Ihre Besucher suchen.
Ihre Suche findet nicht.
43 % Ihrer Shop-Besucher nutzen die Suche — und konvertieren 2–3× häufiger als Besucher, die nur browsen. Trotzdem liefert die durchschnittliche Onsite-Suche bei 15 % der Anfragen „Keine Ergebnisse". Jede dieser Null-Treffer-Seiten ist eine Kaufabsicht, die Sie gerade verlieren. AI-Powered Search versteht Kaufintention, nicht nur Keywords — und verwandelt Suchanfragen in Umsatz. bloomreach, FACT-Finder, Luigi's Box, Searchhub, Algolia — jede Plattform löst andere Search-Probleme. Wir zeigen Ihnen, welche Ihre löst.
Fünf Situationen, in denen Ihre Suche über Kauf oder Absprung entscheidet.
Suche im E-Commerce ist kein Feature. Sie ist der Moment, in dem Kaufabsicht auf Ihre Infrastruktur trifft. Diese fünf Szenarien zeigen, wo intelligente Suche den Unterschied macht — und welche Technologie das Problem löst.
"Ich suche 'kabelloser Kopfhörer ANC unter 200' und bekomme 2.400 Ergebnisse — oder null. Beides ist falsch."
15–25 % aller Suchanfragen in E-Commerce-Shops liefern keine Ergebnisse. Nicht weil das Produkt fehlt — sondern weil die Suche die Anfrage nicht versteht. Synonyme, Tippfehler, Attribut-Kombinationen, natürlichsprachliche Anfragen: Die Standardsuche matcht Keywords, nicht Kaufintention. Jede Null-Treffer-Seite ist ein Besucher mit Kaufabsicht, der abspringt.
Relevant für: Fashion, Elektronik, Food, Home & Living, Luxus
"Die Kundin hat gerade ein Kleid gekauft. Ihr zeigt ihr Herrenschuhe als Empfehlung."
35 % des Amazon-Umsatzes stammen aus Empfehlungen. Bei den meisten Shops? „Andere Kunden kauften auch" — basierend auf globalen Bestsellern, nicht auf individuellem Verhalten. Personalisierte Empfehlungen, die Kaufhistorie, Browsing-Verhalten, Segment und Kontext berücksichtigen, steigern den AOV um 10–30 %.
Relevant für: Fashion, Food, Elektronik, Home & Living, Merchandising
"Der Kunde weiß, was er braucht — aber nicht, wie es in Ihrem Katalog heißt."
67 % der Online-Käufer verlassen einen Shop, wenn sie das Produkt nicht innerhalb von 2 Minuten finden (Baymard). Guided Selling löst das: statt 47 Facettenfilter stellt die Suche intelligente Fragen — und führt zum richtigen Produkt. Die Kombination aus semantischer Suche, dynamischen Filtern und kontextuellen Empfehlungen macht aus einer Suchfunktion einen digitalen Berater.
Relevant für: Elektronik, Home & Living, Luxus, Food
"Der Kunde fotografiert ein Möbelstück bei Freunden und will genau dieses — oder ähnliches — in Ihrem Shop finden."
Visual Search wächst um 30+ % jährlich. Voice Search verändert, wie Kunden Produkte beschreiben — längere, natürlichere Anfragen statt Keywords. Beide Trends haben eine gemeinsame Voraussetzung: Die Suche muss Bilder und natürliche Sprache verstehen, nicht nur Text-Strings matchen. Wer jetzt die Infrastruktur baut, ist bereit für das Such-Verhalten von morgen.
Relevant für: Fashion, Home & Living, Luxus, Merchandising
"Ihre Suche findet Produkte. Aber sie verkauft nicht."
Finden ist nicht genug. Die Reihenfolge der Suchergebnisse entscheidet über Conversion, Marge und Abverkauf. Search Merchandising gibt Ihnen die Kontrolle: Welche Produkte werden oben angezeigt? Welche Kampagnen werden in Suchergebnissen eingebettet? AI-basiertes Ranking, das Conversion-Daten, Marge, Verfügbarkeit und Saison berücksichtigt, optimiert jede Suchergebnisseite automatisch.
Relevant für: Fashion, Elektronik, Food, Merchandising
Im B2B suchen Ihre Kunden nicht nach Inspiration — sie suchen nach der richtigen Artikelnummer. In 3 Sekunden.
B2B-Suche ist kein B2C mit anderen Produkten. Es sind Artikelnummern statt Produktnamen, OE-Referenzen statt Beschreibungen, 50.000 Teile statt 500, und ein Einkäufer, der pro Tag 40 Bestellungen aufgibt. Wenn Ihre Suche ihn bremst, bestellt er beim Wettbewerb.
"Unser Einkäufer sucht '3/8 Zoll Edelstahl-Kugellager SKF 6204-2RSH' — und Ihre Suche zeigt ihm Dichtungsringe."
B2B-Kataloge haben 10.000–500.000 Artikel mit technischen Attributen: Maße, Materialien, Normen, OE-Nummern, Cross-Referenzen, Kompatibilitätsmatrizen. 60 % der B2B-Einkäufer nennen schlechte Suche als Hauptgrund für Bestellabbrüche. Die Standardsuche versagt, weil sie Artikelnummern nicht von Beschreibungen unterscheidet und technische Synonyme nicht kennt.
Relevant für: Industrie & Maschinenbau, Automotive & Aftermarket
"Händler A darf 12.000 Artikel sehen. Händler B nur 3.000. Und jeder hat andere Preise. Ihre Suche zeigt beiden alles."
Im B2B sind Sortimente, Preise und Verfügbarkeiten kundenspezifisch. Die Suche muss diese Segmentierung abbilden: Nur autorisierte Produkte anzeigen, kundenspezifische Preise in Echtzeit, Staffelpreise berücksichtigen, Rahmenvertrags-Konditionen einblenden. Jeder Fehler — ein Produkt, das der Händler nicht sehen dürfte — ist ein Compliance-Risiko.
Relevant für: Industrie, Automotive, Energie & Utilities
"Unser Einkäufer bestellt jeden Dienstag die gleichen 23 Artikel. Das dauert 45 Minuten. Beim Wettbewerb dauert es 3."
70 % der B2B-Bestellungen sind Wiederbestellungen. Trotzdem müssen Einkäufer jeden Artikel einzeln suchen. Intelligente B2B-Suche bietet: Schnellbestellfunktion über Artikelnummer/CSV-Upload, personalisierte Vorschläge basierend auf Bestellhistorie, „Letzte Bestellung wiederholen" mit einem Klick, prädiktive Bestellvorschläge basierend auf Verbrauchsmustern.
Relevant für: Alle B2B-Branchen, besonders bei hohem Bestellvolumen
"Jedes Fahrzeug hat 30.000 Teile. Unser Kunde findet das richtige erst nach dem dritten Anruf beim Innendienst."
Im Automotive Aftermarket ist die Kernfrage nicht „Was suchen Sie?" sondern „Passt es?". Kompatibilitätssuche verbindet Fahrzeugdaten (VIN, HSN/TSN), Maschinentypen oder Konfigurationen mit dem Teilekatalog. Ohne diese Verbindung entstehen Fehlbestellungen (15 % im Aftermarket), Retouren und Support-Aufwand. TecDoc-Integration, Fahrzeugdatenbanken und Cross-Referenz-Matching sind Pflicht — nicht Kür.
Relevant für: Automotive & Aftermarket, Industrie & Maschinenbau
"Unsere Händler rufen an, weil sie im Portal die richtige technische Dokumentation nicht finden. 200 Anrufe pro Woche."
B2B-Portale sind mehr als Shops — sie sind Wissensplattformen. Wenn die Suche nur Produkte findet, aber keine Dokumente, keine PDFs, keine Wissensbasis-Artikel — rufen die Händler an. Jeder Anruf kostet €15–25. Bei 200 Anrufen pro Woche wegen schlechter Suche sind das €150.000–250.000 pro Jahr versteckter Support-Kosten.
Relevant für: Industrie, Energie & Utilities, Finanzierungsplattformen
Sechs Search-Plattformen. Keine ist perfekt. Jede löst andere Probleme.
Wir sind Partner von bloomreach, FACT-Finder, Luigi's Box, Searchhub, Algolia und Battery Included. Sechs Technologien, die unterschiedliche Search-Probleme auf unterschiedliche Weise lösen. Hier ist unsere ehrliche Einschätzung — inklusive der Grenzen.
Die Commerce Search Platform, die Kaufintention versteht — nicht nur Keywords matcht
Ideal für
- Commerce mit großen Sortimenten (10.000+ SKUs)
- Search + Merchandising + Recommendations aus einer Plattform
- Enterprise mit hohem Traffic und Conversion-Druck
- Unternehmen, die bereits bloomreach Content oder Engagement nutzen
Stärken
- Loomi AI als Search-Engine: Semantische Suche versteht Kaufintention, nicht nur Keywords — automatische Synonyme, Tippfehler-Korrektur, natürlichsprachliche Anfragen
- AI-Merchandising: Ranking basierend auf Business-KPIs (Conversion, Marge, Verfügbarkeit, Saison) — A/B-Testing von Ranking-Strategien
- Recommendations-Engine: Personalisierte Empfehlungen basierend auf Echtzeit-Verhalten, Kaufhistorie und Produktattributen
- Segment-basierte Personalisierung: Unterschiedliche Suchergebnisse für unterschiedliche Kundensegmente
- Teil des bloomreach-Ökosystems: Content + Discovery + Engagement
- Gartner Leader, Forrester Strong Performer
Grenzen — ehrlich gesagt
- Enterprise-Komplexität: Erfordert Strategie und Einarbeitungszeit
- Für kleine Shops (<5.000 SKUs) möglicherweise überdimensioniert
- Weniger „build anything"-Flexibilität als Algolia
- Nicht für reine B2B-Katalogsuche mit TecDoc optimiert
Die bewährte Onsite-Suche für den deutschsprachigen E-Commerce — von Mittelstand bis Enterprise
Ideal für
- DACH-fokussierte E-Commerce-Unternehmen: Sprachabdeckung unschlagbar
- B2B-Portale: Artikelnummer-Suche, TecDoc, Schnellbestellung
- Guided Selling und Kaufberater nativ
- Elektronik, Automotive, Industrie — technische Katalogsuche
Stärken
- DACH-Markt-Expertise: Die meistgenutzte Commerce-Suche im deutschsprachigen Raum — Deutsche Sprache, deutsche Tippfehler, DACH-Suchgewohnheiten
- Fehlertoleranz & Synonyme: „Kühlschrank", „Kühlgerät", „Kühltruhe" werden korrekt zugeordnet
- Guided Selling nativ: Beratungsmodule, Produktvergleiche, dynamische Filter — DACH-E-Commerce-Standard
- B2B-Stärke: Artikelnummer-Suche, CSV-Schnellbestellung, TecDoc-Integration, rollenbasierte Suchergebnisse
- Merchandising-Kampagnen: Banner, Produkt-Boosting, Redirect-Regeln
- Predictive Basket und Personalisierung
Grenzen — ehrlich gesagt
- Weniger AI-nativ als bloomreach (semantische Tiefe von Loomi AI nicht erreicht)
- Internationale Deployments mit 10+ Sprachen: bloomreach und Algolia haben hier mehr Erfahrung
- Backend-UI weniger modern als bloomreach oder Algolia
- Weniger Composable/API-first als Algolia
Die AI-native Search-Plattform, die schnell integriert ist und mit Self-Learning-Algorithmen wächst
Ideal für
- Mittelständische B2C/D2C-Shops (1.000–50.000 SKUs)
- Schnelle AI-Suche mit wenig manuellem Aufwand
- Recommendation-Bedarf ohne Enterprise-Komplexität
- Fashion, Food, Merchandising — mittlere Sortimentsgrößen
Stärken
- AI-first Search: Self-Learning-Algorithmen — die Suche wird besser, je länger sie läuft, ohne manuelle Tuning-Aufwände
- Recommendations-Engine: Collaborative Filtering + Content-based Filtering — auf Kategorieseiten, PDP, im Warenkorb
- Schnelle Integration: JavaScript-Snippet oder API — in Tagen statt Wochen live
- Analytics-Dashboard: Null-Treffer-Rate, Conversion per Query, Revenue-Attribution
- Preis-Leistung: Wettbewerbsfähig, auch für den Mittelstand
Grenzen — ehrlich gesagt
- Weniger Merchandising-Tiefe als bloomreach oder FACT-Finder
- Keine native Artikelnummer-Suche, kein TecDoc — für komplexe B2B-Kataloge nicht erste Wahl
- Kleineres Ökosystem als bloomreach, FACT-Finder oder Algolia
- Weniger API-Flexibilität als Algolia
Die intelligente Optimierungsschicht, die zwischen Ihren Kunden und Ihrer Search-Engine sitzt — und dafür sorgt, dass Anfragen verstanden werden
Ideal für
- Jedes Unternehmen, das Null-Treffer-Rate senken will ohne Search-Engine-Wechsel
- Shops mit hohem Search-Traffic (10.000+ Suchanfragen/Tag)
- Bestehende bloomreach, FACT-Finder oder Algolia Installationen optimieren
- Quick-Win in 4–6 Wochen: oft 30–70 % Null-Treffer-Reduktion
Stärken
- Einzigartige Positionierung: Keine Search-Engine — eine Query-Optimierungs-Schicht, die VOR jeder Search-Engine sitzt. Funktioniert mit bloomreach, FACT-Finder, Algolia, Elasticsearch, Solr
- AI-gestützte Query-Normalisierung: „Nike Laufschuhe", „nike laufschuh", „nke laufschuhe" = eine optimierte Query
- Null-Treffer-Rate senken: Durchschnittlich 30–70 % Reduktion bei Bestandskunden
- Search-Engine-agnostisch: Enhancement, kein Replacement
- Automatische Synonyme, Tippfehler-Clustering, Long-Tail-Query-Management
Grenzen — ehrlich gesagt
- Kein Search-Engine-Ersatz: braucht IMMER eine Search-Engine darunter
- Kein Merchandising, keine Recommendations
- ROI hängt vom Search-Volumen ab: unter 1.000 Suchanfragen/Tag schwerer zu rechtfertigen
- Zusätzlicher Technologie-Layer — Wartung und Kosten
Die Developer-zentrische Search-Plattform für maximale Flexibilität und Custom-Erlebnisse
Ideal für
- Unternehmen mit starken Entwicklungsteams — Custom Search Experiences
- MACH/Composable-Architekturen (commercetools + Contentful + Algolia)
- Multi-Content-Suche: Produkte + Dokumente + Wissensbasis
- Mobile-first und internationale Deployments (70+ Sprachen)
Stärken
- API-first nativ: Search als Service via REST-APIs und SDKs (JS, React, Vue, Swift, Kotlin, Python, Ruby, Go) — maximale Flexibilität
- Geschwindigkeit: Sub-50ms Antwortzeiten global durch Distributed Search Network
- Composable Architecture: Der Search-Baustein im MACH-Stack
- Federated Search: Produkte + Blog + Wissensbasis + Dokumentation + FAQs in einer Suche
- InstantSearch-Bibliotheken für vorgefertigte UI-Komponenten
- NeuralSearch: AI-basierte semantische Suche als Enterprise-Feature
Grenzen — ehrlich gesagt
- Kein Commerce-nativer Merchandising-Layer wie bloomreach oder FACT-Finder
- Developer-Dependency: Merchandising-Teams können weniger selbst steuern
- Recommendations weniger tief als bloomreach oder Luigi's Box
- API-Call-basiertes Pricing — bei hohem Volumen skalieren die Kosten
Die AI-Plattform, die Ihre Produktdaten search-ready macht — damit jede Search-Engine bessere Ergebnisse liefert
Stärken
- Einzigartige Positionierung: Sitzt VOR der Suche auf DATEN-Ebene — AI-gestützte Anreicherung von Produkttiteln, Beschreibungen, Attributen und Tags
- AI-Produktdaten-Anreicherung: Automatische Generierung suchrelevanter Attribute aus Bildern, Texten und bestehenden Daten
- Such-Relevanz verbessern: Bessere Produktdaten = bessere Suchergebnisse in jeder Search-Engine
- Search-Engine-agnostisch: verbessert bloomreach, FACT-Finder, Algolia, Elasticsearch
- Was ein PIM-Team manuell in Wochen pflegt, erledigt Battery Included in Stunden
Grenzen — ehrlich gesagt
- Kein Search-Engine-Ersatz: verbessert Daten, liefert keine Suchergebnisse
- AI-Qualität abhängig von Ausgangsdaten: bei sehr lückenhaften Daten begrenzt
- Neuer Player: kleineres Ökosystem, weniger Referenzen
- Reine Back-End/API-Lösung — keine eigene UI für Endkunden
Vier Search-Architekturen — je nach Situation
Full-Stack Commerce Search
bloomreach Discovery
Search, Merchandising, Recommendations und Personalisierung aus einer Plattform. Nicht vier Tools — ein System, das Kaufintention versteht und Conversion optimiert. Ideal für Enterprise mit großen Sortimenten und hohem Traffic.
Spezialisierte Commerce Search
FACT-Finder · Luigi's Box
Onsite-Suche und Guided Selling als Kernproblem. FACT-Finder für Mittelstand und Enterprise im DACH-Raum, Luigi's Box als AI-native Alternative mit schneller Integration.
API-first Search Infrastructure
Algolia
Maximale Flexibilität für Entwicklerteams. Search als Baustein in einer Composable Architecture. Federated Search über Produkte, Content und Dokumente — für Teams, die „bauen" statt „konfigurieren" wollen.
Optimierungsschicht
Searchhub · Battery Included
Search-Engine bleibt, Ergebnisse werden besser. Searchhub optimiert Anfragen, Battery Included optimiert Produktdaten. Beide als Enhancement-Layer — der schnellste Weg zu besserer Suche ohne Replatforming.
Welche Search-Technologie für welches Szenario?
| Anforderung | bloomreach | FACT-Finder | Luigi's Box | Searchhub | Algolia | Standard |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Semantische AI-Suche | ⭐ Loomi AI | ✅ Gut | ✅ Gut | ❌ | ✅ Neural | ❌ Keyword |
| Merchandising-Steuerung | ⭐ KPI-basiert | ⭐ Kampagnen | ✅ Basis | ❌ | ✅ Regeln | ❌ |
| Recommendations | ⭐ AI-personalisiert | ✅ Predictive | ⭐ AI-Recs | ❌ | ✅ Recommend | ❌ |
| B2B-Katalogsuche | ✅ Gut | ⭐ Standard | ✅ Basis | ✅ Query-Opt. | ✅ Flexibel | ❌ |
| Guided Selling | ✅ AI-Nav. | ⭐ Nativ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Null-Treffer-Reduktion | ✅ Semantisch | ✅ Fehlertoleranz | ✅ AI-Learning | ⭐ Spezialist | ✅ Typo-Tol. | ❌ |
| API-Flexibilität | ✅ Gut | ✅ API | ✅ API/JS | ✅ API | ⭐ API-first | ❌ |
| Integrationsaufwand | Mittel–Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel | Bereits da |
| Pricing | Enterprise | Mittel–Entpr. | Mittelstand | Mittelstand | API-basiert | Inklusiv |
| DACH-Spezialisierung | ✅ Gut | ⭐ Standard | ✅ Wachsend | ✅ Stark | ✅ Global | Variiert |
Suche war gestern ein Suchfeld. Morgen entscheidet sie, ob Ihre Kunden kaufen oder zum Wettbewerb gehen.
43 % der Shop-Besucher nutzen die Suche — und generieren 30–60 % des Umsatzes. Die Suche ist Ihr konzentriertester Kaufintentions-Kanal.
Baymard Institute · ForresterUnternehmen, die von Keyword-Suche auf semantische AI-Suche umsteigen, berichten von 15–30 % höherer Conversion Rate bei Suchenden.
bloomreach ROI Studies · FACT-Finder Benchmark35 % des Amazon-Umsatzes stammen aus personalisierten Recommendations. Deutschen E-Commerce-Unternehmen mit optimierten Engines: 20–35 % Umsatzanteil.
Amazon Annual Report · McKinseyDer globale Markt für E-Commerce Search & Discovery wächst von USD 5,2 Mrd. (2024) auf USD 14+ Mrd. bis 2030 — CAGR von 18–22 %. Search ist Revenue-Infrastruktur.
Grand View Research · GartnerVisual Search wächst um 30+ % pro Jahr. Voice Search wird bis 2027 voraussichtlich 40+ % aller mobilen Commerce-Suchanfragen ausmachen.
Gartner · MarketsandMarketsIntelligentes Ranking — mit Conversion, Marge, Verfügbarkeit und Saison als Signale — steigert den Revenue per Search um 10–25 % und die Bruttomarge um 5–15 %.
bloomreach Merchandising Report · ForresterWir implementieren die Search-Technologie, die zu Ihrem Sortiment passt — nicht die, die gerade im Trend liegt.
Search-agnostisch aus Überzeugung, nicht aus Beliebigkeit
Wir sind Partner von bloomreach, FACT-Finder, Luigi's Box, Searchhub, Algolia und Battery Included. Sechs Technologien, die unterschiedliche Search-Probleme lösen.
Deshalb empfehlen wir nicht die Suche, die am einfachsten zu verkaufen ist — sondern die, die zu Ihrem Sortiment, Ihrem Such-Volumen und Ihrer Architektur passt. Manchmal ist das die ehrliche Empfehlung: „Optimieren Sie erst Ihre Produktdaten, bevor Sie die Search-Engine tauschen."
Von der Search-Strategie bis zum laufenden System
Search-Projekte scheitern nicht an der Software — sondern an lückenhaften Produktdaten, falscher Architektur-Entscheidung und fehlender Merchandising-Strategie. Wir begleiten den gesamten Weg:
- Strategie: Search Audit, Null-Treffer-Analyse, Architektur-Design, Plattform-Auswahl
- Umsetzung: Search-Implementierung, Commerce-Integration, Merchandising-Rules, Daten-Migration
- Betrieb: Application Management, Relevanz-Tuning, A/B-Testing, Search-Analytics
- Enablement: Team-Schulungen, KPI-Dashboards, AI-Feature-Adoption
Search ist bei uns kein Nebenschauplatz
Bei vielen Agenturen ist die Suche ein Checkbox-Feature. Bei uns ist Search, Merchandising & Personalization eine eigenständige Disziplin — mit eigener Strategie, eigenem Team und eigener Methodik:
- 200+ Commerce-Projekte — in jedem ist die Suche der direkteste Hebel auf Conversion
- Seit 2000 — von Volltextsuche über Facettensuche bis AI-Powered Product Discovery
- Top 10 Digitalagentur DACH — nicht selbst ernannt
Was Sie über Search, Merchandising & Personalization im E-Commerce wissen sollten.
Für kleine Shops mit <1.000 Produkten und einfacher Namenssuche: möglicherweise. Für Shops mit 5.000+ Produkten, technischen Attributen, Synonymen, Tippfehlern und erklärungsbedürftigen Sortimenten: nein. Die Standardsuche von Shopware, Shopify oder Magento matcht Keywords — sie versteht keine Kaufintention. Eine spezialisierte Search-Engine (bloomreach, FACT-Finder, Luigi's Box, Algolia) versteht die Anfrage als Kombination von Attributen und Intention — und liefert 5 passende Ergebnisse statt 2.400 oder null.
Keyword-Suche matcht Wörter: „blauer Pullover" findet Produkte, deren Titel oder Beschreibung „blau" und „Pullover" enthalten. AI-Suche versteht Intention: „legerer Pullover fürs Büro in Blautönen" wird als Kaufabsicht interpretiert — Farbe (Blautöne = Navy, Royalblau, Hellblau), Stil (leger, Business-casual), Kategorie (Pullover, Strickwaren). Das Ergebnis: weniger Null-Treffer, höhere Relevanz, bessere Conversion. AI-Suche lernt zudem aus Klick- und Kaufverhalten — je länger sie läuft, desto besser wird sie.
Die Bandbreite reicht von EUR 5.000 für ein Luigi's Box-Basisprojekt bis EUR 150.000+ für eine Enterprise-bloomreach-Discovery-Implementierung (semantische Suche + Merchandising-Rules + Recommendation-Engine + PIM-Integration + Multi-Market). FACT-Finder liegt typischerweise bei EUR 15.000–60.000 für Implementierung + jährliche Lizenz. Searchhub ab EUR 5.000–15.000 als Add-On. Algolia nach API-Volumen. Entscheidend sind nicht nur Lizenzkosten, sondern die Investition in Produktdaten-Qualität, Synonym-Management, Merchandising-Strategie und Team-Enablement.
Wenn Ihre aktuelle Suche grundsätzlich funktioniert, aber zu viele Null-Treffer liefert — starten Sie mit Searchhub. Das optimiert die Anfragen ohne Search-Engine-Replacement und liefert in 4–6 Wochen messbare Ergebnisse. Wenn Ihre Suche grundlegend umgebaut werden muss (kein Merchandising, keine Recommendations, keine semantische Suche, kein A/B-Testing), brauchen Sie eine Search-Engine wie bloomreach, FACT-Finder oder Algolia. In der Praxis sehen wir häufig den Weg: erst Searchhub als Quick-Win, dann Search-Engine-Upgrade als strategisches Projekt.
Ja — und das empfehlen wir. Phase 1: Search-Engine-Integration + Basis-Setup (Synonyme, Redirects, Fehlertoleranz) → sofort messbar. Phase 2: Recommendations-Engine + Cross-Sell/Upsell-Logik → 10–30 % AOV-Steigerung. Phase 3: AI-Merchandising (KPI-basiertes Ranking, A/B-Testing) → Marge-Optimierung. Phase 4: Personalisierung (Segment-basierte Suche, individuelle Empfehlungen) → Lifetime Value. Jede Phase hat eigenständigen ROI.
Direkt und messbar. Wenn Ihr Produkt „Damenpullover Merinowolle blau" heißt, aber die Attribute „Farbe: blau", „Material: Merinowolle", „Stil: casual" fehlen — findet die Suche es nur über den Titel. Jede Attribut-Kombination, die ein Kunde sucht und die nicht in Ihren Daten steht, ist ein potenzieller Null-Treffer. Battery Included nutzt AI, um fehlende Attribute automatisch zu ergänzen — aus Bildern, Beschreibungen und bestehenden Daten. FACT-Finder und bloomreach werden sofort besser, wenn die Daten stimmen.
Kurzfassung: bloomreach Discovery, wenn Sie Search + Merchandising + Recommendations + Personalisierung in einer Plattform wollen und Enterprise-Anforderungen haben. FACT-Finder, wenn DACH-Fokus, Guided Selling und B2B-Katalogsuche Ihre Prioritäten sind. Algolia, wenn Ihre Entwickler maximale API-Flexibilität brauchen und Sie einen Composable-Stack bauen. Luigi's Box, wenn Sie schnell und pragmatisch eine AI-Suche einführen wollen. Searchhub, wenn Sie die bestehende Suche verbessern wollen, ohne sie zu ersetzen. Unser Search-Check zeigt in 30 Minuten, welche Architektur zu Ihrem Setup passt.
Über drei Algorithmus-Typen: Collaborative Filtering („Kunden wie Sie kauften auch"), Content-based Filtering („Produkte mit ähnlichen Attributen") und Contextual Filtering („basierend auf Ihrem aktuellen Verhalten in dieser Session"). Enterprise-Lösungen wie bloomreach und Luigi's Box kombinieren alle drei in Echtzeit. Voraussetzungen: saubere Produktdaten (Attribute, Kategorien, Tags), Verhaltensdaten (Klicks, Suchen, Käufe) und eine Recommendation-Engine, die beides verbindet. Der Effekt: 10–35 % des Umsatzes durch Empfehlungen statt 2–5 % durch „Bestseller".
Turn tech into profit.
Ihre Besucher suchen — und Ihre Suche entscheidet, ob sie kaufen oder gehen. Ob die richtige Search-Technologie für Sie bloomreach, FACT-Finder, Luigi's Box, Searchhub, Algolia oder eine Kombination ist — finden wir in 30 Minuten heraus. Kein Pitch. Kein Verkaufsgespräch. Eine ehrliche Analyse, wo Ihre Suche Umsatz liegen lässt.