Gute Suche beginnt nicht bei der Suchmaschine – sondern bei den Daten

Wer die Qualität seiner Suche verbessern will, denkt zuerst an Technologie: eine neue Suchplattform, ein leistungsfähigeres Relevanzmodell, den Einsatz von KI. Moderne Lösungen versprechen semantische Suche, intelligente Empfehlungen und deutlich bessere Ergebnisse.

Die Technologiewahl ist dabei tatsächlich wichtig – die Plattformen verfolgen unterschiedliche Ansätze, bringen eigene Stärken mit und passen je nach Anforderung mehr oder weniger gut.

Trotzdem liegt die Ursache für unzureichende Suchergebnisse in der Praxis meist an einer anderen Stelle: bei den Daten des Unternehmens. Denn eine Suche kann Informationen bewerten, interpretieren und miteinander verknüpfen. Was sie nicht kann, ist fehlende Informationen ersetzen.

Die Suche ist nur so gut wie die Informationen, die sie erhält

Dieser Grundsatz galt bereits für die klassische Produktsuche und gewinnt mit Answer Engine Optimization (AEO) und Generative Engine Optimization (GEO) noch einmal deutlich an Bedeutung. Answer Engines liefern direkte Antworten statt Trefferlisten, generative Assistenten formulieren aus mehreren Quellen eine eigene. Beide greifen dabei auf Produktdaten oder Content zurück, ohne dass der Nutzer die Quelle je zu Gesicht bekommt.

Nutzer erwarten heute keine Trefferliste mehr, sondern Antworten, Empfehlungen und konkrete Lösungen für ihr Problem. Damit steigen die Anforderungen an die Datenbasis: Ein Produktname, einige technische Attribute und eine kurze Beschreibung reichen nicht aus, damit ein System den Kontext einer Anfrage erfasst, Zusammenhänge versteht und Alternativen erkennt.

Nötig sind technische Eigenschaften, Synonyme und alternative Bezeichnungen, Einsatz- und Anwendungsszenarien, Beziehungen zwischen Produkten, Zubehör und Ersatzteile, Angaben zu Installation, Wartung und Betrieb, häufig gestellte Fragen sowie Dokumentationen wie Datenblätter, Montage- und Bedienungsanleitungen.

SEO, GEO und AEO beginnen nicht auf der Website

Viele Unternehmen betrachten Suchmaschinenoptimierung, generative Suchsysteme und digitale Produkterlebnisse noch getrennt voneinander, obwohl diese Bereiche eng zusammenhängen. SEO drehte sich lange vor allem um Keywords, Metadaten und die Optimierung einzelner Seiten. Mit AEO verschiebt sich der Fokus auf konkrete Antworten, GEO geht einen Schritt weiter: Informationen müssen so aufbereitet sein, dass große Sprachmodelle sie verstehen, einordnen und in neue Kontexte übertragen können.

Diese Entwicklung steht noch ganz am Anfang. AEO und GEO verändern sich in rasantem Tempo, nicht zuletzt weil sich sowohl die zugrunde liegenden Sprachmodelle als auch das Suchverhalten der Menschen kontinuierlich weiterentwickeln. Welche Faktoren künftig den größten Einfluss auf Sichtbarkeit, Relevanz und Auffindbarkeit haben, lässt sich deshalb noch nicht abschließend beurteilen.

Fest steht aber schon heute, dass strukturierte Daten, qualitativ hochwertige Inhalte und ein tiefes Verständnis der Nutzerintention an Bedeutung gewinnen. Die entscheidende Frage lautet damit nicht mehr nur, wie Inhalte dargestellt werden, sondern wie Informationen strukturiert, gepflegt und miteinander verknüpft werden. Und genau hier beginnt die eigentliche Arbeit.

PIM und CMS werden zur Grundlage moderner Sucherlebnisse

Ein großer Teil dieser Informationen entsteht im Product Information Management (PIM): Dort werden Produktdaten gepflegt, technische Eigenschaften verwaltet und Beziehungen zwischen Produkten definiert. Doch das PIM allein reicht längst nicht mehr aus. Ebenso wichtig sind die Inhalte aus dem Content-Management-System (CMS) – Ratgeber, Referenzen, FAQs, Blogartikel, Anwendungsbeispiele oder technische Dokumentationen enthalten oft genau die Informationen, die Nutzer tatsächlich benötigen.

Wer nach der richtigen Beleuchtung für eine Produktionshalle, dem passenden Outdoor-Equipment für eine mehrwöchige Reise oder der optimalen Wärmepumpe für ein Einfamilienhaus sucht, erwartet keine einfache Trefferliste, sondern Erfahrungen, Vergleiche, Empfehlungen und konkrete Hilfestellungen. Die Antworten darauf stehen selten in den Produktdaten, sondern in redaktionellen Inhalten – Redakteure beschäftigen sich schon seit Jahren damit, technische Produkteigenschaften verständlich zu beschreiben. Während dieser Zusammenhang im B2C-Umfeld bereits deutlich sichtbar wird, wiegt er im B2B-Bereich noch schwerer: Die Produkte sind komplexer, die Entscheidungsprozesse länger und die Anforderungen individueller. Unternehmen müssen deshalb lernen, Produktdaten, redaktionelle Inhalte und Serviceinformationen als eine zusammenhängende Wissensbasis zu betrachten.

Gute Suche ist eine Teamaufgabe

Die Qualität einer Suche entscheidet sich damit wedertechnisch allein im Entwicklungsteam noch technologisch ausschließlich bei der Auswahl einer neuen Suchplattform. Vielmehr treffen unterschiedliche Disziplinen aufeinander: Produktmanagement, Marketing, E-Commerce, SEO, Content-Teams, Service, Data Engineering und Softwareentwicklung müssen gemeinsam an einer konsistenten Datenbasis arbeiten. Denn Nutzer unterscheiden nicht zwischen PIM, CMS, Suchplattform, Knowledge Base oder CRM. Sie haben eine Frage und erwarten eine hilfreiche Antwort – unabhängig davon, ob diese in einer klassischen Suchmaske, einem Chatfenster oder direkt in einer generativen Antwort erscheint.

Die Zukunft der Suche beginnt deshalb nicht bei der Suchleiste. Sie beginnt dort, wo Wissen entsteht.

Neue Suchplattform im Einsatz, aber die Ergebnisse überzeugen noch nicht?

Dann liegt die Lösung selten in noch mehr Technologie, sondern im Blick auf das, was dahintersteckt: Ihre Produktdaten und Inhalte. Gemeinsam schauen wir uns Ihre Datenbasis an, identifizieren Lücken und entwickeln eine Struktur, mit der Ihre Suche tatsächlich funktioniert. Sprechen Sie uns an!