Im Jahr 2024 kaufen mehr als 50 % der Verbraucher mehrmals im Monat oder sogar wöchentlich auf Online-Marktplätzen ein. Um trotz geringer Margen rentabel zu bleiben, müssen Marktplätze schnell Skaleneffekte durch organisches Wachstum sowie eine rasche Internationalisierung und Erweiterung ihres Sortiments erzielen. Ein treuer Kundenstamm ist ebenfalls entscheidend für die Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils.

Was diesen treuen Kundenstamm ausmacht, ist ein hochmodernes Erlebnis auf den digitalen Plattformen.

Den Käufern das beste Such- und Stöbererlebnis im umfangreichen und oft vielfältigen Sortiment eines Marktplatzes zu bieten, ist ein entscheidender Faktor, um sich vom Wettbewerb abzuheben.

In diesem Leitfaden behandeln wir die Voraussetzungen für ein hervorragendes Marktplatz-Erlebnis und was nötig ist, um ein solches aufzubauen.

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der Käufer haben bei einem Verkäufer auf dem Amazon-Marktplatz eingekauft


Quelle

 

Voraussetzungen für ein großartiges Erlebnis

Indizierung in sehr großem Umfang

Anbieter wie Newegg haben mehr als 20 Millionen aktive Produkte in ihren Katalogen; Etsy hat mehr als 40 Millionen. Die zugrunde liegenden Systeme der Marktplätze müssen robust genug sein, um solch umfangreiche Kataloge zu unterstützen.

Das erste dieser Systeme ist die Suchmaschine. Die Herausforderungen sind hier zahlreich

• Die Gesamtzahl der zu indizierenden Elemente.
• Die Gesamtgröße des Index.
• „Die Heterogenität der Kataloge bei Anbietern, die eine große Vielfalt an Artikeln verkaufen“
• Das hohe Transaktionsvolumen: Artikel, die nicht mehr vorrätig sind, sich rasch ändernde Beliebtheit, Verkäufer, die ihre Preise anpassen

All diese Informationen müssen umgehend in der Suchfunktion des Marktplatzes und damit auch im Index aktualisiert werden, was eine überdurchschnittliche Indizierungsgeschwindigkeit erfordert.

Überlegungen zur Suchmaschinenoptimierung

• Anzahl der zu indizierenden Elemente
• Anzahl der Transaktionen
• Katalogauswahl
• Gesamtgröße des Index

Beantwortung von Anfragen in sehr großem Umfang

Sobald die Kataloge eines Marktplatzes indexiert sind, besteht die nächste Herausforderung darin, den Käufern relevante Ergebnisse anzuzeigen.

Dies stellt in mindestens zweierlei Hinsicht hohe Anforderungen an die Suchmaschine:

1. Die Suchmaschine muss relevante Ergebnisse aus einem umfangreichen Katalog liefern.
2. Marktplätze verzeichnen in der Regel ein höheres Besucheraufkommen als typische E-Commerce-Websites, was zu sehr großen Mengen an Suchanfragen führt, die die Suchmaschine verarbeiten muss.

Darüber hinaus erfordern zufriedenstellende Such- und Browsing-Erlebnisse schnelle Reaktionszeiten (bis hin zu wenigen Millisekunden bei der Suche während der Eingabe) sowie eine leistungsstarke Toleranz gegenüber Tippfehlern, die Verwaltung von Synonymen und vieles mehr.

Dank personalisierter Suchergebnisse, die genau auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind, verarbeitet Algolia mehr Suchanfragen als jede andere gehostete Suchmaschine.

Verkäufermanagement

Der Umgang mit den Anforderungen und Erwartungen der Verkäufer macht die Suche auf Marktplätzen zu einer besonderen Herausforderung. Um insbesondere in der Anfangsphase mehr Verkäufer anzuziehen, ermöglichen Marktplätze diesen oft eine einfachere Produktlistung, was leider zu Produktdaten von minderer Qualität führen kann.

Um einer möglicherweise geringen Datenqualität entgegenzuwirken, muss ein Marktplatz in der Relevanzlogik guten Verkäuferverhalten Vorrang einräumen, beispielsweise:

• Produktangebote vollständig ausfüllen
• Gutes Kundenfeedback zu Lieferung und Bezahlung erhalten
• Schnelle Beantwortung von Nutzerfragen

Neben der Datenqualität und -konsistenz, die für die Steigerung der Relevanz auf dem gesamten Marktplatz von entscheidender Bedeutung sind, können dem Verkäufer-Backoffice verschiedene weitere Funktionen hinzugefügt werden, wie beispielsweise die Möglichkeit, jedes Produkt mithilfe eines globalen (verkäuferübergreifenden) Tag-Index zu kennzeichnen, was die Dateneingabe für den Verkäufer vereinfacht (und zu einer noch größeren Datenkonsistenz führt).

Einfache Frontend-Implementierung

Wie jedes andere System auch ist eine Marktplatz-Suchmaschine nutzlos, wenn sie lediglich eine einfache Suchleiste unterstützt. Sie soll vielmehr die Produktsuche und das Stöbererlebnis auf den verschiedenen Frontends des Marktplatzes ermöglichen.

Suchmaschinen für Marktplätze müssen entweder erweiterte Such- und Browsing-Szenarien unterstützen oder sich problemlos in diese integrieren lassen – darunter vollständige Suchergebnisseiten mit dynamischen Facetten, Inhaltskarussells, Dropdown-Menüs mit Autovervollständigung und vernetzter Suche.

Außerdem müssen sie ein einheitliches Omnichannel-Erlebnis über das Web, das mobile Web und mobile Anwendungen hinweg bieten.

Erweiterte Relevanz und Personalisierung

Jeder Marktplatz verfügt über einen eigenen, einzigartigen Katalog, eine eigene Zielgruppe und eine eigene Geschäftsstrategie:

• Die Art und Weise, wie Marktplätze Produkte an ihre Käufer zurückgeben, ist bei jedem Marktplatz individuell und kann zudem einen Wettbewerbsvorteil darstellen. Suchmaschinen von Marktplätzen müssen die individuelle Anpassung ihrer Relevanzlogik unterstützen, wobei verschiedene Signale wie Produktbeliebtheit, Margen oder Konversionsrate herangezogen werden.
• Im Gegensatz zu traditionellen Einzelhändlern müssen Marktplätze mehrere Anbieter für denselben Artikel verwalten und entscheiden, wie die einzelnen Anbieter anhand ihrer Bewertungen, Verkaufszahlen, Versandbedingungen oder sogar ausgehandelter Konditionen präsentiert werden sollen.

Die Verbraucher von heute erwarten personalisierte Erlebnisse. Eine Marktplatz-Suchmaschine muss nicht nur eine hohe Relevanz gewährleisten, sondern auch folgende Funktionen bieten:

• Suchergebnisse individuell auf jeden einzelnen Kunden zuschneiden
• Einen sehr umfangreichen Katalog für eine sehr große Anzahl von Abfragen in wenigen Millisekunden personalisieren

Mit Algolia können Einzelhändler mithilfe von KI-gestützter Personalisierung Produktvorschläge und Werbeaktionen unterbreiten, die genau auf die Interessen und Vorlieben der Kunden zugeschnitten sind. Gerade dieses Maß an Personalisierung – bei dem Einzelhändler 1:1-Interaktionen in großem Maßstab steuern können – steigert die Rentabilität.

Kontrolle und Transparenz beim Sucherlebnis

Marktplätze haben bestimmte Anforderungen an das Merchandising, beispielsweise die Durchführung von Werbekampagnen, die Berücksichtigung und Nutzung saisonaler Schwankungen sowie die Präsentation von Bestsellern. Dies bedeutet, dass nicht-technische Teams mit den richtigen Tools ausgestattet werden müssen, um die Leistung der Such- und Browsing-Erfahrung zu bewerten und diese bei Bedarf entsprechend zu optimieren.

Die Suchmaschine des Marktplatzes muss jede Art von Merchandising-Logik unterstützen. Das bedeutet, dass sie über eine Benutzeroberfläche verfügen muss, die auch für nicht-technische Teams einfach zu bedienen ist, damit diese Änderungen spontan vornehmen können, ohne dass dafür Zeit von Entwicklern oder der IT-Abteilung benötigt wird.

Jeder Ausfall der Suchmaschine eines Marktplatzes führt zu Umsatzverlusten.

Zuverlässigkeit, Ausfallsicherheit, Wartung und Sicherheit

Die Suche auf Marktplätzen ist für Käufer oft der wichtigste Weg, um Produkte zu finden. Einige Marktplätze führen ausgeklügelte Werbekampagnen über die Suchfunktion durch, beispielsweise Schatzsuchen, bei denen stark reduzierte Artikel in zufälligen Kategorien versteckt oder in den Suchergebnissen zu zufälligen Suchanfragen angezeigt werden. Dies führt zu enormen Spitzen im Suchverkehr.

Daher führt jeder Ausfall der Suchmaschine eines Marktplatzes zu Umsatzverlusten. Ein Ausfall der Suchfunktion ist natürlich der unmittelbare kritische Fehler, aber auch ein Ausfall bei der Indizierung, der nicht rasch behoben wird, kann kritisch werden.

Algolia verarbeitet jährlich mehr als 1,7 Billionen Suchanfragen bei einer Verfügbarkeit von 99,999 %.

Leistungseinbußen sind zwar weniger gravierend als Ausfallzeiten, können aber ebenfalls das Geschäftsergebnis des Marktplatzes beeinträchtigen. Suchmaschinen von Marktplätzen müssen Herausforderungen wie Traffic-Spitzen aus verschiedenen geografischen Regionen nahtlos bewältigen.

Schließlich müssen Marktplatz-Suchmaschinen vor Angriffen geschützt werden, die darauf abzielen, sie lahmzulegen, ihren Betrieb zu böswilligen Zwecken zu verändern, auf sensible Daten zuzugreifen oder einfach nur den Marktplatzkatalog zu scrapen.

Aufbau einer Marktplatz-Suchfunktion mit Open Source

In diesem Abschnitt befassen wir uns damit, was erforderlich ist, um eine Suchfunktion für Marktplätze zu entwickeln, die die oben aufgeführten Anforderungen erfüllt, und zwar unter Verwendung von Open-Source-Lösungen wie Elasticsearch oder Apache Solr.

Überlegungen zur Suchmaschinenoptimierung

• CPU
• NETZWERK
• RAM
• DISK

Infrastruktur planen, bereitstellen, implementieren und skalieren

Unabhängig davon, ob Sie Ihre Marktplatz-Suchmaschine auf Bare-Metal-Servern oder auf den virtuellen Maschinen Ihres Cloud-Anbieters bereitstellen möchten, müssen Sie zunächst die Architektur verstehen, die Sie einrichten werden, und Ihre Infrastruktur entsprechend den anfänglichen und zukünftigen Anforderungen Ihres Marktplatzes dimensionieren, wobei Sie Traffic- und Indizierungsspitzen, Backups, Redundanz und weitere Faktoren berücksichtigen müssen.

Suchmaschinen für Marktplätze benötigen je nach Szenario unterschiedliche Ressourcen. Sie müssen ermitteln, wie viel CPU-Leistung, Arbeitsspeicher, Netzwerkbandbreite und Festplattenspeicher Ihre Indizierungs- und Abfragestrategien während des gesamten Betriebs Ihres Marktplatzes erfordern, und die entsprechenden Ressourcen bereitstellen. Dabei sollten Sie stets darauf achten, die Betriebskosten zu optimieren, um mit den auf Ihrem Marktplatz erhobenen Gebühren wettbewerbsfähig zu bleiben.

Mit dem Wachstum Ihres Marktplatzes wachsen auch Ihr Produktkatalog und die Größe Ihres Indexes. Sie müssen sich Gedanken über die Skalierung machen. Bei Open-Source-Suchmaschinen wie Elasticsearch stehen Ihnen viele Optionen zur Verfügung. Möchten Sie horizontal oder vertikal skalieren oder eine Kombination aus beidem nutzen? Bedenken Sie, dass jede architektonische Entscheidung Auswirkungen auf die Leistung verschiedener Aspekte Ihrer Suchmaschine hat (Geschwindigkeit der Abfrageverarbeitung, Indizierungsgeschwindigkeit, Relevanz).

Sie müssen sorgfältig festlegen, wie Ihr Index logisch und physisch aufgeteilt und Ihrer Infrastruktur zugewiesen werden soll. Lösungen wie Elasticsearch bieten die Konzepte von Clustern, Knoten und Shards an – physische und/oder logische Unterteilungen der Indizes einer Elasticsearch-Instanz, die Flexibilität bei der Skalierung ermöglichen. Die Konfiguration und das Gleichgewicht dieser Elemente sind jedoch sehr komplex und wirken sich sowohl auf die Leistung als auch auf die Skalierbarkeit aus. Elastic-Anwendern wird dringend empfohlen, den zu durchsuchenden Datensatz genau zu überwachen, um sicherzustellen, dass die Shard-Konfigurationen korrekt eingerichtet sind.

 

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Wenn Sie zudem Kunden an verschiedenen geografischen Standorten haben, müssen Sie Ihre Suchinstanzen geografisch replizieren, um sicherzustellen, dass diese unabhängig von ihrem Standort von einer schnellen Suche und einem schnellen Browsing-Erlebnis profitieren können.

Schließlich müssen Sie, wenn Sie Entscheidungen bezüglich Ihrer Suchinfrastruktur treffen, die Suchmaschine dennoch auf dieser Infrastruktur bereitstellen und anschließend sowohl die Suchmaschine als auch Ihren Bereitstellungsprozess so konfigurieren, dass sie Georeplikation und Skalierung unterstützen.

+ ERFORDERLICHE KOMPETENZEN: INFRASTRUKTUR, NETZWERK, ELASTICSEARCH/SOLR

Daten vorbereiten und Indizierung konfigurieren

Sie verfügen nun über eine Suchmaschine, die auf Ihrer Infrastruktur läuft, und wissen, wie sich diese skalieren lässt. Der nächste Schritt besteht darin, Ihren Marktplatzkatalog in die Suchmaschine hochzuladen.

Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu erfassen und zusammenzuführen, die möglicherweise über verschiedene Systeme verstreut sind (wie z. B. Produktinformationsmanagement (PIM), Marktplatz-Handelsplattformen und Digital Asset Management).

Daher ist es entscheidend, die Daten korrekt zu strukturieren. Marktplätze verfügen in der Regel über sehr vielfältige Sortimente, die Artikel mit sehr unterschiedlichen Attributen umfassen. Wenn Sie beispielsweise sowohl Laptops als auch Bekleidung verkaufen, müssen Sie das beste Datenschema auswählen, um sowohl Laptop-Bildschirmgrößen, CPU und RAM als auch Bekleidungsmarken, Farben und Größen zu berücksichtigen. Diese Informationen sind entscheidend, damit Ihre Kunden suchen und filtern können, und sie sind zudem entscheidend für optimale Leistung und Relevanz.

Open-Source-Engines verwenden Analysatoren, die die hochgeladenen Daten vor der Indizierung verarbeiten. Die Textanalyse ermöglicht es Elasticsearch, eine Volltextsuche durchzuführen, die alle relevanten Ergebnisse liefert und nicht nur exakte Übereinstimmungen. Sie können je nach Parametern wie Ihrem Datensatz, der Sprache Ihrer Anwendung und der gewünschten Endbenutzererfahrung aus mehreren Analysatoren wählen. Als Nächstes müssen Sie die beste Indizierungsstrategie festlegen (z. B. regelmäßige Batches, Echtzeit-Aktualisierungen), um die indizierten Daten auf dem neuesten Stand zu halten und gleichzeitig Ihre Infrastruktur sowie die Suchleistung zu schonen (die Indizierung kann sehr rechenintensiv sein).

Wenn Sie eine klare Strategie haben und alles vorbereitet ist, übermitteln Sie die Daten an die Suchmaschine – je nach den verfügbaren Sprachen entweder über einen API-Client oder über die REST-API Ihrer Suchmaschine.

+ ERFORDERLICHE FÄHIGKEITEN: ELASTICSEARCH/SOLR, BACKEND-ENTWICKLUNG

Suche konfigurieren

Eine reibungslose Sucherfahrung hängt von mehreren Faktoren ab:

• Wie relevant die Suchergebnisse sind, unabhängig davon, welche Begriffe der Nutzer eingibt und welche Tippfehler darin enthalten sind
• Wie schnell die Suchmaschine diese Ergebnisse liefert
• Wie einfach der Nutzer die Ergebnisse durchsuchen und seine Suche verfeinern kann

Optimale Benutzererfahrung bei der Suche

• Relevanz
• Geschwindigkeit
• Benutzerfreundlichkeit

Gerade die Erfüllung dieser Anforderungen macht die Entwicklung von Suchmaschinen so komplex. Schauen wir uns einmal die einzelnen Schritte an, mit denen Sie mithilfe von Elasticsearch eine hervorragende Suchfunktion für Ihren Marktplatz erstellen können.

• Textuelle Relevanz ermöglichen. Elasticsearch bietet Funktionen zur Behandlung von Tippfehlern (Fuzzy-Suche), Synonymen und anderen erwarteten Verhaltensweisen, wobei die Unterstützung je nach Sprache variiert. Diese Funktionen sind nicht standardmäßig aktiviert; ihre Aktivierung erfordert Kenntnisse über die damit verbundenen Auswirkungen. Jede Funktion ist mit Leistungseinbußen verbunden, entweder bei der Indizierung oder bei der Abfrage, was sich auf die Relevanz und die Skalierbarkeit auswirkt. Es kann zu einer nie endenden Aufgabe werden, die Flexibilität, die man den Benutzern bei der Eingabe von Suchanfragen gewährt, mit Suchleistung, Relevanz und Skalierbarkeit in Einklang zu bringen.
• Flexibilität und Leistung in Einklang bringen. Die Herausforderung besteht darin, die Flexibilität, die Sie den Nutzern bei der Eingabe von Suchanfragen gewähren, mit Suchleistung, Relevanz und Skalierbarkeit in Einklang zu bringen. Von Nutzern oder Anbietern erstellte Inhalte wie Produktbewertungen und Produktbeschreibungen können zu Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten führen, die Nutzer durchsuchen. Dies erfordert eine größere Toleranz gegenüber Tippfehlern und die Hinzufügung von Synonymen – allerdings in Maßen, da Sie weder eine zu breite (irrelevante) Ergebnismenge zurückgeben noch die Leistung zu stark beeinträchtigen möchten.

Feinabstimmung der textuellen Relevanz. Es ist wahrscheinlich, dass die Produkte in Ihrem Marktplatz mehr als ein Attribut aufweisen, das Sie durchsuchbar machen möchten. Sie werden wahrscheinlich möchten, dass Suchanfragen von Käufern nicht nur mit Produktnamen, sondern auch mit Markennamen, Produkttypen, Kategorien, Beschreibungen, Farben oder mehreren dieser Elemente gleichzeitig übereinstimmen. Die Komplexität von Marktplatzkatalogen in Verbindung mit benutzergenerierten Produktlisten erfordert, dass Sie die Funktionsweise Ihrer textuellen Relevanz ständig feinabstimmen. Eine Übereinstimmung beim Produktnamen ist wahrscheinlich wichtiger als eine Übereinstimmung beim Markennamen, der wiederum wichtiger ist als eine Übereinstimmung bei der Beschreibung.

Konfigurieren Sie die Suchmaschine Ihres Marktplatzes so, dass eine Übereinstimmung am Anfang einer Produktbeschreibung mehr Gewicht hat als eine am Ende.

• Zudem ist es nicht ungewöhnlich, dass Anbieter clevere Methoden anwenden, um ihre Produkte in den Suchergebnissen des Marktplatzes weiter oben erscheinen zu lassen, beispielsweise durch das Hinzufügen beliebter Schlüsselwörter am Ende der Produktbeschreibungen. Daher empfiehlt es sich, die Suchmaschine Ihres Marktplatzes so zu konfigurieren, dass eine Übereinstimmung am Anfang einer Produktbeschreibung mehr Gewicht erhält als eine am Ende. Lösungen wie Elasticsearch bieten verschiedene Optionen und Parameter, um diese Anforderungen zu erfüllen. Die Herausforderung besteht darin, die besten Optionen auszuwählen, zu verstehen, wie diese mit Ihren anderen Suchmaschinenkonfigurationen (wie z. B. der Toleranz gegenüber Tippfehlern) zusammenwirken, und zu wissen, wie sie sich auf die Suchleistung auswirken, da einige davon sehr rechenintensiv sein können.
• Es gibt noch weitere wichtige Aspekte, wie beispielsweise die Bereitstellung von „Search-as-you-type“-Funktionen sowie die Konfiguration der Hervorhebungs- und Ausschnittlogik, um den Käufern das Verständnis und die Navigation durch die Suchergebnisse zu erleichtern.
• Fazit: Bei der Entwicklung und Konfiguration einer Suchfunktion, die den Anforderungen eines Marktplatzes gerecht wird und auf Open-Source-Lösungen wie Elasticsearch basiert, sind viele Aspekte zu berücksichtigen. Die Komplexität liegt darin, die richtigen Funktionen und Lösungen auszuwählen und zu ermitteln, wie sich die einzelnen Elemente gegenseitig beeinflussen und wie sich jede Entscheidung auf die Suchleistung und -relevanz auswirkt.

+ ERFORDERLICHE KOMPETENZEN: ELASTICSEARCH/SOLR

In Ihren Frontends implementieren

Sie verfügen nun über eine funktionierende Suchmaschine, die Suchanfragen beantworten kann. Als Nächstes müssen Sie Ihre Such-API mit Ihrem Frontend verbinden. Und das kann eine anspruchsvolle Aufgabe sein.

Die meisten Suchmaschinen, darunter auch Open-Source-Lösungen wie Elasticsearch, geben JSON-Ergebnisse auf Suchanfragen zurück.

Ganz einfache, statische Implementierungen können so unkompliziert sein wie das Senden von Suchanfragen der Nutzer an die Suchmaschine, sobald diese vollständig eingegeben wurden, und das Formatieren der JSON-Antwort. Die Sache kann jedoch schnell komplexer werden, wenn Sie Funktionen bereitstellen möchten, die den Käufern helfen, sich in großen und vielfältigen Marktplatzkatalogen zurechtzufinden.

Beispielsweise sollten Sie in der Lage sein, Suchfunktionen mit Echtzeit-Vorschlägen zu realisieren (bei denen technisch gesehen jeder Tastenanschlag eine Suchanfrage darstellt), Filter und Facetten hinzuzufügen sowie umfangreiche Autovervollständigungen mit verbundener Suche bereitzustellen (die beispielsweise relevante Produktergebnisse sowie Markennamen, Kategorien und Suchvorschläge umfassen könnten). Die Open-Source-Community hat Frontend-Bibliotheken entwickelt, um die Implementierung dieser Art von Such- und Browsing-Erlebnissen zu vereinfachen, doch keine davon wird offiziell von Open-Source-Suchlösungen unterstützt.

Sobald Sie Ihre Suchfunktion für den Desktop-Marktplatz erstellt haben, müssen Sie das Sucherlebnis zudem für das mobile Web anpassen und alles für Ihre potenziellen mobilen Anwendungen neu entwickeln, wobei hier besondere und komplexe Aspekte der Benutzererfahrung zu berücksichtigen sind.

+ ERFORDERLICHE FÄHIGKEITEN: ELASTICSEARCH/SOLR, FRONT-END-ENTWICKLUNG

Relevanz und Personalisierung konfigurieren

Eine textrelevante, gut funktionierende Suchmaschine für Online-Marktplätze ist ein guter Ausgangspunkt. Sie liefert iPhone-Hüllen als Suchergebnis, wenn Käufer nach iPhone-Hüllen suchen. Das ist die grundlegende textuelle Relevanz.

Wie legen Sie nun fest, welche iPhone-Hüllen zuerst zurückgeschickt werden sollen? Die am besten bewerteten, diejenigen mit der kürzesten Lieferzeit, diejenigen, die Ihrem Unternehmen den größten Nutzen bringen, oder diejenigen, für die die Anbieter höhere Gebühren zahlen? Oder – was am wahrscheinlichsten ist – eine Mischung aus geschäftlichen Kriterien, die für Ihren spezifischen Markt relevant sind.

Die Einbindung von Geschäftslogik in die Suchmaschine und deren Verknüpfung mit der textuellen Relevanz ist in einer Lucene-basierten Suchmaschine äußerst komplex, da dort alle Relevanzkriterien in einem einzigen Score zusammengefasst werden, der anhand einer mathematischen Formel berechnet wird. Dadurch ist es schwer nachzuvollziehen, wann ein Kriterium gegenüber einem anderen den Vorrang erhält.

Diese einheitliche Formel soll für alle Suchanfragen gelten. Daher kann das Hinzufügen geschäftlicher Kriterien dazu führen, dass Suchergebnisse hochprofitable Produkte enthalten, die hinsichtlich der textuellen Relevanz völlig bedeutungslos sind. Es ist eine nie endende Aufgabe, die Relevanzformel so zu optimieren, dass sie auf dem gesamten Marktplatz konsistent funktioniert.

Eine weitere Möglichkeit, die Suchmaschine Ihres Marktplatzes zu optimieren, besteht darin, den Nutzern personalisierte Suchergebnisse auf der Grundlage ihrer früheren Suchanfragen, Aktionen und Käufe anzubieten. Stellen Sie sicher, dass Sie alle erforderlichen Funktionen einrichten, um Nutzersignale zu erfassen und zu sammeln, daraus Nutzerprofile zu erstellen, diese Profile zu speichern und die Suchergebnisse auf der Grundlage der Profile anzupassen – ohne dabei die textliche und geschäftliche Relevanz außer Acht zu lassen, an der Sie so hart gearbeitet haben.

+ ERFORDERLICHE KOMPETENZEN: DATENWISSENSCHAFT, DATENENGINEERING, ELASTICSEARCH/SOLR, BACKEND-ENTWICKLUNG

Fügen Sie Tools für Ihre Geschäftsteams hinzu

Die Such- und Browsing-Funktionen bieten Merchandisern, Category Managern und anderen Geschäftsteams eine hervorragende Gelegenheit, Erkenntnisse aus den Suchanfragen und Aktionen der Käufer zu gewinnen und das Sortiment effektiv zu präsentieren.

Der erste Schritt, um Geschäftsanwendern das zu bieten, was sie benötigen, besteht darin, sich ein umfassendes Bild davon zu machen, wie die derzeitige Benutzererfahrung funktioniert.

Dazu sind Suchanalysen erforderlich, die verschiedene Elemente erfassen, wie beispielsweise die von Nutzern eingegebenen Suchanfragen, die beliebtesten Ergebnisse, die nach einer Suche am häufigsten gekauften Artikel und die am häufigsten angeklickten Filter. Der Aufbau einer Suchanalyse ist ein anspruchsvolles technisches Projekt, das folgende Schritte umfasst: die Erstellung der Pipeline zur Datenerfassung, die Normalisierung von Suchanfragen (z. B. Synonyme, Toleranz gegenüber Tippfehlern, Suchvorschläge während der Eingabe), die sichere, datenschutzkonforme und effiziente Speicherung der Daten, die Durchführung der richtigen Analysen und die Darstellung der Erkenntnisse für die Nutzer sowie die Entwicklung der Suchanalyse selbst.

Wenn Sie über Suchanalysen verfügen, können Sie noch einen Schritt weiter gehen und ein A/B-Test-Tool entwickeln, um die Leistung verschiedener Arten von Relevanz- und Merchandising-Strategien miteinander zu vergleichen. Die Herausforderung besteht dabei darin, einen Mechanismus zu entwickeln, der kontinuierlich einen festgelegten Anteil des Suchverkehrs an eine bestimmte Variante weiterleitet und gleichzeitig alle erforderlichen Daten erfasst und korrekt weiterleitet, um die Endergebnisse und den statistischen Konfidenzwert der A/B-Tests zu berechnen sowie Ausreißer wie Bots aus den Ergebnissen zu entfernen.

Was die Verwaltung der Benutzererfahrung angeht, könnten Geschäftsteams daran interessiert sein, Einfluss auf die Relevanzlogik selbst zu nehmen. Achten Sie darauf, eine komplexe Relevanzformel auf relativ einfache Weise darzustellen, und stellen Sie sicher, dass die gesamte Benutzererfahrung nicht dadurch beeinträchtigt wird, dass jemand versehentlich einen oder zwei Parameter ändert.

Eine weitere wichtige Funktion, die Geschäftsanwender von einer modernen Marktplatz-Suchmaschine erwarten würden, ist die Möglichkeit, das Sucherlebnis gezielt zu gestalten, beispielsweise um ein bestimmtes Produkt, eine Produktkategorie oder einen Anbieter bei bestimmten Suchanfragen oder in bestimmten Kategorien hervorzuheben. Die Implementierung solcher Regeln in einer Lucene-basierten Suchmaschine, ohne dabei die globale Relevanz zu beeinträchtigen, kann jahrelange kundenspezifische Entwicklungsarbeit erfordern. Sie müssen nicht nur eine eigene Technologie entwickeln, um die Suche umfassend anzupassen – einschließlich eines Modells zur Generierung von Regeln –, sondern auch die Fähigkeit aufbauen, diese Regeln in Echtzeit anzuwenden. Wenn Sie dies erreicht haben, können Sie darüber nachdenken, eine Benutzeroberfläche zu erstellen, über die Ihre Teams die Regeln verwalten können.

+ ERFORDERLICHE FÄHIGKEITEN: DATENWISSENSCHAFT, DATENTECHNIK, ELASTICSEARCH/SOLR, BACKEND-ENTWICKLUNG, FRONTEND-ENTWICKLUNG

Gewährleistung von Hochverfügbarkeit, Wartung und Sicherheit

Die Gewährleistung einer hohen Verfügbarkeit einer Marktplatz-Suchmaschine ist kein kleines Unterfangen. Zwar verfügen Lösungen wie Elasticsearch über integrierte Snapshot- und Wiederherstellungsfunktionen, mit denen Sie im Falle eines kritischen Ausfalls zu einem früheren Zustand zurückkehren können, doch müssen Sie entscheiden, wo und wie diese Backups gespeichert werden sollen.

Natürlich ist das Wiederherstellen eines Backups nur eine Option der letzten Wahl und führt zu einer Unterbrechung Ihrer Suche. Die Gewährleistung einer hohen Verfügbarkeit bedeutet oft Redundanz, d. h. die Replikation von Clustern über Rechenzentren oder die Verfügbarkeitsregionen Ihres Cloud-Anbieters hinweg, im Falle maximaler Verfügbarkeit sogar über mehrere Cloud-Anbieter hinweg. Dazu müssen Sie mehrere Bereitstellungen Ihrer Suchmaschineneinstanz erstellen und diese selbst synchronisieren.

Wartungsarbeiten wie die Aktualisierung Ihrer Open-Source-Suchmaschine auf eine neue Version können zu Ausfallzeiten führen und es erforderlich machen, einen Teil der benutzerdefinierten Tools, die Sie auf Basis Ihrer Suchmaschine entwickelt haben, neu zu programmieren.

Was die Sicherheit betrifft, wurden Lösungen wie Elasticsearch so konzipiert, dass sie hinter der Firewall mit Ihren eigenen Sicherheitsebenen bereitgestellt werden können. Nutzern von Elasticsearch wird dringend empfohlen, „Enterprise Security for Elasticsearch“ von Elastic zu erwerben und über fundierte Sicherheitskenntnisse zu verfügen, um die Lösung zu implementieren und zu konfigurieren.

+ ERFORDERLICHE KOMPETENZEN: NETZWERK, INFRASTRUKTUR, ELASTICSEARCH/SOLR, SICHERHEIT

Iterieren

Eine Marktplatz-Suchmaschine ist kein Projekt, das man einmal einrichtet und dann vergessen kann. Wenn sich der Katalog weiterentwickelt, wenn Käufer nach neuen Artikeln suchen und wenn sich die Jahreszeiten ändern, ändern sich auch die Anforderungen an Ihr Sucherlebnis. Die kontinuierliche Weiterentwicklung Ihrer Suchmaschine ist unerlässlich, ganz gleich, ob Ihr Fokus auf der Relevanz, der Benutzererfahrung und anderen darauf aufbauenden Funktionen oder der dahinterstehenden Infrastruktur liegt. Jede Änderung erfordert wahrscheinlich umfangreiche Arbeiten zur Feinabstimmung der Relevanz, um sicherzustellen, dass die Infrastruktur die neue Auslastung bewältigen kann und dass die Änderung keine Sicherheitslücken mit sich bringt.

+ ERFORDERLICHE FÄHIGKEITEN: HÄNGT VON DER ITERATION AB

Die Alternativen

Die hervorragenden Open-Source-Tools von heute bieten enorme Flexibilität und ermöglichen es Marktplätzen, Suchmaschinen zu entwickeln, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen und genau die Nutzererlebnisse bieten, die Käufer erwarten. Praktisch alles ist möglich, doch Sie benötigen umfangreiche Ressourcen und Fachkenntnisse, um das Maß an Relevanz, Leistung, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Verwaltbarkeit zu erreichen, das eine Marktplatz-Suchmaschine im Produktivbetrieb erfordert.

Bei Algolia bieten wir Ihnen eine Alternative, mit der Sie die gleichen Ergebnisse erzielen können: Erstellen Sie eine produktionsreife Suchmaschine mit vollem Funktionsumfang in einem Bruchteil der üblichen Zeit und mit einem Bruchteil der Ressourcen.