STRG.answer · Suche und Chat in einem
Besucher fragen in ganzen Sätzen, Ihre Volltextsuche verlangt exakte Wörter. STRG.answer beantwortet dieselbe Anfrage doppelt: eine belegte Antwort aus Ihren Inhalten, daneben die passenden Treffer. Ihr Team liest jedes Gespräch mit und kann es übernehmen.
Die Abfrage
Eine Anfrage läuft nicht nacheinander, sondern gleichzeitig über drei Suchwege. Erst was alle drei zusammentragen, geht als Kontext an das Sprachmodell.
Eine Frage in ganzen Sätzen
Exakter Abgleich für Produktnummern, Eigennamen und Kürzel, bei denen jedes Zeichen zählt.
Tippfehler und Namensvarianten, die ein exakter Abgleich nie treffen würde.
Sinngemäß Gemeintes, auch wenn kein Wort der Frage im Text vorkommt.
Eine belegte Antwort aus Ihren eigenen Inhalten Das Sprachmodell formuliert ausschließlich aus den gefundenen Abschnitten und nennt die Quelle. Findet der Index nichts Belastbares, sagt das System das.
Das Problem
Wer gewohnt ist, einer KI eine vollständige Frage zu stellen, tippt auch bei Ihnen keine zwei Keywords mehr ein, sondern schreibt „Welche Variante eignet sich für Außenanwendung bei Frost?“. Die Volltextsuche findet darauf nichts, weil keines dieser Wörter so im Datenblatt steht. Der Besucher schließt daraus nicht, dass Ihre Suche schlecht ist. Er schließt daraus, dass Sie das Produkt nicht haben. Dieselbe Voraussetzung entscheidet inzwischen auch darüber, ob Ihre Inhalte in generierten Antworten außerhalb Ihrer Website vorkommen: strukturiert erschlossen und semantisch verstanden.
So funktioniert es
STRG.answer ersetzt Ihr CMS nicht und migriert nichts. Wir lesen Ihre Inhalte über die bestehende Schnittstelle aus und legen daneben einen semantischen Index an.
Anbindung an CMS, PIM oder Shop-System, abschnittsweise indiziert und laufend nachgezogen. Der Index kennt dabei nicht nur Dokumente, sondern deren Verhältnis zueinander: welche Variante welche Spezifikation erfüllt, welcher Artikel zu welchem Produkt gehört.
Volltext, phonetisch und semantisch in einem Durchgang. Fachbegriffe und Ihre interne Nomenklatur lernt das System mit, statt sie manuell gepflegt zu bekommen.
Das Sprachmodell formuliert ausschließlich aus den gefundenen Abschnitten und nennt die Quelle. Findet der Index nichts Belastbares, sagt das System das, statt zu raten.
Parallel laufen Suchen auf weiterführenden Content, Produkte und Services. Wo ein konkretes Angebot passt, wird es direkt verlinkt.
Chat-Funktionen
Auf Ihrer Website sitzen Besucher, die Ihr Sortiment nicht kennen und Ihre Nomenklatur nicht sprechen. Dahinter arbeiten mehrere Agents parallel: einer sucht, einer formuliert, einer prüft, welches Angebot passt. Jeder ist einzeln konfigurierbar und abschaltbar.
Die vierte Frage weiß noch, worum es in der ersten ging. Besucher grenzen im Gespräch ein, statt die Suche mit neuen Stichworten von vorne zu beginnen.
Während die Antwort entsteht, füllt sich daneben die Trefferliste. Jede Aussage trägt ihre Quelle und ist mit einem Klick im Original nachlesbar.
Zeigt eine Frage auf ein Produkt, ein Programm oder einen Service, benennt die Antwort es und verlinkt direkt dorthin.
Das System ordnet Absicht und Tonalität der Frage ein und steuert damit Länge und Register der Antwort. Dieselbe Einordnung zeigt dem Vertrieb, wie weit ein Besucher ist. Details in der FAQ unter Mood-Detection.
Ihr Team kann jedes laufende Gespräch übernehmen. Ab diesem Moment antwortet ein Mensch, im selben Fenster, ohne Kanalwechsel für den Besucher.
Das Backend
Das System steht auf einer öffentlichen Website und spricht mit Menschen, die noch keine Kunden sind. Es ist damit ein Vertriebskanal, und ein Vertriebskanal braucht eine Konsole.
Im Backoffice steuern Sie den Kanal: welche Agents laufen, mit welchem Sprachmodell, und was abgeschaltet bleibt. Jede Konversation ist nachvollziehbar bis zu den Passagen, auf denen die Antwort beruht. Der Rest ist Auswertung, und die ist für den Vertrieb oft wertvoller als die Suche selbst.
Einsatzfelder
Zwanzig Jahre Artikelbestand sind ein Aktivposten, solange er erschließbar ist. Leser bekommen zu jedem Artikel den Kontext, der sie im Angebot hält, und aus dem Archiv wird wieder Reichweite.
Was ist seit der Pflegereform 2019 aus den Pilotregionen geworden?
Der Kunde kennt selten die Bezeichnung des Produkts, das er braucht, sondern seinen Anwendungsfall. Semantische Suche übersetzt Anwendungsfall in Variante, inklusive der Spezifikationen, die nur im Datenblatt stehen.
Welche Dichtung hält 180 °C und Öl aus und passt auf DN 50?
Versicherungen, Weiterbildung, B2B-Services: Der Interessent kennt seine Situation, nicht Ihren Angebotskatalog. Im Gespräch wird daraus ein passendes Angebot, und wo es konkret wird, übernimmt Ihr Team.
Ich bin Technikerin, 39, und will in die Führung. Welches Programm passt?
Proof
Die Algorithmen zur semantischen Analyse stammen aus unserem Forschungsprojekt STRG.behave (2017), seither laufend optimiert und 2023 um LLM-Mechaniken erweitert. Kein Prototyp also, der mit Ihrem Projekt erstmals in Last geht. Wie weit das trägt, zeigt das Archiv der Wochenzeitung Die Furche: der komplette Bestand seit 1945, semantisch verortet statt nach Stichworten sortiert.
Integration & Betrieb
STRG.answer wird an Ihr bestehendes System angebunden, nicht hineinentwickelt. Erprobt mit Storyblok, TYPO3, WordPress, Adobe Experience Manager und STRG.CMS. Im Frontend liegt eine Such- und Chat-Komponente, die Ihr Design übernimmt, oder Sie greifen direkt auf die API zu.
Die Anbindung
Ihre Inhalte bleiben, wo sie sind. Daneben entsteht ein Index, der laufend nachgezogen wird.
CMS, PIM oder Shop-System, gelesen über die bestehende Schnittstelle oder einen Export.
Abschnittsweise erschlossen, semantisch abgelegt, bei jeder Änderung nachgezogen. Betrieb in der EU.
Such- und Chat-Komponente in Ihrem Design, oder Ihr eigenes Interface direkt auf der API.
Recherche, schnelle inhaltliche Auffindbarkeit und Kontext entscheiden heute über Reichweite.
FAQ
Lesen Sie über semantische Suche im STRG.Magazine
Nächster Schritt
Wir nehmen einen abgegrenzten Teil Ihres Contents, indizieren ihn und zeigen Ihnen, was das System damit beantwortet und wo Ihre Inhalte Lücken haben. Kein Pitch-Deck, sondern Ihre Daten in einer laufenden Suche.
