Suche ist die Schnittstelle.
Der Index ist die Infrastruktur.
Ein einziger Verhaltensindex treibt Suche, Listings und Kategorieseiten an — und wird zur Grundlage für den Synerise Customer Agent. Durchgängig in die verhaltensbasierte KI-Infrastruktur eingebettet: Was Kunden heute tun, verändert das, was sie morgen finden.
<15ms
Abfrageantwortzeit (p95)
99.2%
Suchrelevanzwert
50M+
Indexierte Artikel pro Bereitstellung
+165%
Steigerung der Suchkonversion gegenüber der plattformeigenen Suche
Interaktive Vorführung
Sehen Sie AI Search in Aktion
Erkunden Sie jede Suchfunktion — vom semantischen Verständnis bis zur visuellen Produktentdeckung.
Transformer-basiertes Abfrageverständnis, das die Absicht abgleicht — nicht nur Schlüsselwörter. Abfragen und Katalogartikel teilen denselben 768-dimensionalen Embedding-Raum für konzeptionelle Relevanzbewertung.
Von der Abfrage zur Konversion
Natürliche Sprache wird in strukturierte Signale zerlegt. Ergebnisse werden nach individueller verhaltensbasierter Affinität neu geordnet.
Abfragezerlegung
Neu geordnete Ergebnisse
Relevanz
persönlich
Relevanz
persönlich
Relevanz
persönlich
Relevanz
persönlich
Fünf Schichten der Suchintelligenz
Vom semantischen Verständnis bis zum personalisierten Re-Ranking — jede Schicht fügt jeder Abfrage Präzision hinzu.
Semantische Vektorsuche
Abfragen werden mit BaseModel.ai-Repräsentationen in denselben verhaltensbasierten Vektorraum wie Katalogartikel eingebettet. Semantischer Abgleich ruft konzeptionell relevante Ergebnisse ab — selbst wenn keine exakten Schlüsselwortübereinstimmungen existieren.
Personalisiertes Re-Ranking
Suchergebnisse werden in Echtzeit basierend auf dem Verhaltensprofil jedes Benutzers neu geordnet. Zwei Benutzer, die dieselbe Abfrage stellen, sehen unterschiedliche Reihenfolgen — optimiert für ihre individuelle Kaufwahrscheinlichkeit.
Dynamische Facettierung und Filterung
Facetten werden dynamisch aus der Ergebnismenge generiert — nicht vorberechnet. Filterzähler aktualisieren sich in Echtzeit, wenn Benutzer ihre Suche eingrenzen, und garantieren null Sackgassen bei Filterkombinationen.
Verständnis natürlichsprachlicher Abfragen
Eine NLU-Schicht zerlegt komplexe natürlichsprachliche Abfragen in strukturierte Absichts-, Entitäts- und Filterkomponenten. 'Rotes Kleid unter 50$ für den Sommer' wird in Farbe, Kategorie, Preis und Saisonalitätssignale zerlegt.
Merchandising-Steuerung
Geschäftsregeln überlagern das algorithmische Ranking — Artikel anheften, Marken hervorheben, nicht vorrätige Artikel ausblenden und Aktionsregeln anwenden. Visuelle Merchandising-Tools ermöglichen nicht-technischen Teams die Kontrolle der Suchergebnisse ohne Code.
Pipeline zur Abfrageausführung
Jede Abfrage durchläuft fünf Stufen — vom Rohtext bis zu personalisierten, merchandisierten Ergebnissen — in unter 15 Millisekunden.
Abfrageverarbeitung
Tokenisierung, Rechtschreibkorrektur, NLU-Analyse, Absichtsklassifizierung
Abruf
Hybride BM25- + Vektorsuche mit konfigurierbaren Fusionsgewichten
Bewertung
Multi-Signal-Relevanzbewertung (textuell, verhaltensbasiert, Geschäftsregeln)
Neuordnung
Personalisiertes Re-Ranking mit verhaltensbasierten Echtzeit-Embeddings
Nachbearbeitung
Facettierung, Deduplizierung, Diversitätsinjektion, Ergebnisdekoration
Beweis in Produktion
Bewiesen in direkten A/B-Tests
A/B-Tests mit Live-Traffic auf E-Commerce-Plattformen von Kunden. Baselines sind gemäß Kundenvereinbarung anonymisiert; Uplifts sind relativ zu jeder Baseline.
vs. Native Suche einer führenden Commerce-Plattform
Full-Funnel-A/B-Test auf Live-Traffic; Sitzungen über Engagement, Konversion und Umsatzbeitrag verfolgt.
| KPI (Suchsitzungen) | Plattformeigen | Synerise AI Search | Ergebnisse |
|---|---|---|---|
| Klickrate | 3.42% | 11.41% | +233% |
| Konversionsrate | 0.61% | 1.62% | +165% |
| Umsatzanteil aus der Suche | — | 12.85% | — |
Die plattformeigene Suche begrenzt Engagement und Konversion. Verhaltensbasiertes KI-Ranking verstärkt beides — mehr Klicks, mehr Bestellungen und ein bedeutender Anteil des Gesamtumsatzes fließt über die Suche.
vs. Best-of-Breed SaaS-Suche
A/B-Test parallel mit einem "Best of Breed" SaaS-Anbieter und Synerise AI Search.
| KPI (Suchsitzungen) | SaaS-Anbieter | Synerise AI Search | Ergebnisse |
|---|---|---|---|
| Null-Ergebnis-Rateniedriger ist besser | ~1.8% | ~1.0% | −44% |
| Kernumsatz | nicht offengelegt | nicht offengelegt | +5.0% |
| Werbeeinnahmen | nicht offengelegt | nicht offengelegt | +4.6% |
| Gesamtumsatz | nicht offengelegt | nicht offengelegt | +4.99% |
| Bestellungen | nicht offengelegt | nicht offengelegt | +5.36% |
Gegen einen dedizierten SaaS-Suchanbieter belegte Synerise bei jedem gemessenen KPI den ersten Platz — und der SaaS-Anbieter schnitt bei der Konversion schlechter ab als die eigene native Suche des Händlers.
vs. Intern optimiertes ElasticSearch
A/B-Test mit gleichmäßiger Verkehrsaufteilung zwischen einem über Jahre feinjustierten internen ElasticSearch und Synerise AI Search.
| KPI (Suchsitzungen) | Optimiertes ElasticSearch | Synerise AI Search | Ergebnisse |
|---|---|---|---|
| Null-Ergebnis-Rateniedriger ist besser | ~2.7% | ~0.9% | −66% (3× weniger) |
| CTR | 36.1% | 36.4% | +0.8% |
| Warenkorb-Hinzufügungsrate (30 Min.) | 28.0% | 27.5% | −1.8% |
| Verkaufskonversionsrate (30 Min.) | 9.6% | 9.5% | −1.0% |
| Kernumsatz | nicht offengelegt | nicht offengelegt | +4.8% |
| Werbeeinnahmen | nicht offengelegt | nicht offengelegt | +1.0% |
| Gesamtumsatz | nicht offengelegt | nicht offengelegt | +4.2% |
| Umsatz pro Sitzung | nicht offengelegt | nicht offengelegt | +3.7% |
| Durchschnittlicher Bestellwert | nicht offengelegt | nicht offengelegt | +4.4% |
Die späte Konversion war gleichauf, aber verhaltensbasiertes KI-Ranking erschloss Potenziale, die das optimierte System nicht konnte: 3× weniger Null-Ergebnis-Abfragen, größere Warenkörbe, höherer Umsatz pro Sitzung. Die Lücke liegt nicht bei den bekannten Abfragen — sie liegt im Long Tail.
vs. Globaler Marktführer (E-Commerce-Suche)
A/B-Test auf einem Mode-Marktplatz über mehrere Märkte hinweg, der die Kaufkonversion in 30-Min.-, 2-Std.- und 24-Std.-Fenstern nach der Suche misst.
| KPI (Suchsitzungen) | Marktführer | Synerise AI Search | Ergebnisse |
|---|---|---|---|
| Konversionsrate (30 Min.) | 5.18% | 6.32% | +22% |
| Konversionsrate (24 Std.) | 8.16% | 11.12% | +36% |
| CTR | ≈ Parität | ≈ Parität | ≈ 0 |
| Null-Ergebnis-Rateniedriger ist besser | ≈ Parität | ≈ Parität | ≈ 0 |
Parität bei Relevanzmetriken, entscheidende Siege bei der Konversion — und ein +36% relativer Uplift im besten Markt (Konversion im 24-Std.-Fenster). Ergebnis: vollständiger Ersatz der bestehenden Engine in allen getesteten Märkten.
Die Zero-Results-Rate ist eine Kennzahl, bei der niedriger besser ist: Ein negativer Wert bedeutet weniger Suchen, die ohne Produkte enden — genau das gewünschte Ergebnis. Alle anderen Zeilen folgen der üblichen Richtung, in der ein negativer Wert einen Rückgang gegenüber der Baseline bedeutet.
“Gleichstand bei der Relevanz. Sieg bei der Konversion.”
Über die Stichwortsuche hinaus
Autovervollständigung, visuelle Suche, Sprachsuche und föderierte Suche — alles angetrieben durch dieselbe Schicht verhaltensbasierter Intelligenz.
Autovervollständigung
Prädiktive Vorschläge mit verhaltensbasierter Beliebtheitsbewertung und Tippfehlertoleranz
+42% SuchvervollständigungVisuelle Suche
Laden Sie ein Bild hoch und finden Sie visuell ähnliche Produkte mittels CNN-Merkmalsextraktion
+18% EntdeckungsrateSprachsuche
Sprache-zu-Text mit NLU-Analyse für mobile und IoT-Suchschnittstellen
12 unterstützte SprachenFöderierte Suche
Suchen Sie über Produkte, Inhalte, FAQs und Kategorien in einer einzigen vereinheitlichten Abfrage
<20ms über 4 IndizesSuchanalysen
Null-Ergebnis-Abfragen, Klickraten und Konversionstrichter pro Abfragecluster
Echtzeit-DashboardsA/B-Tests
Vergleichen Sie Ranking-Algorithmen, Relevanzmodelle und Merchandising-Strategien mit statistischer Genauigkeit
Bayessche SignifikanzWarum Suche wichtig ist
Suche schlägt über ihrem Gewicht
Aggregierte Leistung über Synerise AI Search-Bereitstellungen hinweg. Qualitätsmetriken auf Abfrageebene berechnet; Engagement und Umsatz auf Suchsitzungsebene.
| KPI | Durchschnitt | Bestes beobachtetes |
|---|---|---|
| Null-Ergebnis-Rate | ~4.8% | ~0.9% |
| Klickrate | ~22.5% | ~26.7% |
| Warenkorb-Hinzufügungsrate (30 Min.) | ~9.2% | ~11.7% |
| Kaufkonversion (30 Min.) | ~2.8% | ~3.5% |
| Anteil der Sitzungen mit Suche | ~9.6% | ~10.5% |
| Umsatzanteil aus der Suche | ~16.7% | ~29.7% |
~10% der Sitzungen generieren ~17% des Umsatzes — und bis zu ~30% bei den leistungsstärksten Implementierungen. Verbesserungen der Suche wirken sich überproportional auf das Endergebnis aus.
API-first · Bereit für KI-Agenten
Entwickelt für Entwickler und KI-Agenten
Jede Synerise AI Search-Funktion wird als dokumentierte HTTP-API geliefert — bereit für den Einsatz in Ihrem Shop, Ihren Diensten oder autonomen KI-Agenten mit LLM-Tool-Nutzung und MCP-ähnlichen Integrationen.
Suche
APIFühren Sie semantische, personalisierte Abfragen gegen Ihren Katalog aus. Übergeben Sie Benutzerkontext, Filter und Ranking-Signale — erhalten Sie sortierte Ergebnisse in Millisekunden.
Dokumentation ansehenListings
APIBetreiben Sie Kategorie- und Sammlungsseiten mit derselben verhaltensbasierten Ranking-Engine. Personalisieren Sie die Listing-Reihenfolge pro Benutzer, ohne Ihren Katalog neu aufzubauen.
Dokumentation ansehenKonfiguration
APIVerwalten Sie Indizes, Synonyme, Merchandising-Regeln und Ranking-Gewichte programmatisch. Liefern Sie Suchänderungen über Ihre eigene Deployment-Pipeline aus.
Dokumentation ansehenAnalytics
APIZiehen Sie Abfrage-, Klick- und Konversionsanalysen in Ihre eigenen Dashboards oder LLM-Tools. Diagnostizieren Sie Null-Ergebnis-Abfragen und messen Sie Ranking-Experimente.
Dokumentation ansehenDie Endpunkte sind stabil, vorhersehbar und leicht als Tools für LLM-Agenten bereitzustellen — von autonomen Shopping-Assistenten bis hin zu internen Copilots, die Ihren Katalog und Ihre Analysen auf Anfrage abfragen.
Entwicklerdokumentation öffnenMessen Sie, was Sie ausliefern
Analytik für AI Search, Listings und Rankings
Von sofort verfügbaren KPIs bis hin zu vollständig individuellen Berichten — messen Sie die Suchleistung und die Wirksamkeit jedes Anwendungsfalls, den Sie darauf aufbauen.
Vordefinierte Statistiken, bereit per API
Eine Standardbibliothek von Such-, Listings- und Rankings-KPIs wird kontinuierlich berechnet und über die Analytics-API bereitgestellt. Integrieren Sie sie in Ihren BI-Stack, interne Dashboards oder LLM-Tools, ohne eine Tracking-Pipeline zu erstellen.
- Gesamtsuchen und Sitzungen mit Suche
- Klickrate bei Suchergebnissen
- Konversionsrate aus der Suche (Bestellungen und Umsatz)
- Umsatz und AOV, die Suchsitzungen zugerechnet werden
Individuelle Metriken, Berichte und Dashboards
Definieren Sie eigene Konversionsereignisse, Trichter und KPIs über beliebige Zeitfenster. Erstellen Sie Dashboards und geplante Berichte, die zu Ihrer Messmethodik passen — keine starre Vorlage.
- Beliebige Konversionsdefinitionen (Bestellungen, Anmeldungen, Content-Engagement)
- Individuelle Zeitfenster — 30 Min., 24 Std., 7 Tage oder jeder Bereich, den Sie benötigen
- Kohorten-, Segment- und Geräteaufschlüsselungen out of the box
- Wiederverwendbare Dashboards mit Drill-down auf Abfrage- und Sitzungsebene
Wirksamkeit jedes Such-, Listing- und Ranking-Anwendungsfalls
Jedes Szenario, das auf AI Search, Listings oder Rankings aufbaut — Autocomplete-Anpassungen, Merchandising-Regeln, Personalisierungsintensitäten, A/B-Tests — kann End-to-End gegen die für Sie relevante Konversionsdefinition gemessen werden.
- Uplift pro Szenario bei Konversion, Umsatz und AOV
- A/B-Testergebnisse mit statistischer Signifikanz
- Seite-an-Seite-Vergleich von Ranking- und Merchandising-Varianten
- Attribution über Such-, Listing- und Ranking-Touchpoints hinweg
Statistiken werden kontinuierlich berechnet und über dieselbe API-Oberfläche wie der Rest von AI Search bereitgestellt — einfach in Ihren BI-Stack, Ihr Warehouse oder einen LLM-Agenten einzubinden, der den Suchzustand auf Anfrage berichtet.
Vollständige Statistikreferenz ansehenAnwendungsfälle
Reale Szenarien, die Marketer mit AI Search umsetzen
Acht produktionsreife Playbooks aus dem Synerise Hub — von der Wiederherstellung abgebrochener Suchen bis hin zu mehrsprachigen Katalogen und kontextbezogenen Suchergebnissen.
Abgebrochene KI-Suche
Binden Sie Benutzer erneut ein, die gesucht, aber nicht konvertiert haben, mit personalisierten Folgekampagnen basierend auf ihren Suchanfragen.
Filterung nach Lieblingsmarken
Heben Sie automatisch Suchergebnisse von Marken hervor, für die der Benutzer durch frühere Käufe und Browsing-Verhalten Affinität gezeigt hat.
Preisbewusste Abfragefilterung
Erkennen Sie Preisabsichten in Suchanfragen und wenden Sie automatisch Preisbereichsfilter an, um die Ergebnisse auf das Budget des Benutzers einzugrenzen.
Rezeptbasierte Suche
Lassen Sie Benutzer nach Rezeptname suchen und zeigen Sie alle benötigten Zutaten als kaufbare Produkte in einem einzigen Ergebnissatz an.
Benutzerdefinierte Abfrageregeln
Definieren Sie benutzerdefinierte Regeln, um bestimmte Suchanfragen mit merchandisierten Ergebnissen oder kuratierten Inhalten umzuleiten, umzuschreiben oder zu ergänzen.
Visuelle Suche
Lassen Sie Benutzer ein Foto hochladen und visuell ähnliche Produkte mittels CNN-Merkmalsextraktion und Vektorähnlichkeit finden.
Marken mit Regeln hervorheben
Wenden Sie Merchandising-Regeln an, um bestimmte Marken in den Suchergebnissen für strategische Kampagnen und Partnerschaften hervorzuheben oder anzuheften.
Mehrsprachige Suche
Unterstützen Sie sprachübergreifende Abfragen und mehrsprachige Kataloge mit semantischem Abgleich, der über Sprachgrenzen hinweg funktioniert.
Suche, die konvertiert.
Sehen Sie, wie verhaltensbasierte KI-Suche bis zu +165% Konversionssteigerung gegenüber plattformeigener Suche liefert — mit Antwortzeiten unter 15ms bei Katalogen mit über 50 Mio. Artikeln.