Endlich die richtigen Inhalte finden

Wer schon einmal nach „Kreuzfahrt Ostsee“ gesucht hat und trotzdem keine wirklich passenden Ergebnisse bekommen hat, kennt das Problem klassischer Suchfunktionen: Sie suchen nach Wörtern – nicht nach Themen. Seiten, die inhaltlich genau passen, bleiben unsichtbar, nur weil der exakte Begriff nicht vorkommt.

Genau das ist bei der Website unseres langjährigen Kunden dresden-kreuzfahrten.de passiert. Dort gibt es viele ausführliche Inhalte zu Routen, Reedereien und Reiseerlebnissen – aber Nutzerinnen und Nutzer fanden diese Inhalte nur dann, wenn sie die Begriffe genauso eingegeben haben, wie sie im Text stehen. Mit dem Wachstum der Seite wurde für uns als Medienagentur schnell klar: Eine einfache Keyword-Suche reicht dafür nicht mehr aus.

Das Problem: Wenn Suche nur Wörter vergleicht

Klassische Suchen funktionieren im Grunde wie ein „Text-Vergleichs-Filter“: Sie prüfen, ob die eingegebenen Wörter in bestimmten Feldern des Inhalts vorkommen. Mehr nicht.

Das führt zu typischen Effekten:

• Relevante Inhalte werden übersehen, wenn sie anders formuliert sind

• Suchergebnisse wirken lückenhaft

• Nutzerinnen und Nutzer müssen sich durch viele Treffer klicken, um etwas Passendes zu finden

Ein Beispiel: Jemand sucht nach „Kreuzfahrt Ostsee günstig“. Auf der Seite gibt es eine ausführliche Beschreibung von Ostsee‑Routen mit Spartipps, aber der Begriff „günstig“ steht nicht genau so im Text. Die klassische Suche übersieht diesen Inhalt, obwohl er perfekt passen würde.

Die Lösung: Inhalte wirklich verstehen. Um dieses Problem zu lösen, setzen wir bei Neuvernetzung auf eine semantische Suche. Vereinfacht gesagt: Unsere Suche liest Inhalte nicht nur, sie versteht sie.

Dafür nutzen wir ein KI‑Modell („bge-m3“), das jede Seite analysiert und in eine Art „inhaltlichen Fingerabdruck“ übersetzt. Statt einzelner Keywords entsteht ein Vektor – eine Zahlenreihe, die beschreibt, worum es inhaltlich geht.

Man kann sich das so vorstellen: Zwei Texte, die beide über Ostsee-Kreuzfahrten sprechen – einer vielleicht mit Fokus auf Familien, der andere auf Paare – liegen im System nah beieinander, auch wenn sie unterschiedliche Formulierungen verwenden.

Wenn jemand auf dresden-kreuzfahrten.de „Kreuzfahrt Ostsee“ in die Suche eingibt, wird diese Eingabe ebenfalls in einen Vektor umgewandelt. Dieser Vektor wird mit allen Inhalts‑Vektoren verglichen. Je ähnlicher sich zwei Vektoren sind, desto höher rutscht der entsprechende Inhalt im Suchergebnis.

Das Ergebnis: Die Suche findet Seiten, die thematisch passen – nicht nur solche, in denen die exakte Wortkombination vorkommt.

Wenn ein einzelnes Wort zu wenig sagt: Kombination mit BM25

Eine Herausforderung bleibt: sehr kurze oder unscharfe Suchanfragen, zum Beispiel „Schweden“, „Route“ oder „Kabinen“. Solche Begriffe lassen viel Raum für Interpretation – geht es um Preise, Häfen, Schiffskategorien oder Reiseberichte?

Deshalb kombinieren wir die semantische Suche mit einem zweiten Verfahren: dem BM25‑Modell. Dieses Verfahren bewertet klassische Faktoren wie:

• wie häufig ein Begriff im Text vorkommt

• wie wichtig ein Begriff im konkreten Kontext ist

So entsteht eine hybride Suche. Die KI sorgt für das inhaltliche Verständnis, während BM25 sicherstellt, dass zentrale Begriffe zusätzlich stärker gewichtet werden. Ein praktisches Beispiel von dresden-kreuzfahrten.de:

Gibt jemand nur „Schweden“ ein, erkennt die semantische Suche, dass es um Routen, Häfen oder Reisen in Richtung Skandinavien gehen kann. BM25 hilft dann, Inhalte nach oben zu sortieren, in denen „Schweden“ besonders zentral ist – etwa Routenbeschreibungen oder spezielle Angebote mit Schweden‑Stopps.

Lernen aus echten Suchanfragen – DSGVO‑konform und anonym

Damit die Suche mit der Zeit noch besser wird, beobachten wir, welche Suchanfragen gestellt werden. Dabei ist uns der Datenschutz besonders wichtig.

Unser Analytics‑Ansatz ist vollständig DSGVO‑konform und anonymisiert:

• Es werden keine personenbezogenen Daten gespeichert

• Es werden keine Nutzerprofile angelegt

• Sichtbar sind nur Suchbegriffe und Themen – nicht, wer danach gesucht hat

Für uns und unsere Kunden bedeutet das: Wir sehen, welche Themen die Nutzerinnen und Nutzer wirklich interessieren, wo Inhalte gut funktionieren und wo noch Lücken bestehen. Auf dieser Basis können Inhalte gezielt erweitert werden – ohne die Privatsphäre zu gefährden.

Die neue Suchlösung haben wir erstmals im Rahmen eines Relaunches bei dresden-kreuzfahrten.de im realen Betrieb eingeführt. Dort wird sie aktuell von allen Besucherinnen und Besuchern genutzt – und liefert wertvolle Einblicke:

• Welche Routen und Regionen besonders nachgefragt sind

• Nach welchen Begriffen Menschen tatsächlich suchen (z. B. „Kurzreise Ostsee“, „Flusskreuzfahrt“, „Kabine Balkon“)

• Wo sich Inhalte noch besser miteinander verlinken oder ausbauen lassen

Die Seite dient uns damit als lebendiges Testfeld. Wir sehen direkt, wie sich die semantische Suche im Alltag bewährt – und können Optimierungen an Modell, Gewichtung und Darstellung in den Suchergebnissen ableiten.

Verfügbar für alle CMS‑Kunden unserer „Inhaltsverwaltung“

Die gute Nachricht für unsere Kundinnen und Kunden: Die neue Suche ist kein Einzelstück, das nur für dresden-kreuzfahrten.de funktioniert. Wir haben sie so umgesetzt, dass sie sich in unser hauseigenes CMS „Inhaltsverwaltung“ integrieren lässt.

Das bedeutet konkret:

• Alle Kunden, die unsere „Inhaltsverwaltung“ nutzen, können die semantische Suche einsetzen

• Inhalte werden automatisch analysiert und in der Vektor‑Datenbank erfasst

• Die Suche kann an Design und Anforderungen der jeweiligen Website angepasst werden

Ob Reiseportal, Unternehmensseite oder Magazin, überall dort, wo viele Inhalte vorhanden sind und Nutzer schnell das Richtige finden sollen, spielt diese Technologie ihren Vorteil aus.