Magento Suche verbessern: So optimieren Sie die Produktsuche in Adobe Commerce

Ein B2B-Einkäufer öffnet Ihren Magento-Shop, tippt die Artikelnummer “BK-7842-XL” in die Suche und bekommt: nichts. Kein Ergebnis. Er versucht es mit “Arbeitshandschuhe Größe XL”. Die Suche zeigt ihm Reinigungsmittel, weil das Wort “Handschuh” in der Produktbeschreibung eines Reinigungssets vorkommt. Der Einkäufer schließt den Tab.

Das Problem ist nicht Ihr Sortiment. Es ist die Art, wie die Magento-Suche mit Anfragen umgeht. Die integrierte Suche in Adobe Commerce arbeitet mit Keyword-Matching. Sie vergleicht eingegebene Zeichen mit Produktdaten. Was nicht textlich passt, wird nicht gefunden. Was nur teilweise passt, wird falsch gewichtet.

Für kleine Shops mit 200 Produkten funktioniert das. Für Mid-Enterprise-Händler mit tausenden SKUs, komplexen Varianten und anspruchsvollen Kunden reicht es nicht. Dieser Guide zeigt, welche Stellschrauben Sie in der Magento-Suche haben, wo die Grenzen liegen und wann eine spezialisierte Suchlösung die bessere Investition ist.

Die Magento-Suche verstehen: Von MySQL zu Elasticsearch und OpenSearch

Magento hat in den letzten Jahren mehrere Generationen der Sucharchitektur durchlaufen. Wer optimieren will, muss wissen, auf welcher Basis der eigene Shop arbeitet.

Magento 2.0 bis 2.3 nutzte MySQL als Suchengine. Suchanfragen liefen direkt gegen die Shop-Datenbank. Bei wachsendem Katalog wurde das zum Flaschenhals: langsame Antwortzeiten, keine Relevanzgewichtung, kein Fuzzy-Matching. Ab Magento 2.3 wurde MySQL als Suchoption offiziell abgekündigt.

Magento 2.4+ setzt zwingend auf Elasticsearch als Such-Backend. Der Suchindex wird separat von der Shop-Datenbank geführt. Damit stehen Volltextsuche, Feld-Gewichtung und ein konfigurierbarer Suchindex zur Verfügung.

Ab Magento 2.4.6 wird zusätzlich OpenSearch als Alternative zu Elasticsearch unterstützt. Hintergrund: Elasticsearch wechselte 2021 von der Apache-2.0-Lizenz zu einer proprietären Lizenz. OpenSearch ist der Open-Source-Fork unter Apache-2.0-Lizenz, der von Amazon (AWS) gepflegt wird.

Ein wichtiger Unterschied besteht zwischen Magento Open Source und Adobe Commerce (der kommerziellen Variante). Beide nutzen Elasticsearch/OpenSearch als Basis. Adobe Commerce bietet zusätzlich Adobe Commerce Live Search, eine SaaS-basierte Suchlösung mit KI-Funktionen. Dazu mehr im nächsten Abschnitt.

Was die mitgelieferte Suche (Elasticsearch/OpenSearch) in Magento out-of-the-box bietet:

• Volltextsuche über konfigurierbare Produktfelder

• Gewichtung einzelner Felder (Produktname höher als Beschreibung)

• Autosuggest im Storefront

• Mehrsprachigkeit über separate Indizes pro Sprache

• Basis-Fuzzy-Matching (je nach Konfiguration)

Das klingt solide. Allerdings arbeitet auch Elasticsearch mit Keyword-Matching. Die Suche findet, was textlich passt. Was sie nicht kann: die Intention hinter einer Suchanfrage verstehen.

Adobe Commerce Live Search: Was die Cloud-Lösung bietet

Adobe hat 2021 mit Live Search eine SaaS-basierte Suchlösung für Adobe Commerce eingeführt. Sie basiert auf Adobe Sensei, Adobes KI-Plattform, und läuft vollständig in der Cloud.

Die Kernfunktionen:

• Schnelle Ergebnisse: Suchanfragen werden an Adobes Cloud gesendet und dort verarbeitet. Die Shop-Datenbank wird nicht belastet.

• Facettierte Suche: Dynamische Filter basierend auf den Suchergebnissen.

• Synonyme und Regeln: Über ein Admin-Dashboard konfigurierbar.

• Ranking-Regeln: “Intelligent Merchandising” erlaubt Boosting und Pinning von Produkten.

• Autovervollständigung: “Search as you type” mit Produktvorschau.

Live Search ist im Adobe Commerce Lizenzpreis enthalten. Es fallen keine zusätzlichen Lizenzgebühren an. Für Händler, die bereits Adobe Commerce nutzen, ist es der naheliegendste erste Schritt.

Allerdings gibt es Einschränkungen:

• Nur für Adobe Commerce. Magento Open Source wird nicht unterstützt. Wer die Open-Source-Variante nutzt, hat keinen Zugang zu Live Search.

• Begrenzte Anpassbarkeit. Die Relevanzlogik ist weitgehend eine Blackbox. Feingranulare Kontrolle über Ranking-Algorithmen fehlt.

• Kein echtes semantisches Verständnis. Live Search verbessert die Suche gegenüber dem Standard, bleibt aber bei der Kernlogik bei Keyword-Matching mit KI-unterstütztem Ranking.

• Abhängigkeit von Adobe Cloud. Daten werden an Adobe-Server gesendet. Für Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen kann das ein Thema sein.

Live Search ist eine Verbesserung gegenüber der Elasticsearch-Standardsuche. Für viele Händler reicht es als Zwischenschritt. Wer allerdings echtes semantisches Verständnis, vollständige Datenhoheit oder Unterstützung für Magento Open Source benötigt, stößt hier an Grenzen.

Die 6 größten Probleme der Magento-Suche

Diese sechs Probleme treten in fast jedem Magento-Shop auf, der über ein paar hundert Produkte hinausgewachsen ist. Sie betreffen sowohl die Elasticsearch-Standardsuche als auch (in abgeschwächter Form) Adobe Commerce Live Search.

1. Keine Ergebnisse bei Tippfehlern und Synonymen

“Nkie” statt “Nike”, “Labtop” statt “Laptop”, “Küchenmschine” statt “Küchenmaschine”. Die Elasticsearch-Standardkonfiguration in Magento hat keine aggressive Fuzzy-Suche aktiviert. Jeder Tippfehler ist ein potenziell verlorener Verkauf. Auf mobilen Geräten, wo kleinere Tastaturen und Autokorrektur-Eingriffe den Alltag bestimmen, betrifft das einen erheblichen Anteil der Suchanfragen.

Synonyme sind ein verwandtes Problem. Ihre Kunden suchen “Turnschuhe”, Ihr Katalog listet “Sneaker”. Ohne manuell gepflegte Synonymlisten findet die Suche keine Verbindung.

2. Relevanzprobleme bei komplexen Katalogen

Ein Kunde sucht “Laufschuhe Herren”. Die Suche zeigt ihm Schuhpflegesets, Schnürsenkel und Einlegesohlen auf den ersten Plätzen, weil diese Produkte das Wort “Schuh” im Titel tragen. Das Hauptprodukt landet auf Seite 2.

Die Standard-Relevanzberechnung von Elasticsearch gewichtet nach Textübereinstimmung, nicht nach Kaufwahrscheinlichkeit. Ohne aufwendiges manuelles Boosting liefert sie bei großen Katalogen mit vielen Zubehörartikeln systematisch suboptimale Ergebnisse.

3. Kein Verständnis für die Kaufabsicht

“Geschenk für Hobbyköchin” ist eine reale Suchanfrage. Keyword-Matching kann damit nichts anfangen. Es gibt kein Produkt, das “Geschenk für Hobbyköchin” im Titel trägt. Eine Suche, die den Intent versteht, würde Kochbücher, hochwertige Messersets oder Küchengeräte zeigen. Die Magento-Suche zeigt: nichts.

4. Synonym-Pflege als Dauerthema

Magento erlaubt die Pflege von Synonymen über das Admin-Panel. Das Problem: Bei einem Katalog mit hunderten Produktkategorien wird die manuelle Pflege zur Vollzeitaufgabe. Jede neue Suchanfrage in einer Variante, die Sie nicht vorhergesehen haben, bleibt unberücksichtigt. “Sofa”, “Couch”, “Polstermöbel”, “Sitzgarnitur”, “Wohnlandschaft” meinen je nach Kontext dasselbe oder etwas Verschiedenes. Diese Feinheiten lassen sich nicht mit statischen Listen abbilden.

5. Performance bei großen Katalogen mit Varianten

Magento-Shops mit 20.000+ SKUs und komplexen Variantenstrukturen (Farbe, Größe, Material, Konfiguration) belasten den Elasticsearch-Index erheblich. Antwortzeiten über 1-2 Sekunden sind keine Seltenheit, besonders wenn Filter, Aggregationen und Autosuggest gleichzeitig berechnet werden.

6. Statische Filterlogik

Wer nach “Laptop” sucht, bekommt Filter für “Farbe” und “Material” statt für “Prozessor”, “RAM” und “Bildschirmgröße”. Die Filtergruppen in Magento sind pro Kategorie oder global konfiguriert, nicht dynamisch an die Suchanfrage angepasst. Das Ergebnis: irrelevante Filter, die Kunden nicht weiterhelfen.

Quick Wins: Magento-Suche sofort verbessern

Bevor Sie über externe Lösungen nachdenken, sollten Sie die vorhandenen Bordmittel ausreizen. Diese Einstellungen können Sie ohne Entwickler-Aufwand anpassen.

Suchfelder richtig gewichten

Unter Stores → Configuration → Catalog → Catalog Search (Magento Open Source) bzw. über das Live Search Admin (Adobe Commerce) legen Sie fest, welche Produktfelder durchsucht werden und wie stark sie gewichtet sind.

Empfohlene Gewichtung als Ausgangspunkt:

Ein häufiger Fehler: Die SKU ist nicht als Suchfeld aktiviert. B2B-Einkäufer, die routinemäßig mit Artikelnummern arbeiten, laufen damit ins Leere. Aktivieren und hoch gewichten.

Synonyme und Stopwörter konfigurieren

Magento 2 bietet unter Marketing → SEO & Search → Search Synonyms die Möglichkeit, Synonymgruppen anzulegen. Starten Sie mit den häufigsten:

• Markennamen und deren Schreibvarianten (“Nike” / “NIKE” / “nike”)

• Produktkategorie-Synonyme (“Sneaker” / “Turnschuhe” / “Sportschuhe”)

• Fachbegriffe und Umgangssprache (“Akkuschrauber” / “Bohrmaschine kabellos”)

Stopwörter (Wörter, die die Suche ignorieren soll) konfigurieren Sie über die Elasticsearch-Einstellungen. Typische deutsche Stopwörter: “für”, “mit”, “und”, “oder”, “der”, “die”, “das”.

Suchindex regelmäßig neu aufbauen

Der Elasticsearch-Index aktualisiert sich nicht in Echtzeit bei jeder Produktänderung. Nach Importen, Sortimentsupdates oder Preisänderungen sollten Sie den Index manuell neu aufbauen. Sie finden die Option unter System → Index Management. Richten Sie einen Cronjob ein, der die Neuindexierung mindestens täglich ausführt.

Elasticsearch-Tuning für Fortgeschrittene

Wenn Ihr Team über Elasticsearch-Expertise verfügt, lohnen sich diese Anpassungen:

• Fuzziness erhöhen: Standardmäßig ist die Fuzzy-Suche in Magento konservativ eingestellt. Über Custom Modules oder direkte Elasticsearch-Konfiguration können Sie die Toleranz für Tippfehler erhöhen.

• Analyzer anpassen: Der German Analyzer in Elasticsearch erkennt Wortstämme (“Laufschuhe” → “laufschuh”). Stellen Sie sicher, dass er aktiviert ist.

• Boosting-Regeln: Produkte mit hohem Lagerbestand oder hoher Marge können über Boost-Faktoren bevorzugt werden.

Diese Anpassungen erfordern Entwicklungsaufwand und Elasticsearch-Wissen. Sie verbessern die Suche merklich, lösen aber nicht die grundlegenden Limitierungen des Keyword-Matchings.

Wann reicht Tuning nicht mehr? Grenzen der Magento-Standardsuche

Die beschriebenen Quick Wins verbessern die Suche in vielen Fällen spürbar. Trotzdem gibt es einen Punkt, ab dem weitere Optimierung mehr kostet als sie bringt.

Self-Hosted Elasticsearch bedeutet: Ihr Team muss den Cluster betreiben, skalieren, überwachen und updaten. Bei Magento-Shops mit mehr als 10.000 Produkten, mehreren Sprachen und komplexen Variantenstrukturen wird der Betrieb eines performanten Elasticsearch-Clusters schnell zu einem eigenen Projekt.

Fünf Warnsignale, dass Sie an die Grenzen stoßen:

1. Ihre Synonym-Listen wachsen unkontrolliert. Wenn Sie monatlich dutzende neue Synonyme pflegen und trotzdem Lücken haben, arbeiten Sie gegen ein systemisches Problem.

2. Null-Ergebnis-Seiten bleiben ein Thema. Trotz Tuning zeigt Ihre Suche bei 5-10% der Anfragen keine Ergebnisse. Das sind direkte Kaufabbrüche.

3. Die Suchperformance schwankt. Antwortzeiten steigen bei Traffic-Spitzen oder nach Index-Neuaufbau auf über 2 Sekunden.

4. Ihr Team verbringt mehr Zeit mit Such-Konfiguration als mit Sortimentsentwicklung. Wenn die Suchpflege zur Vollzeitaufgabe wird, stimmt die Kosten-Nutzen-Rechnung nicht mehr.

5. Long-Tail-Anfragen liefern keine Ergebnisse. Kunden, die beschreibend suchen (“leichter Rucksack für Tagestouren”), finden nichts, obwohl passende Produkte existieren.

In diesen Fällen ist eine spezialisierte E-Commerce-Suchlösung die effizientere Investition als weiteres Elasticsearch-Tuning.

Magento-Suche mit KI: Die nächste Stufe

Die beschriebenen Probleme haben eine gemeinsame Ursache: Keyword-Matching versteht Wörter, aber nicht Bedeutungen. Semantische Suche löst dieses Problem grundlegend.

Hybrid LLM Search kombiniert drei Ebenen: klassisches Keyword-Matching (für exakte Treffer wie Artikelnummern), Vektor-Suche (für semantische Ähnlichkeit) und ein Large Language Model (für echtes Sprachverständnis). Das Ergebnis: Die Suche versteht, dass “Geschenk für Hobbyköchin” ein hochwertiges Küchenmesser-Set meinen könnte, auch wenn kein Produkt diesen Text enthält.

Für Magento-Shops bedeutet das:

• Keine Null-Ergebnis-Seiten mehr. Das AI Data Discovery Framework findet immer die relevanteste Alternative, selbst bei Tippfehlern, Synonymen oder vagen Umschreibungen.

• Entkoppelte Infrastruktur. Die Suchlösung läuft als externer Service, nicht als Magento-Modul. Ihr Shop-Server wird nicht belastet. Keine Elasticsearch-Cluster, die Sie selbst betreiben müssen.

• Automatische Relevanz statt manueller Pflege. Synonyme, Relevanzberechnung und Ranking werden KI-gestützt ermittelt. Der manuelle Pflegeaufwand sinkt drastisch, bei voller Kontrolle über Merchandising-Regeln, wenn Sie eingreifen möchten.

• 100% cookieless. Relevante Suchergebnisse und Produktempfehlungen ganz ohne User-Tracking und ohne CMP-Consent. DSGVO-konform ab dem ersten Tag.

Die Integration in Magento erfolgt über eine API-Anbindung. Der bestehende Shop bleibt unverändert. Die Umstellung betrifft nur die Such-Requests, nicht die Shop-Architektur.

“BatteryIncluded.ai ist genau das, was man sich von moderner E-Commerce-Technologie wünscht: blitzschnelle Suche auch bei über 50.000 Produkten, volle Anpassbarkeit für komplexe Anforderungen und ein Support, der nicht nur reagiert, sondern wirklich versteht. Stabil, skalierbar, zukunftssicher.” Österreichischer Bundesverlag Schulbuch GmbH & Co. KG

Der Unterschied zur Shopware-Suche ist dabei gering: Ob Magento, Shopware oder ein anderes Shopsystem, eine entkoppelte Suchlösung funktioniert systemunabhängig. Die Daten werden aus allen Quellen aggregiert (ERP, PIM, CMS, Shopsystem), und die Suche liefert Ergebnisse unabhängig davon, welches Backend im Einsatz ist.

Häufige Fragen zur Magento-Suche

Was ist der Unterschied zwischen Magento Open Source und Adobe Commerce bei der Suche?

Beide Varianten nutzen Elasticsearch (oder OpenSearch ab Version 2.4.6) als Suchengine. Der entscheidende Unterschied: Adobe Commerce bietet zusätzlich Live Search, eine SaaS-basierte Suchlösung mit KI-gestütztem Ranking und dynamischen Facetten. Magento Open Source hat keinen Zugang zu Live Search. Für Open-Source-Nutzer sind externe Suchlösungen daher oft der einzige Weg zu einer intelligenten Suche.

Kann ich Elasticsearch in Magento durch OpenSearch ersetzen?

Ja, ab Magento 2.4.6 wird OpenSearch nativ unterstützt. Die Migration ist in den meisten Fällen unkompliziert, da OpenSearch als Fork von Elasticsearch 7.10 weitgehend API-kompatibel ist. Prüfen Sie, ob Ihre genutzten Elasticsearch-Plugins und Custom-Konfigurationen mit OpenSearch kompatibel sind, bevor Sie umstellen.

Wie verbessere ich die Suchgeschwindigkeit in Magento 2?

Drei Hebel haben den größten Effekt: Erstens, stellen Sie sicher, dass Ihr Elasticsearch-Cluster ausreichend RAM hat (Faustregel: mindestens 4 GB Heap für Shops mit 10.000+ Produkten). Zweitens, reduzieren Sie die Anzahl der durchsuchten Felder auf das Nötige. Drittens, bauen Sie den Index nach größeren Datenänderungen vollständig neu auf statt inkrementelle Updates zu nutzen.

Was kostet Adobe Commerce Live Search?

Live Search ist im Adobe Commerce Lizenzpreis enthalten. Es fallen keine separaten Gebühren an. Die Gesamtkosten hängen von Ihrer Adobe Commerce Lizenz ab, die sich nach dem Bruttoumsatz Ihres Shops richtet. Für Magento Open Source Nutzer ist Live Search nicht verfügbar.

Lässt sich eine externe Suchlösung in Magento integrieren?

Ja. Moderne E-Commerce-Suchlösungen arbeiten als entkoppelte Infrastruktur und kommunizieren über APIs mit Ihrem Magento-Shop. Die Integration ersetzt nur die Such-Requests, nicht die Shop-Architektur. Das bedeutet: kein Performance-Verlust, keine Abhängigkeit von Magento-Versionen und volle Flexibilität bei einem späteren Shopsystem-Wechsel.

Fazit

Die Magento-Suche lässt sich mit den richtigen Einstellungen deutlich verbessern. Suchfelder gewichten, Synonyme pflegen und den Elasticsearch-Index optimieren sind Quick Wins, die jeder Shop-Betreiber umsetzen sollte.

Für Shops mit wachsendem Sortiment, anspruchsvollen Kunden und dem Ziel, die Conversion-Rate nachhaltig zu steigern, liegt die Zukunft in einer Suche, die Sprache versteht. Semantisches Verständnis, automatische Relevanzberechnung und entkoppelte Performance machen den Unterschied zwischen “Suche funktioniert” und “Kunden finden, was sie kaufen wollen”.

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