Content-Suche mit FACT-Finder – wie baue ich den optimalen Datenfeed dafür auf?

Genau wie die Google-Suche erfüllt auch die Suchfunktion im Online-Shop vielfältige Aufgaben. Oftmals erwarten Kunden nicht nur, passende Produkte zu finden – sondern auch Inspiration und Beratung. Sei es in Form von Blogbeiträgen, Themenseiten, Videos oder anderem Content. FACT-Finder kann zu jeder Suchanfrage sowohl die relevantesten Inhalte ausspielen als auch deren Sortierung intelligent verbessern. Doch wie sollte der Datenfeed für die Content-Suche am besten aufgebaut sein? Welche Felder sind essenziell? Und welche nicht? All das erfährst du in diesem Beitrag.

Wozu brauche ich einen Datenfeed?

Der Datenfeed ist der Pool an Informationen, den FACT-Finder mit dem eingegebenen Suchwort abgleicht. Im Suchergebnis werden dann diejenigen Datensätze ausgespielt, die am besten zum Suchwort passen. Im Umkehrschluss heißt das: Was im Datenfeed nicht hinterlegt ist, kann auch nicht gefunden werden. Das gilt für Produkte genauso wie für alle anderen Inhalte.

Bei der Einrichtung und Aktualisierung wird FACT-Finder deinen Datenfeed importieren. Dazu müssen deine Daten in einer geordneten Struktur vorliegen. Vorgesehen dafür ist eine CSV-Datei.

Wie sollte die CSV-Datei für die Content-Suche aufgebaut sein?

Damit dein Content zuverlässig auffindbar ist, muss dein Feed natürlich eine andere Feldstruktur haben als ein Produktdaten-Feed. Im Folgenden daher einige Empfehlungen sowie allgemeine Hinweise zum richtigen Befüllen der Felder.

Vorneweg: Der Textinhalt von Beiträgen, Artikeln etc. sollte nicht im Datenfeed stehen

Im Idealfall enthält der Datenfeed deiner Suche nur so viele Daten wie nötig. Den vollständigen Inhalt von Blogbeiträgen oder Ratgeberartikel zu importieren, ist nicht empfohlen. Denn durch die Vielzahl der – häufig irrelevanten – Keywords darin werden die Suchergebnisse eher schlechter. Viel besser ist es, nur die Überschriften in einer eigenen Spalte aufzunehmen.

Relevante Felder für deinen Contentdaten-Feed

Must-haves:

• URL. Zu jedem deiner Content-Pieces muss FACT-Finder auch die entsprechende URL ausspielen können. Sonst lassen sich die Suchergebnisse zwar betrachten, aber nicht anklicken.

• Bild-URL. Dadurch stellst du sicher, dass in den Suchergebnissen auch Vorschaubilder zu deinem Content erscheinen.

• Titel. Analog zum Produktnamen steht in diesem Feld die Bezeichnung des jeweiligen Content-Piece. Der Titel ist also der Text, der in den Suchergebnissen sichtbar sein wird.

• Kurztext. Dieser Text fasst den Gesamtinhalt prägnant zusammen und liefert daher wichtige Keywords für die Suche.

• Kategorien/Rubriken. Damit lassen sich Filter für die Content-Ergebnisse in deinem Shop umsetzen. Bei vielen Ergebnissen kann das für Kunden eine große Unterstützung sein.

• SEO-Texte. SEO-Title und -Description werden für Google optimiert und enthalten daher per Definition die wichtigsten Keywords. Diese sind auch für die Shop-interne Suche relevant.

• Tags/Keywords. Manchmal nutzen Kunden abweichende oder umgangssprachliche Begriffe bei ihrer Suche. Wichtig ist es daher, deine Inhalte auch zu verschlagworten. Welche Begriffe deine Kunden nutzen, kannst du im FACT-Finder Analytics nachvollziehen.

Nice-to-haves:

• Überschriften. Wie bereits angesprochen, können die (Unter-)Überschriften eines redaktionellen Beitrags suchrelevante Keywords enthalten.

• Rating. Auch die (Sterne-)Bewertungen zu deinen Beiträgen lassen sich im Suchergebnis anzeigen. Das hilft zwar nicht bei der Auffindbarkeit, ist aber ein nützliches Ranking-Kriterium.

• Veröffentlichungsdatum. Hier trifft dasselbe wie beim Rating zu. Es kann Sinn ergeben, die Content-Ergebnisse chronologisch zu sortieren.

• Content-Typ. Blog, Video, Themenseite oder Magazin: Manche Kunden suchen nach einer bestimmten Art von Content. Daher lohnt es sich, diese Information im Datenfeed zu pflegen und Filter nach Content-Typ zu realisieren.

Beispiel: So könnte ein Ausschnitt eines Datenfeeds aussehen

Weitere allgemeine Best-Practices

Bei der Befüllung des Datenfeeds gibt es einige Punkte, die du beachten solltest:

• Trenne die einzelnen Felder mit einem Trennzeichen. Wir verwenden standardmäßig das Semikolon. Alternativ kannst du auch jedes andere Zeichen nehmen. Wichtig ist nur, immer dasselbe Feld-Trennzeichen für die ganze Datei zu verwenden.

• Verwende immer Umschließungszeichen am Anfang und Ende jedes Felds – zum Beispiel Anführungszeichen.

• Stelle unbedingt sicher, dass in den Artikeldaten selbst keine der verwendeten Trennzeichen vorkommen. Sonst kann es passieren, dass die Feldinhalte durcheinander kommen.

• Lege die Datei immer mit UTF-8-Kodierung an.

• Um Bandbreite bei der Übertragung zu sparen, kannst du die Datei auch gerne in ein ZIP-Archiv verpackt bereitstellen. Es werden auch weitere ZIP-Formate unterstützt: GZip, BZip, GZip. Andere Archive wie RAR werden von unserem automatischen Daten-Aktualisierungs-Prozess nicht unterstützt.

• Um FACT-Finder sowohl für Produkt- als auch Content-Suche einzusetzen, solltest du zwei verschiedene Datenfeeds jeweils in einem separaten Channel vorhalten. Um die Zuordnung der Dateien zu den Channels zu erleichtern, ist es wichtig die Channel-Bezeichnung im Dateinamen zu führen (z.B.: factfinder_export_de_content.csv). Die Dateien können alle im selben Archiv oder einzeln abgelegt werden.

• Lege jeden Datensatz in einer neuen Zeile an. Die Daten dürfen keine Zeilenumbrüche enthalten. Falls doch welche enthalten sind, kannst du das gerne bei uns im Projekt ansprechen. Dann unterstützen wir dabei, die Trennzeichen zu escapen.

• Jede Zeile muss dieselbe Anzahl Felder enthalten, unabhängig davon, ob das Feld befüllt ist oder nicht.

Fazit: Je besser die Daten, desto zuverlässiger die Content-Suche

Selbst die beste Suchtechnologie kann nur finden, was im Suchindex hinterlegt ist. Die Qualität deiner Daten bestimmt maßgeblich, wie schnell und einfach deine Kunden die richtigen Inhalte finden. Falls du Fragen zu den vorgestellten Best-Practices hast, schreib uns gerne hier …

Du möchtest mehr über Content-Suche mit FACT-Finder erfahren und interessierst dich für konkrete Anwendungsbeispiele? Dann kann ich dir nachfolgenden Artikel auf unserem FACT-Finder-Blog empfehlen: