26. August 2025 Intelligente Suchfunktion für ein neues Online-Shopping-Erlebnis Beim Online Shopping möchten User:innen schnell das finden, was sie brauchen – selbst wenn sie es selbst noch gar nicht so genau benennen können. Doch klassische Suchfunktionen stossen in solchen Fällen schnell an ihre Grenzen. Das Resultat: irrelevante Treffer, verlorene Käufe und im schlimmsten Fall Abwanderung zur Konkurrenz. Filteroptionen können bei der Orientierung im Sortiment helfen, sind aber oft zu starr oder zu überladen, um wirklich nützlich zu sein. Deshalb entwickelte Diego Fontana, Data Scientist bei avolut, im Rahmen seiner Bachelorarbeit eine Form der Produktsuche, die eine bessere Suchexperience schafft – und zwar ganz konkret für unseren Kunden Chicorée. Seine Arbeit wurde mit einem Artikel im ZHAW Engineering Magazin 2025 gewürdigt. Wir sind stolz auf Diego und zeigen hier, wie seine intelligente Suchfunktion das Online-Shopping-Erlebnis transformiert. Automatische multimodale Produktklassifizierung «Die traditionelle Suche baut auf Keyword-Matches zwischen der Suchanfrage und den Metadaten der Artikel auf», erklärt Diego. «Nutzer:innen müssen eigentlich die Attribute der Artikel kennen, um das gewünschte Produkt zu finden.» Eine zuverlässige Suchfunktion beginnt deshalb mit sauberen und vollständigen Produktdaten. Doch gerade bei grossen, dynamischen Sortimenten sind solche Metadaten oft unvollständig oder inkonsistent gepflegt. Um dieses Problem in der schnelllebigen Fashionindustrie zu lösen, entwickelte Diego eine automatisierte Produktklassifizierung: Ein Large Language Model (LLM) erkennt anhand des Productshots relevante Attribute wie Farbe, Schnitt oder Style und übersetzt sie in ein strukturiertes Produktschema. So werden die Stammdaten der Artikel angereichert und die Basis für die intelligente Produktsuche geschaffen. Semantische Vektor-Suche Mittels Embedding Modellen werden die generierten Attribute in den Produktschemata in mathematische Vektoren umgewandelt. Diese repräsentieren die semantische Bedeutung der Begriffe. Semantisch verwandte Begriffe sind im Vektorraum näher beieinander als solche, die nichts miteinander zu tun haben. In der Vektor-Suche – hier auf Basis der Open-Source-Suchtechnologie von Meilisearch umgesetzt – werden Bedeutungsähnlichkeiten verstanden und nicht mehr nur Wort-Übereinstimmungen. «Grüne, kurze Hose» und «olivfarbene Shorts» sind für klassische Suchsysteme zwei komplett verschiedene Dinge. Mit der semantischen Vektor-Suche erkennt das System jedoch den Zusammenhang. Das bedeutet: Auch wenn die Suchanfrage nicht genau mit den Stammdaten übereinstimmt, werden relevante Produkte gefunden. «Eine Suchfunktion soll User:innen helfen, das Sortiment besser zu erkunden und Inspiration bieten.» Diego Fontana Data Scientist, avolut AI-Integration für Inspiration wie im physischen Geschäft «Kunden können Ihre Bedürfnisse oft nicht so genau artikulieren», sagt Diego. Dank der Integration von AI in die Suchfunktion müssen User:innen das auch nicht mehr. LLMs verstehen nicht nur die Suchanfrage als solche, sondern dank dem tieferen Verständnis für Sprache und kontextuelle Signale auch die Suchintention. «Anstatt nur nach ‹hellblaue Bluse› suchen zu können, bekommen User:innen bei einer Anfrage wie ‹Kleidung für ein Bewerbungsgespräch› Outfit-Inspirationen, die zum Anlass passen.», erklärt Diego. Das LLM generiert komplementäre Suchbegriffe zur Anfrage, stimmt sie mit dem Sortiment ab, schickt diese durch die Vektor-Suche und liefert passende Produktempfehlungen. Dabei werden die direkten Treffer der Suchanfrage sofort ausgespielt, während die ergänzenden Vorschläge der AI im Hintergrund nachgeladen werden. User:innen erhalten so sofort Feedback auf ihre Anfrage, bekommen Tipps, was zu einem Kleidungsstück passt oder ganze Outfit-Vorschläge. Sie erhalten Inspiration, auch wenn ihre Vorstellung vage ist, und werden gezielt durch das Sortiment geführt. Aus einer einfachen Suche wird ein echtes Shopping-Erlebnis, fast wie bei einem Ladenbesuch. Möchten Sie die Suchfunktion Ihres Online-Shops revolutionieren? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und erfahren Sie, wie intelligente Suchfunktionen Ihre Conversion-Rate steigern und die Experience ihrer Kunden auf ihrer E-Commerce-Plattform nachhaltig verbessern können. Diego Fontana Data Scientist fontana@avolut.ch Schreiben Kopieren Kopiert Previous Alle Artikel Weiter