âWer suchet, der findet!â â Damit dies auch online funktioniert, bedarf es einer speziellen Suchfunktion. Die sogenannte Faceted Search ist deshalb schon lĂ€ngst fester Bestandteil von groĂen Online-Shops und Online-MarktplĂ€tzen, Reiseportalen sowie Jobbörsen. Wie die âfacettierte Sucheâ genau funktioniert, das verrate ich dir in diesem Blogbeitrag.
Das erwartet dich in diesem Beitrag:
Was ist eine Faceted Search?
Faceted Search ist eine erweiterte Suchfunktion, die es Nutzern ermöglicht, groĂe Produktkataloge gezielt nach den gewĂŒnschten Produkten zu filtern. Dabei erfolgt die Suche nach Produkten mithilfe diverser Produktattribute (Facetten) wie beispielsweise Farbe, GröĂe, Marke und/oder Material sowie einer Vielzahl weiterer möglicher Produkteigenschaften. Faceted Search kommt insbesondere in groĂen Online-Shops zum Einsatz, um die Navigation innerhalb umfangreicher Sortimente zu erleichtern und die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen.
Beispiel:
Angenommen, ein User sucht nach âblauen Hosen fĂŒr Herrenâ. Anstatt sich durch eine Vielzahl von Artikeln zu klicken, kann der Nutzer durch die Auswahl der Kategorie âHerrenbekleidungâ und der beiden Attribute âHoseâ und âblauâ das Sortiment auf die fĂŒr ihn relevanten Ergebnisse beschrĂ€nken. Kurzum: Die âfacettierte Sucheâ ermöglicht Ă€uĂerst prĂ€zise Filtermöglichkeiten und trĂ€gt somit entscheidend zu einer positiven User Experience (UX) bei.
Suchfilter vs. Faceted Search
Im Unterschied zu klassischen Suchfiltern, die Suchtreffer nur schrittweise eingrenzen, kombiniert die Faceted Search dynamisch mehrere Filtermöglichkeiten, wie das die folgende Grafik deutlich veranschaulicht.
WĂ€hrend die hierarchische Klassifikation Nutzern also keinen Zugriff auf (Unter-)Kategorien anderer TeilbĂ€ume erlaubt, ermöglicht die âfacettierte Sucheâ eine flexible Navigation ĂŒber verschiedene Attribute hinweg.
So können Nutzer beispielsweise gleichzeitig nach einer Kategorie filtern und verschiedene Merkmale wie Farbe oder Marke auswÀhlen, ohne auf einen vorgegebenen Pfad beschrÀnkt zu sein.
Die Unterschiede im Ăberblick
Einfache Suchfilter:
- Sie sind meist statisch und bieten nur wenige Kombinationsmöglichkeiten.
- âNutzern stehen damit bloĂ ein oder zwei verschiedene Filtertypen bereitâ.
Faceted Search:
- Die âfacettierte Sucheâ hingegen kombiniert mehrere Attribute gleichzeitig (z. B. âFarbe: blauâ + âMarke: Armaniâ + âGröĂe: 34 x 34â).
- Zudem zeigt sie die Anzahl der verbleibenden Ergebnisse pro Auswahl an (z. B. â17 Produkte verfĂŒgbarâ).
- DarĂŒber hinaus werden die Filtermöglichkeiten flexibel angepasst, damit dem Nutzer nur passende Optionen zur VerfĂŒgung stehen.
Die Faceted Search wird somit nicht nur zur besseren Orientierung genutzt, sondern bietet auch wesentliche Vorteile fĂŒr die Suchmaschinenoptimierung (SEO). Durch die gezielte Indexierung von Kombinationsseiten wie âblaue Hosen fĂŒr Herrenâ finden weitere potenzielle Kunden den Weg ĂŒber Google auf die Website. Damit stellt Faceted Search eine weitaus leistungsfĂ€higere Alternative zu einfachen Suchfiltern dar und wirkt sich deshalb positiv auf die Shop-Performance aus.
Wie funktioniert die Facettensuche?
Die Facettensuche kombiniert klassische Suchfunktionen mit dynamischen Filtermöglichkeiten, um groĂe Produktkataloge effizient durchsuchen zu können. Sie basiert auf sogenannten Facetten, also Produktattributen wie Farbe, GröĂe, Material oder Marke, die systematisch strukturiert und miteinander kombinierbar sind. Ihr wesentlicher Vorteil besteht darin, dass Nutzer verschiedene Facetten bzw. Merkmale flexibel miteinander kombinieren können.
An dieser Stelle ein Beispiel aus der Praxis: In einem Online-Shop fĂŒr Bekleidung könnte ein Kunde zunĂ€chst âHosen fĂŒr Herrenâ auswĂ€hlen und anschlieĂend durch weitere Facetten wie âblauâ und âMarke: Hugo Bossâ die Auswahl prĂ€zisieren. Die Facettensuche passt sich dabei dynamisch an und zeigt nur relevante Filteroptionen an â beispielsweise werden fĂŒr âblaue Hosenâ keine Farben mehr angeboten, die nicht verfĂŒgbar sind.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die technische Umsetzung. Jede Facette und ihre Kombinationen können spezifische URLs erzeugen, die dann von Suchmaschinen wie Google indexiert werden können. Diese Technik ermöglicht eine gezielte Optimierung der facettierten Seiten fĂŒr Long-Tail-Suchanfragen wie etwa âblaue Hosen fĂŒr Herrenâ. Durch diese FunktionalitĂ€t sind Online-Shops nicht nur in der Lage, die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, sondern auch die Sichtbarkeit und Reichweite ihrer Produkte zu erhöhen.
Wann ist eine âfacettierte Sucheâ sinnvoll?
Die facettierte Suche empfiehlt sich insbesondere fĂŒr Online-Shops mit groĂem und vielfĂ€ltigem Produktsortiment. Klassische Beispiele dafĂŒr sind Mode-, Möbel- oder Elektronik-Shops, in denen eine Vielzahl von Artikeln verfĂŒgbar ist. Ohne eine gut strukturierte Filterfunktion wĂ€re es fĂŒr Nutzer kaum möglich, sich in einem solch groĂen Produktsortiment zurechtzufinden.
Kurzum: Faceted Search ist immer dann eine gute Wahl, wenn das Sortiment viele Kategorien und Produktvarianten aufweist.
Faceted Search und User Experience
Die âfacettierte Sucheâ spielt eine zentrale Rolle fĂŒr die User Experience (UX) von Online-Shops, da sie Nutzern eine einfache und schnelle Suche ermöglicht. Ein wesentlicher Vorteil fĂŒr die UX liegt in der klaren Struktur und in der Transparenz. Denn Nutzer sehen jederzeit, welche Filter aktiv und wie viele Produkte noch verfĂŒgbar sind. Die dynamische Anpassung der Filteroptionen sorgt auĂerdem dafĂŒr, dass nur noch relevante Auswahlmöglichkeiten angezeigt werden, was die Navigation erheblich erleichtert.
Besonders bei einem umfangreichen Sortiment, wie es ModehĂ€ndler oder ElektronikmĂ€rkte anbieten, ist die facettierte Suche unverzichtbar. Der Grund dafĂŒr ist folgender: Sie trĂ€gt nicht nur zu einer angenehmen Nutzererfahrung bei, sondern minimiert auch die Absprungrate, da Kunden schnell zu den gewĂŒnschten Produkten gelangen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Konsistenz: Eine gut gestaltete Faceted Search fĂŒgt sich nahtlos in das Shop-Design ein. DarĂŒber hinaus suggeriert sie dem Nutzer, dass er jederzeit die volle Kontrolle besitzt und die Suche zeitsparend und damit effizient durchfĂŒhren kann, was wiederum fĂŒr ein positives Einkaufserlebnis entscheidend ist.
Damit die Vorteile der Facettensuche zum Tragen kommen, gilt es, einige technische und gestalterische Aspekte zu beachten, als da wÀren:
- Ladegeschwindigkeit: Die Filterauswahl und die anschlieĂende Datenbankabfrage sollten nahezu in Echtzeit erfolgen, um die Suche nicht unnötig zu verlangsamen.
- Clevere Auswahl von Filteroptionen: Zu viele oder irrelevante Attribute können Nutzer ĂŒberfordern. Eine durchdachte Priorisierung der Filter ist fĂŒr eine intuitive Navigation somit entscheidend.
- Vermeidung langer Ergebnislisten: Die Facettensuche macht das lange Scrollen ĂŒberflĂŒssig â das spart Zeit und steigert ĂŒberdies die Zufriedenheit der Nutzer.
- Konsistenz im Design: Die Facettensuche sollte sich optisch und funktional nahtlos in das Design des Shops einfĂŒgen.
Michael Möller – SEO Berater
Faceted Search und SEO
Die sogenannte facettierte Suche ist nicht nur ein wichtiges Werkzeug zur Verbesserung der User Experience, sondern spielt auch eine entscheidende Rolle in der Suchmaschinenoptimierung von Online-Shops. Denn sie ermöglicht es, gezielte Suchanfragen zu bedienen, die spezifische Kombinationen von Attributen enthalten, z. B. blaue Hosen fĂŒr Herren, GröĂe 34, Marke Armani.
Besonders bei groĂen Shops mit einem umfangreichen Sortiment, wie dies bei âZalandoâ oder âAbout Youâ der Fall ist, bietet die Facettensuche groĂes Potenzial.
Faceted Search fĂŒr relevante Suchanfragen nutzen
Eine der StĂ€rken der Faceted Search liegt darin, dass Nutzer Mehrfachkombinationen verschiedener Attribute wie die Kategorie, Farbe, GröĂe, Marke oder das Material in die Suche integrieren können und somit schnell zu den gewĂŒnschten Produkten gelangen.
Ein konkretes Beispiel fĂŒr eine Mehrfachkombination:
- Kategorie: Hosen fĂŒr Herren
- Merkmal: blau
- GröĂe: 34
- Marke: Armani
Sucht nun jemand nach einer blauen Hose von Armani fĂŒr Herren in der GröĂe 34, lĂ€sst sich diese konkrete Suchanfrage durch eine statische URL gut bedienen.
Wie das genau funktioniert, zeigt das folgende Beispiel von âZalandoâ: https://www.zalando.de/herrenbekleidung-hosen/armani_blau/
Diese Methode erweist sich vor allem deshalb als besonders vorteilhaft, weil solche Suchanfragen in der Regel ein hohes Suchvolumen aufweisen. Durch die gezielte Optimierung auf Longtail Keywords lassen sich spezifische URLs wiederum gut indexieren, was sowohl positive Auswirkungen auf den Traffic als auch auf die Conversions hat.
Optimierung der Facettensuche
Damit die facettierte Navigation ihr volles SEO-Potenzial entfalten kann, sollten folgende Punkte berĂŒcksichtigt werden:
- Indexierung relevanter Kombinationen: Es empfiehlt sich, nur diejenigen spezifischen URLs zu indexieren, die nachweislich ein signifikantes Suchvolumen besitzen. HierfĂŒr sollte zuvor eine Keyword-Recherche durchgefĂŒhrt werden, um relevante Longtail Keywords zu identifizieren und um diese dann auch im SEO-Konzept entsprechend zu berĂŒcksichtigen.
- âSprechende URLsâ: Jede indexierte URL sollte die Kombination von Kategorie und entsprechenden Attributen enthalten, z. B. www.online-shop.de/herren/hosen/blau/. So können Suchmaschinen den Seiteninhalt besser verstehen, was wiederum positive Auswirkungen auf das Ranking hat.
- Optimierung der Seitenelemente: FĂŒr jede relevante URL sollten auĂerdem die folgenden Aspekte angepasst werden:
- HauptĂŒberschrift (H1): Sie sollte das exakte Keyword enthalten, z. B. blaue Hosen fĂŒr Herren.
- Title-Tag: Dieser muss prĂ€zise auf die Kombination abgestimmt sein, z. B. blaue Hosen fĂŒr Herren â Muster-Shop.
- Meta Description: Eine ansprechende Beschreibung, welche relevante Keywords enthĂ€lt, steigert die Klickrate, z. B.: blaue Hosen fĂŒr Herren: Premium-QualitĂ€t â , bequeme Passform â und blitzschnelle Lieferungâ . Upgrade jetzt deinen Look! đ
- Content und NutzerfĂŒhrung: ZusĂ€tzlicher Content auf den facettierten Seiten hat ebenfalls positive Effekte auf das Ranking.
- robots.txt und Robots-Meta-Tag nutzen: WĂ€hrend die robots.txt-Datei es ermöglicht, irrelevante Facetten-URLs vom Crawling auszuschlieĂen, um das Crawling-Budget effizienter zu nutzen, können mit Robots-Meta-Tags wie âindex, followâ oder ânoindex, followâ gezielt relevante facettierte Seiten fĂŒr die Indexierung freigegeben oder ausgeschlossene Facetten von der Indexierung ausgeschlossen werden.
- Linkmaskierung: Noch effizienter als das „Heftpflaster“ robots.txt ist allerdings die gezielte Linkmaskierung von irrelevanten Facetten, beispielsweise mit Hilfe des PRG-Patterns, um sowohl das Crawling-Budget als auch die interne Verlinkung effizient zu gestalten.
Best Practices
Wie bereits erwÀhnt ist die Optimierung der facettierten Suche entscheidend, um sowohl die Nutzererfahrung zu verbessern als auch das SEO-Potenzial vollends auszuschöpfen.
Damit auch dir das gelingt, habe ich die folgenden Best Practices fĂŒr dich zusammengestellt.
Nutzerverhalten analysieren und die Filtermöglichkeiten um relevante Facetten erweitern
Analysiere regelmĂ€Ăig das Nutzerverhalten in deinem Online-Shop, damit du relevante Facetten schneller identifizieren und hinzufĂŒgen kannst. Fehlt also beispielsweise eine hĂ€ufig gesuchte Kombination wie âblaue Herrenhosenâ, integriere diese Facette so schnell wie möglich. Denn durch die Optimierung auf Longtail Keywords sorgst du fĂŒr eine bessere NutzerfĂŒhrung und steigerst zudem die Sichtbarkeit der facettierten Seiten.
Facetten kritisch hinterfragen
Im Laufe der Zeit nimmt die Anzahl an Facetten hĂ€ufig zu, was zu unnötigen oder wenig nĂŒtzlichen Filtern fĂŒhren kann. Daher ist es besonders wichtig, regelmĂ€Ăig zu ĂŒberprĂŒfen, ob die entstandenen Facetten tatsĂ€chlich einen Mehrwert bieten. So könnten beispielsweise Facetten wie âProduktartâ oder âWarengruppeâ fĂŒr deine Kunden wenig hilfreich und sogar eher verwirrend sein. Die kontinuierliche Evaluierung dieser Filter hilft dir dabei, die Nutzererfahrung zu optimieren und gleichzeitig irrelevante URLs aus dem Google-Index zu entfernen. Damit beugst du auch einem sogenannten Index Bloat vor.
Klassische Filter in Fashion-Online-Shops
In Online-Shops fĂŒr Mode sind Filter wie âMaterialâ, âFarbeâ, âGröĂeâ, âPreisâ, âMarkeâ und âBewertungenâ schon lĂ€ngst Standard. Kein Wunder, denn diese Facetten helfen Nutzern dabei, die gewĂŒnschten Produkte schnell und effizient zu finden, was wiederum einen unmittelbaren Einfluss auf die Conversion-Rate hat.
UX-Best-Practice: Anzahl der Produkte nach Auswahl des Filters anzeigen
Zeige die Anzahl der Produkte an, die nach Auswahl eines Filters noch verfĂŒgbar sind.
So haben Nutzer eine klare Vorstellung davon, wie viele Produkte ihren Kriterien entsprechen und wie weit sie noch filtern mĂŒssen, um die perfekte Auswahl zu finden. Diese Funktion verbessert die Navigation und erhöht die Wahrscheinlichkeit fĂŒr einen Kauf.
Beispiele fĂŒr eine âfacettierte Sucheâ
Wie eine Faceted Search in der Praxis aussieht, möchte ich dir anhand des folgenden Beispiels einmal zeigen.
So haben wir bei unserem Kunden âehorsesâ, dem fĂŒhrenden Pferdemarkt in Europa, die facettierte Suche gezielt eingesetzt, um die Nutzererfahrung zu verbessern und um gleichzeitig die SEO-Rankings zu optimieren.
Zu Beginn bot der Shop lediglich eine allgemeine Kategorie wie âDressurpferdeâ an, was bei Weitem nicht ausreichte, um Nutzern eine effektive Suche zu ermöglichen. Aus diesem Grund haben wir zusĂ€tzliche Facetten wie âPferderasseâ, âDisziplinâ, âFarbeâ und âLandâ, âPostleitzahlâ sowie âRadiusâ eingefĂŒhrt. Nun können die Seitenbesucher gezielt nach spezifischen Eigenschaften suchen und ihre Auswahl dabei effizient eingrenzen.
Nehmen wir also einmal an, dass jemand nach einem Verkaufspferd der Rasse âAchal-Tekkinerâ in Lingen in einem Umkreis von 100 km sucht. In diesem Fall verringert sich die Anzahl der Treffer von 1.612 auf gerade einmal einen Treffer. Dadurch findet der Interessent das gewĂŒnschte Pferd schnell und effizient â ohne hierfĂŒr durch den gesamten Katalog navigieren zu mĂŒssen.
Im Gegensatz zu einem klassischen Filter ermöglicht Faceted Search eine Suche nach einer Kombination von konkreten Attributen, in diesem Fall nach den Eigenschaften des Pferdes.
Auf diese Weise können mit einer einzigen Suche gleich mehrere Suchkriterien miteinander kombiniert werden.
Welche Pferderasse wird gesucht? Welche Disziplin ist fĂŒr die Suche relevant (z. B. Dressur)? Welche Farbe soll das Pferd haben? All diese Fragen und der sich daraus ergebenden Search Intent kann mit einer einzigen Suche bedient werden.
Dadurch ergeben sich auch klare SEO-Vorteile, da komplexe, aus mehreren Facetten bestehende Suchanfragen durch indexierbare URLs bedient werden können. Diese Strategie wendet auch unser Kunde âehorsesâ sehr erfolgreich an. Mehr noch: Durch Faceted Search erzielt der Online-Marktplatz mittlerweile ein 25- bis 30-Faches an Reichweite.
Wir haben die Website so gestaltet, dass die Suche sich weiterhin eingrenzen lĂ€sst. HierfĂŒr stehen Nutzern weitere Kriterien bzw. Merkmale zur VerfĂŒgung.
Mithilfe von sprechenden URLs wie âhttps://www.ehorses.de/pferdekauf/achal-tekkiner.htmlâ und optimierten Title-Tags sowie Meta-Descriptions fĂŒr jede facettierte Seite ist es uns auĂerdem gelungen, die Auffindbarkeit und die User Experience zusĂ€tzlich zu verbessern.
Unsere MaĂnahmen gegen den Index Bloat
FĂŒr unseren Kunden âehorsesâ haben wir ein spezielles System entwickelt, das sicherstellt, dass ausschlieĂlich relevante Facettenkombinationen indexiert werden.
Ob eine Facettenkombination relevant ist, entscheiden wir wiederum anhand der folgenden Kriterien:
Relevantes Suchvolumen: Eine Longtail-Kombination sollte genĂŒgend Suchanfragen im Monat aufweisen.
Ausreichendes Angebot: So sollten, um bei diesem Kundenbeispiel zu bleiben, genĂŒgend Pferdeinserate vorhanden sein, damit sich eine Indexierung ĂŒberhaupt lohnt.
Seiten ohne Angebot oder mit zu geringer Nachfrage werden wiederum automatisch deindexiert. Somit verhindern wir, dass unnötige oder irrelevante Seiten in den Index aufgenommen werden und dadurch die Performance der Website negativ beeinflussen (Stichwort: âIndex Bloatâ).
Die Indexierung und Deindexierung der Seiten erfolgt dabei automatisiert, indem wir mit einem sogenannten Schwellenwert arbeiten. Wird dieser ĂŒber einen lĂ€ngeren Zeitraum unterschritten, dann wird die Seite deindexiert.
In diesem Fall bezieht sich der Schwellenwert auf die von uns definierten beiden Hauptkriterien (Pferderasse + Disziplin). Das System kann jedoch um weitere Kriterien erweitert werden, mit deren Hilfe geprĂŒft werden kann, ob die Seite ausreichend Traffic aufweist.
Ganz konkret bedeutet das: Falls ĂŒber unsere Website drei Inserate zu Achal-Tekkiner-Dressurpferden geschaltet werden, es nachweislich jedoch etwa 500 Suchnachfragen danach gibt und unsere Seite insgesamt 1.000 neue Besucher im Monat generiert, wĂ€re das ein Argument gegen das Deindexieren.
Aus diesem Grund arbeiten wir mit einem Regelwerk, in dem verschiedene Schwellenwerte definiert worden sind. Dadurch können wir die KomplexitĂ€t, die durch eine Vielzahl von möglichen Facettenkombinationen entsteht, effektiv managen. Dies ist besonders wichtig fĂŒr groĂe MarktplĂ€tze wie âehorsesâ, da hier durch die Vielzahl von Attributen und möglichen Suchkombinationen schnell eine groĂe Anzahl an potenziellen Seiten entsteht, die automatisch bewertet und angepasst werden mĂŒssen.
Umgang mit deindexierten Seiten
Bei Seiten, die nicht mehr indexiert werden sollen, hat sich der folgende Dreischritt fĂŒr uns bewĂ€hrt:
Schritt 1: Robots-Meta-Tag auf ânoindexâ setzen
Dadurch wird die entsprechende Seite nicht mehr indexiert.
Schritt 2: Anpassungen an der URL vornehmen
Nicht relevante Seiten erhalten eine nicht sprechende URL, die von Suchmaschinen weniger stark gewichtet wird. Hierzu versehen wir sie mit âdum=dumâ-Parametern.
Zum Beispiel: https://www.ehorses.de/search?dum=dum&typ=93&farbe=11&discipline=1
Schritt 3: Linkmaskierung mithilfe des PRG-Patterns
Das sogenannte PRG-Pattern steht fĂŒr âPost/Redirect/Getâ und kommt dann zum Einsatz, wenn es darum geht, interne Links fĂŒr Google unsichtbar zu gestalten. Das Besondere daran: FĂŒr Nutzer bleiben diese jedoch weiterhin erreichbar. Dabei wird die Seite aus dem Linkgraph entfernt.
Faceted Search: weitere Einsatzfelder
Nun weiĂt du, warum Faceted Search heutzutage aus dem E-Commerce nicht mehr wegzudenken ist. Die âfacettierte Sucheâ ist allerdings auch fĂŒr viele andere Branchen interessant. Sie ist besonders dort gefragt, wo komplexe Datenmengen durchsuchbar gemacht werden mĂŒssen und Nutzer nach spezifischen Kriterien filtern möchten. Welche das genau sind, erfĂ€hrst du im Folgenden.
Flugportale
Faceted Search kommt besonders hĂ€ufig bei Flugportalen zum Einsatz. Die Suchkriterien sind dabei Ă€uĂerst vielfĂ€ltig â von den Reisedaten ĂŒber den Abflughafen und den Zielflughafen bis hin zur Klasse und der Fluggesellschaft.
Reiseportale
Auch Reiseportale nutzen diese Funktion, um ihren Nutzern eine gezielte Suche nach passenden UnterkĂŒnften zu ermöglichen. Dort wiederum zĂ€hlen solche Kriterien wie die Lage, GĂ€stebewertungen, Sterne und der Preis.
Besonders Pauschalreisen bieten eine groĂe Auswahl an verschiedenen Facetten-Kombinationen, die sich dank der Faceted Search gut abbilden lassen.
Jobportale
Von der Faceted Search profitieren auch Jobportale. FĂŒr eine effiziente Jobsuche stehen potenziellen Bewerbern hĂ€ufig solche Filter wie âJobtitelâ, âStichwortâ oder âUnternehmenâ sowie die âRegionâ und âStadtâ sowie die âPostleitzahlâ zur VerfĂŒgung.
MarktplÀtze und Kleinanzeigen
Auf MarktplĂ€tzen ist die facettierte Suche ebenfalls von groĂer Bedeutung. Dort können KĂ€ufer und VerkĂ€ufer ihre Suchanfragen mitunter nach Produktkategorie, Ort, dem Preis sowie nach dem Zustand des Produktes (neu oder gebraucht) sowie vielen weiteren Attributen filtern.
Immobilienportale
In Immobilienportalen zĂ€hlen vor allem solche Facetten wie das gesuchte Objekt, die âAnzahl der Zimmerâ, die âLageâ, der âPreisâ, die âWohnflĂ€cheâ, das âBaujahrâ sowie viele weitere mehr.
FahrzeugmÀrkte
Auf FahrzeugmĂ€rkten wiederum suchen Nutzer vorwiegend nach der âMarkeâ, dem âModellâ, dem âPreisâ, der âAusstattungâ, der âErstzulassungâ, dem âKilometerstandâ und dem âOrtâ.
Plattformen mit viel Content
Einen Mehrwert stiftet die facettierte Suche auĂerdem auf Websites mit einer groĂen Medienbibliothek oder einer Video-Bibliothek. Dort können Nutzer Inhalte nach âGenreâ, âBewertungenâ und vielen weiteren Attributen filtern.
Kurzum: Faceted Search ist eine vielseitige Lösung, die in nahezu jeder Branche eingesetzt werden kann, um komplexe Suchanfragen zu bedienen und damit die Nutzererfahrung zu verbessern.
Fazit
Zusammenfassend lĂ€sst sich festhalten, dass die facettierte Suche zum unverzichtbaren Werkzeug fĂŒr Online-Shops und MarktplĂ€tze geworden ist. Kein Wunder, leistet sie doch einen wichtigen Beitrag zur Optimierung der Nutzererfahrung! Gleichzeitig bietet die facettierte Suche ein erhebliches Potenzial fĂŒr die Verbesserung der SEO-Performance. Entscheidend fĂŒr den Erfolg ist dabei die sorgfĂ€ltige technische Implementierung sowie die kontinuierliche Anpassung der Facetten.
GrundsĂ€tzlich gilt: Je gröĂer das Sortiment und je komplexer die Webseite ist, desto wichtiger wird das Thema âFaceted Searchâ. Desto gröĂer sind dann auch die Skaleneffekte, die sich durch die Optimierung der facettierten Suche erzielen lassen.
Quellen: