Der Einkäufer im B2B sucht nicht — er identifiziert. Er weiß, was er braucht, und er weiß es meist präziser als der Shop selbst: Er tippt eine Hersteller- oder Artikelnummer, eine EAN oder die interne Bezeichnung aus dem letzten Lieferschein in das Feld und erwartet genau einen Treffer. Bleibt die Trefferliste leer, zieht er nicht den Schluss, die Suche sei schwach. Er zieht den Schluss, das Sortiment fehle — und die Bestellung geht per E-Mail an den Innendienst oder an den Wettbewerb. Nach der E-Commerce-Search-Usability-Forschung des Baymard Institute decken 56 Prozent (Baymard Institute) der geprüften Shops die Suchbedürfnisse ihrer Nutzer nicht angemessen ab. Dieser Artikel behandelt die Onsite-Suche als das, was sie im B2B ist: ein Umsatzkanal mit eigener Technik, eigener Datenpflege und einer der härtesten Datenquellen, die ein Shop besitzt — dem Nulltreffer-Protokoll.
Das Wichtigste in Kürze
- Ein Einkäufer, der eine korrekte Nummer eingibt und eine leere Trefferliste bekommt, liest daraus eine Sortimentsaussage und wechselt den Kanal. 56 Prozent (Baymard Institute) der geprüften Shops decken die Suchbedürfnisse ihrer Nutzer nicht angemessen ab.
- Ein B2B-Katalog muss sechs Eingabetypen bedienen: eigene Artikelnummer, Herstellernummer, Kundenartikelnummer, EAN oder GTIN, technische Merkmale wie M8x40 A2 und Umgangssprache aus der Werkstatt. Jeder Typ hat eine eigene Datenquelle und braucht eine eigene Behandlung im Index.
- Nummern und Wörter gehören in getrennte Indexfelder: das Nummernfeld ohne Tokenisierung und Stemming, das Volltextfeld analysiert. Shopware erhält voreingestellt fünf Sonderzeichen (Shopware Developer Documentation); der Schrägstrich fehlt und braucht preserved_chars.
- Tippfehlertoleranz gehört zu Wörtern, nicht zu Nummern, weil dort ein einzelnes Zeichen die Variante kodiert. Praktikabel ist: erst exakt suchen, bei Nulltreffer eine enge Toleranz als Rückfrage anbieten. Nur 23 Prozent (Nielsen Norman Group) der Vorschläge werden gewählt.
- Synonymlisten schließen die Lücke zwischen Katalogbegriff und Werkstattbegriff, Regionalismen und alten Bestellbezeichnungen. Berechtigungsbedingte Nulltreffer bei gesperrten Artikeln gehören nicht stillschweigend abgefangen, sondern mit Weg zum Ansprechpartner beantwortet.
- Das Nulltreffer-Protokoll ist die härteste Nachfragedatenquelle im Shop: wöchentlich exportieren, Schreibweisen normalisieren und jede Zeile einer von drei Kategorien zuordnen — Datenlücke an die Datenpflege, Sprachlücke an das Kataloglektorat, Sortiment-Signal an den Einkauf.
Der Einkäufer sucht nicht, er identifiziert
Die Onsite-Suche im B2B ist kein Entdeckungswerkzeug, sondern ein Adressierungswerkzeug. Der Einkäufer im technischen Handel, in der Instandhaltung oder im Wareneingang hat einen konkreten Bedarf und daneben eine Quelle: ein Datenblatt, einen Lieferschein, ein geöffnetes ERP-Fenster. Daraus entsteht eine Zeichenkette. Die Nielsen Norman Group beobachtet in ihren Usability-Studien, dass mehr als die Hälfte (Nielsen Norman Group) der Nutzer suchdominiert sind: Sie steuern nach dem Laden direkt das Suchfeld an, statt sich durch die Navigation zu arbeiten. Nur etwa ein Fünftel (Nielsen Norman Group) ist navigationsdominiert, der Rest verhält sich gemischt. In einem B2B-Katalog mit bekannten Artikelnummern verschiebt sich dieses Verhältnis noch deutlicher in Richtung Suchfeld — die Suche ist dort die eigentliche Startseite.
Genau an dieser Stelle bricht ein überraschend großer Teil der Shops ein. Das Baymard Institute vergibt in seinem aktuellen Such-Benchmark über 10.000 (Baymard Institute) Einzelbewertungen auf mehr als 170 (Baymard Institute) Shops und Apps. Das Ergebnis: 56 Prozent (Baymard Institute) der Shops unterstützen die Suchbedürfnisse ihrer Nutzer nicht angemessen. Auf dem Desktop zeigen 46 Prozent (Baymard Institute) eine mittelmäßige oder schlechtere Such-UX, mobil sind es 58 Prozent (Baymard Institute) und in Apps 64 Prozent (Baymard Institute). Nur vier (Baymard Institute) Desktop-Shops und ein einziger mobiler Shop erreichten im Benchmark eine durchgehend gute Bewertung.
Besonders aufschlussreich ist die Aufschlüsselung nach Suchtyp. Die exakte Suche — technisch der einfachste Fall, weil die Zeichenkette bereits im Katalog steht — bereitet 12 Prozent (Baymard Institute) der Shops Probleme. Bei Abkürzungs- und Zeichensuchen, also genau dem Muster einer Artikelnummer mit Bindestrich, Punkt oder Schrägstrich, liegt der Anteil der Shops mit Schwächen bei 54 Prozent (Baymard Institute). Kompatibilitätssuchen ("passend für Modell X") scheitern bei 44 Prozent (Baymard Institute), Merkmalssuchen bei 39 Prozent (Baymard Institute). Das sind exakt die Suchmuster, die ein B2B-Sortiment ausmachen — und ein B2B-Portal, das sie nicht bedient, verliert den Einkäufer an der ersten Interaktion.
Nulltreffer ist eine Aussage über Ihr Sortiment
Welche Suchtypen ein B2B-Katalog beherrschen muss
Bevor man an Relevanz-Tuning denkt, lohnt eine nüchterne Bestandsaufnahme: Mit welchen Eingaben kommt der Einkäufer überhaupt? Im B2B sind das selten Wunschbegriffe und fast durchgehend Identifikatoren aus verschiedenen Systemwelten. Jeder dieser Typen hat eine eigene Datenquelle, eine eigene Schreibweise und eine eigene technische Behandlung. Ein Katalog, der nur die eigene Artikelnummer kennt, deckt vielleicht ein Drittel der realen Eingaben ab.
Eigene Artikelnummer
Die Nummer aus Ihrem ERP — mit und ohne Trennzeichen. Wer "HTG-4711/02" pflegt, muss auch "HTG471102" und "htg 4711 02" auf denselben Artikel führen, ohne dass die Nummer im Volltext zerfällt.
Herstellernummer
Die MPN steht auf dem Bauteil und im Datenblatt, nicht in Ihrem Katalog. Sie ist häufig die erste Eingabe überhaupt und muss als eigenes, durchsuchbares Feld je Artikel gepflegt sein.
Kundenartikelnummer
Die Nummer, unter der Ihr Kunde den Artikel in seinem eigenen ERP führt. Sie ist kundenspezifisch, gehört in ein kundengruppen- oder kontogebundenes Feld und ist das stärkste Bindungsmerkmal überhaupt.
EAN und GTIN
Aus dem Scanner, aus dem Wareneingang, aus dem Katalogaustausch. Rein numerisch, ohne Trennzeichen, und in der Regel eindeutig — der ideale Kandidat für einen direkten Sprung auf die Produktseite.
Technische Merkmale
"M8x40 A2", "DN50 PN16", "1,5 mm² H07V-K": Maß, Werkstoff und Norm in einer Zeichenkette. Diese Eingaben brauchen strukturierte Attribute im Index, nicht nur Fließtext in der Beschreibung.
Umgangssprache
Der Werkstattbegriff statt des Katalogbegriffs — "Rohrzange" statt "Eckrohrzange", "Flex" statt "Winkelschleifer". Diese Lücke schließt keine Technik, sondern eine gepflegte Synonymliste.
Die Reihenfolge dieser Typen ist kein Zufall: Sie entspricht grob der Trefferschärfe. Nummern sind eindeutig und verlangen einen einzigen Treffer, Merkmalssuchen erwarten eine gefilterte Liste, umgangssprachliche Eingaben eine sortierte Auswahl. Wer alle sechs Typen durch dieselbe Volltextsuche schickt, optimiert zwangsläufig gegen sich selbst — was der Nummernsuche hilft, schadet der Wortsuche und umgekehrt. Besonders sichtbar wird das im Ersatzteilgeschäft, wo Kompatibilität und Nummer zusammenfallen; wie sich dieser Fall sauber abbilden lässt, zeigt der Beitrag zum digitalen Ersatzteilkatalog im Aftersales. Im technischen Handel treten in der Praxis alle sechs Typen nebeneinander auf.
Nummernsuche und Volltextsuche technisch trennen
Der wichtigste architektonische Schritt ist unspektakulär: Nummern und Wörter gehören in getrennte Indexfelder mit getrennter Analysekette. Ein Volltextfeld soll zerlegen, normalisieren und großzügig sein — es senkt Groß- und Kleinschreibung, entfernt Stoppwörter, führt Wortformen auf ihren Stamm zurück und toleriert Tippfehler. Ein Nummernfeld soll das Gegenteil: die Zeichenkette als Ganzes behalten, nicht an Trennzeichen zerlegen, kein Stemming anwenden und exakte Treffer vor allen anderen ausspielen. Beide Ziele in einem Feld zu vereinen, führt zu einem Kompromiss, der beide Seiten enttäuscht.
In Shopware ist der kritische Punkt konkret benennbar. Die Plattform pflegt in der Datei config/packages/shopware.yaml unter shopware.search.preserved_chars eine Liste der Sonderzeichen, die bei der Suche erhalten bleiben; voreingestellt sind fünf Zeichen (Shopware Developer Documentation): Bindestrich, Unterstrich, Plus, Punkt und At-Zeichen. Der Schrägstrich gehört nicht dazu. Eine Artikelnummer wie PT-64/515 wird deshalb bei aktivierter Begriffstrennung in PT, 64 und 515 zerlegt (Shopware Developer Documentation) — mit dem Ergebnis, dass die Suche jeden Artikel findet, der irgendwo eine 64 enthält, und der eigentlich gemeinte Artikel in der Liste untergeht. Ist die Trennung deaktiviert, wird PT-64/515 als Ganzes gesucht. Wer Schrägstriche in Nummern führt, muss die Liste erweitern:
shopware:
search:
# Voreinstellung: ['-', '_', '+', '.', '@']
# Schrägstrich ergänzen, wenn Artikelnummern ihn enthalten (PT-64/515)
preserved_chars: ['-', '_', '+', '.', '@', '/']
# Nach jeder Änderung an Analyse oder Mapping den Index neu aufbauen:
# bin/console es:indexAuf dieser Basis entsteht die eigentliche Suchlogik: Ein vorgeschalteter Query-Router prüft die Eingabe gegen die bekannten Nummernmuster des Sortiments. Passt sie, läuft die Anfrage zuerst als exakte Suche gegen die Nummernfelder — eigene Artikelnummer, Herstellernummer, EAN, Kundenartikelnummer. Gibt es dort genau einen Treffer, ist der Sprung direkt auf die Produktseite die richtige Antwort, nicht eine Liste mit einem Element. Erst wenn kein Nummernmuster erkannt wird oder die exakte Suche leer bleibt, übernimmt die Volltextsuche mit Synonymen und Toleranz. Diese Trennung ist keine Konfigurationsaufgabe im Backend, sondern Shopware-Entwicklung am Suchindex und an der Abfragelogik.
Der stille Modus-Fehler
Tippfehlertoleranz: bei Wörtern Pflicht, bei Nummern riskant
Fuzzy-Matching ist die Funktion, die am häufigsten pauschal eingeschaltet wird — und am häufigsten falsch. Bei Wörtern ist sie unverzichtbar: Wer "Winkelschleifer" sucht und "Winkelschleifr" tippt, soll das Werkzeug bekommen. Bei Nummern kehrt sich die Logik um. Artikelnummern unterscheiden sich systematisch in genau einem Zeichen, weil dieses Zeichen die Variante kodiert: Länge, Gewinde, Werkstoff, Gebinde. Eine Toleranz von einem Zeichen macht aus einer eindeutigen Anfrage eine Liste von Geschwisterartikeln — und im schlimmsten Fall aus einem Treffer eine Fehlbestellung, die als Retoure zurückkommt.
| Aspekt | Nummernfeld (keyword) | Volltextfeld (analyzed) |
|---|---|---|
| Tokenisierung | keine — Zeichenkette bleibt ganz | Zerlegung in Wort-Token |
| Trennzeichen | erhalten (preserved_chars) | als Wortgrenze behandelt |
| Stemming | deaktiviert | sprachabhängig aktiv |
| Stoppwörter | deaktiviert | sprachabhängig entfernt |
| Tippfehlertoleranz | aus oder nur als zweiter Versuch | aktiv, ein bis zwei Zeichen |
| Synonyme | nur echte Nummern-Aliase | Sortimentssprache, Regionalismen |
| Rangfolge | exakter Treffer schlägt alles | Relevanz aus Feld-Boosts |
| Ziel bei einem Treffer | direkter Sprung zur Produktseite | Trefferliste mit Verfeinerung |
Der praktikable Weg ist ein zweistufiges Vorgehen statt eines globalen Schalters. Stufe eins sucht die Nummer exakt und ohne Toleranz. Bleibt sie leer, läuft Stufe zwei mit enger Toleranz — aber mit einer anderen Darstellung: nicht als Treffer, sondern als Rückfrage ("Meinten Sie HTG-4711/03?"). Damit bleibt die Eindeutigkeit erhalten, ohne den Einkäufer bei einem echten Zahlendreher im Regen stehen zu lassen. Dass Vorschläge kein Selbstläufer sind, zeigt die Nielsen Norman Group: In ihren Tests wurden nur 23 Prozent (Nielsen Norman Group) der angebotenen Suchvorschläge tatsächlich ausgewählt. Vorschläge ersetzen also keine funktionierende Trefferlogik — sie ergänzen sie.
Synonyme und die Sprache des Sortiments
Die zweite große Lückenklasse ist sprachlich. Der Katalog spricht Hersteller- und Normdeutsch, der Einkäufer spricht Werkstatt. Zwischen "Eckrohrzange" und "Rohrzange", zwischen "Winkelschleifer" und "Flex", zwischen "Kabelbinder" und "Kabelband" liegt kein technisches, sondern ein lexikalisches Problem. Es lässt sich weder durch Fuzzy-Matching noch durch besseres Ranking lösen, weil die Zeichenketten nichts gemeinsam haben. Die einzige belastbare Antwort ist eine gepflegte Synonymliste — und die entsteht nicht am Reißbrett, sondern aus den echten Eingaben Ihrer Kunden.
- Werkstattbegriff gegen Katalogbegriff: Umgangssprachliche und markenhafte Gattungsbegriffe, die im Sortiment als Fachbegriff geführt werden. Die ergiebigste Quelle ist das Nulltreffer-Protokoll.
- Regionalismen: "Schraubenzieher" und "Schraubendreher", "Sechskantschlüssel" und "Inbusschlüssel", österreichische und schweizerische Varianten in exportierenden Sortimenten.
- Alte Bestellbezeichnungen: Begriffe und Nummernkreise aus dem Vorgängersystem, die Kunden nach einer Migration weiter verwenden — sie gehören als Alias in den Index, nicht in den Papierkorb.
- Abkürzungen und Schreibvarianten: "VA" und "Edelstahl" und "A2", "Nirosta" und "nichtrostend", "1,5" und "1.5" — dazu Einheiten mit und ohne Leerzeichen.
- Zusammensetzungen: Deutsche Komposita zerfallen nicht von selbst. "Edelstahlschraube" soll Artikel finden, die als "Schraube, Edelstahl" gepflegt sind — hier hilft eine Zerlegung im Index oder ein gepflegtes Alias.
- Fremdsprachige Eingaben: In international genutzten Katalogen tauchen englische Gattungsbegriffe im deutschen Shop auf und umgekehrt — eine Frage der Sprachkonfiguration und der Synonympflege je Sprache.
Diese Pflege ist Sortimentsarbeit, keine IT-Aufgabe — sie gehört zu den Menschen, die den Katalog kennen. Sie setzt allerdings voraus, dass die Produktdaten überhaupt eine Struktur haben, an der Synonyme andocken können. Das B2BEST Barometer von IFH Köln und ECC Köln zeigt, dass die Branche hier in Bewegung ist: 41 Prozent (IFH Köln / ECC Köln, B2BEST Barometer) der befragten Großhändler und Hersteller erzeugen Produktbeschreibungen bereits automatisiert, 37 Prozent (IFH Köln / ECC Köln, B2BEST Barometer) reichern Produktdaten automatisiert an. Die größte Hürde bleibt dabei mit 44 Prozent (IFH Köln / ECC Köln, B2BEST Barometer) die Integration in bestehende Systeme. Wo die Datenbasis stimmt, ist die Synonympflege eine Frage von Stunden pro Monat; wo sie fehlt, hilft zuerst eine saubere PIM-Integration — die Grundlagen dazu behandelt der Beitrag zu Produktdaten und Datenqualität im B2B.
Synonyme sind Sortimentswissen, kein Suchfeature
Kundengruppen, gesperrte Artikel und der Index
Im B2B ist der Katalog selten für alle gleich. Kundengruppen sehen unterschiedliche Sortimente, einzelne Artikel sind für bestimmte Kunden gesperrt, Neuheiten laufen zunächst nur für ausgewählte Konten. Für die Suche entstehen daraus zwei getrennte Fragen, die gern vermischt werden: Was steht im Index, und was darf dieser Nutzer sehen? Die saubere Antwort lautet: Der Index enthält das gesamte Sortiment mit seinen Sichtbarkeitsattributen, und die Berechtigung wird als Filter zur Abfragezeit angewendet — nicht durch getrennte Indizes je Kundengruppe, die mit jeder neuen Gruppe teurer werden.
Das hat eine unangenehme Konsequenz, die man bewusst entscheiden muss: Ein gesperrter Artikel erzeugt für den betroffenen Kunden einen Nulltreffer — und der ist, siehe oben, eine Sortimentsaussage. Hier ist ein stiller Nulltreffer die schlechteste aller Optionen. Besser ist eine explizite Rückmeldung: Der Artikel existiert, ist aber für dieses Konto nicht freigegeben, mit einem Weg zum zuständigen Ansprechpartner. Damit wird aus einer Sackgasse ein Kontaktpunkt. Welche Rollen- und Rechtestrukturen dafür nötig sind, beschreibt der Beitrag zu B2B-Kundengruppen, Rollen und Rechten in Shopware.
Eine zweite Gruppe von Einschränkungen ist rechtlich statt kaufmännisch. Dual-Use-Güter, Gefahrstoffe oder länderbezogene Beschränkungen dürfen für bestimmte Empfänger nicht bestellbar sein — und wo eine Sanktionsprüfung greift, ist die Suche der erste Ort, an dem das sichtbar wird. Auch hier gilt: Die Prüfung gehört als Attribut in den Index und als Filter in die Abfrage, damit Trefferliste, Produktseite und Checkout dieselbe Aussage treffen. Wie sich das operativ abbilden lässt, behandelt der Beitrag zur Sanktionslistenprüfung und Exportkontrolle im B2B-Shop.
Ein Nulltreffer, der aus einer Berechtigung entsteht, ist kein Suchproblem, sondern ein Kommunikationsproblem. Der Einkäufer soll erfahren, dass es den Artikel gibt — und wen er fragen muss.
Das Nulltreffer-Protokoll als härteste Datenquelle
Kein anderes Instrument im Shop liefert so unverfälschte Nachfragedaten wie die Liste der Suchanfragen ohne Ergebnis. Anders als Umfragen, Personas oder Sortimentsplanungen enthält sie ausschließlich echte, kaufabsichtsgetriebene Eingaben zahlender Kunden — formuliert in deren eigener Sprache, zum Zeitpunkt des Bedarfs. Die Nielsen Norman Group hat in ihren Studien beobachtet, dass 27 Prozent (Nielsen Norman Group) der gescheiterten Aufgaben darauf zurückgingen, dass Nutzer passende Artikel nicht finden konnten, obwohl diese im Shop vorhanden waren. Genau diese Fälle stehen im Nulltreffer-Protokoll. Jede Zeile darin gehört in eine von drei Kategorien — und jede Kategorie hat einen anderen Adressaten.
Datenlücke
Der Artikel ist im Sortiment, aber die eingegebene Nummer steht nicht im Index — Herstellernummer fehlt, EAN nicht gepflegt, Trennzeichen zerlegt. Adressat: Datenpflege und Index-Mapping. Dies ist die häufigste und am schnellsten behebbare Kategorie.
Sprachlücke
Der Artikel ist da, der Begriff fehlt. Der Kunde nutzt den Werkstattbegriff, eine alte Bestellbezeichnung oder einen Regionalismus. Adressat: Synonymliste und Sortimentssprache. Hier entsteht der Lexikon-Nachschub für den nächsten Monat.
Sortiment-Signal
Der Artikel ist tatsächlich nicht im Sortiment — aber er wird nachgefragt, wiederholt, von zahlenden Kunden. Adressat: Einkauf und Category Management. Dies ist die wertvollste Kategorie, weil sie Umsatz beschreibt, den es noch nicht gibt.
Der Wert dieser Auswertung liegt in ihrer Frequenz. Ein Nulltreffer-Report, der einmal im Quartal erscheint, ist ein Bericht; einer, der jeden Montag auf dem Tisch liegt, ist ein Arbeitsmittel. Die Aufbereitung sollte nach Häufigkeit sortiert sein und Anfragen normalisieren, damit "htg 4711 02", "HTG-4711/02" und "HTG471102" als ein Eintrag erscheinen. Sinnvoll ist außerdem die Trennung nach Kundengruppe: Ein Nulltreffer bei einem Bestandskunden mit Jahresvertrag wiegt schwerer als einer bei einem anonymen Besucher. Ergänzend lohnt der Blick auf die Anfragen mit Treffern, aber ohne Klick — sie sind die stille Variante desselben Problems.
Ein Arbeitsablauf, der sich trägt
Suchanalyse: Kennzahlen, die den Umsatz erklären
Die Suche wird selten gemessen, weil sie als Bedienelement gilt und nicht als Kanal. Behandelt man sie als Kanal, verändert sich die Diskussion: Nutzer, die suchen, sind bedarfsgetrieben und konvertieren typischerweise deutlich über dem Durchschnitt der Besucher. Damit lohnt sich derselbe Kennzahlenapparat, den man für jeden anderen Kanal selbstverständlich aufsetzt. Fünf Kennzahlen genügen für den Anfang.
- Suchanteil am Umsatz: Welcher Anteil des Bestellwerts stammt aus Sitzungen mit mindestens einer Suche? Diese Zahl beantwortet die Budgetfrage — und fällt in B2B-Katalogen regelmäßig höher aus als erwartet.
- Nulltrefferquote: Anteil der Suchen ohne Ergebnis an allen Suchen, getrennt nach Nummern- und Wortsuchen. Nummern-Nulltreffer sind fast durchgehend Datenlücken, Wort-Nulltreffer eher Sprachlücken.
- Klickposition: Auf welchem Rang wird geklickt? Rang eins bei Nummernsuchen ist das Ziel. Eine hohe durchschnittliche Klickposition verrät die zerlegte Artikelnummer, die zu viele statt zu wenige Treffer liefert.
- Verfeinerungsrate: Wie oft formuliert derselbe Nutzer die Anfrage neu? Jede Verfeinerung ist ein gescheiterter erster Versuch — und die Neuformulierung gelingt seltener, als man annimmt.
- Suche-zu-Auftrag: Anteil der Suchen, die in derselben Sitzung zu einer Bestellung führen. Die Kennzahl, an der alle anderen hängen — und die einzige, die den Aufwand für Synonympflege rechtfertigt.
Diese Kennzahlen haben eine angenehme Eigenschaft: Sie sind über die Zeit vergleichbar und reagieren schnell auf Eingriffe. Wird eine Synonymgruppe ergänzt, sinkt die Nulltrefferquote für diese Anfragen binnen Tagen. Dass sich Such-UX insgesamt verbessern lässt, zeigt die Langzeitbeobachtung der Nielsen Norman Group: Die gemessene Erfolgsquote bei der Shop-Suche stieg von 64 Prozent (Nielsen Norman Group) im Jahr 2000 über 74 Prozent (Nielsen Norman Group) im Jahr 2011 auf 92 Prozent (Nielsen Norman Group) im Jahr 2017 — Ergebnis kontinuierlicher Arbeit, nicht eines einzelnen Werkzeugs. Wie sich diese Werte in ein Gesamtbild einfügen, behandelt der Beitrag zu B2B-Shop-Analytics und Kennzahlen. Wer zusätzlich beobachtet, wie KI-Assistenten Kataloge auslesen, findet die Einordnung im Beitrag zur Produktsuche und KI-Recherche im B2B-Einkauf.
Index-Aufbau bei großen Katalogen
Ab einer gewissen Katalogtiefe wird die Suche zur Infrastrukturfrage. Eine datenbankgestützte Suche funktioniert bei einigen tausend Artikeln zuverlässig; bei sechsstelligen Artikelzahlen mit Varianten, kundenspezifischen Preisen und mehreren Nummernkreisen je Artikel stößt sie an Grenzen — sowohl bei der Antwortzeit als auch bei der Ausdruckskraft der Abfrage. Shopware bindet dafür OpenSearch an; beide Systeme werden von der Plattform gleich behandelt (Shopware Developer Documentation). Der Gewinn liegt weniger in der Geschwindigkeit als in der Kontrolle: eigene Analysatoren je Feld, Feld-Boosts, Synonymfilter und die saubere Trennung von Nummern- und Volltextfeldern werden damit überhaupt erst konfigurierbar.
Zwei Stellschrauben verdienen dabei besondere Aufmerksamkeit. Die erste ist die n-Gramm-Zerlegung, mit der Teilwortsuchen ermöglicht werden: Voreingestellt sind eine Mindestlänge von vier und eine Maximallänge von fünf Zeichen (Shopware Developer Documentation), einstellbar über SHOPWARE_ES_NGRAM_MIN_GRAM und SHOPWARE_ES_NGRAM_MAX_GRAM. Zu kleine Werte blähen den Index auf und erzeugen Zufallstreffer, zu große verhindern die Teilwortsuche. Die zweite ist die Sprachanalyse: Stoppwörter, Stemming und die Zerlegung deutscher Komposita werden je Sprache konfiguriert und entscheiden darüber, ob "Edelstahlschrauben" den Artikel "Schraube, Edelstahl" findet. Beide Einstellungen wirken erst nach einem vollständigen Neuaufbau des Index über bin/console es:index (Shopware Developer Documentation).
Genau daraus folgt die betriebliche Anforderung: Ein Neuaufbau des Index ist ein planbarer, wiederholbarer Vorgang und gehört in dieselbe Betriebsroutine wie Deployments und Updates. Wer Analysatoren im laufenden Betrieb ändert, ohne den Index neu zu bauen, erzeugt eine Suche, die auf alten Regeln antwortet — ein Fehlerbild, das sich schwer reproduzieren lässt. Dieselbe Disziplin gilt für Plattform-Upgrades, bei denen sich Mapping oder Analysekette ändern können; die Einordnung dazu liefert der Beitrag zur Upgrade- und Wartungsstrategie für B2B-Shops. Und weil die Nummernfelder aus ERP und PIM stammen, hängt die Qualität des Index unmittelbar an den Schnittstellen, die diese Daten liefern.
Suchrelevanz ist Entwicklungsarbeit
Die Onsite-Suche lässt sich nicht einkaufen und nicht einmalig einrichten. Sie besteht aus drei Teilen, die getrennt gepflegt werden müssen: dem Katalog mit seinen Nummern und Attributen, dem Index mit seinen Feldern und Analysatoren, und der Abfragelogik, die entscheidet, wann exakt und wann tolerant gesucht wird. Kein Teil funktioniert ohne die anderen — eine perfekte Synonymliste hilft nichts, wenn die Artikelnummer im Volltext zerfällt, und der beste Index bleibt wirkungslos, wenn die Herstellernummer im ERP gar nicht gepflegt ist. Dass 56 Prozent (Baymard Institute) der Shops die Suchbedürfnisse ihrer Nutzer nicht abdecken, liegt selten an fehlender Technik und meist an fehlender Zuständigkeit.
Der Einstieg ist dabei kleiner, als die Aufgabe klingt. Er beginnt mit einer Woche Nulltreffer-Protokoll, einer ehrlichen Einordnung der Einträge in Datenlücke, Sprachlücke und Sortiment-Signal, und der Prüfung einer einzigen technischen Frage: Was passiert mit einer Artikelnummer, die einen Bindestrich und einen Schrägstrich enthält? Aus den Antworten ergibt sich in aller Regel eine überschaubare Liste konkreter Eingriffe — Felder ergänzen, Analysekette trennen, Router vorschalten, Synonyme pflegen. Welche davon in Ihrem Sortiment den Ausschlag geben, klären wir in einer E-Commerce-Beratung; die Umsetzung an Index und Abfragelogik ist Shopware-Entwicklung an einem konkreten, messbaren Ziel: dass die eingetippte Nummer genau einen Treffer liefert.
PT-64/515 in ihre Bestandteile und sucht nach PT, 64 und 515 — der gemeinte Artikel geht dann in einer langen Liste unter. Hinzu kommt, dass Shopware voreingestellt nur fünf Sonderzeichen erhält (Shopware Developer Documentation): Bindestrich, Unterstrich, Plus, Punkt und At-Zeichen. Der Schrägstrich muss über preserved_chars ergänzt werden. Die belastbare Lösung ist ein eigenes Nummernfeld ohne Tokenisierung, das exakt und vor der Volltextsuche abgefragt wird.Verwandte Artikel
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