Tausende Schreibweisen pro Produkt. Eine Kaufabsicht. Keine einzige manuelle Regel.
Wie der Campingspezialist den Long Tail auf seiner bestehenden Product-Discovery-Technologie automatisierte und die Conversion-Rate der Suche um 67 % steigerte. Kein Suchmaschinenwechsel. Keine zusätzlichen Stellen.
Ein tiefes Campingsortiment, das online zur Last wurde.
Fritz Berger ist einer der größten Campingspezialisten im deutschsprachigen Raum: über 100 Filialen, fast 800 Beschäftigte und ein Sortiment vom Zelthering über den Campingkocher bis zur Outdoor-Bekleidung. Seit 68 Jahren in Familienhand und jetzt auf internationalem Expansionskurs.
Online bringt jede Kategorie ihren eigenen Fachjargon, ihre Dialekte und ihr Schreibchaos mit: Die Kund:innen suchen denselben Artikel mit Hunderten verschiedener Begriffe. Die Sortimentstiefe, die Fritz Berger im stationären Handel stark macht, wurde im E-Commerce zur Achillesferse.
Die manuelle Optimierung stieß an ihre Grenzen.
Fritz Berger setzt seit 2022 eine solide Suchtechnologie ein: mit intelligentem Ranking, flexiblem Merchandising und sauber strukturierter Datenanreicherung. Die Top-1.000-Suchbegriffe liefen gut. Das Problem lag tiefer, im Long Tail: Hunderte Schreibweisen pro Produktgruppe, Begriffe, die einmal gesucht wurden und nie wieder, und Null-Treffer-Seiten, die die Kund:innen frustrierten und sogar das Filialpersonal daran hinderten, Produkte im System zu finden.
E-Commerce Spezialistin Sonja Genitheim verbrachte ihre Tage mit Synonympflege statt mit strategischer Kategoriearbeit. Neue Produkte ließen sich nicht schnell genug für die Suche optimieren. Und die geplante internationale Expansion drohte, dasselbe Problem in jeder neuen Sprache zu vervielfachen.
Eine Optimierungsschicht vor der bestehenden Suche.
searchHub ersetzt keine Suchtechnologie, sondern sitzt davor, zwischen Kund:innen und Suchmaschine. Es korrigiert, was bei der Suche ankommt, nicht die Suche selbst.
„Zeltteppich“, „Outdoor-Teppich“, „Vorzeltmatte“ und Hunderte weitere Varianten: eine Kaufabsicht. searchHub bündelt sie in einem einzigen Cluster, auf Basis der Begriffe, die tatsächlich zu Klicks und Käufen geführt haben.
Aus jedem Cluster wählt searchHub den statistisch stärksten Begriff zum Botschafter, also zur Master Query. Nur diese optimierte Suchanfrage erreicht die Suchmaschine. Weniger Suchanfragen, bessere Ergebnisse.
Neue Schreibweisen werden erkannt und ohne manuellen Eingriff bestehenden Clustern zugeordnet. Das System lernt laufend aus dem echten Verhalten der Kund:innen.
Aus dem Autocomplete wird eine Vorhersage der Kaufabsicht: Suchvorschläge, sortiert nach der tatsächlichen Kaufwahrscheinlichkeit.
Die bestehende Technologie behält ihre Stärken: Ranking, Merchandising, Datenanreicherung. searchHub ergänzt, was fehlte: automatisiertes Sprachverständnis für den Long Tail. Oder, wie Christoph Kirner, Leiter E-Commerce, es sagt: „Das ist keine Schwäche der bestehenden Suchtechnologie. Zu unterschiedlich sind die gesuchten Begriffe eines Artikels. Es ist eine fundamentale Herausforderung: Kein Mensch kann hunderte von Schreibvarianten manuell pflegen.“
Zahlen, die für sich sprechen.
Die Integration dauerte einige Wochen. Der A/B-Test startete im August 2024, der vollständige Rollout folgte am 15. Oktober. Die Ergebnisse übertrafen alle Erwartungen.
„Selbst wenn ich 20% der Begriffe manuell optimieren würde, käme ich nie auf das Ergebnis, das searchHub automatisiert liefert“, sagt Sonja Genitheim. Auch der Ausblick stimmt: Während die internationale Expansion weitergeht, nutzen die Länderteams die Suchtechnologie für Marketing-Optimierungen, und searchHub läuft selbstständig im Hintergrund. Die Integration ist auf Wiederverwendung ausgelegt: Was einmal funktioniert, funktioniert überall. searchHub ist kein Projekt, sondern Infrastruktur.
Clustert Long-Tail-Suchbegriffe nach Kaufabsicht, sodass nur die stärkste Suchanfrage pro Cluster die Suchmaschine erreicht. Und aus dem Autocomplete wird eine Vorhersage der Kaufabsicht: bewährte Suchvorschläge mit hoher Conversion, sortiert nach der tatsächlichen Performance.
So lösen wir es