KI-Suche — wenn „Dach undicht“ auch Dachsanierung findet.

Was die Standardsuche nicht kann.

• Synonyme: „Preis“ findet nicht „Kosten“, „Anfahrt“ nicht „Wegbeschreibung“.
• Beschreibungen statt Begriffe: Wer sein Problem schildert, statt den Fachbegriff zu kennen, findet nichts.
• Tippfehler führen zu null Treffern.
• Beugungen und Zusammensetzungen: Gerade im Deutschen ein Dauerproblem.
• Keine Gewichtung: Ein Nebensatz zählt so viel wie eine Überschrift.
• Page Builder: Inhalte in Bausteinen werden je nach Aufbau gar nicht durchsucht.

Wenn deine Suche gar keine Ergebnisse liefert, obwohl Inhalte da sind, ist das übrigens oft ein technisches Problem und kein inhaltliches (Suche funktioniert nicht).

Wie Bedeutungssuche funktioniert.

Jeder Inhalt wird in Abschnitte zerlegt, und jeder Abschnitt bekommt eine Darstellung seiner Bedeutung als Zahlenfolge. Inhaltlich ähnliche Texte liegen in diesem Raum nah beieinander. Eine Suchanfrage wird genauso umgewandelt, dann wird verglichen, was am nächsten liegt. Das Ergebnis: Treffer, die inhaltlich passen, auch wenn kein einziges Wort übereinstimmt.

Das Gleiche steckt unter der Haube eines Chatbots auf eigenen Inhalten — mit dem Unterschied, dass dort das Ergebnis in eine Antwort gegossen wird, während die Suche eine Trefferliste zeigt (Chatbot mit eigenen Inhalten). Beides lässt sich auf derselben Grundlage bauen, was Kosten spart.

Beide Verfahren kombinieren.

Deshalb ist die richtige Antwort meist „beides“: Die klassische Suche liefert exakte Treffer, die semantische ergänzt inhaltlich passende, und die Ergebnisse werden zu einer Liste zusammengeführt. Für Nutzer ist das unsichtbar — sie merken nur, dass sie finden, was sie suchen.

Im Shop.

In WooCommerce zahlt sich eine gute Suche am schnellsten aus, weil jede erfolglose Suche ein verlorener Kauf ist. Interessant sind hier vor allem Anfragen, die eine Eigenschaft beschreiben statt ein Produkt zu benennen: „Schraube für Außenbereich rostfrei“ etwa. Damit das funktioniert, müssen die Produktattribute mit in die Suche einfließen, nicht nur Titel und Beschreibung. Ein Nebeneffekt: Die Liste der Suchanfragen ohne Treffer ist die ehrlichste Sortimentsanalyse, die du bekommen kannst — sie zeigt, wonach Kunden fragen und was du nicht hast.

Filter, Rechte und Sprachen.

Eine Suche muss sich an dieselben Regeln halten wie der Rest der Website. Private Beiträge, Entwürfe und Inhalte in geschützten Bereichen dürfen nicht in den Ergebnissen auftauchen — bei einem Mitgliederbereich wird die Suche also nach Rechten gefiltert (Mitgliederbereich, Rollen und Rechte). Bei mehrsprachigen Websites gehört die Sprache als Filter dazu, sonst mischen sich Treffer; das Verfahren selbst kommt mit mehreren Sprachen gut zurecht und findet sogar sprachübergreifend (WordPress mehrsprachig).

Umsetzung in WordPress.

1. Inhalte bestimmen: Welche Inhaltstypen kommen in die Suche, welche nicht?
2. Aufbereiten: Zerlegen in Abschnitte, Produktattribute mitnehmen, Bausteine aus Page Buildern sauber auslesen.
3. Speicher wählen: für kleine Bestände in der eigenen Datenbank, für große ein spezialisierter Dienst.
4. Abgleich einrichten: Neue und geänderte Inhalte automatisch nachziehen.
5. Suchseite umbauen: Ergebnisse mit Auszug, Hervorhebung und Filtern.
6. Rückfallebene: Ist der Dienst nicht erreichbar, greift die normale Suche.

Qualität sichern.

Vor dem Livegang lohnt sich eine Testliste: fünfzig echte Suchanfragen mit der Erwartung, welche Seite ganz oben stehen sollte. Damit lässt sich jede Änderung messen statt zu diskutieren. Nach dem Start kommen die realen Anfragen dazu — besonders die ohne Treffer. Häufig zeigt sich dabei, dass nicht die Suche schlecht ist, sondern ein Thema auf der Website fehlt.

Messen.

• Anteil der Suchen ohne Treffer — die wichtigste Zahl.
• Wie oft wird auf ein Ergebnis geklickt?
• Wie oft auf das erste Ergebnis?
• Wie viele Suchen führen zu einer Anfrage oder Bestellung?
• Welche Begriffe werden am häufigsten gesucht?

Kosten.

Orientierungswerte, keine Fixpreise. Dazu kommen laufende Kosten für die Nutzung der KI-Modelle, die nach Verbrauch abgerechnet werden. Nach einem kurzen Gespräch bekommst du ein Festpreisangebot.

Eine Suche für eine Firmenwebsite mit einigen hundert Seiten liegt am unteren Rand. Für einen Shop mit mehreren tausend Artikeln kommt Aufwand für Attribute, Filter und laufenden Abgleich dazu. Die Betriebskosten sind gering, weil die Umwandlung nur einmal je Inhalt anfällt und Suchanfragen selbst kaum kosten.

Wie ich helfen kann.

Wenn deine Besucher nicht finden, was sie suchen, schaue ich mir an, woran es liegt — manchmal reicht schon eine bessere klassische Suche. Den Überblick über alle Themen gibt die Seite KI-Integration für Unternehmen, Preisrahmen stehen unter Kosten einer KI-Integration. Für Unternehmen im Raum Osnabrück: KI-Beratung Osnabrück.

Wer dahinter steht.

Ich bin Manuel Killert, Web- und KI-Entwickler aus Quakenbrück. Ich verbinde Sprachmodelle wie die von OpenAI und Anthropic mit Websites, WordPress, Shops und bestehender Software — über Schnittstellen, eigene Plugins und Automatisierungen mit Werkzeugen wie n8n. Für Unternehmen im Raum Osnabrück bin ich auch vor Ort erreichbar, alle anderen Projekte laufen remote. Ich sage dir ehrlich, wenn eine Aufgabe ohne KI besser gelöst ist.