Viele B2B-Websites enthalten heute enormes Wissen: Produktinformationen, technische Daten, Datenblätter, Ausschreibungstexte, Anwendungsbeispiele, Referenzen, FAQ, Serviceinformationen und vieles mehr.
Das Problem ist selten, dass diese Informationen nicht vorhanden sind.
Das Problem ist: Kunden finden sie nicht.
Gerade bei erklärungsbedürftigen Produkten suchen Nutzer nicht so, wie Unternehmen ihre Website aufgebaut haben. Sie kennen keine internen Produktnamen. Sie denken nicht in Kategorien, Produktgruppen oder Dokumenttypen. Sie kommen mit einer konkreten Frage, einem Problem oder einer Anwendung.
Zum Beispiel:
Eine klassische Website-Suche kann darauf oft nur begrenzt antworten. Sie sucht nach Begriffen, nicht nach Bedeutung. Sie liefert Trefferlisten, aber nicht unbedingt Orientierung.
Genau hier verändert Künstliche Intelligenz die Rolle der Suche. Sie macht aus einem Suchfeld einen digitalen Einstiegspunkt für Beratung.
Viele Websites sind aus Unternehmenssicht strukturiert. Sie orientieren sich an Produktgruppen, Sortimenten, Geschäftsbereichen oder internen Begrifflichkeiten.
Für interne Teams ist diese Logik selbstverständlich. Für Nutzer nicht.
Ein Interessent sucht beispielsweise nach einer Lösung für feuchte Räume, eine bestimmte Brandschutzanforderung oder eine technische Anwendung. Die Website ist jedoch nach Produktfamilien oder Dokumenttypen aufgebaut.
Dadurch entsteht eine Lücke zwischen dem, was Nutzer fragen, und dem, was die Website versteht.
Klassische Suchfunktionen arbeiten überwiegend mit Keyword-Matching. Sie suchen nach exakten Begriffen oder ähnlichen Schreibweisen. Das funktioniert gut, wenn jemand bereits weiß, wonach er sucht.
Im B2B ist das jedoch oft nicht der Fall.
Kaufentscheidungen beginnen häufig mit einem Problem oder einer Anforderung – nicht mit einem konkreten Produktnamen.
KI-gestützte Suche analysiert nicht nur Wörter, sondern Zusammenhänge und Suchabsichten.
Beschreibt jemand eine Anwendung oder Herausforderung, kann die Suche relevante Inhalte identifizieren, auch wenn die verwendeten Begriffe nicht exakt auf der Website vorkommen.
Aus einer Suchanfrage werden dadurch kontextbezogene Antworten.
Die Suche kann Produktinformationen, Datenblätter, Serviceinhalte, PDFs und Referenzen miteinander verknüpfen und Nutzer durch komplexe Informationsräume führen.
Das ist besonders im B2B relevant. Kaufentscheidungen entstehen selten spontan. Unterschiedliche Stakeholder recherchieren, vergleichen Informationen, laden Dokumente herunter und bewerten Lösungen aus verschiedenen Perspektiven.
Je schneller sie relevante Informationen finden, desto einfacher wird der Entscheidungsprozess.
Viele Unternehmen wissen, dass ihre Website-Suche Verbesserungspotenzial hat. Trotzdem wird das Thema häufig auf den nächsten Relaunch verschoben.
Das klingt zunächst plausibel.
In der Praxis bedeutet es jedoch oft, dass Nutzer noch viele Monate mit denselben Hürden konfrontiert bleiben.
Dabei muss intelligente Suche nicht zwangsläufig an einen Relaunch gekoppelt sein. Moderne Lösungen lassen sich häufig auf bestehende Websites aufsetzen und schrittweise erweitern.
Noch wichtiger ist ein anderer Aspekt:
Eine intelligente Suche liefert wertvolle Erkenntnisse darüber, wonach Menschen tatsächlich suchen.
Sie zeigt:
Diese Erkenntnisse sind nicht nur für die Suche wertvoll. Sie helfen auch bei Content-Strategie, Website-Optimierung, Produktkommunikation und zukünftigen Relaunch-Projekten.
Besonders in Unternehmen mit großen Produktportfolios, vielen technischen Dokumenten und unterschiedlichen Zielgruppen stößt klassische Suche schnell an Grenzen.
Typische Herausforderungen:
Eine KI-gestützte Suche kann diese Informationsinseln miteinander verbinden und Nutzer deutlich schneller zur passenden Antwort führen.
Wer über KI-Suche spricht, spricht oft über Technologie.
Die eigentliche Veränderung liegt jedoch woanders.
Eine intelligente Suche verändert die Rolle der Website.
Statt darauf zu warten, dass Nutzer die richtige Navigation verstehen, hilft sie aktiv bei der Orientierung. Sie erkennt Zusammenhänge, schlägt passende Inhalte vor und führt schrittweise zur relevanten Information.
Damit wird die Suche zu einem wichtigen Bestandteil der digitalen Customer Journey.
Gerade bei komplexen Produkten und langen Entscheidungsprozessen kann sie dazu beitragen, Informationsbarrieren abzubauen und den Zugang zu Wissen deutlich zu vereinfachen.
Viele B2B-Unternehmen investieren erhebliche Ressourcen in Inhalte, Produktdaten und digitale Services. Der Nutzen dieser Informationen hängt jedoch davon ab, wie leicht Nutzer sie finden und einordnen können.
KI-gestützte Suche adressiert genau diese Herausforderung. Sie verbindet Inhalte, versteht Suchabsichten und schafft Orientierung in komplexen Informationsräumen.
Für Unternehmen entsteht daraus mehr als ein besseres Nutzererlebnis. Suchanfragen werden zu einer wertvollen Quelle für Kundenverständnis. Sie zeigen, welche Fragen tatsächlich gestellt werden, welche Informationen fehlen und wo Optimierungspotenzial besteht.
Deshalb sollte KI-Suche nicht nur als technisches Feature betrachtet werden. Sie ist ein Baustein einer nutzerzentrierten digitalen Customer Journey – und ein Ansatz, um bestehende Inhalte, Wissen und Website-Traffic wirkungsvoller nutzbar zu machen.
Entdecken Sie, wie KI Ihre Website-Suche hilfreicher machen kann.
Wir zeigen Ihnen anhand Ihrer eigenen Website, wie Produktinformationen, technische Dokumente, PDFs und passende Lösungen leichter auffindbar werden können. So erhalten Nutzer schneller die Antworten, die sie suchen – ohne Relaunch und ohne großes IT-Projekt.
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Quellen und Einordnung für die Grafik "ROI-Potenziale intelligenter Suche"
[1] Conversion-Uplift bis zu +50%
Econsultancy berichtet auf Basis von Screen-Pages-Daten, dass Nutzer mit Onsite Search mit 4,63% konvertierten, gegenüber 2,77% im Website-Durchschnitt. Das entspricht einer deutlich höheren Conversion-Wahrscheinlichkeit bei Suchnutzer. Algolia nennt ergänzend Case-nahe Werte, unter anderem einen 50% Conversion-Rate-Anstieg für personalisierte Suchanfragen.
Quellen: Econsultancy – Is site search less important for niche retailers? und Algolia – 40+ stats on e-commerce search and KPIs
[2] Time-on-Site bis zu +48%
Coveo verweist auf Research- und Erfahrungswerte, nach denen Nutzer, die Site Search verwenden, 48% mehr Time-on-Site verbringen als Nutzer ohne Site Search. Der Wert stützt die Aussage, dass bessere Suche zu tieferer Nutzung und längerer Beschäftigung mit Website-Inhalten beitragen kann.
Quelle: Coveo – Introducing Self-Learning, Intelligent Search for Sitecore
[3] Support-Kontakte bis zu -50%
McKinsey schätzt, dass Generative AI das Volumen menschlich bearbeiteter Kontakte in Customer Operations um bis zu 50% reduzieren kann, abhängig vom bestehenden Automatisierungsgrad. Glean nennt ergänzend als Anbieterkennzahl 20% weniger interne Support-Tickets. Für die KI-gestützte Webseiten-Suche "GUSTAV" ist dieser Wert als Potenzial für wiederkehrende Standardfragen zu verstehen, nicht als garantierter Effekt.
Quellen: McKinsey – The economic potential of generative AI und Glean – Work AI that Works
[4] 100% der getrackten Suchanfragen
Google Analytics beschreibt Site Search Tracking als Möglichkeit, auszuwerten, wie Nutzer die Suche verwenden, welche Suchbegriffe sie eingeben und welchen Beitrag Suchergebnisse zur Website-Interaktion leisten. Kore.ai nennt als typische Search-Analytics-Metriken unter anderem Gesamtzahl der Suchen, populäre Suchanfragen sowie Suchen mit Klicks oder ohne Klicks.
Quellen: Google Analytics-Hilfe – Site Search einrichten und Kore.ai – Top 7 enterprise search use cases leaders must know
Hinweis: Die genannten Werte sind Benchmarks, Anbieterangaben und Case-nahe Orientierungswerte. Sie sind keine Erfolgsgarantie. Die tatsächlichen Effekte hängen von Website-Traffic, Contentqualität, Suchvolumen, Zielgruppe, Tracking-Setup und Implementierung ab.
