Im Februar diesen Jahres kündigte Shopware die Integration von einer AI-basierten Suche in Zusammenarbeit mit Nosto . Dies ist besonders relevant für den deutschen Markt, in dem Shopware der Marktführer unter den eingesetzten e-Commerce Plattformen (EHI) ist. Und Zeit für uns, das Thema generell etwas breiter zu beleuchten. Comsysto Reply realisiert seit über 15 Jahren komplexe e-Commerce-Lösungen für Kunden aus allen Branchen. Parallel dazu verfolgen und analysieren wir relevante Trends in unserem e-Commerce Lab, um schon heute bereit für die Herausforderungen von morgen zu sein. Unsere Insights teilen wir hier - jede Woche dienstags!
Zu der Zusammenarbeit zwischen Shopware und Nosto könnt ihr beispielsweise im E-Commerce Magazin oder bei Shopware selbst mehr erfahren. Und auch andere e-Commerce Plattformen wie Shopify integrieren eine semantische Produkt-Suche in ihre Software.
Was ist eigentlich das Besondere an einer AI-Suchlösung oder Semantic Search?
Der Hauptunterschied ist, dass der Kunde mit dem System mit "natürlicher Sprache” interagieren kann, was oft auch als NLP (Bloomreach) bezeichnet wird. Wie “natürlich” die Sprache wirklich sein darf, hängt allerdings vom Reifegrad des jeweiligen Systems ab. Grundlegend wird nicht nur nach Schlüsselwörtern gesucht, sondern auch der Kontext, in dem die Wörter benutzt werden. Dadurch wird die Semantik, also die Bedeutung der Wörter, betrachtet. So kann zum Beispiel “trägerlos” und “schulterfrei” zumindest bei Kleidern als Synonym betrachtet werden. Darüber hinaus können ausgefeiltere Systeme ganze Sätze interpretieren oder auch Empfehlungen einfließen lassen.
Das gesamte Gebiet ist nicht neu, sondern seit Jahren bekannt. Aktuell hat das Thema NLP aber besonders starken Auftrieb, da insbesondere LLMs (Large Language Models) hervorragend dafür geeignet sind, um die menschliche Sprache zu verstehen. Und hier gibt es in den letzten Jahren enorme Fortschritte.
Und wie funktioniert das konkret?
Auch unser Engineering Team im Comsysto Reply e-Commerce Lab hat sich mit der Frage beschäftigt, wie man derartige Lösungen konkret implementiert. In unserem Fall haben wir mit Hilfe von OpenAI, dem Anbieter von ChatGPT, zunächst aus einer menschlichen Frage entsprechende Klassifizierungen abgeleitet. Bemerkenswert an dem Beispiel ist, dass die AI aus einer rein textuellen Beschreibung korrekt Klassifizierungen wie “Season: Summer” oder “Length: Short” ableiten kann. Insbesondere letzteres wird in keiner Weise explizit erwähnt, das Kriterium ergibt sich rein semantisch.
Diese Klassifizierungen werden dann mit Hilfe von logischen Operatoren (UND, ODER, NICHT) verknüpft und die resultierende Datenstruktur wird in eine Suchabfrage für die eingesetzte e-Commerce Plattform transformiert. Eine genauere Beschreibung des Konzepts und der technischen Implementierung kann man in unserem Blog nachlesen.
Das ist natürlich nur der erste Schritt. Wichtige weitere Gesichtspunkte sind anschließend die Sortierung der Suchergebnisse durch ein entsprechendes Scoring oder Ranking und das Einstreuen von Empfehlungen, die nah an den gefundenen Artikeln liegen.
Das war’s für heute - und so geht es weiter
Generell gilt: Wir bewegen uns auf eine Zukunft zu, in der klassische Schlüsselwort-getriebene Suchen und Kategorie-Seiten mit Filtern immer mehr durch flexiblere und kundenfreundlichere Bedienkonzepte verdrängt werden. Und es ist durchaus relevant, diese nicht einfach nur zu verwenden, sondern zumindest grob zu verstehen, wie sie funktionieren - mindestens für Betreiber von Online-Shops, die sich für die ein oder andere Lösung entscheiden müssen.
Was sich nicht so schnell ändern wird: Wenn die richtigen Produkte im Warenkorb gelandet und bestellt sind, müssen diese irgendwie zum Kunden kommen. Nach wie vor eines der komplexesten Probleme im e-Commerce. Und genau damit beschäftigen wir uns in der nächsten Ausgabe.
Bis nächste Woche!
Christian & das Comsysto Reply e-Commerce Lab