Seit Anbeginn des Computerzeitalters stehen Menschen vor einer immer größer werdenden Herausforderung: dem Filtern einer enormen Datenflut. Für die Suche nach der einen relevanten Information gibt es, je nach Aufgabengebiet und Art der Daten, viele verschiedene Konzepte und Interfaces. Google beispielsweise deckt seine gesamte Suche über eine schlichte weiße Seite mit Eingabefeld ab, in dem der User alle relevanten Schlagwörter eingeben kann. Andere Beispiele sind längst nicht so minimalistisch aufgebaut: Vergleicht man den puristischen Ansatz von Google mit der zugegeben komplexeren Fahrplanauskunft (z.B. der ÖBB), erkennt man schnell, dass es viele verschiedene Ansätze für Suchmasken gibt.
Um dem Nutzer ein ideales Erlebnis zu bieten, müssen die neuen Suchfunktionen Wörter filtern und darüber hinaus auch ganze Satzstellungen verstehen können.
Suche über natürliche Sprachverarbeitung
Seit einigen Jahren kommt ein weiterer, interessanter Aspekt hinzu: Suche über Sprache. Seit Siri, Cortana, Ok Google und Echo, müssen Computersysteme nicht nur auf textliche Eingaben reagieren können, sondern auch das natürliche Kommunikationsmittel des Menschen beherrschen: die Sprache. Während man textlich vielleicht nur nach Schlagwörtern sucht, ist die sprachgesteuerte Suche um einiges komplizierter. Um dem Nutzer ein ideales Erlebnis zu bieten, müssen diese neuen Suchfunktionen Wörter filtern und darüber hinaus auch ganze Satzstellungen verstehen können.
In vielen Systemen werden Suchen nebensächlich behandelt und eher als zweitrangiges Mittel gesehen, um Content aufzuspüren. Vor allem im eCommerce wird oft mehr Wert auf eine Kategorisierung der Gegenstände in Gruppen und Untergruppen gelegt, als auf eine wirklich intelligente Suche. Dadurch wird allerdings auf eine Sache vergessen:
Möchte ich mir einen Überblick über das Sortiment verschaffen, ist ein wahlloses Durchstöbern der Kategorien sicher die bessere Wahl. Weiß ich aber im Vorfeld schon ganz genau was ich will, würde eine Suche, wie wir sie hier vorstellen werden, viel Zeit sparen.
Shopoloco – Ein kleines Beispiel
Das Konzept, einer für uns idealen Shopsuche, haben wir im Folgenden in einem UX-Experiment umgesetzt: Unsere Shopsuche reagiert auf Sätze, die der Benutzer (wahlweise über Tastatur oder Sprache) eingibt, und setzt diese mittels Filtern um. Die Eingabe “Ein blaues Hemd” sucht nach blauem Stoff — und berücksichtigt dabei auch verwandte Farben wie Türkis — in der Kategorie Hemden. Mit dem Zusatz “für Herren” wird die Auswahl auf Herrenhemden eingeschränkt. “Medium”, verbirgt wiederum alle Hemden, die nicht mehr in Medium verfügbar sind. Über weitere Schlagworte, wie z.B. “nicht” können Gruppen auch ausgeschlossen werden – beispielsweise “nicht Slim-Fit”.
Diese Art der Suche stellt natürlich eine große Herausforderung an die Logik der Suchfunktion. Während Sätze im Zusammenhang verstanden werden müssen, sollten auch die möglichen Schreibweisen der unterschiedlichen Schlagwörter beachtet werden (SlimFit/Slim-Fit/Slimfit). Natürlich müssen im Hintergrund auch die gesuchten Daten so aufbereitet sein, dass ein frust-freies Suchen möglich ist.
Besonders Personen, die ganz genau wissen wonach sie suchen, könnte so ein schneller und einfacher Weg geboten werden, das verfügbare Sortiment zu durchforsten. Wenn der Trend zukünftig auch immer mehr in Richtung Spracheingabe geht, werden wir mit Sicherheit bald auch Ansätze davon in eCommerce-Systemen finden.
