Hybrid Search für Magnolia DXP: Wenn Ihre Suche den Kontext versteht

In einer digitalen Welt, in der Google und ChatGPT die Erwartungshaltung der Nutzer prägen, reicht eine einfache Stichwortsuche auf Ihrer Unternehmenswebseite nicht mehr aus. Nutzer suchen nicht mehr nur nach Begriffen; sie stellen Fragen, sie beschreiben Probleme, und sie erwarten Lösungen – oft ohne das exakte Fachvokabular zu kennen.

Klassische Suchmaschinen scheitern genau hier. Ein Tippfehler, ein Synonym, das nicht gepflegt wurde, oder eine komplexe Fragestellung führen oft zum gefürchteten Ergebnis: "Keine Treffer gefunden." Dies ist der Punkt, an dem die dev5310 Hybrid Search ansetzt.

Wir haben eine Suchlösung entwickelt, die tief in Magnolia DXP integriert ist und das Beste aus zwei Welten vereint: Die Geschwindigkeit und Präzision bewährter Suchtechnologie (On-prem-Search) und das kontextuelle Verständnis moderner künstlicher Intelligenz (LLM-Vektoren).

Hybrid Search ist nicht nur ein Modewort. Es beschreibt die Architektur unserer Engine, die zwei unterschiedliche Indizierungs- und Suchverfahren parallel nutzt und deren Ergebnisse intelligent fusioniert. Dies ist die wichtigste Aussage und der Kern unserer Lösung: Wir verstehen nicht nur die Worte, wir verstehen die Bedeutung.

1. Der On-prem-Searc-Index (Lexikalische Suche)

Dies ist das Fundament. OpenSearch (ein Fork von Elasticsearch) ist Industriestandard für performante Volltextsuche.

• Funktionsweise: Es wird nach exakten Übereinstimmungen von Wörtern oder Wortteilen gesucht.
• Stärke: Extrem schnell, perfekt für exakte Keyword-Matches (z.B. Artikelnummern, spezifische Produktnamen) und effiziente Filterung.
• Grenze: Versteht keinen Kontext. "Bank" kann eine Sitzgelegenheit oder ein Geldinstitut sein – für eine rein lexikalische Suche ist es dasselbe Wort.

2. Der Vektorbasierte Index (Semantische Suche)

Hier kommt die Innovation ins Spiel. Wir nutzen eine Anbindung an Large Language Models (LLM), um Inhalte in mathematische Vektoren zu verwandeln.

• Funktionsweise: Texte werden in multidimensionale Vektorräume übersetzt. Begriffe, die thematisch ähnlich sind, liegen in diesem Raum nah beieinander.
• Stärke: Die Suche versteht den Kontext und die Intention.
• Das Ergebnis: Wenn ein Nutzer "Wie eröffne ich ein Konto?" eingibt, findet die Vektorsuche die Seite zum "Girokonto-Antrag", auch wenn das Wort "eröffnen" dort gar nicht vorkommt. Die semantische Nähe ist entscheidend.

Die Synthese: Warum 1 + 1 = 3 ist

Die dev5310 Hybrid Search führt diese beiden Ergebnisströme zusammen. Wir nutzen die Präzision der Keywords und füllen die Lücken mit der Intelligenz der Vektoren. Das Resultat sind hochrelevante Suchergebnisse, selbst bei vagen Anfragen. Keine leeren Ergebnisseiten mehr. Nur direkte Verbindungen zur Frage, zum Kontext und zur Bedeutung.

Technologie ist nur so gut wie ihre Bedienbarkeit. Deshalb haben wir die Hybrid Search nicht als externe Blackbox, sondern als natives Werkzeug in Magnolia DXP integriert. Content Manager und Redakteure behalten die direkte Kontrolle über das Suchverhalten.

1. Blacklist Management: Brand Safety & Interne Daten

Nicht alles, was indexiert werden kann, sollte auch gefunden werden. Es gibt Begriffe, die sensibel sind, interne Projektnamen oder Wörter, die in einem bestimmten Kontext nicht mit der Marke assoziiert werden sollen.

• Funktion: Manager können eigenständig eine Liste von Keywords pflegen, die explizit von der Suche ausgeschlossen werden (Stopwords/Blacklist).
• Flexibilität: Die Eingabe ist auf maximale Usability ausgelegt.
  • Multifield: Hinzufügen einzelner Begriffe nacheinander.
  • Textfield (CSV): Copy & Paste von langen, kommaseparierten Listen aus Excel oder anderen Quellen.
• Nutzen: Dies verhindert proaktiv Reputationsschäden und stellt sicher, dass interne Jargons nicht auf der öffentlichen Ergebnisseite auftauchen.

2. Terminologie und Synonyme: Die Brücke zur Unternehmenssprache

Obwohl das LLM semantische Zusammenhänge versteht, gibt es spezifische Unternehmenssprache oder Produktnamen, die explizit gesteuert werden müssen.

• Das Szenario: Ein Kunde sucht nach "Bankkonto", Ihr Produkt heißt aber "Girokonto". Oder er sucht nach "Handy", Sie verkaufen "Smartphones".
• Die Lösung: Redakteure können Synonym-Paare definieren. Das System lernt so: Wenn A gesucht wird, suche auch nach B.
• Der Fallback-Mechanismus: Diese Funktion ist essenziell für die Ausfallsicherheit. Sollte das LLM (z.B. OpenAI oder Azure) temporär nicht erreichbar sein oder während eines Updates ausfallen, greift die Suche auf diese gepflegten Synonyme zurück. So bleibt die Treffergenauigkeit auch im "Offline-Modus" der KI erhalten.

3. Boosting und Gewichtung: Traffic gezielt lenken

Suche ist nicht nur Finden, Suche ist auch Marketing. Mit unseren Boosting-Funktionen können Search Manager den Traffic aktiv steuern.

• Priorisierung: Sie können festlegen, dass bei der Eingabe des Suchbegriffs "Nachhaltigkeit" der neueste CSR-Bericht immer an Stelle #1 steht, noch vor älteren Blogartikeln, die vielleicht rein rechnerisch relevanter wären.
• Flexible Zielsetzung:
  • Internal: Auswahl einer Zielseite bequem über den Magnolia Page Chooser.
  • External: Eingabe einer externen URL. Das ist ideal, wenn Sie Kampagnenseiten auf Microsites oder Partnerseiten bewerben wollen, die nicht im gleichen CMS-Baum liegen.
• Strategic Value: Dies verwandelt die Suche von einer passiven Funktion in einen aktiven Conversion-Kanal.

4. Magnolia Index Management: Automatisierung für Ops

Für Content Operations (Ops) Teams ist die Aktualität des Index entscheidend. Niemand möchte nach dem Publizieren einer Pressemitteilung warten, bis ein nächtlicher Cronjob läuft.

Wir haben ein neues Command erstellt und direkt in die Publishing/Depublishing Chain von Magnolia eingehängt.

Die technische Umsetzung durch dev5310 folgt den Prinzipien von Stabilität und Skalierbarkeit.

• Integration: Die Suche ist nahtlos in das Magnolia DXP integriert. Es gibt keine spürbaren Brüche für den Redakteur.
• Request Proxy: Magnolia fungiert als intelligenter Vermittler. Das Frontend sendet Suchanfragen an Magnolia, welches diese Anfragen validiert, ggf. anreichert (Synonyme, Blacklists) und die Suche steuert.
• Datenhoheit: Da die Steuerung im CMS liegt, haben Sie die Gewissheit, dass Ihre Business-Logik (Wer darf was sehen? Was wird geboostet?) immer eingehalten wird.

Bei dev5310 glauben wir, dass Technologie nur so gut ist wie die Menschen, die sie implementieren. Unser Team vereint strategische Weitsicht mit harter technischer Exzellenz.

Fokus: Backend-Entwicklung, Vektor-Logik und Performance.

Lennart bringt die akademische Präzision und das tiefgreifende Verständnis für Algorithmen mit. Mit seinem Hintergrund in Informatik (B.Sc.) sorgt er dafür, dass der Code nicht nur funktioniert, sondern performant, sicher und wartbar ist. Er hat die Logik entwickelt, die On-prem-Search und Vektoren in Millisekunden verschmilzt.

Fokus: Schnittstelle zwischen Business-Anforderungen und technischer Architektur.

Martin ist derjenige, der Ihre Anforderungen versteht, bevor Sie sie ausgesprochen haben. Als erfahrener Consultant weiß er, dass eine Suche nicht nur technisch funktionieren, sondern auch den Geschäftszielen dienen muss. Er kümmert sich um die Integration der Hybrid Search in Ihre bestehende Magnolia-Landschaft und schult Ihre Content Manager.

Die dev5310 Hybrid Search ist mehr als nur ein Suchschlitz. Sie ist ein intelligentes Werkzeug, das Ihre Content-Strategie unterstützt, Ihre Nutzer versteht und Ihre Conversion-Rates steigert.

Verlassen Sie sich nicht länger darauf, dass Ihre Kunden zufällig das richtige Wort tippen. Geben Sie ihnen die Technologie, die sie versteht.

Möchten Sie sehen, wie Hybrid Search mit Ihren eigenen Daten funktioniert?

Kontaktieren Sie Martin und Lennart noch heute für eine unverbindliche Demo und eine Analyse Ihres aktuellen Such-Index.