Kontextorientierte Suchtechnologie für E-Commerce – Informationen sinnvoll nutzen
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Der Online-Handel in Deutschland wächst weiter. Experten des Marktanalyseinstituts Enigma
GfK datieren die Anzahl der deutschen Internet-Shopper 2006 auf 26,9 Mio – sieben Prozent
mehr als im Vorjahr. Endanwender lassen sich aber schnell von technisch nicht ausgereiften
E-Commerce-Plattformen abschrecken. Erfolg verspricht die kontextorientierte
Suchtechnologie. Sie liefert vollständige Anfrageergebnisse in Sekundenbruchteilen.
Angesichts der steigenden Zahl der Online-Einkäufer rüsten auch die Unternehmen nach
Laut
einer Studie des Marktforschungsunternehmens Novomind in Zusammenarbeit mit der
Publikation ecommerce magazin unter mittelständischen deutschen Unternehmen wollen 80
Prozent der Befragten in eine E-Commerce-Plattform zur besseren Vermarktung
ihrer Produkte und Services investieren. Die Untersuchung beweist aber auch, wie schnell
Endanwender ein schlecht aufbereitetes E-Commerce-Portal wieder verlassen - und sich einem
konkurrierenden Online-Angebot zuwenden. Auf die Frage nach den Hauptgründen für einen
Bestellabbruch in Online Shops gaben 46 Prozent der Befragten an, dass gesuchte
Informationen nicht gefunden werden konnten. 39 Prozent antworteten, dass ihnen der
Bestellvorgang zu lang dauerte. Der Clou, um Kunden nicht von seiner E-Commerce-Webseite
zu vertreiben, ist also, sie möglichst schnell und mit wenigen Klicks zu ihrem Ziel zu
führen.
Suchtechnologie als Basis
Wie jedoch lassen sich Nutzeranfragen ohne großen Zeitverlust beantworten? Die Antwort ist
einfach: mit einer entsprechend geeigneten Suchtechnologie. Sie bildet die Grundlage jeder
E-Commerce-Lösung. Doch es gibt Unterschiede zwischen den Suchanwendungen, die
entscheidend für die Schnelligkeit sind. Herkömmliche Rechercheanwendungen wie
beispielsweise Metasuchen sammeln ihre Informationen zwar aus verschiedenen Datenbanken –
was ebenso eine entscheidende Anforderung an E-Commerce-Lösungen ist – aber die
Nutzeranfragen sprechen jede Datenquelle einzeln an, werden in ein einheitliches
Präsentationsformat gebracht und in einer Ergebnisliste zusammengefasst. Die Resultate
werden erst dann angezeigt, wenn die langsamste Datenbank geantwortet hat. Bei mehreren
hundert Datenbanken kann einige Zeit vergehen, bis die komplette Liste beim Nutzer
ankommt.
Dieses Performance-Problem besteht bei der der kontextorientierten Suchtechnologie nicht.
Sie sammelt die Daten nicht bei einzelnen Ressourcen ein, sondern durchkämmt einen
einzigen großen Index, der alle Einträge aus den verschiedenen Datenbanken enthält.
Zudem
werden Informationsanalysen auch während der Anfragebearbeitung durchgeführt (Query Time
Content Mining, QTCM). E-Commerce-Nutzer haben damit die Möglichkeit, präzise Suchen in
strukturierten und unstrukturierten Daten und Multimedia-Inhalten durchzuführen –
Funktionen, die bislang Experten vorbehalten waren.
Im Gegensatz dazu analysieren
konventionelle Systeme die Inhalte ausschließlich während der Indizierungszeit (Index Time
Content Mining, ITCM). Datenmodelle werden vor der Indizierung festgelegt. Nach der
Indizierung werden die Original-Inhalte normalerweise verworfen, so dass wichtige, im
Kontext enthaltene Beziehungen unwiderruflich verloren gehen und die Ergebnisse auf
Modellen beruhen, die durchschnittlich nur zu 80 Prozent richtig sind.
Erweiterte Funktionen
Kontextorientiertes Suchen kann als Brückentechnologie betrachtet werden, die
Suchmaschinen und Datenbanken verbindet und die besten Merkmale beider Techniken vereint:
Anfragen werden innerhalb von Sekundenbruchteilen bearbeitet und gleichzeitig sind die
Ergebnisse vollständig – und das trotz verschiedener Datenquellen.
Kontextorientiertes
Suchen kann auch als Entlastung für Datenbanken eingesetzt werden. Die Rechenlast wird
dann aufgeteilt: mit der Datenbanktechnologie werden Transaktionen bearbeitet, die
kontextorientierte Suche erlaubt das Suchen und Analysieren von Informationen und Daten.
Möglich wird dies durch eine Kombination moderner Technologien zur Informationsgewinnung.
Die Text- und Datenanalyse (Data Mining) erkennt Informationen automatisch durch das
Extrahieren von Mustern und durch Beziehungen zwischen Entitäten in Texten bzw.
strukturierten Daten. Selbst Multimedia-Inhalte können mit der intelligenten Maschine
analysiert werden. Recherchesysteme, die eine Vielzahl an Quellen durchsuchen, müssen
flexibel agieren. Anstatt mit dem De-facto-Standard XML eigene Tags und
Dokumentenstrukturen zu definieren, setzt die kontextorientierte Suchtechnologie auf
geschachtelte Strukturen mit Bereichsdefinitionen und Tags. Auf diese Weise können neue
Arten präziser Anfragen bearbeitet werden, bei denen Struktur- und Inhaltsinformationen
kombiniert und Kontextbedingungen bei der Suche berücksichtigt werden.
Skalierbarkeit und Konsistenz sind die Voraussetzung dafür, dass "hinter den Kulissen" aufwändige Operationen
wie nahtloses Filtern und Aufwerten von strukturierten und unstrukturierten Daten,
Multimedia-Inhalten, Suchanfragen und Ergebnissen durchgeführt werden können, ohne dass es
zu Performance-Einbußen für die Nutzer kommt.
Genaue Antworten auf Suchanfragen
E-Commerce-Nutzer profitieren direkt von diesen technischen Grundlagen. Denn die
kontextorientierte Suchtechnologie speichert von den indexierten Daten nicht nur die
einzelnen Dokumente, sondern merkt sich Kontext-Inhalte wie Datum, Unternehmens- oder
Personennamen. So werden auch unpräzise Anfragen wie "Wer war" oder "Wann war"
beantwortet.
Diese semantischen und linguistischen Verfahren, die wiederum auf
Wörterbücher und grammatische Bearbeitungsprozeduren zurückgreifen, berücksichtigen zudem
nicht nur den tatsächlich eingegebenen Begriff, sondern auch flektierte Formen, Komposita,
Übersetzungen aus mehr als 70 Sprachen usw.
Wird beispielsweise nach "Schuh" gesucht,
zeigt die kontextorientierte Lösung auch Ergebnisse für "Schuhe" an. So führt das System
bei einer allgemein gehaltenen Suchanfrage, bei der das tatsächliche Wunschobjekt in einem
ganz anderen Kontext steckt, den Kunden auf die richtige Spur. Das ist auch bei
Tippfehlern der Fall. Die Anwendung schlägt dann automatisch den offensichtlich gemeinten
Suchbegriff vor. Umgekehrt erkennt die kontextorientierte Suchtechnologie auch
Schreibfehler in den Datenbanken und berücksichtigt diese fehlerhaften Einträge dennoch.
Ob in der Ergebnisliste tatsächlich die gewünschten Resultate erscheinen, hängt von den
Auswahlkriterien der Suchlösungen ab. Auch hier ist die kontextorientierte Suchtechnologie
im Vorteil gegenüber den Recherchemethoden etwa der Internet-Suchmaschinen, denn sie
durchforsten den im Vorfeld indexierten Datenbestand vollständig und kratzen nicht nur an
der Oberfläche. Auf diese Weise wird die Qualität der Suchergebnisse im Vergleich zu
mathematischen Verfahren, bei denen alle Daten gleich gewichtet sind, erheblich
verbessert. Anhand der gespeicherten Kontextinformationen können Daten entsprechend der
Suchanfrage gewichtet und gefiltert werden. Nutzer erhalten statt einer Ergebnisliste
genaue Antworten.
Fazit
Mit einer kontextorientierten Suchmaschine erschließt sich für E-Commerce-Anbieter der
entscheidende Wert von Informationen: sie werden nicht nur gespeichert, sondern sie werden
sinnvoll genutzt. Die Fähigkeiten, Daten unter geringem Aufwand zu klassifizieren und zu
indexieren, Inhalte in Beziehung zur Suchanfrage zu setzen oder ohne Leistungseinbußen die
verschiedensten Datenquellen abzufragen passen exakt zu den Anforderungen im E-Commerce.
Denn für Nutzer der Online-Portale beschleunigt sich dadurch nicht nur der Bestellvorgang,
sondern sie haben auch die Möglichkeit, Anfragen zu stellen, die der Anbieter nicht
vorausgesehen hat. Kontextorientierte Suche ermöglicht, was Internet-Shopper von einer
E-Commerce-Plattform erwarten: schnell und mit wenigen Klicks zum Ziel.
Erschienen: 01/2007
Autor: Michael Hack
| | Michael Hack ist Regional Vice President EMEA Central & South bei Fast Search & Transfer. Er verantwortet sämtliche Aktivitäten des Herstellers von Suchtechnologielösungen in Zentral- (DACH) und Osteuropa sowie in den Benelux-Staaten und in Italien.
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