Semantic Search

Keyword search zoekt naar exacte tekstovereenkomsten tussen de zoekopdracht en de productdata. Semantic search begrijpt de intentie en betekenis achter de woorden. Het kan herkennen dat 'hardloopschoenen' en 'sneakers voor joggen' naar dezelfde categorie verwijzen, zelfs als de woorden niet exact overeenkomen.

Het verhoogt de conversie door het aantal 'geen resultaten' pagina's te verminderen en relevantere producten te tonen. Als een klant snel vindt wat hij zoekt, zelfs bij gebruik van vage termen, is de kans op een aankoop veel groter en de kans op afhaken kleiner.

Absoluut. Een PIM zoals WISEPIM is essentieel omdat het de hoogwaardige, gestructureerde data levert die semantische zoekmachines nodig hebben. Zonder gedetailleerde kenmerken en consistente terminologie mist de zoekmachine de context om intelligente verbindingen tussen producten te leggen.

De implementatie van semantic search begint meestal bij het kiezen van een search provider die AI en Natural Language Processing (NLP) ondersteunt. U koppelt uw productdata vanuit een PIM-systeem of e-commerce platform via een API aan de zoekmachine om relaties tussen producten te leggen. Na de technische koppeling is het essentieel om de zoekresultaten te optimaliseren op basis van gebruikersdata en specifieke synoniemen binnen uw branche.

Mobiele gebruikers maken vaker gebruik van voice search en typen vaak kortere, minder nauwkeurige zoekopdrachten waarbij de context cruciaal is voor een goed resultaat. Omdat het schermoppervlak beperkt is, zorgt semantic search ervoor dat de meest relevante producten direct bovenaan verschijnen zonder dat de klant ver hoeft te scrollen. Dit vermindert frictie in de customer journey en verhoogt de mobiele conversieratio aanzienlijk.

Voor een effectieve semantic search zijn uitgebreide producttitels, omschrijvingen, categorieën en technische specificaties van groot belang. Hoe rijker de metadata in uw PIM-systeem, hoe beter de zoekmachine de context en de bedoeling van de gebruiker kan matchen met uw assortiment. Door ook synoniemen en gebruikssituaties toe te voegen aan uw productdata, vergroot u de vindbaarheid voor natuurlijke zoekopdrachten.

Moderne semantic search engines maken gebruik van meertalige NLP-modellen die de betekenis van woorden begrijpen over verschillende talen heen. Hierdoor kunnen klanten in hun eigen taal zoeken en relevante resultaten vinden, zelfs als de brongegevens in een andere taal in de database staan. Toch blijft het beheren van gelokaliseerde content in een PIM aanbevolen om de hoogste relevantie en nauwkeurigheid voor regiospecifieke termen te garanderen.

Semantic search maakt gebruik van vectorrepresentaties waarbij woorden en producten worden omgezet in numerieke waarden in een meerdimensionale ruimte. Producten die qua betekenis op elkaar lijken, zoals 'hardloopschoenen' en 'sneakers voor marathons', komen in deze ruimte dicht bij elkaar te staan. Wanneer een klant een zoekopdracht geeft, analyseert het systeem de positie van die vraag en toont resultaten die daar geografisch dichtbij liggen, ongeacht de specifieke spelling of de gebruikte synoniemen in de producttekst.

Een veelvoorkomende oorzaak is vervuilde data in het PIM-systeem. Als productbeschrijvingen te vaag zijn of tegenstrijdige informatie bevatten, kan het algoritme verkeerde verbanden leggen. Ook het te breed instellen van associaties is een valkuil; een zoekopdracht naar 'moeren' mag in een bouwmarkt niet leiden tot resultaten voor 'walnoten'. Het is daarom cruciaal om de zoekmachine te finetunen op basis van de specifieke brancheterminologie en productkenmerken die voor jouw assortiment van belang zijn.

De belangrijkste indicator is de 'Zero Results Rate', die aanzienlijk moet dalen omdat het systeem vage zoekopdrachten beter begrijpt. Daarnaast kijk je naar de 'Click-Through Rate' op de zoekresultatenpagina; een hogere score betekent dat de getoonde producten beter aansluiten bij de intentie. Tot slot is de 'Search Exit Rate' van belang. Als klanten minder vaak de webshop verlaten direct na een zoekopdracht, is dat een teken dat de getoonde resultaten relevant en overtuigend genoeg zijn.

Stel dat een klant zoekt naar 'warme kleding voor een winterwandeling'. Een traditionele zoekmachine vindt waarschijnlijk niets omdat deze exacte zin niet in de producttitels staat. Semantic search begrijpt echter de context 'winter' en de behoefte aan warmte. Het systeem koppelt dit automatisch aan relevante categorieën zoals thermokleding, dikke jassen en mutsen. Zelfs zonder de letterlijke term 'winterwandeling' in de specificaties, krijgt de klant direct een overzicht van artikelen die passen bij zijn werkelijke activiteit.

Dit is meestal een nauwe samenwerking tussen de e-commerce manager en de PIM-specialist. De PIM-specialist zorgt ervoor dat de productdata rijk en goed gestructureerd is, zodat de zoekmachine voldoende aanknopingspunten heeft. De content marketeer analyseert vervolgens de zoektermen van klanten om te zien waar het systeem nog bijsturing nodig heeft, bijvoorbeeld door handmatig synoniemen toe te voegen of attributen te verfijnen. Bij grotere organisaties helpt een data-analist om de algoritmes te optimaliseren op basis van conversiedata.