Stell dir vor, jemand betritt deinen Onlineshop mit einem ziemlich klaren Ziel – und verlässt ihn nach 10 Sekunden, weil die Suche nur „naja“ ist. Genau dieses Muster ist im E-Commerce ein stiller Umsatzkiller: In einer Google-Cloud-Studie (Harris Poll) wird beziffert, dass Händler weltweit über 2 Billionen US-Dollar pro Jahr verlieren – allein durch schlechte Online-Sucherlebnisse.

Und das ist nicht mal das Schlimmste: 80% der Befragten sagen, sie verlassen eine Website nach einer erfolglosen Suche. Noch härter fürs Markenbild: Ein großer Teil meidet Websites nach Suchproblemen künftig – im Google-Cloud-Blog wird das global mit 77% genannt.

Kurz: Die Suchfunktion ist längst kein „Feature“ mehr. Sie ist Customer Experience, Conversion-Hebel und Vertrauensbeweis in einem.

Von Keywords zu „Ich meine eigentlich …“: Suchanfragen werden menschlicher

Früher waren viele Shop-Suchen eher wie: nike pegasus 40 42.
Heute sind sie oft: „laufige schuhe für knieprobleme, nicht zu schwer“ oder „kleid fürs standesamt, nicht zu schick“.

Das passt zu einem Grundprinzip aus dem Information-Retrieval: Eine Query ist nur der Versuch, ein Informationsbedürfnis auszudrücken – und das ist häufig mehrdeutig. Das Standardwerk von Manning/Raghavan/Schütze formuliert das sehr klar: IR soll Material finden, das ein information need erfüllt – nicht nur Wörter matchen.

Und genau da entsteht das Spannungsfeld, das du in deiner Forschungsfrage aufmachst:

Liefert semantische, KI-gestützte Suche eine höhere Ergebnisqualität als klassische, wortbasierte Suche – in der Produktsuche?

Die ehrliche (und nützliche) Antwort: Kommt drauf an. Aber auf eine Weise, die man ziemlich gut operationalisieren kann.