Interne Suche: So analysieren Sie Ihre interne Suche

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie die Nutzung der internen Suche Ihrer Website in Mapp Intelligence analysieren können.

1 Allgemein

Die Grundlage für die Optimierung der internen Suche einer Website ist ein umfassendes Verständnis ihrer Nutzung. In diesem Artikel befassen wir uns mit verschiedenen Analysemöglichkeiten am Beispiel eines Online-Shops. Diese stellen keine abschließende Auflistung dar, sondern sollen als Anregungen für die Auseinandersetzung mit der Analyse der internen Suchfunktion von Websiten verstanden werden.
Voraussetzung für eine bestmögliche Messung ist eine optimale Verpixelung der internen Suche. Ausführliche Informationen dazu finden Sie im Artikel So messen sie das Suchverhalten.
In den gezeigten Beispielen werden zum Teil selbst erstellte Metriken und Formeln verwendet. Diese sind im Text und in den Lesebeispielen mit einem "*" markiert. Die Konfiguration wird am Ende des Artikels erläuert.

2 Wie erfolgreich ist die interne Suche meiner Website?

2.1 Wie häufig wird die interne Suche meiner Website genutzt?

Zunächst schauen wir uns an, wie häufig die interne Suche überhaupt genutzt wird. Interessant können hierbei sowohl die absolute Anzahl der Visits sein, in denen die interne Suche genutzt wurde, als auch ihr Anteil an allen Websitebesuchen.

Um dies analysieren zu können, arbeiten wir mit der selbst erstellten Metrik "Interne Suche: Visits mit interner Suche*", welche die Anzahl der Visits mit Nutzung der internen Suche darstellt. Die Kennzahl "Interne Suche: Visits mit interner Suche %*" gibt den Anteil von Visits, in denen die interne Suche genutzt wurde, an der Gesamtzahl aller Visits an.

In unserem Beispiel liegt der Anteil der Visits mit interner Suche im Schnitt konstant zwischen 17 und 18 %.

2.2 Wie erfolgreich ist die interne Suche im Zeitverlauf?

Die Häufigkeit der Visits mit Nutzung der internen Suche sagt noch nichts über den eigentlichen Erfolg der internen Suche meiner Website aus. Auch die Anzahl der Suchvorgänge, welche in unserem Beispiel durch die Metrik "Interne Suche: Anzahl Suchphrasen*" abgebildet wird, ist nur bedingt aussagekräftig, da bspw. das Blättern auf eine zweite Suchergebnisseite als neuer interner Suchvorgang gezählt wird (siehe den Artikel So messen sie das Suchverhalten zur Vermeidung einer solchen Mehrfachzählung).

Wir arbeiten deshalb im Folgenden mit einigen wichtigen Kennzahlen, die einen besseren Eindruck von Qualität und Erfolg der internen Suchfunktion liefern können:

• Interne Suche: Suche mit Ergebnissen %*: Der Anteil von Suchvorgängen, die mindestens ein Ergebnis liefern, spiegelt die Qualität der internen Suche wider. Ist dieser gering (werden also oft keine Suchresultate angezeigt), so stellt die interne Suchfunktion für die Websitebesucher keine große Hilfe dar und sollte ggf. optimiert werden.
• Interne Suche: Konversionsrate %*: Die Konversionsrate ist ein weiteres wichtiges Erfolgskriterium. Sie zeigt, in wie vielen Besuchen, in denen die interne Suche genutzt wurde, auch eine Konversion (in unserem Beispiel Bestellung) erfolgte. Im Vergleich mit der allgemeinen Konversionsrate meiner Website kann dies ein guter Anhaltspunkt dafür sein, ob sich die Nutzung der internen Suche positiv oder negativ auf die Erreichung meiner Websiteziele auswirkt.
• Interne Suche: Bestellwert Ø*: Auch der durchschnittliche Bestellwert, der in Besuchen mit Nutzung der internen Suche generiert wurde, kann ein Indiz für den Beitrag der internen Suche zur Zielerreichung der Website sein. Genau wie die Konversionsrate kann diese anschließend im Vergleich mit dem allgemeinen durchschnittlichen Bestellwert betrachtet werden, den Nutzer meiner Website im Besuch generieren.

Eine Betrachung des Erfolgs der internen Suche im Zeitverlauf gibt uns die Möglichkeit, saisonale Schwankungen o.ä. zu entdecken. Zu diesem Zweck schauen wir uns den Erfolg der internen Suche unserer Website auf Monatsbasis an.

Es zeigt sich, dass in allen betrachteten Monaten nur gut jeder fünfte Suchvorgang überhaupt Ergebnisse liefert. Demgegenüber ist die Konversionsrate für Besuche mit Nutzung der internen Suchfunktion mit 15,55 % hoch, sinkt aber im Verlauf des vierten Quartals 2016 ab. Auch der durchschnittliche Bestellwert in Besuchen mit Nutzung der internen Suche ändert sich nur geringfügig.

2.3 Gibt es Unterschiede zwischen Neu- und Stammbesuchern?

Es kann sein, dass veschiedene Besuchersegmente die interne Suche unterschiedlich nutzen. Besucher, die bisher noch nicht auf unserer Website waren, finden sich ggf. nicht mit der Navigation zurecht und nutzen deshalb häufiger die Suchfunktion. Vielleicht ist die interne Suchfunktion aber auch über alle Nutzer hinweg der bevorzugte Weg zu einer Bestellung. Um diese Fragestellungen zu analysieren, schauen wir uns mögliche Unterschiede zwischen Neu- und Stammbesuchern an.

In unserem Beispiel ergibt eine differenzierte Betrachtung, dass Stammbesucher die interne Suche verhältnismäßig häufiger benutzen, als Neubesucher. Zudem liefern ihre interne Suchen öfter Suchergebnisse, als die von Neubesuchern. Der größte Unterschied zeigt sich bei der Konversionsrate: Stammbesucher, die die interne Suche nutzen, bestellen deutlich häufiger, als Neubesucher. Auch der dabei generierte durchschnittliche Bestellwert ist signifikant höher.

2.4 Gibt es Unterschiede zwischen den verschiedenen Endgeräte Klassen?

Technische Gegebenheiten können sich auf Nutzung und Erfolg der internen Suche auswirken. Greifen Besucher vorwiegend mobil auf die Website zu, sollte sichergestellt werden, dass die interne Suchfunktion auf diesen Endgeräten optimal genutzt werden kann. Evtl. gibt es aber auch Darstellungfehler von Suchfeld oder -ergebnissen, die die Nutzungshäufigkeit und den Einfluss der internen Suche auf die Erreichung der Websiteziele negativ beeinflussen.

Um diesbezügliche Auffälligkeiten zu erkennen, lohnt sich ein Blick auf die verschiedenen Endgeräte Klassen, mit denen die Nutzer unsere Website besuchen. In weiteren Schritten könnten zudem bspw. die konkreten Endgeräte oder die genutzten Browser als Dimension in die Analyse hinzugeladen werden, um eine noch differenziertere Betrachtung zu ermöglichen.

Bei den Endgeräte Klassen zeigen sich im vorliegenden Beispiel sich keine großen Unterschiede. Sowohl Nutzer, die die Website mit PC/Laptop aufrufen, als auch Besucher über Mobiltelefon oder Tablet nutzen im Verhältnis etwa gleich oft die interne Suche. Diese liefert auf allen Endgeräte Klassen etwa gleich oft Suchergebnisse. Jedoch ist die Konversionsrate der internen Suche in Besuchen über Mobiltelefone geringer, als über PC/Laptop oder Tablet.

2.5 Gibt es Unterschiede bei der Nutzung unterschiedlicher Sprachversionen der Website?

Falls Sie eine mehrsprachige Webseite besitzen, ist diese Information in der Analyse sehr hilfreich. Häufig wird die verwendete Sprache über eine Contentgruppe erfasst. Diese steht dann in sämtlichen Analysen zur Verfügung. Damit lässt sich auch analysieren, in welcher Sprache die interne Suche genutzt wird und ob es Auffälligkeiten zwischen den einzelnen Sprachversionen gibt.

Alternativ kann eine solche Analyse über die Browsersprache realisiert werden. Die Ergebnisse sind in dem Fall jedoch deutlich ungenauer, da bspw. Websitebesucher trotz englischer Browsersprache dennoch die deutsche Sprachversion der Website verwenden können.

Die Analyse der Contentgruppe "CG 1 - Seitensprache" zeigt, dass die deutsche Sprachversion der Website insgesamt häufiger genutzt wird, als die englische. Dementsprechend wird ein Großteil der internen Suchen auch auf Basis der deutschen Sprachversion durchgeführt. Nichtsdestoweniger verwenden Besucher, die die englische Sprachversion nutzen, im Verhältnis deutlich häufiger die interne Suche. Die restlichen Kennzahlen sind auf einem vergleichbaren Niveau. Es wird deutlich, dass die Konversionsrate der internen Suche in Besuchen, in denen die deutsche Sprachversion der Website genutzt wird, höher ist. Gleichzeitig wird ein etwas geringerer durchschnittlicher Bestellwert generiert.

2.6 Welche Produkte werden über die interne Suche aufgerufen?

Nimmt die Anzahl der Produktansichten über die interne Suche bei Produkten einen hohen Anteil der Gesamtproduktansichten ein, so kann dies ein Indiz für eine geringe Sichtbarkeit des Produkts auf unserer Website sein. Um diesbezügliche Auffälligkeiten zu identifizieren, schauen wir uns die Produktansichten der einzelnen Produkte näher an.

Da in unserem Beispiel nach jedem Suchvorgang zwingend die Suchergenisseite(n) angezeigt werden, lässt sich die Standardmetrik "Anzahl Produktansichten" über einen Filter auf Produktansichten filtern, bei denen die Vorgängerseite eine Suchergebnisseite ist.

Bitte beachten Sie, dass bei anderen Website-Setups (bspw. Direktaufrufe von Produktansichten über Suchvorschläge o.ä.) die Information über die Nutzung der internen Suche als E-Commerce-Parameter übergeben werden sollten. Dies ist auch nötig, um weitere Kennzahlen, wie "Anzahl gekaufte Produkte" oder "Wert gekaufte Produkte" sinnvoll nutzen zu können.

Die Datentabelle zeigt folgende Ergebnisse:

In unserem Beispiel wird insbesondere das Produkt "065cc1k034" im Vergleich zu allen Produktansichten häufig über die interne Suche aufgerufen.

3 Wie erfolgreich sind einzelne Suchphrasen?

Zur allgemeinen Erfolgsbeurteilung der internen Suche können wir die bisher verwendeten Metriken und Formeln auch pro Suchphrase ausgeben lassen. Für eine bessere Übersicht unterscheiden wir die Suchphrasen nach der Sprachversion der Website, die die Besucher nutzen. Diese wird über die Contentgruppe "CG 1 - Seitensprache" abgebildet.

Die Datentabelle zeigt folgende Ergebnisse:

3.1 Werden interne Suchphrasen saisonal unterschiedlich verwendet?

Neben den absoluten Zahlen für den Analysezeitraum lohnt sich ein Blick in die zeitliche Entwicklung einzelner Suchphrasen. So können bspw. saisonal bedingte Unterschiede in der Häufigkeit der Nutzung identifiziert werden. Dies kann bequem über die Time-Series-Funktion realisiert werden.

Im gezeigten Beispiel schauen wir uns die Anzahl der Suchvorgänge, in denen nach der Suchphrase "bikini" gesucht wurde, und die Anzahl der Suchvorgänge, in denen nach der Suchphrase "schal" gesucht wurde, im Zeitverlauf (Intervall Monate) für das gesamte Jahr 2016 an.

3.2 Welche internen Suchphrasen liefern keinen Nutzen?

Einzelne Suchphrasen bieten dem Besucher u.U. keinen oder nur geringen Nutzen. Dies kann z.B. dann der Fall sein, wenn diese nur wenige oder gar keine Suchergebnisse liefern. Auch eine sehr hohe Anzahl an Suchergebnissen kann ggf. kontroproduktiv sein. Um solche Suchphrasen identifizieren zu können, laden wir zur Analyse der internen Suchphrasen einige wichtige Kennzahlen hinzu:

• Interne Suche: Suchtreffer pro Suchphrase*: Zeigt die Anzahl der Suchtreffer pro Suchphrase.
• Interne Suche: Suchvorgänge pro Visit Ø*: Neben der Anzahl der Suchtreffer pro Suchphrase kann die Anzahl der durchgeführten Suchvorgänge im Visit ein weiteres Merkmal für die Qualität der internen Suche sein. Ist sie hoch, so deutet dies auf eine Verfeinerung der Suche durch den Websitebesucher hin, weil dieser u.U. nicht mit den Suchergebnissen zufrieden war.
• Interne Suche: Ausstiegsquote auf Ergebnisseite %*: Verlässt der Nutzer nach Anzeige der Suchergebnisseite die Website, so kann dies ein Indiz dafür sein, dass die Suchergebnisse nicht hilfreich waren. Dementsprechend kann eine hohe Ausstiegsquote auf der Ergebnisseite ein Indikator für eine unzureichende Qualität der Suchergebnisse für einzelne Suchphrasen sein.

 Die Datentabelle zeigt folgende Ergebnisse:

In unserem Beispiel wird deutlich, dass der Suchbegriff "shoes" zwar in vielen Besuchen in der internen Suche gesucht wird, dieser aber keine Resultate liefert. Zudem zeigt sich, dass die Nutzer die Suche nicht weiter verfeinern, da die durchschnittliche Anzahl der Suchvorgänge pro Visit nur knapp über 1 liegt. Folglich ist auch die Ausstiegsquote auf der Ergebnisseite sehr hoch: In mehr als der Hälfte der Besuche, in denen nach "shoes" gesucht wird, steigen die Nutzer auf der Ergebnisseite der internen Suche aus.

4 Wie häufig wird die Vorschlagsfunktion angezeigt und genutzt?

In unserem Beispiel-Szenario werden dem Nutzer Suchvorschläge angezeigt, sobald dieser mindestens 3 Zeichen in das interne Suchfeld eingibt. Wird auf einen Vorschlag geklickt, so erfolgt eine Weiterleitung auf die Suchergebnisseite. Auf dieser wird per Seitenparameter übergeben, ob die Vorschlagsfunktion genutzt wurde oder nicht ("Interne Suche: Nutzung Vorschlagsfunktion").
Wir möchten uns nun anschauen, wie häufig die Nutzer der internen Suche unserer Website diese Vorschlagsfunktion nutzen und wie das Verhältnis zur "natürlichen" Suche, also der Nutzung der internen Suche ohne Klick auf Suchvorschläge aussieht. Beides sind erste Indikatoren für die Qualität der Vorschlagsfunktion.

Es wird deutlich, dass in der Mehrzahl der Besuche, in denen die interne Suche genutzt wird, auch auf die Vorschlagsfunktion zurückgegriffen wird. Sie stellt also eine wichtige Orientierung für die Websitebesucher dar.

Auch die einzelnen internen Suchphrasen können unter dem Gesichtspunkt der Nutzung der Vorschlagsfunktion betrachtet werden. So lässt sich beispielsweise analysieren, welche internen Suchphrasen vorwiegend über die Vorschlagsfunktion und welche über die "natürliche" Suche zustande kommen.

Zudem gibt die Kennzahl "Interne Suche: Suchvorgänge pro Visit Ø*" einen ersten Aufschluss darüber, ob die Vorschlagsfunktion einen Einfluss auf die Anzahl der durchgeführten Suchvorgänge hat. Wird diese durch Nutzung der Vorschlagsfunktion verringert, so kann das als Qualitätsmerkmal der Vorschlagsfunktion interpretiert werden - der Nutzer muss seine Suchanfragen weniger oft verfeinern, sondern findet eher für ihn relevante Ergebnisse, als ohne die Nutzung der Vorschlagsfunktion.

Im gezeigten Beispiel wird deutlich, dass die interne Suchphrase "jacket" vorwiegend unter Zuhilfenahme der Vorschlagsfunktion gesucht wird. Dies wirkt sich auch auf die Anzahl der Suchvorgänge je Visit mit interner Suche aus: Verglichen mit den internen Suchen nach "jacket" ohne Zuhilfenahme der Vorschlagsfunktion ist sie deutlich geringer, als mit Nutzung der Vorschlagsfunktion.

Die Häufigkeit der Anzeige von Suchvorschlägen kann ein Qualitätsindikator für die Vorschlagsfunktion sein. Ist diese für den Nutzer nur selten sichtbar, d.h. werden ihm nur selten Suchvorschläge auf Basis seiner Eingaben in das interne Suchfeld angezeigt, deutet das auf Optimierungspotenzial hin. Per Aktionstracking kann erfasst werden, wann jemand eine Sucheingabe macht und wann Suchvorschläge angezeigt werden.

In unserem Beispiel war die Vorschlagsfunktion in der Mehrheit der Visits, in denen die interne Suche genutzt wurde, sichtbar.

5 Weitere Analysemöglichkeiten

Die hier gezeigten Beispiele sind erste Anregungen für eine Auseinandersetzung mit der Analyse der internen Suche von Webseiten und können beliebig vertieft werden. Weitere Analysemöglichkeiten ergeben sich bspw. hinsichtlich:

• Contentgruppen, Vorgängerseiten: Ausgehend von welchen Websiteunterseiten und -bereichen wird die interne Suche genutzt? ...
• Messung von Aktionen auf der Suchergebnisseite: Wie werden die internen Suchen verfeinert? Welche Elemente der Suchergebnisse werden geklickt, um auf die Produktansichten zu gelangen? Wie häufig werden Produkte auf der ersten Seite der Suchergebnisse angezeigt und dort geklickt? ...
• Messung der Scrolltiefe auf den Ergebnisseiten (Plugin): Wie viele Suchergebnisse werden pro Suchphrase überhaupt gesehen? ...
• ...

Weitere Ideen finden Sie im Artikel "So messen sie das Suchverhalten".

6 Konfiguration wichtiger Kennzahlen

Selbst erstellte Metriken und Formeln müssen in Mapp Intelligence angelegt und konfiguriert werden, um diese global nutzen zu können.

Metriken: Eigene Kennzahlen > Eigene Metriken
Formeln: Eigene Kennzahlen > Eigene Formeln

Interne Suche: Visits mit interner Suche

Zeigt die Anzahl der Visits, in denen die interne Suche der Website genutzt wurde.

Interne Suche: Visits mit interner Suche %

Zeigt das Verhältnis der Visits mit interner Suche zu der Gesamtzahl aller Visits.

Interne Suche: Suchen mit Ergebnissen

Zeigt die absolute Anzahl der erfolgreichen Suchvorgänge.

Interne Suche: Suchen mit Ergebnissen %

Zeigt den Anteil der erfolgreichen internen Suchvorgänge an allen internen Suchvorgängen.

Interne Suche: Konversionen

Zeigt Anzahl der Konversionen (in unserem Beispiel Bestellungen) der internen Suche.

Interne Suche: Konversionsrate %

Zeigt das Verhältnis der Konversionen (in unserem Beispiel Bestellungen) der internen Suche zu den Visits mit interner Suche.

Interne Suche: Bestellwert

Zeigt den Gesamtbestellwert, der in Besuchen mit interner Suche generiert wurde.

Interne Suche: Anzahl Bestellungen

Zeigt die Gesamtanzahl von Bestellungen, die in Besuchen mit interner Suche generiert wurde.

Interne Suche: Bestellwert Ø

Zeigt den durchschnittlichen Bestellwert, der in Besuchen mit interner Suche generiert wurde.

Interne Suche: Anzahl Produktansichten

Zeigt die Anzahl der Produktansichten, bei denen die Vorgängerseite eine Suchergebnisseite (deren Seitennamen hier "catalogsearch.result" beinhalten) ist. Die Metrik wurde direkt in Mapp Intelligence angepasst und ist nur in dieser Analyse verfügbar.

Interne Suche: Suchtreffer pro Suchphrase

Zeigt das Verhältnis der Anzahl der Suchtreffer -erfasst auf der Suchergebnisseite über den Seitenparameter "Internal Search Hits (Number)"- zur Anzahl der Suchvorgänge.

Interne Suche: Suchvorgänge pro Visit Ø

Zeigt das Verhältnis der Anzahl der Suchvorgänge zur Anzahl der Visits, in denen die interne Suche genutzt wurde.

Interne Suche: Ausstiege auf Ergebnisseite

Zeigt die Anzahl der Ausstiege auf einer Suchergebnisseite (deren Seitennamen in unserem Beispiel "catalogsearch.result" beinhalten).

Interne Suche: Ausstiegsquote Ergebnisseite %

Zeigt das Verhältnis der Ausstiege auf den Suchergebnisseiten (deren Seitennamen in unserem Beispiel "catalogsearch.result" beinhalten) zu den Besuchen ab, in denen die interne Suche genutzt wurde (ergo: die Suchergebnisseite gesehen wurde).