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Solr im eCommerce - Chance oder Risiko

Wie intelligente Suchlösungen Ihre Ressourcen schonen

(PresseBox) (Salzburg, )
Apache Solr, mittlerweile in Version 5 verfügbar, hat mit seinem Erscheinen den Markt für Suchlösungen stark verändert und vielen Unternehmen zum ersten Mal eine bezahlbare Option zur Implementierung einer eigenen On-Site Suche bereitgestellt.

Solr ist als „enterprise search platform“ auf grundlegende Funktionalitäten fokussiert – Import von Dokumenten, Analyse der Texte und Durchsuchen der Daten. Die Integration in bestehende Systeme – sowohl der Export der Daten in Richtung Solr als auch die Darstellung der Ergebnisse – liegen in der Verantwortung des Betreibers. Die Solr Suche und Relevanzberechnung ist bewusst sehr generisch gehalten, um möglichst breit einsetzbar zu sein. Das Finetuning für spezielle Einsatzzwecke kann Solr nicht leisten. Auf der einen Seite müssen bei einem CMS längere Texte sinnvoll gewichtet werden, in einem Online-Shop auf der anderen Seite ist eine zuverlässige Suche nach Artikelnummern entscheidend. Spezialisierte Suchanbieter können gezielt auf diese Bedürfnisse eingehen und fertige Lösungen liefern. Diese beinhalten bereits Schnittstellen für den Export der Daten aus bestehenden Systemen sowie die Integration der Suche und Ausgabe der Ergebnisse entsprechend dem Design der Seite. Auch ist die Relevanzberechnung natürlich bereits für den jeweiligen Einsatzzweck optimiert.

Eine nähere Betrachtung
Aus technischer Sicht sind für den Einsatz von Solr erhebliche Vorbereitungen und laufende Arbeiten nötig:

  • Es müssen Server für den Betrieb installiert und gewartet werden
  • Die Erreichbarkeit und Performance der Suche muss permanent überwacht werden
  • Updates für neue Features und Sicherheit müssen manuell eingespielt werden
  • Bei entsprechendem Wachstum muss das System mit weiteren Servern skaliert werden
  • Solr muss an den jeweiligen Einsatzzweck angepasst werden und stetig optimiert werden
Kostenabschätzung
Erfahrungsgemäß belaufen sich die Kosten einer eigenen, ernsthaften Implementierung von Solr für einen Online-Shop in etwa wie folgt:

  • 3 Entwickler * 3 Monate = 180 Manntage zur Integration und Individualisierung
  • 1 Entwickler laufend = 250 Manntage / Jahr zur Wartung und Weiterentwicklung
  • 3 Entwickler * 1 Monat = 60 Manntage bei Versionsupdates und neuen Features
  • Enthalten sind hier Aufwände für den Export der Daten zu Solr, Einrichtung der benötigten Infrastruktur, Ausgabe der Ergebnisse und Filter im Shop sowie Testen und Finetuning der Relevanz
Auch nach der erfolgten Implementierung muss Solr permanent gewartet und weiterentwickelt werden, bei einer entsprechenden großen Installation ist hier mit einer Vollzeitstelle zu rechnen. Aufgrund der Komplexität von Solr ist das Verständnis der Suchergebnisse oft schwierig, das Finetuning erfordert viel Aufwand und Erfahrung. Dies führt dazu, dass oft nur Einzelfälle auf Kosten anderer Suchanfragen optimiert werden, so dass die Suche immer Schwächen aufweist.

Diese Rechnung setzt bereits entsprechende Erfahrung mit Solr voraus, ansonsten ist ein solches Projekt aufgrund der Komplexität von Solr üblicherweise nicht kalkulierbar. Die auf den ersten Blick sehr hohen Kosten lassen sich anhand einfacher Beispiele verdeutlichen:

Erweiterung:
Bei Eingabe bestimmter Keywords in der Suche („AGB“, „Versand“) soll auf die entsprechenden Content-Seiten weitergeleitet werden. Hierzu ist es nötig:

  • Diese Funktionalität in Solr einzubauen
  • Entsprechende Eingabemasken zu entwickeln, die auch von den Fachabteilungen benutzt werden können
  • Die Mitarbeiter zu schulen
  • Bei jeder Weiterentwicklung sicherstellen, dass das Feature funktionsfähig bleibt
  • Der Aufwand ist somit bereits für ein kleines Feature recht hoch.
Gewichtung:

Um das Ranking der Ergebnisse zu bestimmen wird das Vorkommen der Suchworte unterschiedlich gewichtet. So ist ein Treffer im Titel üblicherweise wichtiger als ein Treffer in der Kategorie.
Je nach Qualität der Texte im Shop kann es daher nötig sein, die Gewichtungen anzupassen. Bei Technik-Shops ist dies z.B. oft der Fall, da ein Smartphone „Samsung Galaxy“ heißt (und in der Kategorie „Smartphone“ ist), ein Zubehör-Artikel dagegen „Smartphone Cover“. Bei der Suche nach „Smartphone“ würde nun das Cover zuerst gefunden, da das Suchwort im Titel vorkommt. Ein erster Ansatz ist nun, die Kategorie höher zu gewichten. Was ist aber, wenn das Cover in der Kategorie „Smartphone Zubehör“ ist?

Dieses simple Beispiel zeigt bereits, wie komplex gutes Ranking in einer Suche ist. Die Folgen einer Änderungen sind kaum abzusehen, da alle Suchanfragen betroffen sind, nicht nur die gerade betrachtet, und werden meistens erst durch Umsatzeinbußen sichtbar.

Um solche Verschlimmbesserungen zu vermeiden, helfen:

  • Erfahrung der Entwickler mit Solr
  • Analyse des Benutzerverhaltens, um z.B. bei bestimmten Suchbegriffen einen Einbruch der Klicks festzustellen
  • Robuste Möglichkeiten zum Debugging von Suchanfragen, die auch für Fachabteilungen nachvollziehbar sind
  • Alle diese Gegenmittel erfordern viel finanzielle und personelle Ressourcen.
SaaS Anbieter haben sich diesen Anforderungen bereits angenommen und entlastet somit seine Kunden. Zur Integration der Suche reicht es, ein Javascript Snippet einzubinden – Hosting, Wartung, Updates und Skalierung werden dabei übernommen.

Darüber hinaus bietet eine intelligente Suchlösung noch weitere Vorteile:

  • Die Suche kann zusätzlich noch weiter pro Branche optimiert werden, so gibt es z.B. vorgefertigtes branchenspezifisches Vokabular und Synonyme
  • Die Suche orientiert sich an neuen Trends im E-Commerce Bereich wie z.B. dem Guided Shopping und derartige Funktionen können ohne Entwicklungsaufwand des Kunden verwendet werden
  • Die Integration ist umfassend und geht über die eigentliche Produktsuche hinaus, so gibt es z.B. eingebaute Analysemöglichkeiten, die Solr von Haus aus nicht mitbringt, sowie benutzerfreundliche Widgets zur Filterung und Navigation der Suchergebnisse
  • Über Analysemöglichkeiten können Suchbegriffe mit schwacher Conversion optimiert und die Usability verbessert werden, indem z.B. nur kaufrelevante Filter dargestellt werden
  • Neben der reinen Software-Anwendung wird eine Vielfalt zusätzlicher Dienstleistungen angeboten wie z.B. einem Finetuning der Suche und Schulungen, die regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten für Mitarbeiter des Unternehmens ermöglichen
Fazit

Solr bietet eine ebenso mächtige wie komplexe Basis für Suchen. Aufgrund der benötigten Erfahrung und schwierigen Kostenschätzung ist die Integration von Solr wirtschaftlich aber nur selten sinnvoll.
In allen anderen Szenarien ist aber der Einsatz eines spezialisierten Anbieters für Suchlösungen zu bevorzugen, da sich das Unternehmen so auf seine Kernkompetenzen konzentrieren und von der Erfahrung des Suchanbieters profitieren kann. Weiterhin können die Kosten aufgrund der deutlich verringerten Komplexität klar kalkuliert werden. Da die Einsatzgebiete einer Suchlösung in einem Shop immer größer werden, ist man aber vor allem immer auf der sicheren Seite keine Innovationen zu verpassen.

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Stop searching - find!

Die revolutionäre FINDOLOGIC-Technologie ermöglicht mittels einer einzigartigen Kombination von Ranking, Fehlertoleranz, Erkennung von sinngemäßen Zusammenhängen und Filtertechnologie, dass die Kunden eines Online-Shops genau den Artikel finden, den sie suchen. Denn nur was Kunden finden, dass können sie auch kaufen.

CEO Matthias Heimbeck: "Es müssen die richtigen Artikel mit allen Bedeutungen und Ausdrucksweisen gefunden werden und davon die relevanten, wichtigen Artikel und Produkte mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit nach oben gereiht werden. Nicht nur das, auch müssen darüber hinaus noch Einkaufserlebnisse beim Kunden geschaffen werden!"

Weitere Infos unter www.findologic.com.

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