Optimieren Sie den Traffic ihres Online Shops mit Lucidworks Fusion
In einem Online Shop kann es vorkommen, dass die Head Queries (die häufigsten Queries, ca. 1 % aller Search Queries) etwa 50 -75 % des Traffics ausmachen, wohingegen die Tail Queries (die seltensten Queries, ca. 80 % aller Search Queries) nur 10 % des Traffics generieren. Ein Beispiel hierzu wäre die Query „outdoor rock speaker“, die in einer schlecht konfigurierten Suchmaschine viele Treffer zu der Musik Genre „Rock“ zurückgibt, anstatt verschiedene Außenbereichslautsprecher im Stein Design.
Also warum passiert das und was hat das mit Head and Tail Analysis zu tun?
Ganz einfach, Sie verpassen hier Clicks, wenn Sie die tail Query Performance nicht steigern.
Mit Lucidworks Fusion können Sie dieses Problem auf zwei Arten lösen:
Unter Job Manager > Head-n-Tail-Analysis können Sie ihre eigene Analyse starten und dabei die Signal Collection, Query field name oder Event Type konfigurieren.
Noch einfacher geht es mit der vorkonfigurierten Lösung in Fusion, die Sie in Fusion Insight Analytics > App Insights > Analytics > Head Tail Analysis vorfinden.
Hier erhalten Sie Zugang zu folgenden Analyse Tools:
- Ein Balkendiagramm, dass die Verteilung der Head and Tail Queries farblich übersichtlich anzeigt.
- Eine Statistikübersicht, die zum Beispiel Fragen klärt welcher Prozentsatz aller Events werden durch die Top 100 queries generiert
- Eine Veranschaulichung der Query Länge und benutzten Tokens, die erklären warum Kunden ihren Shop aufsuchen und welches Vokabular sie dazu benutzen.
- Ausgewählte Head and Tail Queries, die dazu benutzt werden können um neue email Kampagnen oder Website Promotion zu initiieren.
Lucidworks hat mit diesen Mitteln schon etliche Head and Tail Analysen bearbeitet und dadurch die 7 häufigsten Ursachen für schlechte Query Performance herausgefunden:
- Rechtschreibfehler
- Maße
- Zu spezifische Phrasen
- Ungenaue Suche bei Marke und Farbe
- Stop Wörter
- Seltene Wörter oder Wortkombinationen
- Ungewöhnliche Anordnung von Such Terme
Fusion hält aufgrund dieser Fehlerquellen mehrere Lösungen parat:
- Automatische Vorschläge für umgeschriebene, verbesserte und geboostete Terme, die ins Dictionary aufgenommen werden können.
- Übersicht der oben genannten Ursachen, die Aufschluss geben kann, welche Komponente falsch konfiguriert ist, wie zum Beispiel ein lückenhafter Produkt Katalog
- Ein Query Parser der in Echtzeit Queries anpasst.
Zusammenfassend lassen sich einige Use Cases und Verbesserung daraus für ihren Online Shop ableiten:
- Generelle Konversion und Clickrate verbessern
- Solr Konfiguration für Boosting
- Produkt Katalog, schließen sie die Lücke zwischen Kunden Vokabular und Dictionaries
- SEO/SEM Strategien
- ABER: zerstören Sie nicht ihre User Experience, sondern erhalten Sie sie mit A/B Testing, welches wir in einem zukünftigen Blog vorstellen.
