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Filter und Operatoren sind gute Möglichkeiten, um bessere Suchergebnisse zu erzielen. Die meisten User benutzen diese beiden Werkzeuge allerdings nicht.
Eine Suchanfrage liefert nicht die gewünschten Ergebnisse. Das hat wohl jeder schon mal erlebt. Man stellt sich als Nutzer die Frage woran es liegt und wie man das Ergebnis verbessern kann. Natürlich kann man seine Suchbegriffe überdenken. Vielleicht etwas hinzufügen oder einen Begriff weglassen. Diese Herangehensweise ist sinnvoll und auch in den meisten Fällen zielführend.
Es gibt aber noch eine andere: Man nutzt die erweiterten Features einer Suchmaschine. Wenn man sich auf der Ergebnisseite umschaut, findet man eigentlich immer Filter. Eine gute Intranet-Suchmaschine bietet Filter nach
- Quelle (Unternehmenswiki, Sharepoint, DMS, internes Telefonbuch, andere interne Webseiten etc.)
- Zeitraum (der Erstellung, Bearbeitung etc.)
- Dokumententyp (Blogeintrag, Web- oder Wiki- Seite, PDF- oder Office-Dokument etc.)
und zum Teil noch weitere Möglichkeiten. Diese Features sind auch von Google und Bing bekannt. Genutzt werden sie aber doch recht wenig.
Eine von uns durchgeführte Auswertung von Logdateien einer Intranet-Suchmaschine (Zeitraum: 1 Jahr, 3500 verschiedene Nutzer, 90000 verschiedene Suchanfragen) ergab folgende Werte:
- 38% der Nutzer haben im gesamten Zeitraum einen oder mehrere Filter benutzt
- Nur 8% aller einzelnen Suchanfragen wurden mit Filter gemacht
Im Umkehrschluss haben fast 2/3 der Nutzer keine Filter benutzt. Man kann vermuten, dass ein Großteil der Nutzer nicht von den Möglichkeiten der Filter weiß oder sie mit Absicht nicht benutzt. Und selbst die Nutzer, die hin- und wieder filtern, nutzen die Filter nicht besonders häufig.
Versuchen wir eine Erklärung:
Die erste Suchanfrage ist praktisch immer ohne Filter. Erst auf Basis dieses Ergebnisses werden sinnvolle Filter eingeblendet. Wenn es beispielsweise kein Dokument im PDF-Format zu dieser Anfrage gibt, wird der Filter nach diesem Dokumententyp nicht eingeblendet. Warum sollte er auch.
Eine Google-Suche nach ‘udo lindenberg’ bietet als Filtermöglichkeit News an, eine Suche nach ‘elvis presley’ eher nicht.
Bleibt also nur noch höchstens jede zweite Suchanfrage zum Filtern übrig. Der Nutzer hat aber nach seiner ersten Anfrage eine Reihe von weiteren Optionen:
- Konkretisieren oder Verallgemeinern des Suchbegriffs
- Auf Basis der Ergebnisse einzelne Begriffe durch Synonyme ersetzen
- Weitere Seiten des Suchergebnisses aufrufen
Erst bei der dritten oder vierten Suchanfrage innerhalb einer Suchsession werden Filter signifikant häufig genutzt. Wenn man jetzt noch bedenkt, dass ein Großteil der Suchanfragen vorher schon zum Erfolg geführt hat und Filter gar nicht in Betracht gezogen werden müssen, sind 8% Filternutzung über alle Anfragen tatsächlich nachvollziehbar.
Man kann wohl problemlos sagen, dass man nicht immer Filter benötigt. Wenn man seine gewünschte Information gefunden hat, Filtert man nicht mehr. Aber ein guter Weg zum gewünschten Ergebnis sind sie definitiv.
Die Zahlen zur Nutzung von Suchoperatoren wie ‘NOT’, ‘OR’ und Phrasen (z.B. “hallo welt”) zeichnen ein ähnliches Bild. Es gibt nur wenige Nutzer von Operatoren sowie nur einen geringen Anteil von Suchanfragen mit diesen.
Natürlich wird es immer Poweruser geben, die ein Stück Software in all ihren Möglichkeiten ausreizen, jedes Feature kennen und immer das richtige benutzen. Und natürlich geht der Trend zum semantic web und zur semantischen Suche. Als einfaches Beispiel ist der ‘AND’ Operator bei allen heutigen Suchmaschinen implizit. Auch Synonyme werden größtenteils automatisch benutzt und müssen nicht per ‘OR’ von Hand verknüpft werden.
Es ist aber noch ein weiter Weg zu einer Suchmaschine, die natürliche Sprache, den Kontext und die Intention des Suchenden erkennt. Bis wir dort angekommen sind, gilt es dem normalen User die Features einer Suchmaschine nahezulegen um ihm bestmögliche Ergebnisse liefern zu können.
Eine große Aufgabe auf diesem Weg ist, die Features intuitiv und leicht bedienbar zu machen.
Am 29. März darf ich den inter:gator Search Day unseres Technologiepartners interface:projects mit einem Vortrag “Enterprise Search Produkte im Vergleich” bereichern. Wir stellen unser Vorgehen beim objektiven Vergleich von Suchtechnologien anhand spezifischer Anforderungen vor.
Wir präsentieren am 22. Februar ab 11 Uhr in einem gemeinsamen Themen-Webinar mit wissensmanagement.net unsere Suchlösung im Pressearchiv der Landeshauptstadt Dresden. Marcel Hofmann gibt gemeinsam mit der Landeshauptstadt in einem von vier Slots praxisrelevante Projektdetails preis; mehr Informationen zum gesamten Webinar hier. Die Teilnahme ist kostenlos, zur Anmeldung.
Wir wurden von Dr. Dirk Habich der TU-Dresden eingeladen, in der Lehrveranstaltung Information Retrieval eine Vorlesung zum Thema Enterprise Search zu gestalten. Die Vorlesung ist für den 23. August von 14:50 bis 16:20 geplant.
Unter Referenzen finden Sie jetzt eine Beschreibung unseres Enterprise Search Projektes bei der Landeshauptstadt Dresden. Das Projekt hat uns Freude gemacht, danke allen Beteiligten!
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