Wie schlägt sich unsere Suche mit komplexen Konfigurationen, riesigen Produktdaten-Sets und zehntausenden Suchanfragen pro Stunde? Der Test zeigt: Die Antwortzeiten sind schneller als man mit der Wimper zucken kann.

Eine niedrige Shop-Performance kostet bares Geld. Denn wenn eine Website nicht effizient funktioniert, sinkt ihre Qualität in der Wahrnehmung der Kunden. Den ersten Eindruck macht dabei die Performance der Suche. Sie trägt maßgeblich zur Wettbewerbsfähigkeit eines Online-Shops bei. Kein Wunder also, dass Unternehmen Unmengen an Zeit und Ressourcen in ihre Optimierung stecken.

In diesem Blogbeitrag tauchen wir in die Feinheiten der Suchperformance ein: Wir geben dir realistische Benchmarks, die auf individuellen Geschäftsanforderungen basieren, und zeigen dir, welche Performance du mit unserer Lösung erzielen kannst.

Du erfährst: 

⚡ Wie wir unsere Suchperformance testen 
⚡ Welche Antwortzeiten FactFinder erzielt – in einfachen bis hin zu komplexen Shops
⚡ Warum hohe Geschwindigkeit nicht gleichbedeutend mit hoher Performance ist
⚡ Welche Faktoren deine Suchperformance beeinflussen 

Wie wir die Antwortzeiten der Suche testen

Lass uns zunächst mit der „durchschnittlichen Antwortzeit“ als zuverlässige Kennzahl aufräumen. Sie vereinfacht das Thema zu sehr und versteckt die wirkliche Performance größerer und komplexerer Systeme im Durchschnitt von vielen kleinen, einfachen Systemen. 

Beim Bewerten von Suchlösungen möchten Entscheider sicherstellen, dass die neue Lösung der Leistungsfähigkeit der bestehenden entspricht oder sie übertrifft. Gleichzeitig möchten sie zehn zusätzliche Funktionalitäten, die sie derzeit nicht haben. Dabei ist die Erwartungshaltung, dass sie die aktuelle Performance und Antwortzeit beibehalten, nachdem sie die neuen Features hinzugefügt haben. Stell dir vor, einen Sportwagen zu fahren und plötzlich fünf weitere Personen und fünf Gepäckstücke transportieren zu müssen, ohne Geschwindigkeit einzubüßen. Genau das ist die Art von Herausforderung, der wir uns stellen. 

Um nützliche Benchmarks bereitzustellen, kategorisieren wir Kunden in verschiedene Cluster basierend auf ihren Anforderungen und ihrer System-Komplexität. Durch diesen Ansatz können wir Unternehmen realistische Erwartungen in Sachen Shop-Performance geben. 

Für unsere Tests nutzen wir ein internes Tool namens Go Traffic. Es wurde entwickelt für Flow-Testing und das Erzeugen von Traffic-Spitzen auf dem System. Das Tool sendet zufällige Suchanfragen an FactFinder, der dann mit den entsprechenden Suchergebnissen antwortet. Wir haben eine Vielzahl an Testszenarios aufgebaut, um zu verstehen, wie unterschiedliche Konfigurationen und Produktdaten-Mengen die Antwortzeiten beeinflussen – und wie gut das System mit zehntausenden Suchanfragen pro Stunde umgeht. Gemessen haben wir die Verarbeitungszeit des Suchsystems, also die Zeit, die zwischen der Anfrage und der Antwort liegt.  

Ein wichtiger Aspekt ist, dass wir die Caching-Möglichkeiten von FactFinder in unseren Tests nicht vollumfänglich nutzen konnten. Unser System nutzt Caching-Verfahren, die besonders nützlich für häufig gestellte Suchanfragen sind. FactFinder erkennt diese wiederkehrenden Begriffe und nutzt zuvor ausgespielte Suchergebnisse für eine schnellere Shop-Performance. Während die einfacheren Tests unser Caching nutzten, ließ es sich nicht nutzen, sobald Features wie Personalisierung aktiv waren. Das bedeutet: In der Realität könnte unsere Lösung noch besser performen als in den Tests.

Die Antwortzeiten von FactFinder 

Antwortzeiten werden in Millisekunden (ms) gemessen – zur Verdeutlichung: Das Blinzeln eines Menschen dauert zwischen 100ms und 150ms.

Für Setups mit weniger als 10.000 Produkten und einer einfachen Konfiguration liegen die Antwortzeiten bei 6ms bis 7ms. Das ist 1/21 der Zeit, die es dauert zu blinzeln. 

Als wir das Produktdaten-Set auf 100.000 hochgeschraubt und komplexere Features aktiviert haben, lagen die Antwortzeiten bei 20ms bzw. 1/6 eines Wimpernschlags. 

Wir haben die Datenmenge weiter erhöht auf ungefähr 750.000 Produkte, was ein sehr großes Sortiment im eCommerce ist. FactFinder lieferte nach wie vor hochrelevante Ergebnisse in nur 50ms bis 60ms, sprich 2/5 eines Wimpernschlags. 

Fazit: Selbst mit einem riesigen Produktsortiment und vielen Features lässt die „langsamste“ Antwortzeit von FactFinder dem Shop-System immer noch 900ms Zeit, um die Seite aufzubauen und dem Kunden die Ergebnisse in weniger als einer Sekunde zu liefern. 

Das ist echte Performance.

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Hohe Geschwindigkeit bedeutet nicht gleich hohe Performance 

Nach wie vor machen viele Entscheider den Fehler, hohe Performance mit hoher Geschwindigkeit gleichzusetzen. Auch wenn beide Begriffe nah beieinander liegen, beziehen sie sich auf unterschiedliche Aspekte der Suche. 

  • Die Geschwindigkeit definiert allein, wie schnell ein bestimmter Prozess abgeschlossen ist – also in welcher Zeit die Suchanfrage beantwortet wird. 
  • Performance hingegen schließt Geschwindigkeit, Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit ein. 

Diese Unterscheidung zu verstehen ist entscheidend – besonders, wenn es darum geht, deine derzeitige Suche zu bewerten oder mögliche Lösungen zu evaluieren. Manche Anbieter werben mit hoher Suchperformance und sprechen von Antwortzeiten, die „200x schneller als der Wettbewerb“ sind. Zahlen können beeindruckend sein, aber der Kontext ist entscheidend, um zu verstehen, was sie wirklich bedeuten. 

Eine Analogie, um das Ganze zu verdeutlichen, ist ein Autorennen. Stell dir dazu zwei Rennwagen vor: Der eine ist hochgetuned mit maßgefertigter Bereifung, Federung und Spitzenmotor, während es sich beim anderen um ein Serienfahrzeug ohne Modifizierungen handelt. Die Aussage, dass eines der Fahrzeuge x-mal schneller ist, ist zwar nicht falsch – sie verengt aber die Perspektive: Geschwindigkeits-Vorteil ist für Entscheider irreführend, weil möglicherweise weitere – für die User Experience wichtige – Merkmale übersehen werden. Während Geschwindigkeit ein einziger wichtiger Faktor in der Leistungsfähigkeit eines Rennwagens ist, beschreibt die Performance, wie gut ein solches Fahrzeug die Komplexitäten und Eigenheiten der Rennumgebung bewältigen kann.

FactFinder hat sowohl in Sachen Geschwindigkeit als auch Performance die Nase vorn. Die Antwortzeiten unserer Suche sind unglaublich schnell, und gleichzeitig bieten wir zusätzliche Funktionalitäten, die für eCommerce-Unternehmen von großem Wert sind. Anders als Marktbegleiter, die auf sehr einfachen Shop-Umgebungen testen, ist unsere Geschwindigkeit selbst in komplexen Setups nachgewiesen – wie zum Beispiel in vielen B2B-Shops.

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Welche Faktoren wirken sich auf die Suchperformance aus?

Für Online-Shopper ist es enorm wichtig, wie lange es vom Klick oder der Eingabe dauert, bis die Seite vollständig geladen ist. Neben der Suche sind es aber noch mehr Elemente, die sich auf die Ladezeit auswirken – darunter Content-Management-Systeme, Merchandising-Systeme und die Navigation. Die Konfigurationen innerhalb der Suchlösung selbst sind ein weiterer Einflussfaktor: Zum Beispiel wenden einige Online-Shops Regeln für die Produktsortierung an, oder sie lassen die Filter dynamisch an die Suchanfrage anpassen. Hinzu kommen Merchandising-Features, die Suchergebnisse modifizieren – sei es durch Hinzufügen oder Austauschen von Produkten, Einbettung von zusätzlichem Content wie grafische Banner, Text oder Kacheln. Diese Features werden häufig kombiniert mit komplexen Verfahren wie Personalisierung, Natural Language Processing und automatischer Suchergebnis-Optimierung. 

Dann sind da noch die Produktdaten, die über die bloße Anzahl der Produkte hinausgehen. 5.000 Produkte zu durchsuchen ist natürlich deutlich einfacher als 750.000 zu durchsuchen. Jedoch ist nicht allein die Quantität entscheidend – die Qualität und Komplexität der Daten zählen auch. Dazu gehören die Anzahl der Felder, die Datenstruktur, die Inhalte jedes Datensatzes, Kunden-spezifische Daten sowie Informationen über den Verkäufer. All diese Faktoren steigern den Ressourcen-Bedarf und beeinflussen die Shop-Performance. 

Das alles mag dir schon bekannt sein, aber wir erwähnen es trotzdem, weil viele Entscheider den Kontext dieser Faktoren nur schwer begreifen, wenn sie eine Suchlösung auswählen.

Lass uns zur Analogie mit den Autos zurückkommen: Wir haben bereits ihre Geschwindigkeit untersucht, aber was, wenn neben der Zielzeit auch weitere Eigenschaften wie Passagierkapazität, Laderaum, Anhängelast und Geländetauglichkeit wichtig sind? Dasselbe gilt für Suchlösungen. Online-Händler haben bestimmte Geschäftsziele, die von ihrer Suchlösung mehr verlangen als nur Geschwindigkeit. Ein typischer FactFinder-Kunde hat mehr Produkte, komplexe Datenstrukturen und ausgefeilte Funktionalitäten wie Customer-Specific Info, Geo und 1:1 Personalisierung.

Wie bereits erwähnt, können zusätzliche Funktionalitäten die Antwortzeiten erhöhen. Der Unterschied ist jedoch minimal. Wenn die eine Lösung eine Antwortzeit von 20ms hat und die andere mit mehr Funktionalität 50ms, scheint letztere Lösung auf dem Papier langsamer zu sein. Doch in der Realität ist der Unterschied ist so winzig, dass kein Mensch ihn wahrnehmen könnte. 

Bei FactFinder sind wir der Überzeugung, dass es für Online-Shopper optimal ist, wenn sie die gewünschten Produkte schnell und intuitiv finden. Dazu braucht es beides: Suchergebnisse, die schnell angezeigt werden, aber auch eine gute Sortierung, damit relevantesten Artikel ganz oben erscheinen. Wenn das einen Bruchteil einer Sekunde länger dauert, dann ist diese Zeit gut investiert.

Shop-Performance, die Kunden überzeugt

Wir wissen, dass Performance eine entscheidende Rolle für deinen Erfolg spielt. FactFinder spielt nicht nur Suchergebnisse voller Produktdetails aus, sondern auch zugehörige Daten für die Filterung und Sortierung. Online-Shopper bekommen damit alle benötigten Informationen zur Hand, was eine bestmögliche Customer Experience ermöglicht. 

Wir wissen auch, dass jedes Unternehmen einzigartig ist. Deshalb bieten wir eCommerce-Teams einfach zu bedienende Tools, um die Suche genau auf das Kundenverhalten zuzuschneiden. Auf diese Weise erhalten Kunden die relevantesten Ergebnisse, angepasst an ihre Vorlieben.