Algolia AI Training
Gemeinsam mit kernpunkt lernst Du, wie sich künstliche Intelligenz gezielt in Suche, Navigation, Produktempfehlungen und Merchandising integrieren lässt.
Produktsuche mit AI relevanter und performanter machen
Die Suche ist einer der wichtigsten Einstiegspunkte im Online-Shop. Kundinnen und Kunden, die aktiv suchen, haben häufig eine klare Kaufabsicht. Gleichzeitig erwarten sie heute Suchergebnisse, die Tippfehler verstehen, Synonyme berücksichtigen, passende Produkte priorisieren und auch dann relevante Ergebnisse liefern, wenn Suchanfragen unpräzise oder natürlich formuliert sind.
Mit dem Algolia AI Training von kernpunkt zeigen wir Dir, wie Dein Team AI nicht nur als zusätzliche Funktion versteht, sondern gezielt in Suchlogik, Ranking, Merchandising, Recommendations und Optimierungsprozesse integriert.
Empfohlen für
- SEO Manager, die Such- und Produkterlebnisse, Kampagnen, Sortimente, saisonale Themen und Markenlogik sinnvoll und verständlich abbilden wollen
- E-Commerce-Verantwortliche, die Suchergebnisse, Kategoriepages und Produktempfehlungen gezielt verbessern sowie die Conversion in der Suche optimieren wollen
Mehrwert für Dein Online Business
Ein großer Fashion-Shop hat andere Anforderungen als ein B2B-Ersatzteilkatalog, ein Medienportal oder ein Marktplatz. Deshalb steht am Anfang die Frage: Welche AI Use Cases bringen für Dein Geschäftsmodell wirklich Mehrwert? Ziel ist es, die richtigen Prioritäten zu setzen. AI soll dort eingesetzt werden, wo sie Suchqualität, Nutzererlebnis und wirtschaftliche Kennzahlen messbar verbessern kann.
Klassische Suche basiert stark auf Keywords. Das funktioniert gut, wenn Kundinnen und Kunden exakt die Begriffe verwenden, die auch in den Produktdaten stehen. In der Praxis suchen Menschen aber oft ungenau, umgangssprachlich oder mit Begriffen, die nicht direkt im Produktkatalog vorkommen. Mit Neural Search und semantischer Suche lassen sich die Ergebnisse stark präzisieren.
Durch dynamisches Re-Ranking kann der manuelle Aufwand im Team stark reduziert werden. Dabei werden keine neuen Produkte hinzugefügt, sondern nur bereits passende Ergebnisse neu priorisiert. So entsteht ein Setup, das nicht vollständig manuell gepflegt werden muss, aber weiterhin kontrollierbar bleibt.
Trainingsinhalte
- AI Search und Neural Search verstehen
Im ersten Modul geht es um die Grundlage: Wie funktioniert AI Search in Algolia und wann lohnt sich der Einsatz von NeuralSearch? Wir betrachten den Unterschied zwischen klassischer Keyword-Suche, semantischer Suche und hybrider Suche.
- Dynamic Re-Ranking und AI Ranking sinnvoll einsetzen
Dynamic Re-Ranking nutzt Nutzerverhalten, um Suchergebnisse und Kategoriepages automatisch besser zu sortieren. Die Funktion berücksichtigt dabei unter anderem Klick- und Conversion-Daten und kann Trends im Nutzerverhalten erkennen.
Wichtig ist dabei die richtige Balance: AI kann Suchergebnisse datenbasiert verbessern, aber Business-Regeln, Kampagnenlogik und Sortimentsstrategie bleiben weiterhin relevant.
- AI Recommendations für Cross-Selling und Produktempfehlungen
Algolia Recommend unterstützt ML-basierte Produktempfehlungen, unter anderem für verwandte Produkte, häufig zusammen gekaufte Produkte und Trends. Ziel ist es, Recommendations als gezielten Bestandteil in die Customer Journey zu integrieren.
- Rules und AI sauber kombinieren
Gerade im E-Commerce spielen Business-Ziele, Kampagnen, Margen, Verfügbarkeiten, Markenprioritäten und saisonale Themen eine wichtige Rolle. Algolia bietet dafür Regeln, Pinning, Boosting, Hiding und Merchandising-Funktionen. Das Ziel ist ein Suchsetup, das datenbasiert lernt, aber weiterhin strategisch steuerbar bleibt.
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