41% der Online-Shops haben Probleme mit ihrer Suchfunktion.1 Ist Vector Search der heilige Gral für mehr Relevanz und weniger Absprünge? Hier ein Crashkurs aus der eCommerce-Perspektive.
Definition: Was ist Vector Search (Vektorsuche)?
Vector Search ist eine Suchtechnologie, die komplexe Datentypen wie Produkte, Texte und Bilder mithilfe von KI-Modellen in numerische Vektoren übersetzt. Eine Vektordatenbank speichert diese Daten und ermöglicht das schnelle Finden ähnlicher Inhalte anhand mathematischer Abstände.
Im eCommerce wird diese Technologie genutzt, um die Relevanz von Produktlisten zu maximieren, z.B. für Suchergebnisse, Kategorieseiten sowie für Cross- und Upsell-Empfehlungen. KI-Modelle wie Machine Learning und Natural Language Processing (NLP) verstehen den semantischen Zusammenhang von Produkten und Suchanfragen – und ermöglichen es, auch Eingaben zu verstehen, für die es keine exakten Übereinstimmungen im Produktdatenfeed gibt.
Welche Ergebnisse passen am besten zur Suchanfrage? Eine Vector Search vergleicht den Input des Shop-Besuchers mit den Produktdaten in einem mehrdimensionalen Vektorraum – mithilfe der sogenannten Nearest Neighbor Search. In der Grafik sind zur Veranschaulichung drei Dimensionen dargestellt. In der Praxis arbeiten KI-Modelle jedoch meist mit hunderten oder sogar tausenden Dimensionen.
Vector Search und semantische Suche – was ist der Unterschied?
Die semantische Suche ist ein Sammelbegriff für Technologien, die den Kontext und die Bedeutung von Suchanfragen verstehen, um passende Ergebnisse zu finden – oft unter Verwendung von NLP. Vector Search ist eine spezifische Methode innerhalb der semantischen Suche, die auf der Berechnung mathematischer Abstände zwischen Vektoren basiert.
Wie funktioniert eine Vector Search?
Lass uns den Workflow anhand eines typischen Anwendungsfalls veranschaulichen: Intent-basierte Suchanfragen. Damit sind Phrasen gemeint, die den Zweck des gesuchten Produkts beschreiben – zum Beispiel „bequeme Schuhe für Städtereise im Juli“. Gibt ein Online-Shopper diese Phrase ein, sucht er am wahrscheinlichsten nach Schuhen für längere Fußwege auf hartem Untergrund bei sommerlichen Temperaturen. Doch wie erkennt die Vector Search diese Kaufabsicht – und wie liefert sie passende Ergebnisse? Einfach erklärt, besteht dieser Prozess aus drei Schritten:
1. Vector Embedding. Um die Bedeutung der Anfrage zu erfassen, wandelt ein KI-Modell den sprachlichen Input in numerische Vektoren um. So versteht sie, dass „bequeme“ im Kontext von Schuhen unmittelbar zur Bedeutung von ergonomisch, gedämpft, leicht etc. steht. Und aus „Städtereise“ und „Juli“ entnimmt sie unter anderem Attribute zur Bodenbeschaffenheit und Jahreszeit.
2. Nearest Neighbor Search. Als nächstes vergleicht die KI diese numerischen Repräsentationen mit den Produktdaten, um semantisch ähnliche Produkte zu finden – anhand der mathematischen Abstände im Vektorraum.
3. Response. Die nächstgelegenen Produkte gibt die Vector Search dann als Suchergebnis an den Shop zurück. Passend zur Suchanfrage könnten das etwa atmungsaktive, niedrig geschnittene Wanderschuhe mit Fußgewölbeunterstützung sein.
Use Cases: Vector Search und Keyword Search im Vergleich
Werfen wir einen Blick auf verschiedene Typen von Suchanfragen, um die – theoretische – Leistungsfähigkeit einer Vector Search mit Keyword-basierten Suchverfahren zu vergleichen.
Um es direkt vorwegzunehmen: In einigen Anwendungsfällen bringt eine Vektorsuche bessere Ergebnisse, in anderen ist die Keyword-Suche effizienter. Darüber hinaus zeigt unsere Analyse der Suchanfragen aus über 2.000 Shops, dass Online-Kunden bisher meist noch keine natürlichen Spracheingaben nutzen – sie stellen keine Fragen wie in Google, sondern suchen mit kurzen, präzisen Begriffen. Das Nutzerverhalten könnte sich jedoch in den kommenden Jahren ändern, was die Bedeutung einer zuverlässig funktionierenden Vector Search für die Product Discovery steigern würde.
Use Case
Keyword Search
Vector Search
💡 Intent-basierte Suchanfragen
Verarbeitet präzise Keyword-Übereinstimmungen.
Versteht den Kontext und die Absicht hinter Suchphrasen wie „casual aber elegante Büroschuhe“.
Erfordert Synonym-Einträge wie „sofa“ = „couch“.
Erkennt automatisch semantische Ähnlichkeiten ohne Synonym-Listen.
Fortschrittliche Algorithmen wie FactFinder Worldmatch® tolerieren Rechtschreibfehler, Vertipper und phonetische Abweichungen wie z. B. „naiki lauf schueh“.
Versteht ähnliche Konzepte unabhängig von der Schreibweise.
Ermöglicht präzises Filtern. Beispiel: „Adidas Schuhe“ zeigt nur Adidas-Produkte.
Kann verwandte Produkte und Kategorien erkennen.
🏷️ Marken-spezifische Suchanfragen
Stellt sicher, dass nur Produkte der gesuchten Marke angezeigt werden.
Erkennt semantische Beziehungen zwischen Marken, was jedoch zu breiteren Ergebnissen führen kann.
Unterstützt präzise Anfragen wie numerische IDs.
Findet auch verwandte Produkte, ohne exakte Übereinstimmung, was aber in einigen Fällen nicht gewünscht ist.
Sucht nach exakten Produktattributen wie „Matratze 180×200“.
Erkennt implizite Bedeutungen, z. B. „leichter Laptop für Reisen“.
Versteht Anfragen wie „Schuhe red“, wenn es sich um ein sprachübergreifendes Konzept handelt.
Erkennt die Bedeutung sprachübergreifend, auch bei unterschiedlichen Formulierungen.
Erfordert präzise Eingaben. Beispiel: „Schuhe für Reisen“.
Versteht komplexe, natürliche Sätze wie „Welche Jacken sind bei Schnee am besten?“
Mit Hybrid Search behältst du den Kundennutzen im Fokus
Vector Search allein ist nicht für alle Anwendungsfälle geeignet – besonders wenn es um exakte Produktnamen, Marken oder Artikelnummern geht. Viele Online-Shopper erwarten nach wie vor eine zuverlässige Keyword-Suche. Deshalb setzen wir bei FactFinder auf einen einzigartigen hybriden Ansatz, der die Stärken linguistischer und semantischer Verfahren kombiniert:
1. Sprachlicher Abgleich. Kern unserer Lösung ist der Suchalgorithmus FactFinder Worldmatch®, den wir seit über 20 Jahren verfeinern. Die Technologie erkennt die phonetischen Ähnlichkeiten zwischen Begriffen und stellt sicher, dass auch fehlerhafte oder ungenaue Eingaben wie „naiki“ vs. „Nike“ zum Ziel führen.
2. Semantische Relevanz. Verglichen mit reinen Vektor-Verfahren verfolgen wir mit Atlas AI einen menschlicheren Ansatz: Das KI-Modell trainiert Neuronen auf vektorisierten Produktdaten, was ein tieferes Verständnis von Kontext und Produktbeziehungen ermöglicht. Atlas AI erfasst die Suchintention präzise und in Echtzeit – auch wenn keine sprachliche Übereinstimmung besteht. Zudem kann die KI ihre Erkenntnisse aus Verhaltensdaten nicht nur auf einzelne Produkte anwenden, sondern auch direkt auf verwandte Produkte im selben Kontext. So werden Ergebnislisten automatisch personalisiert und kontinuierlich verbessert.
3. Menschliche Expertise. FactFinder ist keine Blackbox. In einem intuitiven Backend kannst du die Sortierung deiner Produkt- und Empfehlungs-Listen transparent nachvollziehen. Und die KI auf deine Vertriebs- und Marketing-Anforderungen ausrichten – zum Beispiel durch Ranking-Regeln, die ausgewählte Marken oder Sale-Artikel pushen.
Anstatt dem Hype um Vektorsuche unüberlegt zu folgen, setzen wir auf eine durchdachte, schrittweise Integration. Neue Technologien betrachten wir nicht als Selbstzweck, sondern konzentrieren uns auf den Nutzen für Anwender und Shopper. Unsere Lösung bringt KI dort ein, wo sie echten Mehrwert schafft – für eine optimale Balance aus bewährter Keyword-Präzision, semantischem Kontext und menschlicher Expertise.
Fazit: Hybrid statt Hype
Vector Search bietet enormes Potenzial, um Conversion-Rates und AOVs zu steigern, insbesondere bei Intent-basierten Anfragen, Synonymen und natürlichen Spracheingaben. Doch sie ist kein Alleskönner. Der Best Practice liegt in einem hybriden Ansatz, der semantisches Verständnis mit bewährter Keyword-Präzision und KI-basierter Personalisierung kombiniert. Gerne beraten wir dich zu deinen individuellen eCommerce-Herausforderungen – und wie du mit Suche und Product Discovery nachhaltige Umsatz-Steigerungen erzielst.
Interaktives Demovideo
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Written by: Joachim Braun
Joachim Braun
Senior Content Marketing Specialist at FactFinder