Navigation, Suche und Filter

Navigation, Suche und Filter

0:00 Es gibt einen Satz, den man in Shop-Projekten immer wieder hört: Das Produkt ist doch da, man muss es nur finden. Genau darum geht es in diesem Modul — nur ist das Finden keine Selbstverständlichkeit. Kundschaft sucht nicht nach Ihrer Sortimentslogik, sondern nach dem Wort, das ihr gerade im Kopf steht. Wir sehen uns an, wie Navigation, Kollektionen, Filter und Suche zusammenspielen, welche harten Grenzen Shopify dabei setzt, und warum dieselben Produktdaten auch darüber entscheiden, was ein KI-Assistent über Ihr Sortiment weiß.

Navigation, Suche und Filter

0:30 Vier Kapitel. Zuerst die Struktur: Wie entsteht eine Navigation aus Kundenaufgaben statt aus dem Lagerplan? Dann Filter und Suche — hier wird es sehr konkret, mit Grenzwerten, die im Betrieb tatsächlich auffallen. Danach Merchandising und die Seiten, an die niemand denkt: die leere Trefferliste. Und zum Schluss die mobile Bedienung und die KI-gestützte Suche.

0:52 In der Übung schicken wir drei Personen mit drei sehr unterschiedlichen Absichten durch den Shop von Steglicht.

Kundenaufgaben und Navigationsstruktur

0:59 Fangen wir bei der Struktur an. Und zwar nicht bei der Frage, wie viele Menüpunkte es geben soll, sondern bei der Frage, was Ihre Kundschaft eigentlich vorhat. Menüs organisieren Links auf Produkte, Kollektionen, Seiten und Blogbeiträge; gepflegt werden sie im Admin unter Inhalte, platziert über die Theme-Einstellungen.

1:18 Das ist die Mechanik. Die eigentliche Arbeit liegt woanders: Eine Navigationsstruktur bildet nicht das Lager ab, sondern die Aufgaben der Kundschaft. Das klingt selbstverständlich und wird trotzdem ständig verletzt — weil die interne Warengruppenlogik schon existiert und weil sie für das Unternehmen Sinn ergibt. Für jemanden, der zum ersten Mal auf der Seite ist, tut sie das selten.

1:40 Diese Kette zeigt einen Weg — aber sie zeigt ihn nur beispielhaft. Der eigentliche Punkt ist: Es gibt mehrere Zugänge zum selben Produkt, und sie müssen alle tragen. Der eine geht über die Navigation, der andere über die Kollektion, der dritte über den Filter, und ein vierter über die Suche, die hier gar nicht abgebildet ist.

1:59 Eine Kollektion kann dabei gleichzeitig Menüpunkt, Filterziel und Kampagnenseite sein. Wer nur einen Weg baut und die anderen dem Zufall überlässt, verliert genau die Kundschaft, die anders denkt. Diese vier Punkte beschreiben vier verschiedene Menschen. Wer ein konkretes Produkt kennt, nutzt die Suche und will kein Menü — für diese Person ist jede Navigationsdiskussion irrelevant.

2:22 Wer eine Kategorie eingrenzt, braucht Filter mit belastbaren Attributen, und damit sind wir wieder bei Modul drei. Wer stöbert, braucht kuratierte Kollektionen und Landingpages. Der Fehler ist nicht, eine dieser Gruppen zu bedienen — der Fehler ist, alle drei mit demselben Mittel bedienen zu wollen. Meistens gewinnt dann das Menü, und das ist selten die beste Wahl.

2:44 Der erste Punkt ist der häufigste: Das Menü bildet die interne Warengruppenlogik ab, nicht die Sprache der Kundschaft. Ein gutes Gegenmittel ist, einmal zuzuhören, mit welchen Worten Leute am Telefon nach Produkten fragen. Der zweite kommt von einem guten Vorsatz: Jede Kollektion bekommt einen Menüpunkt — und die Hauptnavigation wird unlesbar.

3:05 Der dritte ist Doppelarbeit, die sich auch noch selbst schadet: Landingpages neben inhaltsgleichen Kollektionen. Warum das für die Auffindbarkeit teuer ist, sehen wir in Modul sieben. Und der vierte: Der Fußbereich wird zur Resterampe.

Filter und Suche konfigurieren

3:19 Jetzt zu den Werkzeugen. Und zu einigen sehr konkreten Zahlen, die man kennen sollte, bevor der Katalog wächst. Filter entstehen nicht aus dem Nichts. Sie speisen sich aus Variantenoptionen, Metafeldern und den Attributen der Produkttaxonomie — also genau aus der Arbeit, die Sie in Modul drei gemacht haben. Eingerichtet werden sie mit der App Shopify Search & Discovery, und dieselbe App pflegt auch Synonyme, Produkt-Boosts und Empfehlungen.

3:46 Das ist eine gute Nachricht für die Zuständigkeit: Vieles, was nach Entwicklung aussieht, ist hier redaktionelle Arbeit. Die Voraussetzung bleibt allerdings dieselbe — ohne gepflegte Attribute gibt es nichts zu filtern. Diese Zahlen wirken abstrakt, bis man sie erreicht. Eine Kollektion mit mehr als fünftausend Produkten zeigt keine Filter mehr — und ein Suchergebnis mit mehr als hunderttausend Treffern ebenso wenig.

4:10 Ein Filter zeigt im Shop höchstens hundert Werte, eine Filtergruppe trägt höchstens zweihundert eindeutige Werte, und der ganze Shop höchstens tausend Filtergruppen. Besonders tückisch ist die letzte Zeile in der Fußnote: In der App selbst sehen Sie bis zu tausend Filterwerte, im Shop bleiben davon hundert sichtbar. Wer dort prüft, sieht also mehr, als die Kundschaft bekommt.

4:32 Das hier ist praktisches Wissen, das viel Rätselraten erspart. Durchsucht werden Titel, Produkttyp, Variantentitel, Hersteller, Text, Tags, SKU und Barcode. Die Reihenfolge der Treffer lässt sich nicht direkt einstellen — nur über die Daten und über Boosts beeinflussen. Die Tippfehlertoleranz greift erst, wenn die ersten vier Buchstaben stimmen; wer vorne falsch schreibt, findet nichts. Und der wichtigste Punkt: Gesucht wird nach ganzen Wörtern.

4:59 Eine Wortmitte findet in der Regel nichts. Das erklärt viele der Beschwerden, die im Support als Suche funktioniert nicht ankommen. Der erste Punkt ist die Abkürzung, die sich rächt: Filter aus Tags bauen, weil Metafelder Pflege bedeuten. Tags haben keine Struktur, und nach einem halben Jahr bedeutet jedes für jeden etwas anderes.

5:20 Der zweite ist unsichtbar und teuer: Synonyme fehlen, und die halbe Kundschaft sucht mit dem anderen Wort — Bürostuhl und Schreibtischstuhl zum Beispiel. Der dritte nennt eine konkrete Grenze: Ein Boost trägt höchstens zehn Suchbegriffe, alles darüber wirkt nicht. Und der vierte ist organisatorisch: Fehlt die Berechtigung für Suche und Navigation, hängt die Pflege an einer einzigen Person.

Merchandising und Fehlerzustände

5:43 Jetzt zu den Seiten, die in keinem Entwurf vorkommen und die trotzdem täglich aufgerufen werden. Merchandising ist die bewusste Reihenfolge im Regal. Im Laden würde niemand die Ware nach Lieferdatum sortieren — online passiert genau das ständig, weil die Standardsortierung eben so eingestellt ist. Sortierung, Empfehlungen und Boosts bestimmen, was zuerst gesehen wird.

6:05 Ein Detail, das man kennen sollte: Ausverkaufte Produkte, bei denen alle Varianten nicht verfügbar sind, stehen standardmäßig am Ende der Trefferliste. Das ist eine vernünftige Voreinstellung — sie lässt sich ändern, und genau deshalb sollte man wissen, dass es sie gibt. Fünf Schritte, und der erste ist der entscheidende: Wofür ist diese Seite da? Abverkauf, Einstieg oder Beratung — daraus folgt alles andere.

6:29 Die Standardsortierung wählen Sie danach, nicht nach dem Anlagedatum. Mit Boosts heben Sie Produkte auf die Begriffe, die Kundschaft wirklich eingibt; das setzt voraus, dass Sie diese Begriffe kennen, und die stehen in den Suchberichten. Prüfen Sie dann, ob die Empfehlungen zum Produkt passen oder nur zur Kategorie. Und Schritt fünf ist der, den alle vergessen: Sehen Sie sich die Seite ohne Treffer und die mit drei Treffern an.

6:55 Die Nulltreffer-Seite ist oft die letzte Seite eines Besuchs — das ist der ganze Punkt. Wer dort nur den Satz findet, dass nichts gefunden wurde, hat keinen Grund zu bleiben. Ein Filter, der zu null Treffern führt, braucht einen Weg zurück, am besten mit dem Hinweis, welche Einschränkung das Ergebnis leergeräumt hat. Eine Kollektion mit zwei Produkten wirkt leer, wenn das Raster fünf erwartet — auch das ist gestaltbar.

7:19 Und Fehlermeldungen im Formular entscheiden am Ende darüber, ob eine Bestellung zustande kommt oder abbricht. Vier Punkte, die alle in dieselbe Richtung zeigen: Der Normalfall wird gestaltet, die Randfälle nicht. Die Nulltreffer-Seite bleibt bei der reinen Feststellung. Die Sortierung bleibt auf dem Standardwert, und niemand prüft, was sie eigentlich bewirkt.

7:41 Empfehlungen zeigen Zubehör, das nicht zum Produkt passt — und erzeugen damit Retouren statt Zusatzumsatz. Und Ausverkauftes steht prominent, weil die Reihenfolge nie geprüft wurde. Jeder dieser Punkte kostet nur Aufmerksamkeit, kein Geld. Das macht sie zu den günstigsten Verbesserungen, die ein Shop haben kann.

Mobile Bedienung und KI-gestützte Suche

8:00 Zum Abschluss zwei Themen, die auf den ersten Blick nichts miteinander zu tun haben — und bei denen es am Ende doch um dieselbe Frage geht. Mobile Bedienung ist kein verkleinerter Desktop. Am Telefon wird der Filter zum Dialog, das Menü zur Schublade, und Schaltflächen brauchen Fläche für den Daumen. Das sind eigene Gestaltungsentscheidungen, keine Anpassungen.

8:21 Daneben tritt die KI-gestützte Suche, und die funktioniert grundsätzlich anders: Sie vergleicht keine Wörter, sie beantwortet eine Frage. Jemand fragt nach einem Stuhl für einen kleinen Raum mit Tageslicht — und erwartet eine Antwort, keine Trefferliste. Was beide Themen verbindet: Sie decken Lücken im Datenbestand gnadenlos auf.

8:42 Diese Gegenüberstellung ist keine Wertung, sondern eine Warnung vor falschen Erwartungen. Links die klassische Suche: Sie vergleicht Wörter in Feldern, ihre Treffer sind nachvollziehbar, sie ist über Daten und Boosts steuerbar, und ihre Grenzen sind dokumentiert — wir haben sie eben gelesen. Rechts die KI-gestützte Suche: Sie interpretiert eine Absicht, ihr Ergebnis ist schwer zu begründen, sie hängt an der Qualität der Produktdaten, und ihr Verhalten ändert sich, ohne dass Sie etwas tun.

9:09 Beides hat seine Berechtigung. Nur sollte man wissen, welches der beiden man gerade betreibt. Hier wird es für Ihre Arbeit sehr konkret. Produktdaten müssen die Frage beantworten, nicht nur das Stichwort enthalten — ein Text, in dem das Wort klein vorkommt, ist keine Antwort auf die Frage nach einem Stuhl für kleine Räume.

9:29 Die Attribute aus der Taxonomie tragen beide Wege gleichermaßen; das ist die gute Nachricht, denn die Arbeit haben Sie einmal. Was im Filter fehlt, fehlt auch dem Assistenten als Kriterium. Und beide lesen dieselbe Quelle. In Modul 21 sehen wir, was daraus folgt, wenn diese Quelle Lücken hat. Der erste Punkt ist eine Kleinigkeit mit großer Wirkung: Der Filterdialog am Telefon lässt sich nur schwer wieder schließen.

9:54 Probieren Sie das an Ihrem eigenen Shop aus, am besten mit einer Hand. Der zweite ist ein Klassiker: Die Trefferliste springt beim Nachladen und verliert die Position — wer auf Platz vierzig war, fängt von vorne an. Der dritte ist der inhaltliche: Produktdaten werden für Menschen geschrieben und fallen im KI-Kanal durch.

10:12 Und der vierte ist Bequemlichkeit: Die mobile Ansicht wird im Desktop-Browser schmal gezogen, statt sie am Gerät zu prüfen.

Übung

10:20 Jetzt kommen drei Personen in den Shop von Steglicht. Sie wollen sehr Unterschiedliches — und Ihre Aufgabe ist, dass alle drei ankommen. Die erste Person sucht einen bestimmten Bürostuhl mit Namen. Die zweite sucht höhenverstellbare Schreibtische bis ein Meter sechzig. Die dritte möchte ihr Homeoffice neu einrichten und weiß noch nichts Genaues. Drei Absichten, drei Wege — und jeder braucht ein anderes Mittel: Suche, Filter, Kuration.

10:48 Das Schöne an dieser Übung ist, dass sie sich objektiv prüfen lässt. Sie können jeden Weg nachgehen und die Schritte zählen. Vermutungen darüber, was intuitiv ist, brauchen wir dann nicht mehr. Das Lernziel ist bewusst zweiteilig: eine Informationsarchitektur aus Kundenaufgaben ableiten — und ihre Tragfähigkeit prüfen, statt sie zu behaupten.

11:09 Der zweite Teil ist der schwierigere. Erfolgreich sind Sie, wenn für alle drei Aufgaben der Weg zum Produkt in höchstens drei Schritten belegt ist, mindestens drei Filter aus Metafeldern oder Taxonomie stammen und für die Nulltreffer-Seite ein Entwurf vorliegt. Und wer früh fertig ist, ergänzt zwei Synonymgruppen für die gängigsten Fremdwörter im Sortiment.

11:28 Das ist erfahrungsgemäß die Verbesserung mit dem besten Verhältnis von Aufwand zu Wirkung. Schreiben Sie zuerst die drei Aufgaben als Weg durch den Shop auf — als Abfolge von Klicks, nicht als Wunsch. Dann schneiden Sie Hauptnavigation und Kollektionen so zu, dass jeder Weg trägt. Richten Sie Filter aus den vorhandenen Attributen ein und erfinden Sie keine neuen; wenn ein Attribut fehlt, ist das ein Befund für Modul drei, kein Grund, es schnell anzulegen.

11:55 Dann gehen Sie jeden Weg tatsächlich nach und zählen die Schritte. Und entwerfen Sie zum Schluss die Nulltreffer-Seite mit einem Rückweg. Der erste Punkt ist der wichtigste dieser Übung: Die Wege werden am Whiteboard geplant und nie im Shop nachgegangen. Am Whiteboard funktioniert jede Architektur. Der zweite ist die Folge fehlender Vorarbeit: Filter werden angelegt, obwohl die Attribute im Katalog leer sind — im Ergebnis ein Filter, der nichts filtert.

12:21 Der dritte betrifft die dritte Person: Sie wird vergessen, weil sie keine konkrete Anfrage stellt, und sie ist doch die mit dem größten Warenkorb. Und der vierte ist ein Selbstbetrug: Alle drei Wege führen über die Startseite, weil dort alles verlinkt ist.