Shoper-Suchanalyse – Wie man Suchdaten nutzt
Analyse von Shoper-Suchdaten – der Schlüssel zu besserer Konversion und Angebotsanpassung
Warum die Suche in einem Online-Shop analysieren?
Die interne Shop-Suchmaschine ist eines der wichtigsten Werkzeuge für Kunden – sie ermöglicht es ihnen, schnell die gesuchten Produkte zu finden. Für einen Shoper-E-Shop-Besitzer ist die Analyse von Suchdaten ein Schatz: Sie offenbart Kundenabsichten und -bedürfnisse, weist auf Lücken im Angebot und Möglichkeiten zur Verbesserung des Nutzererlebnisses hin.
Statistiken zeigen, dass Nutzer, die die Suchmaschine verwenden, 2–3 Mal eher kaufen als diejenigen, die nur das Angebot durchsuchen.
Wenn die Suchmaschine jedoch nicht gut funktioniert – das Produkt nicht findet oder irrelevante Ergebnisse liefert – wird der Kunde schnell entmutigt. Daten zufolge verlassen bis zu 80% der Nutzer den Shop, wenn sie nicht schnell finden, wonach sie suchen.
Die Schlussfolgerung ist einfach: Es lohnt sich zu schauen, was Kunden in die Suchmaschine eingeben und was daraus resultiert, um die Konversion zu steigern und das Angebot an ihre Erwartungen anzupassen.
Welche Daten liefert die Shoper-Suche?
Die Shoper-Plattform bietet im Administrationspanel Berichte über Kundensuchen im Shop. Mit dem Bericht „Meistgesuchte Begriffe“ können Sie Keyword-Statistiken überprüfen, die von Kunden eingegeben wurden. Verfügbare Informationen umfassen unter anderem:
Beliebteste Phrasen
Liste der am häufigsten eingegebenen Abfragen in einem ausgewählten Zeitraum (z. B. letzte Woche, Monat). Dank dessen wissen Sie, wonach Ihre Kunden am häufigsten suchen.
Abfragen ohne Ergebnisse
Phrasen, die keine Produktergebnisse lieferten. Diese „leeren Suchen“ sind besonders überwachungswürdig, da sie auf Lücken im Angebot oder in der Suchmaschinenfunktion hinweisen.
CTR nach Suche
Klickrate in Suchergebnissen (Click Through Rate). Zeigt an, wie viel Prozent der Suchenden auf eines der Ergebnisse geklickt haben. Eine niedrige CTR kann bedeuten, dass die präsentierten Ergebnisse nicht sehr relevant oder attraktiv waren.
Anzahl der Suchanfragen
Wie oft eine bestimmte Phrase eingegeben wurde. Dies zeigt die Popularität der Abfrage an. Kombiniert mit CTR oder Verkäufen ergibt dies ein vollständigeres Bild der Effektivität einer bestimmten Phrase.
Shoper sammelt diese Daten automatisch. Der Bericht der meistgesuchten Phrasen ist leicht zugänglich und sollte regelmäßig überprüft werden. Informationen daraus sind nicht nur „hier und jetzt“ nützlich – sie können auch im SEO verwendet werden.
Wie analysiert man Shoper-Suchdaten?
Die Liste der Begriffe selbst ist nur der Anfang. Der Schlüssel ist das Gewinnen von Erkenntnissen – was die Datenstatistiken für Ihren Shop bedeuten und was Sie darauf basierend verbessern können.
Anteil der Abfragen ohne Ergebnisse
Überprüfen Sie, welcher Prozentsatz aller Suchen mit der Meldung „keine Produkte“ endet. Ein großer Anteil an Abfragen ohne Ergebnisse ist ein Alarmsignal. Es kann bedeuten, dass Kunden nach Produkten suchen, die Sie nicht anbieten, oder Namen/Begriffe eingeben, die Ihre Suchmaschine nicht erkennt.
Am häufigsten gesuchte Phrasen
Schauen Sie sich die Top 10 oder Top 50 gesuchten Begriffe an. Passen sie zu Ihrem Angebot? Es lohnt sich, die beliebtesten Phrasen selbst in den Shop einzugeben und zu sehen, was der Kunde sieht. Dies ist ein einfaches Audit der Suchmaschinenfunktion.
Suchergebnisse CTR
Niedrige CTR für eine beliebte Phrase ist ein rotes Licht. Es bedeutet, dass Leute nach etwas suchen, aber nachdem sie die Ergebnisse gesehen haben, nicht klicken. Wenn die CTR hoch ist – Nutzer klicken oft – ist das ein Zeichen dafür, dass die Ergebnisse gut zur Abfrage passen.
Trends und Saisonalität
Wenn Sie Phrasen über einen längeren Zeitraum analysieren, können Sie Trends erkennen. Zum Beispiel signalisieren zunehmende Suchen nach „Winterjacke“ im Oktober eine saisonale Nachfrage.
Ergänzung der Suchanalyse mit Google Analytics-Daten
Daten aus dem Shoper-Panel sind die Basis, aber es lohnt sich, sie mit Informationen aus Google Analytics (GA) anzureichern, insbesondere im Hinblick auf das Nutzerverhalten nach der Durchführung einer Suche.
Internes Such-Tracking
Stellen Sie sicher, dass Sie das interne Such-Tracking in GA aktiviert haben. In Google Analytics 4 können Sie das automatische Tracking des Ereignisses view_search_results nutzen.
Nutzerpfade nach der Suche
GA ermöglicht die Analyse des User Flow. Sie können verfolgen, was unmittelbar nach der Suche passiert. Ein hoher Prozentsatz an Ausstiegen von der Seite direkt nach der Suche deutet auf ein ernsthaftes Problem hin.
Konversionen nach der Suche
Sie können die Konversionsrate von Sitzungen überprüfen, in denen die Suchmaschine verwendet wurde, im Vergleich zu denen ohne Suche. Oft stellt sich heraus, dass Nutzer, die die Suchmaschine verwenden, häufiger kaufen.
Sitzungslänge und Qualität
Es lohnt sich, Metriken wie durchschnittliche Sitzungsdauer oder Anzahl der Seitenaufrufe in Sitzungen mit Suche vs. ohne zu vergleichen. Wenn Kunden, die die Suchmaschine verwenden, mehr Zeit auf der Seite verbringen – ist das ein Zeichen dafür, dass die Suchmaschine sie dazu anregt, das Angebot zu erkunden.
Praktische Beispiele: Was kann man basierend auf Daten verbessern?
Gesammelte Daten und ihre Analyse sind wenig wert, wenn Sie sie nicht in konkrete Maßnahmen im Shop umsetzen. Hier sind einige praktische Möglichkeiten, Erkenntnisse zu nutzen:
Hinzufügen fehlender Keywords
Wenn Kunden oft ein bestimmtes Wort eingeben und Ihre Suchmaschine es nicht findet, fügen Sie es in Produktbeschreibungen oder Tags hinzu.
Verbesserung von Produktnamen und Beschreibungen
Stellen Sie sicher, dass Produktnamen dem entsprechen, was Benutzer eingeben. Beschreibungen sollten auch häufig gesuchte Phrasen enthalten.
Optimierung von Filtern und Tags
Schauen Sie, ob Kunden nicht versuchen, nach Merkmalen (Farbe, Größe) zu suchen. Konfigurieren Sie Filter nach Suchergebnissen.
Erweiterung des Angebots
Wenn viele Leute nach einem Produkt suchen, das Sie nicht haben, erwägen Sie, es in den Verkauf aufzunehmen. Dies ist ein direkter Hinweis vom Markt.
Änderung von Layout und Funktionalität
Erwägen Sie, die Suchmaschine hervorzuheben (z. B. eine größere „Suchen“-Leiste). Es lohnt sich auch, über die Implementierung von Autovervollständigung nachzudenken.
Alternativen zur nativen Shoper-Suche – Was bietet beeking.io?
Die native Shoper-Suche bietet grundlegende Möglichkeiten, hat aber Einschränkungen. Alternativen sind intelligente Suchmaschinen wie beeking.io, die im Hinblick auf die Integration mit der Shoper-Plattform entwickelt wurden.
Größere Fehlertoleranz
Die KI-Engine erkennt einen Fehler und zeigt die richtigen Produkte an, wodurch eine leere Ergebnisseite vermieden wird.
Verständnis von Synonymen und natürlicher Sprache
KI kann Absichten entschlüsseln und umgangssprachliche Begriffe mit Produkten in Ihrem Shop verknüpfen.
Bessere Ergebnisrelevanz
Beeking.io liefert relevante Produkte auch bei ungenauen Anfragen und strebt danach, „Null Ergebnisse“ zu minimieren.
Eingebaute Suchanalyse
Umfangreiche Berichte zeigen, welche Phrasen Verkäufe generieren. Dies kombiniert die Vorteile von Shoper- und GA-Daten an einem Ort.
Suche nach Attributen
Ermöglicht die Suche nach Attributen, Tags, Kategorien, was das Angebot zugänglicher macht.
Schnellere Suche mit Vorschlägen
Intelligente Autovervollständigung zeigt spezifische Produkte bereits nach Eingabe weniger Zeichen an.
Zusammenfassung
Die Analyse von Suchdaten in einem Shoper-Shop ist eine Praxis, die jeder Shop-Besitzer implementieren sollte. Wissen darüber, was und wie Kunden suchen, ist ein direkter Einblick in ihre Bedürfnisse. Nutzen Sie diese Daten, um den Shop zu verbessern, und wenn Standard-Tools nicht ausreichen – erwägen Sie intelligente Lösungen wie beeking.io.
Steigern Sie den Umsatz mit intelligenter Suche
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