Sie benötigen eine individuelle semantische Suchlösung? Intelligente Suchfunktionen sollen Suchzeiten verringern? Mit personalisierten Empfehlungen möchten Sie Ihre Nutzer inspirieren und begeistern?
Wir entwickeln maßgeschneiderte semantische Suchlösungen: Semantische Anwendungen für Ihren einzigartigen Kontext, welche die Informationsbedürfnisse Ihrer Nutzer verstehen.
Profitieren Sie von unserer über zehnjährigen Erfahrung bei der Entwicklung individueller semantischer Suchlösungen für Unternehmen und Bibliotheken.
Mit einer semantischen Suchmaschine verringern Sie Suchzeiten und begeistern Ihre Nutzer. Mit smarten Lösungen für semantische Suche, Empfehlungsalgorithmen und künstlicher Intelligenz schaffen wir eine herausragende Nutzererfahrung für Ihre Suchanwendung.
Über 10 Jahre Praxiserfahrung in Entwicklung und Betrieb semantischer Suchlösungen in zahlreichen Branchen.
Intelligentes Matching und Mapping von Metadaten, Artikelhierarchien, Kategorieinformationen und Nutzersignalen.
Nahtlose Nutzererfahrung durch Auslieferung personalisierter Empfehlungen im Subsekundenbereich.
Betrieb Ihrer Suchanwendung in Cloudplattformen garantieren herausragende Performance und Verfügbarkeit.
Suchergebnisse und Filterfacetten werden im Sub-Sekundenbereich ausgeliefert. Vorschläge in der Autovervollständigung werden per Tastenanschlag aktualisiert.
Updates für neue oder geänderte Dokumente können inkrementell erfolgen. Damit können flüchtige Informationen nahezu in Echtzeit in der Suchanwendung aktualisiert werden.
Die horizontale Skalierung des Suchindex ermöglicht die Indexierung großer Dokumentenkollektionen. Suchlösungen mit hunderten Millionen Dokumenten haben wir bereits erfolgreich in Kundenprojekten implementiert.
Die Hochverfügbarkeit eines Such-Clusters kann für einen produktiven 24/7-Betrieb gewährleistet werden. Eine Neuindizierung und Backups des Suchindex können im laufenden Betrieb erfolgen. Dadurch lässt sich ein Index jederzeit wiederherstellen.
Bei Suchanwendungen existieren zwei klassische Strategien: Suche über die Suchbox und schrittweise Einschränkung über Facetten und Filter. Die semantische Suche erweitert diese Möglichkeiten um einen Discovery-Ansatz. Mit Hilfe eines Wissensgraphen (semantisches Netz) wird einer Suchlösung Hintergrundwissen einer spezifischen Domäne bereitgestellt.
Die Suchbox ist der zentrale Sucheinstieg für Nutzer. Durch positive Erfahrungen bei Innovationsführern im Bereich Suche wie Google und Amazon haben Nutzer heute eine hohe Erwartungshaltung bei der Interaktion mit der Suchbox.
Das grundlegende Konzept einer Volltextsuche basiert auf dem Abgleich der Sucheingabe mit den verfügbaren Metadaten und Volltexten zugrundeliegender Artikel im Suchindex.
Fehlertolerante Suchen unterstützen den Nutzer vielseitig, z.B. bei Falscheingaben oder der Wahl alternativer Schreibweisen. Folgende Lösungsansätze können individuell untereinander kombiniert werden und sind einfach erweiterbar.
Umlaute
München = Muenchen;
Dún Laoghaire = Dun Laoghaire
Tippfehler
Foo Gighters = Foo Fighters
Zusammengeschriebene Wörter
Gartenschlauch = Garten-Schlauch = Garten Schlauch
Phonetische Suche
Grafik = Graphik
Synonyme, Abkürzungen
DNA = DNS = Desoxyribonukleinsäure
Unterschiedliche Schreibweisen und Konventionen
978-3-423-21427-8 = 978-3423214278
Gleichbehandlung von Groß- und Kleinschreibung
HELMUT KOHL = helmut kohl
Stehen dem Nutzer bei der Formulierung einer thematischen Suche nicht die relevanten Begriffe zur Verfügung und können diese auch nicht über die Autovervollständigung angeboten werden, helfen verwandte Suchbegriffe.
Verwandte Suchbegriffe werden entweder durch eine semantische Analyse der Suchanfrage oder aus den bisherigen Suchanfragen der Nutzer zusätzlich zur Ergebnismenge bereitgestellt und ermöglichen neue Einstiegspunkte im Informationsraum.
Die Autovervollständigung unterhalb der Suchbox bietet dem Suchenden Vorschläge auf Basis der bisherigen Sucheingabe.
Da die Vorschläge auf bespielsweise fünf pro Kategorie begrenzt sind, spielt die Sortierung eine große Rolle, denn Klicks auf einen Vorschlag lösen eine präzise Suche aus. Deshalb können verschiedenen Relevanzkritierien konfiguriert werden um die Suchqualität nach verschiedenen Kriterien zu optimieren.
Die optimale Suche aus Sicht des Kunden sortiert die Suchergebnisse gemäß deren Relevanz für die gestellte Suchanfrage oder verweist direkt auf eine Artikeldetailseite, wenn mit einer ID (z.B. ISBN) gesucht wird. Die Sortierung der Ergebnisse ist der wichtigste Erfolgsfaktor einer Suchlösung, da sie direkten Einfluss auf die Nutzerzufriedenheit hat.
Der zugrundeliegenden Relevanz-Algorithmus ist von vielen Faktoren abhängig und kann sich kontinuierlich durch das beobachtbare Nutzerverhalten (z.B. Saisonalitäten) ändern. In einer Produktsuche in einem Online-Shop können folgende Faktoren für eine Verbesserung der Relevanz konfiguriert werden:
Geschäftsbasierte Konfigurationen – Artikel Promoting
Ist ein bestimmter Artikel innerhalb einer Suchanfrage Teil der Ergebnismenge, kann dieser automatisch an erster Stelle platziert werden. Hierfür können beliebiger Geschäftsmetriken eingebunden werden, die das Ranking beeinflussen. Beispiele hierfür können sein:
Technische Konfigurationen
Die erweiterte Suche wird in Fachredaktionen und Bibliotheken häufig genutzt, wenn eine spezifische Suche innerhalb eines oder mehrerer Metadaten-Felder erwünscht ist.
Für die erweiterte Suche sind:
In bestimmten Fällen möchte der Suchende explizite oder unscharfe Suchanfragen formulieren und dabei logische Operatoren benutzen:
Die Suchlösung kann zusätzliche Informationen für die Ergebnisse einer Suchanfrage zurückliefern, wodurch dem Nutzer transparent gemacht werden kann, weshalb ein bestimmtes Ergebnis angezeigt wird.
Filterfacetten dienen der schrittweisen Einschränkung von Suchergebnissen nach der Ausprägungen diverser Artikeleigenschaften. Zur schnellen Orientierung wird dem Nutzer pro Attribut die Anzahl der darin enthaltenen Artikel angezeigt.
Facetten können als zentrale Navigationsstruktur innerhalb zur Strukturierung von Informationsräumen genutzt werden. Hierdurch können die Nutzer entlang eines konfigurierbaren Kategoriesystems zu den richtigen Stellen in der Dokumenten-Kollektion oder im Online-Shop geführt werden.
Das Verhalten jeder Filterfacette kann individuell konfiguriert werden:
Multiselektierungs-Facetten
Anstelle nur einer Ausprägung einer Filterfacette können mehrere Werte selektiert werden – z.B. der Medientyp Buch, EBook oder Hörbuch.
Deselektierungs-Facetten
Einzelne Ausprägungen einer Facette können abgewählt werden, wodurch Filterungen wie “alles außer <>” realisiert werden können.
Hierarchische Facetten
Diese werden häufig für Themen-Klassifikationen eingesetzt. Innerhalb einer Taxonomie wird durch die Wahl einer Oberkategorie die Ausprägungen der Unterkategorien präsentiert.
Wertebereiche
Auswahl bestimmter Mess- oder Zeitwerte:
Die semantische Suche basiert auf einem Wissengraphen, welcher strukturierte Informationen zu gesuchten Themen, sowie den vorhandenen Metadaten der einzelnen Dokumente während des Suchprozesses bereitstellt.
Informationen innerhalb des Wissensgraphen bieten wiederum neue Verlinkungen zu potentiell interessanten Themen, die ein neues Explorationskonzept im Suchprozess ermöglichen. Eine Auswahl von Informationen sind:
Der Wissensgraph stattet die Suchmaschine mit Hintergrundwissen einer bestimmten Domäne aus:
Individuelle Wissensgraphen können durch die Analyse und Integration von Dokumenten-Kollektionen, Such-Logs sowie linguistischen und enzyklopädischen Ressourcen erzeugt werden.
Um Up- und Cross-Selling-Potentiale zu realisieren, muss das individuelle Suchinteresse abhängig von der aktuellen Suchinteraktion mit dem Shop und – wenn vorhanden – des Nutzerprofils und der Verkaufshistorie maschinell verstanden werden, um kontextsensitive Vorschläge unterbreiten zu können.
Nutzer können für eine Suchanfrage eine Benachrichtigung aktivieren, wodurch sie informiert werden, wenn:
Befindet sich der Nutzer auf einer Artikeldetailseite können ihm Vorschläge für alternative oder ergänzende Artikel angeboten werden. Die Vorschläge können auf folgenden Grundlagen basieren:
Der inhaltlichen Änlichkeit, welche aus den Metadaten aller verfügbaren Artikel, den in Beziehung stehenden Produkt-IDs oder der statistische Übereinstimmung der Volltexte
(“More-Like-This-Funktionalität”) berechnet werden können.
Einer Warenkorbanalyse, indem Artikel vorgeschlagen werden, die auch von Kunden gekauft wurden, die den gerade betrachten Artikel der Detailseite erworben haben.
Einer Logdaten-Analyse, indem Artikel vorgeschlagen werden, die in individuellen Such-Sessions vom Kunden nacheinander betrachtet wurden.
Ein Konfigurations-Interface bietet ohne Programmieraufwand die Möglichkeit der Konfiguration der Suchlösung. Folgende Konfigurationen sind möglich und je nach Bedarf flexibel anpassbar.
Schema-Manager
Mit dem Schema-Manager lassen sich innerhalb der Web-GUI alle Index-Felder konfigurieren.
Typisierung
Individuelles Feld-Verhalten
Hierbei kann konfiguriert werden, wozu das jeweilige Feld innerhalb der Suchanwendung verwendet werden soll:
Facetten-Manager
Mit dem Facetten-Manager lässt sich das Verhalten der jeweiligen Filterfacetten definieren, die im Schema-Editor bereits definiert wurden sind:
Query-Verwaltung
Mit der Query-Verwaltung kann aus einer Liste definiert werden, welche Möglichkeiten für eine Expertensuche aktiviert werden.
Relevanz-Ranking-Manager
Mit dem Relevanz-Ranking-Manager kann der Scoringalgorithmus konfiguriert werden. Mögliche Konfigurationen können dem Abschnitt Relevanz-Ranking der Suchergebnisse entnommen werden. Im einfachsten Fall steht eine Liste möglicher Parametrisierungen zur Verfügung, die jeweils aktiviert werden können und denen eine zusätzliche Gewichtung via Schieberegler zugewiesen werden kann.
Die Innovation in diesem Modul stellt die Live-Konfiguration des Scorings dar, d.h. es besteht die Möglichkeit, dass die Änderung an der Scoringfunktion zur Laufzeit vorgenommen werden kann und keine Neuindizierung notwendig ist.
Autocompletion-Manager
Im Autocompletion-Manager kann konfiguriert werden, welche Vorschläge präsentiert werden können:
Mit dem Import-Manager kann definiert werden, wo bestimmte Dateien zum Index-Import abgelegt sind. Ein Scheduling des Importprozesses ist möglich.
In der Administrations-Konsole kann das Such-Cluster überwacht und individuell konfiguriert werden.
Das Suchverhalten der Nutzer kann geloggt und mit Dashboarding-Lösungen wie Kibana zur weiteren Analyse aufbereitet werden.
In der Error-Konsole kann definiert werden, welche Fehler geloggt werden.
Unsere Leistungen sind unabhängig von Interessen kommerzieller Softwarehersteller – der größtmögliche Nutzen unserer Lösungen für Ihr Unternehmen gilt bei uns als Maßstab. Jederzeit.
Berichten Sie uns von Ihren Herausforderungen – Konkrete Lösungsvorschläge erhalten Sie von unseren Experten für semantische Suchlösungen.