In den Anfängen des Webs war die Suchleiste ein Luxus, der einer Website hinzugefügt wurde, sobald sie „zu groß“ war, um durch Klicken darauf navigieren zu können. Wir haben es wie einen Index am Ende eines Buches behandelt: eine wörtliche, alphabetische Liste von Wörtern, die auf bestimmte Seiten verweisen. Wenn Sie genau das vom Autor verwendete Wort eingegeben haben, haben Sie gefunden, was Sie brauchten. Wenn Sie dies nicht taten, wurde Ihnen ein „0 Ergebnisse gefunden“-Bildschirm angezeigt, der sich wie eine digitale Sackgasse anfühlte. 25 Jahre später erstellen wir immer noch Suchleisten, die wie Karteikarten der 1990er Jahre funktionieren, auch wenn die Menschen, die sie verwenden, grundlegend neu verkabelt sind. Wenn heute ein Benutzer auf Ihrer Website landet und in der globalen Navigation nicht innerhalb von Sekunden findet, was er braucht, versucht er nicht, Ihre Taxonomie zu erlernen. Sie gehen zum Suchfeld. Aber wenn ihnen das nicht gelingt und sie die Verwendung Ihres spezifischen Markenvokabulars verlangen oder sie für einen Tippfehler bestrafen, tun sie etwas, das jeden UX-Designer schlaflos halten sollte. Sie verlassen Ihre Website, gehen zu Google und geben site:yourwebsite.com [Abfrage] ein. Oder noch schlimmer: Sie geben einfach ihre Suchanfrage ein und landen auf der Website eines Mitbewerbers. Ich persönlich nutze Google fast jedes Mal anstelle der Suche auf einer Website. Dies ist das Site-Search-Paradoxon. In einer Zeit, in der wir über mehr Daten und bessere Tools als je zuvor verfügen, sind unsere internen Sucherfahrungen oft so schlecht, dass Benutzer es vorziehen, eine Billionen-Dollar-globale Suchmaschine zu verwenden, um eine einzelne Seite auf einer lokalen Website zu finden. Als Informationsarchitekten und UX-Designer müssen wir uns fragen: Warum gewinnt die „Big Box“ und wie können wir unsere Benutzer zurückgewinnen? Die „Syntaxsteuer“ und der Tod der exakten Übereinstimmung Der Hauptgrund für das Scheitern der Site-Suche ist die sogenannte Syntaxsteuer. Dies ist die kognitive Belastung, die wir den Benutzern auferlegen, wenn wir von ihnen verlangen, dass sie die genaue Zeichenfolge erraten, die wir in unserer Datenbank verwendet haben. Untersuchungen von Origin Growth zu Search vs. Navigate zeigen, dass etwa 50 % der Nutzer direkt zur Suchleiste gehen, wenn sie auf einer Website landen. Wenn ein Benutzer beispielsweise „Sofa“ auf einer Möbelseite eingibt, die alles unter „Sofas“ kategorisiert hat, und die Website nichts zurückgibt, denkt der Benutzer nicht: „Ah, ich sollte es mit einem Synonym versuchen.“ Sie denken: „Diese Seite hat nicht das, was ich will.“ Dies ist ein Versagen der Informationsarchitektur (IA). Wir haben unsere Systeme so aufgebaut, dass sie Zeichenfolgen (wörtliche Buchstabenfolgen) und nicht Dinge (die Konzepte hinter den Wörtern) abgleichen. Wenn wir Benutzer zwingen, unserem internen Vokabular zuzuordnen, beanspruchen wir ihre Gehirnleistung.
Warum Google gewinnt: Es ist nicht die Macht, sondern der Kontext Es ist leicht, die Hände zu heben und zu sagen: „Wir können mit der Technik von Google nicht konkurrieren.“ Aber der Erfolg von Google beruht nicht nur auf purer Leistung; es geht um kontextuelles Verständnis. Während wir die Suche oft als technisches Hilfsmittel betrachten, betrachtet Google sie als eine IA-Herausforderung. Daten des Baymard Institute zeigen, dass 41 % der E-Commerce-Websites nicht einmal grundlegende Symbole oder Abkürzungen unterstützen, was häufig dazu führt, dass Benutzer eine Website nach einem einzigen fehlgeschlagenen Suchversuch verlassen. Google gewinnt, weil es Stemming und Lemmatisierung verwendet – IA-Techniken, die „running“ und „ran“ erkennen, haben die gleiche Absicht. Die meisten internen Suchanfragen sind für diesen Kontext „blind“ und behandeln „Laufschuh“ und „Laufschuhe“ als völlig unterschiedliche Einheiten. Wenn Ihre Website-Suche einen einfachen Plural oder einen häufigen Rechtschreibfehler nicht verarbeiten kann, belasten Sie Ihre Nutzer im Grunde genommen mit einer Steuer dafür, dass sie menschlich sind.
Die UX von „Vielleicht“: Entwerfen für probabilistische Ergebnisse In der traditionellen KI denken wir binär: Eine Seite gehört entweder zu einer Kategorie oder nicht. Ein Suchergebnis ist entweder eine Übereinstimmung oder nicht. Die moderne Suche, die Benutzer heute erwarten, ist probabilistisch. Es geht um „Konfidenzniveaus“. Laut Forresters ist die Conversion-Wahrscheinlichkeit bei Benutzern, die die Suche verwenden, zwei- bis dreimal höher als bei Benutzern, die dies nicht tun, sofern die Suche funktioniert. Und 80 % der Nutzer von E-Commerce-Websites verlassen eine Website aufgrund schlechter Suchergebnisse. Als Designer entwerfen wir selten für den Mittelweg. Wir entwerfen eine Seite „Ergebnisse gefunden“ und eine Seite „Keine Ergebnisse“. Wir vermissen den wichtigsten Zustand: Das „Meinten Sie?“ Zustand. Eine gut gestaltete Suchoberfläche sollte „Fuzzy“-Treffer liefern. Anstelle eines kalten „0 Ergebnisse gefunden“-Bildschirms sollten wir unsere Metadaten verwenden, um zu sagen: „Das haben wir nicht in ‚Elektronik‘ gefunden, aber wir haben 3 Übereinstimmungen in ‚Zubehör‘ gefunden.“ Indem wir für „Vielleicht“ entwerfen, können wir den Benutzer im Fluss halten. Fallstudie: Die Kosten „unsichtbarer“ Inhalte Um zu verstehen, warum IA der Treibstoff istIn der Suchmaschine müssen wir uns ansehen, wie die Daten hinter den Kulissen strukturiert sind. In meiner 25-jährigen Praxis habe ich gesehen, dass die „Auffindbarkeit“ einer Seite direkt mit ihren strukturierten Metadaten zusammenhängt. Stellen Sie sich ein großes Unternehmen vor, mit dem ich zusammengearbeitet habe und das über 5.000 technische Dokumente hatte. Ihre interne Suche lieferte irrelevante Ergebnisse, da der „Titel“-Tag jedes Dokuments die interne SKU-Nummer (z. B. „DOC-9928-X“) und nicht der für Menschen lesbare Name war. Bei der Überprüfung der Suchprotokolle stellten wir fest, dass Benutzer nach „Installationsanleitung“ suchten. Da dieser Satz nicht im SKU-basierten Titel vorkam, ignorierte die Engine die relevantesten Dateien. Wir haben ein kontrolliertes Vokabular implementiert, bei dem es sich um eine Reihe standardisierter Begriffe handelt, die SKUs der menschlichen Sprache zuordnen. Innerhalb von drei Monaten sank die „Exit Rate“ von der Suchseite um 40 %. Dies war keine algorithmische Lösung; Es war ein IA-Fix. Es beweist, dass eine Suchmaschine nur so gut ist wie die Karte, die wir ihr geben. Die interne Sprachlücke Während meiner zwei Jahrzehnte im UX-Bereich ist mir ein immer wiederkehrendes Thema aufgefallen: Interne Teams leiden oft unter dem „Fluch des Wissens“. Wir vertiefen uns so sehr in unser eigenes Unternehmensvokabular, das manchmal auch als Geschäftsjargon bezeichnet wird, dass wir vergessen, dass der Benutzer unsere Sprache nicht spricht. Ich habe einmal mit einem Finanzinstitut zusammengearbeitet, das über das hohe Anrufaufkommen bei seinem Support-Center frustriert war. Benutzer beschwerten sich, dass sie auf der Website keine Informationen zur „Kreditrückzahlung“ finden konnten. Als wir uns die Suchprotokolle ansahen, war „Kreditrückzahlung“ der am häufigsten gesuchte Begriff, der zu null Treffern führte. Warum? Weil das IA-Team des Instituts jede relevante Seite mit dem offiziellen Begriff „Kreditfreigabe“ gekennzeichnet hatte. Für die Bank war eine „Rückzahlung“ ein Prozess, aber eine „Kreditfreigabe“ war das Rechtsdokument, das das „Ding“ in der Datenbank war. Da die Suchmaschine nach wörtlichen Zeichenfolgen suchte, weigerte sie sich, den dringenden Bedarf des Benutzers mit der offiziellen Lösung des Unternehmens in Verbindung zu bringen. Hier muss der IA-Experte als Übersetzer fungieren. Durch einfaches Hinzufügen von „Kreditrückzahlung“ als verstecktes Metadatenschlüsselwort zu den Kreditfreigabeseiten haben wir ein Supportproblem in Höhe von mehreren Millionen Dollar gelöst. Wir brauchten keinen schnelleren Server; Wir brauchten eine einfühlsamere Taxonomie. Das 4-stufige Site-Search-Audit-Framework Wenn Sie Ihr Suchfeld von Google zurückfordern möchten, können Sie es nicht einfach „einstellen und vergessen“. Sie müssen die Suche als lebendiges Produkt behandeln. Hier ist das Framework, das ich zur Prüfung und Optimierung von Sucherlebnissen verwende: Phase 1: Das „Null-Ergebnis“-Audit Rufen Sie Ihre Suchprotokolle der letzten 90 Tage ab. Filtern Sie nach allen Abfragen, die keine Ergebnisse zurückgegeben haben. Gruppieren Sie diese in drei Buckets:
Echte Lücken: Inhalte, die der Benutzer möchte, die Sie einfach nicht haben (ein Signal für Ihr Content-Strategie-Team). SynonymlückenInhalt, den Sie haben, der jedoch in Worten beschrieben wird, die der Benutzer nicht verwendet (z. B. „Sofa“ vs. „Couch“). FormatlückenDer Benutzer sucht nach einem „Video“ oder „PDF“, aber Ihre Suche indiziert nur HTML-Text.
Phase 2: Zuordnung der Abfrageabsicht Analysieren Sie die 50 häufigsten Suchanfragen. Sind sie navigatorisch (auf der Suche nach einer bestimmten Seite), informativ (auf der Suche nach „Anleitungen“) oder transaktional (auf der Suche nach einem bestimmten Produkt)? Ihre Suchoberfläche sollte für jeden unterschiedlich aussehen. Eine Navigationssuche sollte den Benutzer per „Quick-Link“ direkt zum Ziel führen und die Ergebnisseite vollständig umgehen. Phase 3: Der „Fuzzy“-Matching-Test Geben Sie Ihre Top-10-Produkte absichtlich falsch ein. Verwenden Sie Pluralformen, gebräuchliche Tippfehler und amerikanische bzw. britische Schreibweisen (z. B. „Color“ vs. „Color“). Wenn Ihre Suche diese Tests nicht besteht, fehlt Ihrer Suchmaschine die „Stemming“-Unterstützung. Dies ist eine technische Anforderung, für die Sie sich gegenüber Ihrem Ingenieurteam einsetzen müssen. Phase 4: Scoping und Filterung von UX Schauen Sie sich Ihre Ergebnisseite an. Bietet es Filter, die tatsächlich Sinn machen? Wenn ein Benutzer nach „Schuhen“ sucht, sollten ihm Filter für Größe und Farbe angezeigt werden. Generische Filter können genauso schlecht sein wie keine Filter. Das Suchfeld zurückerobern: Eine Strategie für IA-Experten Um den Exodus zu Google zu stoppen, müssen wir über die „Box“ hinausgehen und uns das Gerüst ansehen. Schritt A: Implementieren Sie ein semantisches Gerüst. Geben Sie nicht nur eine Liste mit Links zurück. Nutzen Sie Ihre Folgenabschätzung, um Kontext bereitzustellen. Wenn ein Benutzer nach einem Produkt sucht, zeigen Sie ihm das Produkt, aber auch das Handbuch, die FAQs und die zugehörigen Teile. Diese „assoziative“ Suche ahmt die Funktionsweise des menschlichen Gehirns und die Funktionsweise von Google nach. Schritt B: Hören Sie auf, Bibliothekar zu sein, fangen Sie anals Concierge. Ein Bibliothekar sagt Ihnen genau, wo sich das Buch im Regal befindet. Ein Concierge hört sich an, was Sie erreichen möchten, und gibt Ihnen eine Empfehlung. Ihre Suchleiste sollte prädiktiven Text nicht nur zur Vervollständigung von Wörtern verwenden, sondern auch, um Absichten vorzuschlagen. Verwenden einer von Google betriebenen Suchleiste Die Verwendung einer „Google-gestützten“ Suchleiste, wie sie auf der Website der University of Chicago zu sehen ist, ist im Wesentlichen ein Eingeständnis, dass die interne Organisation einer Website zu komplex geworden ist, als dass die eigene Navigation sie bewältigen könnte. Während es für große Institutionen eine schnelle „Lösung“ ist, um sicherzustellen, dass Benutzer etwas finden, ist es im Allgemeinen eine schlechte Wahl für Unternehmen mit umfangreichen Inhalten.
Indem Sie die Suche an Google delegieren, überlassen Sie die Benutzererfahrung einem externen Algorithmus. Sie verlieren die Möglichkeit, für bestimmte Produkte zu werben, Sie setzen Ihre Benutzer der Werbung von Drittanbietern aus und Sie schulen Ihre Kunden darin, Ihr Ökosystem zu verlassen, sobald sie Hilfe benötigen. Für ein Unternehmen sollte die Suche ein kuratiertes Gespräch sein, das einen Kunden zu einem Ziel führt, und nicht eine generische Liste von Links, die ihn zurück ins offene Web leitet.
Die Simple Search UX-Checkliste Hier ist eine abschließende Checkliste als Referenz, wenn Sie das Sucherlebnis für Ihre Benutzer erstellen. Arbeiten Sie mit Ihrem Produktteam zusammen, um sicherzustellen, dass Sie mit den richtigen Teammitgliedern zusammenarbeiten.
Beseitigen Sie die Sackgasse. Sagen Sie niemals einfach „Keine Ergebnisse gefunden“. Wenn es keine exakte Übereinstimmung gibt, schlagen Sie eine ähnliche Kategorie, ein beliebtes Produkt oder eine Möglichkeit zur Kontaktaufnahme mit dem Support vor. Korrigieren Sie „fast“ Übereinstimmungen. Stellen Sie sicher, dass die Suche Pluralformen (wie „Pflanze“ vs. „Pflanzen“) und häufige Tippfehler verarbeiten kann. Benutzer sollten nicht für einen Versprecher bestraft werden. Sagen Sie das Ziel des Benutzers voraus. Verwenden Sie ein „Auto-Suggest“-Menü, um hilfreiche Aktionen (z. B. „Meine Bestellung verfolgen“) oder Kategorien anzuzeigen, nicht nur eine Liste von Wörtern. Sprechen Sie wie ein Mensch. Sehen Sie sich Ihre Suchprotokolle an, um zu sehen, welche Wörter die Leute tatsächlich verwenden. Wenn sie „Couch“ eingeben und Sie es „Sofa“ nennen, erstellen Sie im Hintergrund eine Brücke, damit sie trotzdem finden, was sie brauchen. Intelligente Filterung. Nur wichtige Filter anzeigen. Wenn jemand nach „Schuhen“ sucht, zeigen Sie ihm Größen- und Farbfilter an, keine generische Liste, die für die gesamte Website gilt. Zeigen, nicht nur auflisten. Verwenden Sie kleine Miniaturansichten und klare Beschriftungen in den Suchergebnissen, damit Benutzer den Unterschied zwischen einem Produkt, einem Blog-Beitrag und einem Hilfeartikel auf einen Blick erkennen können. Geschwindigkeit ist Vertrauen. Wenn die Suche länger als eine Sekunde dauert, verwenden Sie eine Ladeanimation. Wenn es zu langsam ist, kehren die Leute sofort zu Google zurück. Überprüfen Sie die „Fehler“-Protokolle. Sehen Sie sich einmal im Monat an, wonach Personen gesucht haben, die keine Ergebnisse lieferten. Dies ist Ihre „To-Do-Liste“ zum Korrigieren der Navigation Ihrer Website.
Fazit: Die Suchleiste ist ein Gespräch Das Suchfeld ist die einzige Stelle auf Ihrer Website, an der uns der Benutzer in seinen eigenen Worten genau mitteilt, was er möchte. Wenn wir diese Worte nicht verstehen und die „Big Box“ von Google die Arbeit für uns erledigen lassen, verlieren wir nicht nur einen Seitenaufruf. Wir verpassen die Chance zu beweisen, dass wir unsere Kunden verstehen. Beim Erfolg im modernen UX geht es nicht darum, die meisten Inhalte zu haben; Es geht darum, die am besten auffindbaren Inhalte zu haben. Es ist an der Zeit, Benutzer nicht mehr wegen ihrer Syntax zu belasten, sondern stattdessen mit dem Entwerfen nach ihren Absichten zu beginnen. Indem wir vom wörtlichen String-Matching zum semantischen Verständnis übergehen und unsere Suchmaschinen mit einer robusten, menschenzentrierten Informationsarchitektur unterstützen, können wir diese Lücke endlich schließen.
