. Manche Eingriffe sind kalkulierbar, andere wiederum basieren auf Annahmen, die sich erst noch bestätigen müssen. Um das wirtschaftliche Risiko dieser Annahmen zu senken, bietet sich die Durchführung von regelmäßigen A/B-Tests an.

In diesem Prozess werden zwei Indizes verwendet, die völlig unterschiedlich konfiguriert werden.  Du kannst verschiedene Rankingstrategien, Sortierungen, Filter oder was auch immer testen.

Für einen definierten Zeitraum beispielsweise nutzen 70 % der Nutzer die Variante A, während 30% die Variante B ausgespielt bekommen. Eine gute Tracking-Integration misst dabei die zentralen KPIs und spielt sie an das Algolia-Tracking zurück. Am Ende des Zeitraums wertest Du das Tracking aus und kannst Rückschlüsse ziehen, welche Variante den besseren Outcome erzielt hat.  

Willst Du direkt mit Algolia loslegen?

Die Gründe für intelligente, KI-gestützte Suchmechanismen sprechen dafür, die modernen Technologien auf Basis der MACH-Architektur in Deinem E-Commerce-Projekt einzusetzen.

Wenn Du die Suche von Deinem E-Commerce-Projekt optimieren möchtest und die verschiedenen Funktionen von Algolia anwenden willst, lass uns miteinander sprechen. Kontaktiere uns direkt, damit wir Dein Projekt gemeinsam analysieren und mit Dir die beste Technologie identifizieren können.