Der Online-Handel steht vor einer entscheidenden Herausforderung: die perfekte Balance zu finden zwischen einem herausragenden Kundenerlebnis bei der Suche und dem gleichzeitigen Vorantreiben des Geschäftswachstums.

Käufer erwarten bei der Suche bestmögliche Ergebnisse. Diese „besten“ Ergebnisse werden meist durch eine Reihe von Kriterien definiert, die für die jeweilige Marke, Produktkategorie und das Unternehmen spezifisch sind. Selbst die Wortwahl in der Suchanfrage spielt eine Rolle.

Online-Unternehmen haben umfangreiche Daten über die Präferenzen ihrer Zielgruppen und Nutzer gesammelt. Während 64 % der Unternehmen ein Petabyte an Daten verwalten, übertreffen 41 % diesen Wert mit mindestens 500 Petabyte. Dennoch fällt es ihnen schwer, diese wertvolle Ressource zu nutzen, um Sucherlebnisse zu schaffen, die sich positiv auf den Geschäftserfolg auswirken.

B2C- und B2B-E-Commerce-Unternehmen benötigen ein leistungsfähigeres und differenzierteres Tool, mit dem sie verschiedene Kombinationen mehrerer Metriken gewichten, umfangreiche Daten integrieren und Suchergebnisse generieren können, die über grundlegende Relevanz- und Popularitätsrankings hinausgehen. Hier setzt Algolias Multi-Signal-Ranking an.

Mehrsignal-Rangliste

Algolias Multi-Signal Ranking (MSR) ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen, auf einfache Weise eine umfassendere Mischung von Signalen zu integrieren, um das Sucherlebnis ihrer Endnutzer zu gestalten.

Es hilft ihnen, wirkungsvollere Suchergebnisse zu erstellen und dient als leistungsstarkes Werkzeug, um Kundenerwartungen zu erfüllen, auf Benutzerbedürfnisse einzugehen und E-Commerce-Führungskräfte und Händler in die Lage zu versetzen, dynamische Ergebnisse und Geschäftswachstum zu erzielen.

Basierend auf einer Strategie, die auf einem kombinierten Ranking-Ansatz beruht, ermöglicht MSR Unternehmen, die besten Suchergebnisse zu erzielen, indem sie eine Vielzahl von Datensignalen nutzen – vom Nutzerverhalten bis zur Popularität einzelner Artikel –, um ein endgültiges Ranking zu erstellen, das erklärbar, konfigurierbar, relevant für den Käufer und auf Konversion optimiert ist.

Da 75 % der Nutzer nicht über die erste Seite der Suchergebnisse hinausscrollen, trägt MSR dazu bei, die Nutzerbindung zu stärken. Es bietet Ihrem Team die Werkzeuge, um die Rankings der Suchergebnisse für jede Suchanfrage zu testen und zu optimieren und die optimale Reihenfolge für Ihre Conversion-Ziele zu ermitteln. Als zielorientierte, KI-gestützte Ranking-Technologie liefert MSR die besten Ergebnisse und erfüllt damit die Erwartungen an die weltweit beliebteste KI-Suchlösung.

Da sich Geschäftsziele weiterentwickeln, unterstützt MSR E-Commerce-Teams bei der Schaffung wirkungsvoller Sucherlebnisse.

Standard-Suchranking: die Schwachstellen

Wenn es um die Platzierung in den Suchergebnissen und die Steigerung der Konversionsrate geht, verfolgen E-Commerce-Unternehmen oft mehrere feste Ziele. Um ihre Geschäftsstrategie umzusetzen, müssen sie unter Umständen die Suchmaschinenplatzierungen in verschiedenen Bereichen ihrer Website oder für bestimmte Produktkategorien schnell anpassen.

Sie könnten in eine Situation geraten, in der Kunden abspringen, wenn die Gewinnmargen Vorrang vor der Beliebtheit haben. Ebenso könnte die Fokussierung auf Beliebtheit statt Verfügbarkeit bei geringen Lagerbeständen zu Kundenunzufriedenheit führen. Gleichzeitig könnte die Priorisierung von Beliebtheit gegenüber Gewinnmargen den Umsatz beeinträchtigen.

Die Fähigkeit, sich an diese sich ändernden Prioritäten anzupassen, ist von entscheidender Bedeutung. Die richtige Balance in dieser komplexen Gleichung zu finden, ist der Schlüssel, um sowohl wirtschaftliche Erfolge als auch ein hervorragendes Kundenerlebnis zu erzielen.

Folglich kämpfen Unternehmen mit den Einschränkungen ihrer bestehenden Suchtechnologie und der aufwendigen manuellen Anpassung zahlreicher benutzerdefinierter Ranking-Kriterien. B2B- und B2C-Unternehmen, die auf Rankings und Suchfunktionen angewiesen sind, sehen sich mit einer Reihe häufiger Probleme und Einschränkungen konfrontiert, darunter:

• Standardmäßige Berücksichtigung der Popularität: Obwohl dies ein gängiges Verfahren ist, ist Popularität nicht immer das Suchmaschinenranking, das Unternehmen priorisieren möchten. Ein brandneues Produkt wird beispielsweise nicht populär sein, kann aber dennoch zu Conversions führen, weil es neu und innovativ ist.
• Unfähigkeit zur Integration komplexer Daten: Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, verschiedene Datensignale wie Konversionsmetriken, Bewertungen, Nutzerdaten und Suchintentionen so zu integrieren, dass sie optimal auf ihre individuellen Ziele abgestimmt sind.
• Abhängigkeit von Entwicklern: Die Anpassung benutzerdefinierter Ranking-Funktionen erfordert in der Regel spezialisiertes technisches und ingenieurwissenschaftliches Know-how. Daher fällt es den meisten Anwendern ohne technischen Hintergrund schwer, intern kombinierte Ranking-Systeme zu erstellen und zu implementieren.
• Schwierigkeiten bei der Anpassung an mehrere Vertriebsziele: Ein Unternehmen mit mehreren Spezialisierungsbereichen, wie beispielsweise ein Warenhaus, möchte möglicherweise unterschiedliche Suchmaschinenoptimierungsstrategien implementieren. Verschiedene Abteilungen können unterschiedliche Seiten der Website betreuen und Conversions auf Basis unterschiedlicher Ansätze generieren wollen, etwa durch Umsatzmaximierung mit margenstarken Artikeln oder durch Steigerung des Absatzes bestimmter Artikelnummern.
• Mangelnde Erklärbarkeit: Ein System, das nicht verständlich macht, wie und welche Datenpunkte die Suchergebnisse beeinflussen, bedeutet, dass Nutzer nicht darauf vertrauen können, dass die Suchergebnisse ihren Geschäftszielen entsprechen. Sie müssen wissen, welche Datensignale positive oder negative Ergebnisse liefern.

E-Commerce-Händler benötigen mehr Kontrolle, um ihre Ranking-Strategien präziser abzustimmen, insbesondere auf Basis der verschiedenen Geschäftskennzahlen und Nutzerverhaltensdaten, die ihnen bereits zur Verfügung stehen.

Da sich Geschäftsziele weiterentwickeln, unterstützt MSR E-Commerce-Teams dabei, wirkungsvolle Sucherlebnisse zu schaffen, die die Erwartungen der Verbraucher erfüllen, ohne das Geschäftswachstum zu beeinträchtigen.

Was MSR für Ihre Website tun kann

Die Feinabstimmung des Suchmaschinenrankings auf spezifische Geschäftsziele kann eine Herausforderung sein. Manuelle Steuerung und Regelfestlegung sind ohne die Unterstützung von Entwicklern und Ingenieuren in der Regel ein umständlicher Prozess. MSR ermöglicht es Nutzern, optimale Suchergebnisse zu erzielen, indem mehrere Datenpunkte genutzt und die KI-gestützte Technologie von Algolia eingesetzt wird.

MSR nutzt eine Kombination verschiedener Signale, um zu bestimmen, was relevant ist und somit zu Conversions führt. Es bietet E-Commerce-Teams ein differenziertes Tool, um gewichtete Kombinationen aus mehreren Metriken zu generieren und eine umfassendere Mischung von Inputfaktoren zu integrieren.

Zudem erweitert es die Bandbreite des Datenverkehrs, der neu eingestuft werden kann, indem es die Analyse von mehr einzigartigen Suchanfragen über einen breiteren Datensatz hinweg ermöglicht und so Umsatz und Konversionsraten verbessert.

Die Technologie ermöglicht es Geschäfts-, Merchandising- und Technikteams, die Suchergebnisse für jede Suchanfrage kontinuierlich zu testen und zu optimieren. Mithilfe eines Toolsets aus einfach anpassbaren Parametern und Analysen können sie herausfinden, was für die Konversionsziele ihres Unternehmens am besten funktioniert.

Beispiele für Anwendungsfälle sind:

• Produkte mit hoher Gewinnspanne fördern und gleichzeitig die Beliebtheit erhalten: Nutzen Sie Gewinnspannendaten, um die Sichtbarkeit margenstarker Produkte zu steigern. Indem Sie Gewinnspannendaten in Ihre Ranking-Signale einbeziehen und Artikel priorisieren, die Gewinnspanne und Beliebtheit in Einklang bringen, können Sie die Konversionsrate leichter erhöhen.
• Überschüssige Lagerbestände präsentieren: Beschleunigen Sie den Lagerabsatz, indem Sie Produkte mit überschüssigem Lagerbestand identifizieren und deren Ranking in relevanten Suchanfragen verbessern. So stellen Sie sicher, dass sie prominenter angezeigt werden, während gleichzeitig die üblichen Relevanzprüfungen beibehalten werden.
• Schneller Versand und zuverlässige Lieferung im Fokus: Nutzen Sie Kennzahlen wie Versandgeschwindigkeit und Pünktlichkeitsrate, um Produkte mit schnellerer Lieferung zu priorisieren und so deren Sichtbarkeit zu erhöhen. Dies steigert die Konversionsrate, ohne die Relevanz für den Käufer zu beeinträchtigen.
• Bevorzugte Marken oder Verkäufer berücksichtigen: Wiederkäufe durch die Hervorhebung bekannter, gesponserter Marken oder Verkäufer fördern. So lassen sich höhere Konversionsraten erzielen und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit, die langfristige Markentreue und Partnerschaften mit Drittanbietern verbessern.

So funktioniert MSR

MSR vereint manuelle Steuerung mit KI-Optimierung. Es bietet E-Commerce-Unternehmen und Händlern die Flexibilität, die zu priorisierenden Datensignale auszuwählen, und ermöglicht es der KI, deren Gewichtung automatisch anzupassen. MSR ergänzt die Reichweite und Leistungsfähigkeit unserer Dynamic-Re-Ranking-Technologie und ermöglicht die Neubewertung noch individuellerer Suchanfragen durch die Nutzung eines breiteren Spektrums an Eingangsdaten.

Die Macht der Popularität

Während die auf Popularität basierende Rangfolge bei Suchanfragen mit hohem Traffic gut funktioniert, führt MSR neue Signale wie Personalisierung und Textrelevanz ein, ohne die Effektivität der auf Popularität basierenden Rangfolge zu beeinträchtigen, wenn diese bereits gut funktioniert.

Es wählt intelligent das richtige Verhältnis zwischen Popularität und anderen Ranking-Signalen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Einzigartigkeit von MSR liegt in seiner Fähigkeit, neben Standardsignalen wie Klicks und Conversions auch alle im Suchindex enthaltenen Daten, wie beispielsweise Text- und Facettensignale, zu berücksichtigen.

Signale mischen und feinabstimmen

MSR bietet Nutzern verschiedene Optionen zur Anpassung und Personalisierung der Suche und gibt Teams damit die Möglichkeit:

• Kombinieren und mischen Sie verschiedene Signale, darunter:
  • Ereignisse, Klicks und Konversionen
  • Geschäftskennzahlen und Daten, die in einzelnen Algolia-Datensätzen gespeichert sind, einschließlich Marge, Offline-Umsatz, Verfügbarkeit, Versand, gesponserte Marken und Werbeaktionen
  • Relevanzbewertungen basierend auf textueller Relevanz mittels unseres Tie-Breaking-Algorithmus
  • Textuelle Signale wie die Anzahl der Tippfehler oder der Abstand zwischen Wörtern
• Feinabstimmung der Suchranking-Regeln gemäß spezifischer Geschäftsziele
• Suchmaschinenplatzierungen selbstständig verwalten, ohne die Hilfe von Entwicklern oder Ingenieuren zu benötigen.
• Nutzen Sie mehrere Ranking-Signale, um die Suchleistung zu steigern
• Testen und iterieren Sie eine Reihe von Eingangssignalen, um zu experimentieren und die beste Suchergebnis-"Formel" zu finden.
• Die Balance zwischen manueller Steuerung und KI-Optimierung sowie die Flexibilität, bestimmte Datensignale zu priorisieren, erleichtern es, die optimale Kombination für die Erreichung der Geschäftsziele zu finden.

Signalwirkungen visualisieren

MSR liefert zudem Suchergebnisse, die in Echtzeit so sortiert sind, dass sie die Conversion-Rate optimieren. Es bietet eine leicht verständliche Visualisierung, die den Einfluss verschiedener KI-Rankingfaktoren und Signalkriterien darstellt.

Die Visualisierung bietet Erklärbarkeit. Benutzer können leicht erkennen, wie bestimmte Dateneingaben und Signale die Ergebnisse positiv oder negativ beeinflussen.

Dabei können Unternehmen verschiedene Kriterien testen, um eine Vielzahl von Geschäftszielen zu erreichen, wie beispielsweise die Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts oder des Umsatzes.

Durch die Nutzung vielfältiger Datenpunkte, die vom Nutzerverhalten bis zur Beliebtheit einzelner Artikel reichen, trägt MSR dazu bei, ein endgültiges Ranking zu erstellen, das erklärbar, konfigurierbar, relevant für den Käufer und auf Konversion optimiert ist.

Wir stellen Ihrem Team die Tools zur Verfügung, um die Rankings der Suchergebnisse für jede Suchanfrage zu testen und zu optimieren und herauszufinden, welche Eingaben Ihre Conversion-Ziele am besten unterstützen. Der Visualisierer erleichtert zudem die Durchführung von A/B-Tests und das Experimentieren, um die optimale Kombination für Ihre Bedürfnisse zu finden.

Technische Grundlage: Ausschöpfung des vollen Potenzials von KI-Ranking

Ranking ist neben der Trefferquote der zweitwichtigste Hebel zur Verbesserung der Sucheffektivität. Kunden, die die Suche nutzen, konzentrieren sich primär auf die obersten Ergebnisse; 30 % der Klicks entfallen auf das erste Ergebnis. Daher ist die Reihenfolge der Suchergebnisse entscheidend für das Unternehmenswachstum.

Da Ihre Endnutzer naturgemäß zu den Suchergebnissen tendieren, die am einfachsten zu verstehen sind, ist es wichtig sicherzustellen, dass diese Ergebnisse auch diejenigen sind, auf die sie klicken möchten. MSR erfüllt diese Anforderung mit einer ausgefeilteren, leistungsstärkeren und anpassungsfähigeren Ranking-Lösung.

Wir gehen mit unseren Suchlösungen noch einen Schritt weiter

MSR baut auf unseren bestehenden Funktionen wie dynamischem Re-Ranking und benutzerdefiniertem Ranking auf. Es nutzt mehrere Geschäftssignale, die einheitlich auf einen gesamten Index angewendet werden können und so differenziertere Optimierungen der Geschäftsziele ermöglichen.

Unsere KI-gestützten Ranking-Funktionen integrieren sich eng mit den internen Daten unserer Kunden und bilden eine symbiotische Beziehung, die den Sucherfolg fördert.

Da Fortschritte im Bereich der KI komplexe Datenmodelle zugänglicher machen, kann die Algolia AI Search-Plattform eine wachsende Anzahl von Vorhersagesignalen verarbeiten, von der Kaufwahrscheinlichkeit bis hin zur Wahrscheinlichkeit einer Produktrückgabe.

Dank der zunehmenden Verfügbarkeit von KI können auch kleinere Unternehmen die ausgefeilten Datenmodelle von MSR nutzen, um umfangreichere Datensätze zu erstellen, die verschiedene Datensignale kombinieren.

Neben der Senkung der Kosten und der Erleichterung des Zugangs zu KI-gestützten Lösungen bietet MSR Folgendes:

• Die optimale Reihenfolge der Suchergebnisse, die die gewünschten Kennzahlen für verschiedene Geschäftsziele maximiert.
• Die Möglichkeit, verschiedene Signale auszuwählen, um die Relevanz zu verbessern und die Konversionsrate zu steigern.
• Weltweit führende Re-Ranking-Technologie auf Ebene einzelner Suchanfragen
• Erklärbare Ergebnisse, ohne die technischen Details verstehen zu müssen.
• Tiefe Integration mit Kundendaten und bestehenden Website-Empfehlungssystemen

5 Gründe für die Wahl des Multi-Signal-Rankings

Grund 1. Suchergebnisse erläutern

MSR ermöglicht es Ihnen, genau zu verstehen, wie Ihre Daten die Suchergebnisse beeinflussen, sodass Sie sicher sein können, dass Ihre Ergebnisse Ihren Zielen entsprechen. MSR bietet Ihnen Transparenz und hilft Ihnen, die Daten hinter jedem Suchergebnis zu verstehen. Sie erhalten einen klaren Überblick darüber, welche Datenpunkte positive oder negative Ergebnisse beeinflussen, und können die Sucherlebnisse präzise optimieren.

Grund 2. Manuelle Steuerung und KI-Optimierung in Einklang bringen.

Mit MSR können Sie Signale auswählen und gleichzeitig KI nutzen, um die optimale Signalstärke zu ermitteln. Sie können die Signale festlegen, die Sie priorisieren möchten, während die KI im Hintergrund die Gewichtung automatisch anpasst. So können Sie ganz einfach experimentieren und die beste Kombination für Ihre Bedürfnisse finden.

Grund 3. Daten ohne technisches Fachwissen nutzen.

MSR nutzt Ihre vorhandenen Daten, um Klicks in Conversions umzuwandeln. Es verbessert die Suchrelevanz und das Ranking, ohne dass Sie die Ressourcen Ihres technischen Teams in Anspruch nehmen müssen. Durch die Nutzung Ihrer bestehenden Daten können Sie optimierte Sucherlebnisse schaffen, die direkt auf Ihre strategischen Ziele abgestimmt sind und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit und Ihren Gewinn steigern.

Grund 4. Optimierung für unterschiedliche Signale innerhalb eines einzelnen Standorts

Mit MSR können Sie Ihre Suchstrategie an sich ändernde Geschäftsprioritäten und die Bedürfnisse Ihres Teams anpassen. Ob sich Ihre Ziele saisonal ändern oder verschiedene interne Teams unterschiedliche Schwerpunkte setzen müssen – mit MSR können Sie Ihre Ranking-Strategie in Echtzeit anpassen, sodass jedes Team die Suche für seine spezifischen Bedürfnisse optimieren kann.

Grund 5. Wachstum durch eine Kombination von Ranking-Zielen fördern

MSR fördert ganzheitliches Geschäftswachstum, indem es nicht nur Konversionen optimiert. Es ermöglicht Ihnen und Ihren Teams, Konversionsraten mit anderen wichtigen Kennzahlen wie durchschnittlichem Bestellwert, Umsatz und Versandkosten in Einklang zu bringen.

Algolia MSR: Beitrag zur Umsatz- und Konversionssteigerung

Die Partnerschaft mit Algolia verschafft Ihrem B2C- oder B2B-E-Commerce-Shop einen unübertroffenen Traffic-Vorteil und maximale Skalierbarkeit. Mit über 1,75 Billionen Suchanfragen pro Jahr und über 200 Milliarden Ereignissen aus Nutzerinteraktionen bietet Algolia Ihnen einen entscheidenden Vorteil: Wir helfen Ihnen, die Suchanfragen Ihrer Kunden in aussagekräftige und relevante Ergebnisse zu kategorisieren, die messbare Erfolge und messbare Renditen generieren.

• Umfassendes Verständnis: Algolias riesiger Datensatz ermöglicht es uns, komplexe Nutzerverhaltensmuster in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen zu identifizieren und zu analysieren.
• Globale Reichweite: Da die Kunden von Algolia in zahlreichen Ländern verteilt sind, berücksichtigt die Technologie regionale Unterschiede im Suchverhalten und in den Präferenzen.
• Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit: Die Infrastruktur von Algolia ist in der Lage, Billionen von Anfragen zu verarbeiten. Sie gewährleistet, dass Ihre Such- und Analysefunktionen skalierbar und ohne Leistungseinbußen bereitgestellt werden können.

Indem wir Ihre Daten erschließen und unsere KI-Lösungen aktivieren, hilft Ihnen Algolia dabei, relevante Suchergebnisse zu erstellen, die zu Konversionen und positiven Geschäftsergebnissen führen.

Algolia sammelt, analysiert und aktualisiert ständig unsere KI-Modelle auf Basis von Signalen, die von Millionen von Endnutzern erfasst werden, sodass Ihr Unternehmen von unserer erstklassigen Technologie profitiert.

Als Teil unserer leistungsstarken, KI-gestützten Ranking-Tools bietet MSR unseren Kunden die Flexibilität, ihre Anforderungen zu erfüllen und zu übertreffen. Es erweitert die Funktionen unserer bestehenden Dynamic Re-Ranking-Lösung und ermöglicht das Re-Ranking noch individuellerer Suchanfragen durch die Nutzung eines breiteren Datenspektrums.

Algolia AI Search und unsere MSR-Technologie bieten etwas, was andere Suchplattformen einfach nicht können – die perfekte Balance zwischen einem außergewöhnlichen Kundenerlebnis und der Förderung des Geschäftswachstums.

MSR fördert ein ganzheitliches Geschäftswachstum, indem es nicht nur auf Konversionen abzielt und diese steigert.

Erfahren Sie, wie Sie Algolia AI Search und MSR für sich nutzen können.

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