Shopsuche: Wer sucht, will kaufen.
Die Shopsuche ist für viele Besucher der direkte Weg zum Produkt. Wer etwas eingibt, weiß meist schon, was er will. Umso teurer ist eine Onsite-Search, die das Gesuchte nicht findet, falsch sortiert oder mit null Treffern antwortet. Gute Produktsuche ist deshalb einer der direktesten Hebel für die Conversion.
Die Suche im Onlineshop wird oft einmal eingerichtet und dann vergessen. Sie findet exakte Produktnamen, aber keine Synonyme, Tippfehler oder Fragen nach Einsatzzweck und Eigenschaften. Niemand wertet aus, wonach Kunden suchen und was sie nicht finden. So verliert der Shop genau die Besucher, die am klarsten wissen, was sie kaufen wollen.
Typische Anzeichen:
- Suchen nach Synonymen oder mit Tippfehlern liefern keine Treffer
- Null-Treffer-Seiten bieten keinen Ausweg
- Ergebnisse sind nach Relevanz unklar sortiert
- Suchfilter fehlen oder passen nicht zu den Treffern
- niemand wertet regelmäßig aus, wonach Kunden suchen
Die Qualität der Shopsuche ist in vielen Onlineshops ausbaufähig. Das Baymard Institute hat für seinen Benchmark 2026 mehr als 170 Websites und Apps bewertet. Ergebnis: 56 Prozent bieten eine Suche, die mittelmäßig oder schlechter funktioniert. Auf dem Desktop sind es 46 Prozent, auf mobilen Websites 58 Prozent und in Apps 64 Prozent.1 Wer hier besser ist als der Wettbewerb, verschafft sich einen spürbaren Vorteil.
Findet deine Shopsuche, was Kunden suchen?
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Sprich mit uns darüber →Produktsuche im Onlineshop: wie Kunden suchen
Kunden suchen nicht nur nach Produktnamen und Artikelnummern. Sie suchen nach Produktarten, nach Eigenschaften, nach Einsatzzwecken, nach Aufgaben, die ein Produkt erfüllen soll, und nach Begriffen aus ihrer eigenen Sprache statt aus dem Katalog. Baymard unterscheidet acht grundlegende Arten von Suchanfragen, die eine gute Shopsuche unterstützen sollte.1 Schon die einfachste davon, die Suche nach einem exakten Produkt, funktioniert bei einem Drittel der getesteten Websites nur mittelmäßig oder schlechter.
Was eine gute Produktsuche verstehen sollte:
- exakte Produktnamen und Artikelnummern
- Produktarten und Kategorien in der Sprache der Kunden
- Eigenschaften wie Farbe, Größe, Material oder Leistung
- Einsatzzwecke und Anwendungen
- Synonyme, Abkürzungen und Tippfehler
- Kombinationen aus mehreren dieser Angaben
Die Grundlage dafür sind gute Produktdaten. Eine Suche kann nur finden, was in den Daten steht. Fehlen Merkmale, Synonyme oder sinnvolle Kategorien, hilft auch die beste Suchtechnologie wenig. Shopsuche und Produktdatenmanagement gehören deshalb zusammen.
Suchfilter und Null-Treffer: wo Umsatz verloren geht
Zwei Stellen verdienen besondere Aufmerksamkeit. Die erste ist die Null-Treffer-Seite. Wer dort nur einen Hinweis bekommt, dass nichts gefunden wurde, verlässt den Shop. Besser sind Vorschläge für ähnliche Begriffe, beliebte Produkte aus der passenden Kategorie oder ein direkter Weg zum Kundenservice. Die zweite sind Suchfilter. Sie helfen, große Trefferlisten einzugrenzen, funktionieren aber nur, wenn sie zu den Ergebnissen passen und die Merkmale in den Produktdaten vollständig gepflegt sind.
Was Null-Treffer und Filter verbessert:
- Synonymlisten und Fehlertoleranz für häufige Suchbegriffe
- Vorschläge und Alternativen auf der Null-Treffer-Seite
- Filter, die sich an die jeweiligen Treffer anpassen
- eine Sortierung, die Relevanz, Verfügbarkeit und Marge berücksichtigt
- Vorschläge schon während der Eingabe
Ein weiterer Hebel sind Vorschläge während der Eingabe. Sie helfen Kunden, ihre Suche schneller zu formulieren, fangen Tippfehler früh ab, und lenken auf Kategorien oder Produkte, die tatsächlich im Sortiment sind. Ebenso hilfreich ist es, wenn die Suche Begriffe erkennt, die eigentlich eine Kategorie meinen, und direkt dorthin führt. Jede dieser Hilfen setzt voraus, dass jemand die häufigsten Begriffe kennt und die Ergebnisse dafür bewusst gestaltet.
Onsite-Search steuern statt nur betreiben
Eine gute Onsite-Search ist kein Projekt, sondern eine laufende Aufgabe. Die wichtigste Datenquelle sind die Suchanfragen selbst: Wonach suchen Kunden am häufigsten? Welche Suchen enden ohne Treffer? Nach welchen Suchen wird selten gekauft? Wer diese Fragen regelmäßig auswertet, findet nicht nur Lücken in der Suche, sondern auch im Sortiment, in den Produktdaten und in der Sprache des Shops. Wann sich für die Pflege dieser Daten ein PIM lohnt, zeigt die Themenseite PIM-System einführen.
Dafür braucht die Suche eine Verantwortung im Team. Jemand muss Synonyme pflegen, Ergebnisse für wichtige Begriffe prüfen, Aktionen einsteuern und Kennzahlen im Blick behalten, etwa den Anteil der Null-Treffer, die Conversion Rate nach einer Suche und den Umsatz, der über die Suche entsteht. Mit KI-gestützten Suchtechnologien wird die Suche flexibler, die Steuerung bleibt aber eine Aufgabe des Unternehmens.
Wo es hakt
Die Suche wird einmal eingerichtet und dann nicht mehr gepflegt. Synonyme, Tippfehler und Fragen nach Eigenschaften laufen ins Leere.
Was trägt
Eine Suche, die die Sprache der Kunden versteht, gute Produktdaten als Grundlage, hilfreiche Null-Treffer-Seiten und eine regelmäßige Auswertung der Suchanfragen.
Wie advise einordnet
Wir werten mit dir aus, wie Kunden suchen und was sie nicht finden, bewerten Technik und Daten und legen fest, wer die Suche im Alltag steuert.
Der erste Schritt
Die häufigsten Suchanfragen und alle Suchen ohne Treffer der letzten Wochen auswerten. Daraus ergibt sich meist eine klare Liste schneller Verbesserungen.
Wo stehst du bei diesem Thema?
Häufige Fragen zur Shopsuche
Warum ist die Shopsuche so wichtig?
Wer die Suche nutzt, weiß meist schon, was er kaufen will. Findet die Suche das Gesuchte nicht oder sortiert sie schlecht, verliert der Shop genau diese kaufbereiten Besucher. Eine gute Suche wirkt deshalb direkt auf die Conversion.
Was ist ein Null-Treffer?
Ein Null-Treffer ist eine Suche, die kein Ergebnis liefert. Ursachen sind oft fehlende Synonyme, Tippfehler, Begriffe, die nicht in den Produktdaten stehen, oder Produkte, die tatsächlich nicht im Sortiment sind. Gute Null-Treffer-Seiten bieten Alternativen statt einer Sackgasse.
Wie verbessert man die Onsite-Search?
Mit einer regelmäßigen Auswertung der Suchanfragen, gepflegten Synonymen und Fehlertoleranz, vollständigen Produktdaten, passenden Suchfiltern und hilfreichen Null-Treffer-Seiten. Wichtig ist eine feste Zuständigkeit im Team.
Welche Kennzahlen zeigen, ob die Suche funktioniert?
Der Anteil der Suchen ohne Treffer, die Conversion Rate nach einer Suche, der Umsatz über die Suche und der Anteil der Suchen, nach denen Besucher die Seite verlassen. Im Zeitverlauf zeigen sie, ob Verbesserungen wirken.
Braucht jeder Shop eine eigene Suchlösung?
Nicht unbedingt. Kleine Sortimente kommen oft mit der Suche des Shopsystems und guter Navigation aus. Bei großen oder erklärungsbedürftigen Sortimenten lohnt sich meist eine spezialisierte Suchlösung, vorausgesetzt, die Produktdaten sind gut gepflegt.
Was bringen KI-gestützte Suchlösungen?
Sie verstehen Suchanfragen in natürlicher Sprache besser, erkennen Zusammenhänge zwischen Begriffen und können Ergebnisse persönlicher sortieren. Die Grundlage bleiben aber vollständige Produktdaten und eine Steuerung durch das Team, das Ergebnisse für wichtige Begriffe prüft und anpasst.
Alles zum Thema Produktdaten: So hängen die Seiten zusammen.
Wo stehst du?
Deine Shopsuche kann mehr verkaufen.
Wenn Suchen ins Leere laufen oder die Ergebnisse nicht überzeugen, lohnt der gemeinsame Blick. Schreib uns kurz, worum es geht, wir melden uns persönlich.
Danke.
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- 1Baymard Institute: Ecommerce Search UX 2026, 8 Search „Query Types“ UX Best Practices (Benchmark von mehr als 170 Websites und Apps) Quelle ansehen ↗