KI-Suche ohne Training der Daten

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Der Handelsverband Schweiz hat zusammen mit der GfK die E-Commerce-Zahlen 2024 vorgestellt: Der Onlinehandel wuchs um 3,5 % auf 14,9 Mrd. CHF. Überraschenderweise stieg der Umsatz bei Digitec Galaxus um ganze 18 %, während der Inlandsmarkt nur um 1 % zulegen konnte. Bestellungen aus dem Ausland – etwa über Temu oder Shein – nahmen um 18 % zu und verursachten einen Abfluss von rund 2 bis 2,5 Mrd. CHF an Schweizer Kaufkraft.

Link zu der Jahresstatistik Onlinehandel Schweiz 2025 - Handelsverband.swiss

Erich betont, dass sich der Schweizer Markt trotz des erwarteten Post-Corona-Einbruchs stabil entwickelt hat. Dennoch bleibt der Wettbewerbsdruck durch ausländische Plattformen hoch. Dani hebt hervor, dass mobile Käufe inzwischen 72 % aller Onlinekäufe ausmachen und eine fehlende Mobile-Optimierung für Webshops ein massives Risiko darstellt.

Google führt die AI-Overviews in der Schweiz ein – eine neue Suchfunktion, die Suchergebnisse KI-gestützt zusammenfasst. Erste Tests laufen bereits, auch wenn viele Nutzer die Funktion noch nicht sehen. Der klassische Klick auf Webseiten könnte dadurch zurückgehen, was grosse Auswirkungen auf SEO-Strategien haben wird.

Erich erklärt, dass strukturierte Daten wie Schema.org künftig noch wichtiger werden, damit Webseiteninhalte von der KI korrekt erkannt und angezeigt werden. Dani ergänzt, dass oberflächlicher Content keine Chance mehr haben wird – Expertise und klare Struktur werden entscheidend für Sichtbarkeit sein.

Eine wachsende Herausforderung ist der steigende Energiebedarf von KI-Anwendungen. Studien prognostizieren, dass der Energieverbrauch bis 2027 massiv ansteigen wird. Wäre jede Google-Suche KI-basiert, würde der Energiebedarf dem Stromverbrauch eines ganzen Landes wie Irland entsprechen.

Erich verweist auf das Jevons-Paradoxon: Je effizienter Technologien werden, desto mehr werden sie genutzt – was den Strombedarf weiter steigert. Dani merkt an, dass ökologische Herausforderungen bei der Entwicklung und Verbreitung von KI immer stärker berücksichtigt werden müssen.

Unternehmen stehen vor grossen Herausforderungen, wenn sie KI-gestützte Suchen auf ihren Webseiten implementieren möchten. Eine klassische Suche scheitert oft an unklaren Strukturen und schlechter Datenpflege. KI-basierte Suchen interpretieren natürliche Sprache und liefern bessere Treffer.

Erich betont, dass viele Unternehmen den Aufwand unterschätzen: Es reicht nicht, einfach einen Chatbot zu installieren. Daten müssen aktuell, strukturiert und qualitativ hochwertig sein, damit KI-Systeme richtig funktionieren. Dani ergänzt, dass der Fokus auf Benutzerfreundlichkeit liegt – die Suchanfrage muss komplexe Wünsche wie etwa "roter SUV mit Lederausstattung unter 50'000 CHF" korrekt verarbeiten können.

Dan: Willkommen zu der ersten Folge unseres Zweiblog-Videoformat. Ich bin Dan und bevor wir loslegen, drückt unbedingt unter den Like-Button oder abonniert den Kanal oder den Newsletter von Zweiblog.

Erich: Und ich bin Erich und wir haben wieder ein paar spannende News für euch bereit.

1.Zuerst reden wir über die Jahresstatistik des Handelsverbandes Schweiz.

2.Danach reden wir über AI-Overviews von Google.

3.Und last but not least, haben wir noch etwas zum Thema Energieverbrauch von KI, das nicht ganz zu unterschätzen ist.

4.Dann springen wir ins Hauptthema hinein, wo es darum geht KI-Suche auf einer Webseite anzuschauen.

5.Und zum Schluss haben wir eine kleine Überraschung für euch. Da zeigen wir euch noch ein Tool, das wir beide cool finden. Und geben euch dazu bei der Verwendung auch noch ein paar Tipps und Tricks.

Dan: Ihr seht, eine ganze Kratte voll Informationen für euch… bleibt dran. Und wir starten gleich mit den News.

Erich: Anfang März hat der Handelsverband Schweiz die Jahresstatistik 2024 zusammen mit der GfK veröffentlicht und darin handeln sie ab, wie sich der Onlinehandel in der Schweiz im Jahr 2024 verhalten hat.

Dan: Und diese Zahlen sind sehr interessant, wenn man das so anschaut: Der Schweizer E-Commerce wächst weiter. Aber es gibt überraschende Wendungen, die jeder CMO und auch jeder E-Commerce-Verantwortliche auf dem Schirm behalten muss, oder?

Erich: Ja. Wenn man die Zahlen anschaut, ist der Onlinekonsum 2024 um rund 3,5% auf ein Volumen von 14,9 Milliarden Schweizer Franken gewachsen. Das ist jetzt nicht so spektakulär. Aber wenn man das anschaut, dass viele Experten nach dem Corona-Boom gedacht haben, dass die Zahlen stagnieren, dann ist es doch eine positive Entwicklung insgesamt.

Dan: Was mich aber wirklich am meisten überrascht ist, dass der grösste Gewinner des Schweizer Marktplatzes Digitec Galaxus ist, mit einem Wachstum von geschlagenen 18%.

Erich: Ja, aber was man auch anschauen muss, das ist der Schweizer Anteil in diesen Zahlen. Wenn man die Zahlen insgesamt anschaut, dann sieht man, dass die Bestellungen aus dem Ausland, die in die Schweiz geliefert wurden, auch um 18% im Vergleich zu 2023 gewachsen sind. Und das ist vor allem wegen den asiatischen Plattformen wie zum Beispiel Temu oder Shein. Im Inland war das Wachstum nur 1%. Im Ausland sind wir 18% gewachsen, Bestellungen, die vom Ausland in die Schweiz gekommen sind. Das heisst Digitec Galaxus ist im Inland massiv stärker gewachsen als der gesamte Schweizer Markt. Die Einschätzung des Umsatzes von Temu in der Schweiz, aktuell aufgrund von Experten, geht von 700 bis 900 Millionen Schweizer Franken Umsatz aus, was sie im Jahr 2024 gemacht haben. Mit den Zahlen, die ich gesehen habe, wäre das fast eine Verdoppelung zum Jahr 2023. Was enorm ist, wenn man denkt, dass die Plattform erst seit ungefähr zwei Jahren im Schweizer Markt unterwegs ist.

Wenn wir dann noch den Preisunterschied anschauen, von der Schweiz zum Ausland, kann man das mit einem Faktor 3 multiplizieren. Das heisst, aufgrund der asiatischen Plattform sind etwa 2 bis 2,5 Milliarden Schweizer Franken abgeflossen, die im Schweizer Markt fehlen. Was mir ein Vöglein gezwitschert hat an dieser Veranstaltung ist aber, dass das Wachstum stagniert hat. Die Plattformen aktuell nicht weiterwachsen und auf dem gleichen Level bleiben wie sie 2024 unterwegs waren. Was aber passiert ist, und das ist auch etwas, was man weiss, auch wenn jetzt Temu oder Shein verschwinden aus dem Markt, es hat neue Plattformen. Eine wurde kürzlich gelauncht in Deutschland mit TikTok-Shop, die das gleiche Thema abdeckt und ähnliche Businessmodelle hat, aber natürlich mit dem ganzen Traffic und mit den Leuten, die auf TikTok drauf sind, die sie dort mitnehmen.

Dan: Aber vorerst in Deutschland, noch nicht in der Schweiz.

Erich: In der Schweiz noch nicht. In der Schweiz weiss man auch nicht, wann das kommen soll, aber in Deutschland ist es jetzt gerade angekündigt worden, dass die dort loslegen.

Dan: Der Vorreiter. Aber lass uns doch einmal die Top 3 anschauen von den meistgekauften Artikeln online in der Schweiz. Denn das ist interessant. An erster Stelle sieht man hier steht Heimelektronik mit einem Anteil von 24% und einem minimalen Wachstum von 1%. Gefolgt direkt von Fashion und Schuhe, die mit einem Anteil von 16% ebenfalls, jedoch mit einem Rückgang von 7% unterwegs ist. Und Home und Living als ein Anteil von 14% aufgelistet ist. Aber ebenfalls mit einem überschaubaren Wachstum von 3% unterwegs ist.

Erich: Gerade Mode, die früher als Wachstumstreiber in diesem Online-Markt gelten wollte, ist zum zweiten Jahr in Folge, wenn ich mich richtig erinnere - die haben im Jahr 2023 schon 7% des Online-Anteils verloren - eine rechte Menge, die dort fehlt und weggeht.

Dan: Was mir aber noch aufgefallen ist in einer anderen Statistik, ist die Mobile-Quote, sprich wieviel sich mit Mobile-Devices auf diesen Shops tummeln, war erstmals über 70%. Wir sind bei 72% angelangt von allen Online-Käufen, die über Smartphones gemacht werden. Das ist wahnsinnig.

Erich: Ja, das ist enorm. Und das heisst für dich, wenn deine Webseite nicht mobile optimiert ist, dann verlierst du sprichwörtlich Millionen im Moment.

Dan: Der Mobile-Index ist auch sehr relevant. Wenn der Shop nicht mobilefähig ist, wäre das ein weiteres Kriterium. Damit wir nicht vergessen, der Link zu diesem Beitrag und zu allen Slices, die wir hier gerade angeschaut haben, findet ihr natürlich unten in der Beschreibung, respektive in unserem Blog.

Erich: Jetzt gehen wir weiter zum zweiten News-Thema. AI-Overviews. Ich habe das auf LinkedIn gesehen, die Lucia Yapi hat das gepostet, dass AI-Overviews jetzt in die Schweiz kommen. AI-Overviews ist früher unter dem Namen SGE oder Search Generative Experience von Google gestartet worden. Das ist die Anpassung oder die Erweiterung der Google-Suche mit AI. Und das soll jetzt in die Schweiz kommen, respektive ist aktuell in der Schweiz sogar schon in einem Test.

Dan: Ich habe es noch nie gesehen, aber laut der Google Search Central Documentation werden die KI-Übersichten die Art und Weise verändern, wie der Nutzer die Informationen im Web findet. So verstanden Sie es richtig? Und gemäss aktuellen Meldungen testet das Google in der Schweiz, was ich noch nie gesehen habe.

Erich: Ich habe es auch noch nie gesehen. Wäre interessant. Ich hätte es natürlich schon ausprobieren wollen. Auch in den Google Apps, wo man das normalerweise aktivieren kann, gibt es das aktuell noch nicht. Ich hatte diese Option nicht. Zum Teil habe ich gesehen, dass gewisse Sachen nur funktionieren, wenn man dort ein bezahltes Google Account hat, wo man Geld dafür ausgibt. Wir werden sehen.

Aber wir haben trotzdem einen Screenshot, den wir hier anschauen wollen, was Google eigentlich genau macht.

Dan: Spannend. Es sieht fast gleich aus wie immer.

Erich: Es sieht fast gleich aus, aber was jetzt passiert ist, die KI nimmt die Treffer, die gefunden werden, und fasst diese oben zusammen. So wie wir es kennen von Perplexity User oder auch als Chat GPT, wenn wir dort eine Suche mit Websearch machen, wo dann die Ergebnisse zusammengefasst werden und das heisst, fertig mit ihr. Ich kann 100 Browser Tabs öffnen und schauen, was relevant ist und was stimmt. Welche Infos sind für mich und welche brauche ich daraus? Der Screenshot, den wir hier sehen, ist von Robert Henniger, den ich aus einem Beitrag herausgebracht, den wir unten auch in der Beschreibung verlinken.

Dan: Im Vergleich zum Nulltreffer eine maximale Steigerung, wenn man das so anschaut. Weil den Nulltreffer haben wir ja oben auch schon angeschaut, dass Google einem versucht, mit einem URL eine Antwort zu geben. Jetzt ist die Antwort von mehreren URLs zusammengefasst.

Erich: Und Nulltreffer ist auch ein gutes Stichwort, weil das heisst, die Leute werden weniger auf Beiträge klicken und weniger auf die Webseite gehen. Sondern dann die Informationen anschauen und hat bei Google bleiben, aber nicht zu uns gekommen. Das heisst natürlich, es wird wahrscheinlich auch Veränderungen im SEO-Bereich geben.

Dan: Das wird natürlich eine sehr grosse Veränderung sein und am Schluss wollen wir ja den Klick, damit wir ihn bei uns auf der Seite haben. Das ist eine grosse Challenge, würde ich jetzt mal sagen, die uns in Zukunft beschäftigen wird.

Erich: Ja, was Google sagt bezüglich diesem Thema ist, dass zukünftig die strukturierten Daten auf einer Webseite, also schema.org als kleiner Hinweis, werden noch wichtiger. Weil diese der AI helfen, die Daten strukturiert auszulesen und dann entsprechend auszuwerten. Und das zweite Thema - never-ending story: Die Seite muss technisch SEO-optimiert sein. Die muss technisch einwandfrei funktionieren, damit die AI die Inhalte auf einer Webseite indexieren kann.

Dan: Schema.org ist ein wichtiger Punkt und eben die Strukturierung deiner eigenen Inhalte auf der Webseite so zu machen, dass das alles top indexiert werden kann. Man sagt ja auch, die AI auch die ChatGPT, hört auf strukturierte Daten. Da wird uns ja auch nichts abgehen oder man muss nichts separat...

Erich: ... hilft uns dort auch die anderen Large Language Models oder KIs damit zu unterstützen.

Dan: Oberflächlicher Content hat in Zukunft keine Chance mehr.

Erich: Nein, das kommt darauf an. Strukturierte Daten, Expertise zeigen, dass man weiss, von was man spricht, dass Google einem als die vertrauenswürdige Quellen anschaut, damit der Inhalt dann entsprechend dort angezeigt wird.

Dan: Gut, da würde mich natürlich jetzt noch etwas interessieren, Erich. Ich meine, mit AI kann ich ja einen Text nehmen, den es schon gibt und den wieder umschreiben und dann ist der auch gehaltvoll. Wie entscheidet denn Google, welcher Inhalt jetzt relevant ist?

Erich: Ja, das ist immer die grosse Challenge, wie erkenne ich die Relevanz. Man weiss auch, dass es heute Tools gibt, die erkennen können, ob etwas generiert ist oder nicht aus den Satzstellungen aus und wie der Text geschrieben ist. Man kann herauslesen, ob etwas generiert wurde oder nicht. «Jemand herauslesen» heisst, auch eine Maschine kann das analysieren, anschauen und kann wahrscheinlich eine Bewertung abgeben, zu wie viel Prozent das KI-generierte Text war.

Dan: Sind wir mal gespannt und ich bin vor allem gespannt, wenn ich das erste Mal eine solche Testseite von Google ausgespielt bekomme, dann mache ich gleich den Purzelbaum. Aber gehen wir doch mal weiter in unseren News.

Erich: Dann höre ich, wenn es im Büro nebenan rumpelt. Dann weiss ich, der Dan hat das jetzt herausgefunden.

Die dritte News: KI und Energieverbrauch. Das ist jetzt nicht unbedingt etwas, was News gross irgendwie diskutiert wurde. Es ist mir aber ein LinkedIn-Beitrag über den Weg gelaufen. Es gibt verschiedene Quellen, die sagen, dass bis 2027 der Energieverbrauch von KI-Anwendungen drastisch ansteigen wird. Energie wird ein zentrales Thema sein, damit sich KI weiterentwickeln kann oder die Anwendung sich verbreitet. Es gibt ein Beispiel: Wenn heute jede Google-Suche klassisch über Google Gemini laufen würde, dann würde Google pro Jahr so viel Strom wie ganz Irland brauchen, um das abzudecken.

Dan: Uuuh… Da kommt etwas auf uns zu. Gleichzeitig versucht man den Energieverbrauch zu reduzieren und die ganzen Systeme einfach viel effizienter zu machen.

Erich: Genau. Aber hier kommt etwas zum Einsatz und das habe ich auch gesehen in einem Beitrag. Das sogenannte Jevons-Paradoxon.

Dan: Okay, aber... Jeron-Para-was? Und um was geht es da ganz genau?

Erich: Ja... Jevon hat im 19. Jahrhundert schon gesagt, dass, je effizienter eine Ressource genutzt wird, je mehr man sie zu optimieren versucht, desto mehr wird sie nachher noch mehr genutzt. Der Ressourcenverbrauch steigt zusätzlich noch.

Das, was man will, dass man weniger Ressourcen braucht, geht ins Umgekehrte, dass der Ressourcenverbrauch noch ansteigt.

Dan: Ein Widerspruch, aber ich verstehe es natürlich: desto effizienter es ist, desto mehr brauchst du es.

Erich: Das heisst, wenn man das so anschaut, Strom wird ein zentrales Thema werden in Zukunft, was die Entwicklung und Weiterverbreitung von KI anbelangt. Ohne Strom geht das nicht.

Dort wissen wir, was aktuell für Diskussionen am Laufen sind, mit ökologischen Vorkehrungen oder Massnahmen, damit man den Strom immer grüner produziert. Was aber wahrscheinlich eine riesige Challenge wird, den Energiebedarf darüber abdecken zu können, wenn der so riesig ist, wie wir das gerade anschauen.

Dan: Und vor allem, wenn es zu Abend dunkel ist, alle am Googlen sind und dann am meisten Strom gebraucht wird. Lassen wir uns mal aufs Hauptthema eingehen: KI-Suche in der CS2 anhand von unserem Kestenholz-Beispiel. KI kennen wir, das haben wir alle schon erlebt. Du kennst sicher das Gefühl, Erich, wenn man auf einer Webseite etwas sucht, man ist schon auf der Webseite, weil man die kennt und jetzt sucht man dort etwas, vielleicht ist die Struktur nicht ganz klar und dann findet man nicht, was man braucht.

Erich: Ja, das ist vielmals wie die Nadel im Heuhaufen zu suchen. Ich gebe etwas ein, bekomme komplett etwas zurück, was nicht relevant ist zu dem, was ich gesucht habe. Und da weiss man, rund 30% der Leute gehen von einer Webseite weg, wenn sie in der internen Suche nicht das finden, was sie gesucht haben. Oder nicht die Treffer angezeigt werden, die ihre Erwartungen erfüllen würden.

Dan: Und jetzt kommt eben unser Chatbot und KI ins Spiel. Der angeblich, nicht nur unser Chatbot, sondern angeblich alles besser macht auf dieser Welt. In dem, was man jetzt einfach alles findet.

Erich: Ja, das ist schwierig. Unternehmen sind bezüglich des Themas, was Komplexität und Implementierung anbelangt, und wie man das Ganze aufsetzt und pflegt, vor rechte Voraussetzungen gestellt. Es sind keine trivialen Probleme, die man darüber reden muss.

Dan: Was sind denn die grössten Hürden in diesem Kontext von Chatbots?

Erich: Ein Thema ist sicher Datensicherheit, Datenschutz und die Vertraulichkeit der Daten.

Dort weiss man heute auch schon, viele Leute geben irgendwie Daten ein, die sie nicht eingeben sollten in diese Chatbots oder in diese AI-Tools. Die nachher darin irgendwo gespeichert sind, wo man nicht weiss, was damit passieren soll. Es gibt rechtliche Anforderungen, die damit zusammenhängen.

Dan: Das habe ich in einer Studie von GRIFF gesehen. Dort heisst es in einer Umfrage, dass 27% der Befragten schon einmal mit einem Chatbot persönliche Informationen geteilt haben, weil er sie gefragt hat, ohne dass sie die Datenschutzbestimmungen genauer angeschaut haben. Und das ist ja dann vielleicht nicht ein Chatbot, bei dem ich die Informationen dem Unternehmen gebe, sondern es ist so ein Drittpartner-Chatbot, wo dann die Daten natürlich irgendwo in Amerika liegen. Grosses Problem!

Erich: Ja, plus die ganze KI-Geschichte, was mit den Daten passiert, wie die abgelegt werden, das ist Blackbox.

Dan: Können wir aber nochmal auf die Qualität sprechen? Von den Anfragen, die ich hier mache. Die Antwortqualität hängt, so wie ich es sehe, stark von den Trainingsmöglichkeiten von einem Chatbot ab und auch von den Informationen, die man in einem Chatbot füttert. Das ist ein komplexes Thema, wenn man bei null mit einem Chatbot anfängt.

Erich: Ja, und da weiss man auch, da gibt es auch verschiedene Beispiele, dass obwohl man immer sagt, KI ist nicht kreativ. Aber dass KI plötzlich kreativ wird und dann noch Antworten erfindet, die auf dieses Thema passen, aber gar nichts mit dem zu tun haben, was ich gefragt habe, oder gar nicht fundiert sind hinterher. Und darum ist auch bei der KI gleich, wie man das schon lange sagt, Daten sind das neue Öl. Garbage in, Garbage out. Wenn ich schlechte Daten habe und die Daten, die Datenqualität nicht gut sind, die ich in den AI füttere, dann kann die Antwort des AI auch nur so gut sein, wie das, was ich eingespiesen habe.

Dan: Das habe ich schon viel erlebt. Ich probiere auch immer wieder bei Konkurrenzprodukten und anderen Seiten aus, wie mir ein Chatbot Antworten gibt. Auch ohne, dass ich ihn Dinge frage, die gar nichts mit der Webseite zu tun haben. So stelle ich immer wieder fest, entweder kommt: «Ich habe zu diesem Thema nichts gefunden» oder es bringt mir keine Alternative. Oder wenn ich Kontextsuche mache, wie eine Marketing- oder Sales-Verantwortliche suchen, in einem Ort, wo es eine Filiale gibt, dass Chatbot auch mit dem im Umkreissuchen nicht umgehen kann. Du sagst, Chatbots seien ein bisschen dressierte Hunde.

Erich: Am Schluss möchte ich nicht, dass die einfach irgendetwas erzählen. Ich möchte, dass sie das machen, wofür sie vorgesehen sind. Da gibt es von den Daten her Themen und auf der anderen Seite gibt es von den Daten her wahrscheinlich auch Lücken, wo er keine Antwort darauf hat, wo er auch eine Antwort darauf liefern sollte.

Dan: Grossen Implementierungsaufwand höre ich hier. Das heisst, viele Unternehmen unterschätzen den Aufwand einen Chatbot, eine intelligente Suche auf die Seite zu bringen. Viele meinen, man installiert schnell Chatbot und dann kann der das.

Erich: Das ist der klassische Irrtum und das ist das, was ich heute immer wieder sehe, dass die Firma das Gefühl hat, losgelöst von KI, ich installiere ein neues Tool, suche den letzten Mist und es funktioniert. Es macht alles viel besser, wie es vorher war. Die Ergebnisse sind dann gleich gut oder schlechter, als die wir vorher hatten. Es braucht auch dort bei KI und der klassischen Suche einen Piloten, der regelmässig in das Dashboard hineinschaut, wo man Daten braucht und darauf hinaus das Ganze optimiert oder bei KI trainiert, dass die richtigen Ergebnisse herauskommen.

Dan: Und das bringt uns jetzt zu unserem Beispiel, das wir nachher gleich miteinander vertieft anschauen werden. Ich glaube, das ist einer der wichtigsten Punkte, dass Daten, die wir trainieren, aktuell sein müssen. Wir haben einen grossen Automobilhändler, der in der Schweiz und in Deutschland vertreten ist.

Dort haben wir die spezifischen Herausforderungen, dass zum Beispiel die Occasionsfahrzeuge jeden Tag ändern. Am Morgen ist es noch verfügbar, am Mittag ist es nicht mehr verfügbar. Wie trainiere ich das, dass am Mittag nicht auf einmal das Auto noch angezeigt wird, das am Morgen verkauft worden ist? Wenn ich dann im Hintergrund höre, dass ich einen KI trainiere, muss ich das ja immer sagen. So sind wir dann darauf gekommen, dass wir gesagt haben: Wie könnte man mit diesen Daten, die wir sowieso schon in den Suchindex haben, umgehen? Wir haben dort spezielle Herausforderungen, dass wir auf der einen Seite Fahrzeuge haben, die verfügbar sind oder nicht mehr verfügbar sind. Und jedes Fahrzeug hat noch unterschiedliche Attribute,  wie bei einem E-Commerce-Projekt, wo ich hingehe und sage, ich filtere nach Preis, Farbe, nach Diesel, Benzin, Elektro… also ganz viele Attribute, die ich jetzt nicht Schieberegler und Häkchen setzen will, sondern einfach abfrage, was ich will. So ist von mir aus gesehen das, was dann das KI-System übersetzen kann.

Wenn ich das richtig verstehe. Die Komplexität von Produktdaten, ob es ein Radio, DAB oder Leder-Sitz hat, kann ich hier annehmen und alle Autos die rot sind und mit Lederinterieur suchen. Und schon habe ich oder will ich natürlich ein Treffer haben.

All das korrekt zu verarbeiten und sogar noch zu sagen: Bitte noch preisabsteigend oder den günstigsten zu suchen. Das sind Möglichkeiten, die wir hier machen können. Und eine weitere grosse Herausforderung ist bei einem solchen System die Benutzerfreundlichkeit. Wie kann ich den Chatbot so herrichten, dass auch nutzerfreundlich ist? Der Dialog, den ich hier mit KI führe, dass dieser Dialog auch für mich als Käufer sehr angenehm ist.

Erich: Die grosse Herausforderung ist, natürliche Sprache zu verarbeiten. Natürlich ist Sprache nicht alleine «Voice» gemeint. Das ist sicher auch ein Zukunftsthema. Voice suchen, aber einfach die Verarbeitung von Sprache und dann noch mit lokalen Unterschieden, wo wir andere Wörter verwenden in der Schweiz wie in Deutschland zum Beispiel. Das ist immer noch eine riesen Challenge für die KI. Und vor allem, wenn es so verschachtelte und komplexe Themen sind, dann noch ist das auch immer noch eine Herausforderung.

Dan: Wir können hier ja mal ein Beispiel eingeben. Ich habe es natürlich in der Zwischenablage, damit es schneller geht. Ich suche einen roten SUV mit Lederausstattung unter 50'000€ mit einem Baujahr nach 2020. Möglichst ökologisch und so eine Suchanfrage ist natürlich sehr komplex, wenn man das jetzt herunterbricht. Und jetzt schauen wir, was dabei herauskommt. Und schau, da haben wir es schon.

Erich: Und was dort auch noch speziell ist, wie ich es vorhin gesagt habe, sprachliche Sonderheiten.

Wenn jetzt jemand reingeht, kommt mit viel Stauraum für einen Familienurlaub, dann muss das in einer klassischen internen Suche richtig interpretiert werden. Und dort haben viele Systeme Schwierigkeiten damit, das zu machen.

Dan: Nicht zu vergessen, dass auch der Algorithmus BIAS. KI-Systeme können Vorurteile verstärken, dass sie mit den Trainingsdaten gefüttert sind und das machen, wie ein dressierter Affe. Aber das wollen wir.

Erich: Hier sind wir wieder bei dem Thema, das wir vorhin schon angesprochen haben: Garbage in, Garbage out. BIOS kommt dann auch noch dazu.

Wenn die Trainingsdaten BIOSed sind, dann kommen auch Antworten raus, die in eine bestimmte Richtung gehen. Ich glaube, hier ist ein Sentiment, wie ich das von GROK wahrnehme, von unserem Kollegen Elon Musk. Ein KI-Tool, das viele aufgrund der politischen Thematik meiden.

Dan: Kommen wir jetzt zur Frage der Integration. Wie steht es umeine Integration von einem solchen System, in bestehende Systeme hinein?

Erich: Viele Firmen haben dort gewachsene IT-Landschaften. Viele Umsysteme, die dort integriert sind, und dann ist eine Implementierung, um solche Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzuziehen, extrem anspruchsvoll. Technisch auch anspruchsvoll, wie man so eine Integration macht. Und Was auch anspruchsvoll wird, ist das, was du vorhin schon so angekündigt hast.

Wenn ich jetzt eine Produktsuche mache und ich habe Produkte, die heute verfügbar sind, durch den Tag die Waren verkauft werden - nicht mehr verfügbar sind - wie teile ich das jetzt KI mit, dass das im nächsten Mal berücksichtigt und nachher nicht Waren ausgibt, die aktuell gar nicht mehr verkaufbar sind. Ich will nicht Treffen sehen, die gar nicht mehr verfügbar sind, sondern ich will in der Produktsuche sehen, was ich nachher dann auch kaufen kann.

Dan: Und aus welchem Bestandteil besteht denn jetzt eine klassische interne Suche?

Erich: Eine interne Suche besteht aus vier Komponenten. Wir haben zuerst die Suche eingegeben, in der der User seine Informationen eingibt. Die zweite Komponente muss dann verstehen, was dieser User sucht, was meinte er mit dem, was eingetippt hat. Das muss verarbeitet werden. Daraus gibt es eine Suchanfrage. Die dritte Komponente ist die Darstellung der Treffer in einer bestimmten Sortierung. Die vierte Komponente, damit das Ganze funktioniert, sind die Produktdaten, die unten angezeigt sind und entsprechend auch wieder in Qualität vorhanden sein müssen. Was es auch noch dazu braucht, aber das war jetzt nicht eine der Komponenten, es braucht auch ein Tool, mit dem ich dann eine Analyse über die ganzen Suchanfragen habe, wie diese genutzt werden, wie viele Treffer angezeigt werden. Damit kann ich mein ganzes System optimieren, dass es möglichst vielen User etwas anzeigt, was sie auch suchen.

Dan: Spannend ist auch, dass wir auf einer Webseite verschiedene strukturierte Daten haben. Wir haben Personenprofile, Kontakte, Standorte. Fahrzeuge, Inhalte, Produkte, Dienstleistungen. Die sind dann alle auch anders facettiert.

Hier sage ich jetzt mal, ist das auch eine grosse Herausforderung. Aber gehen wir noch einmal zurück zu Kestenholz. Wir haben uns hier auf den Bereich von der Interpretation, von der Suchanfrage konzentriert. Das heisst, wir wollen auf der Unternehmerseite nicht noch Synonyme pflegen und erklären, wenn jetzt einer nach Kofferraum, Stauraum, Kofferstauraum usw. sucht, wie wir das alles abmünzen. Sondern wir wollen wirklich diese Daten verarbeiten können und durch die Interpretation von jeder Suchanfrage noch einmal die richtigen Ergebnisse ausliefern.

Wir müssen dort die Regeln haben, wie wir mit den Eingaben umgehen, denn jeder gibt etwas anderes.

Erich: Ich sehe es vielleicht sogar noch etwas anders. Es geht weniger darum, dass wir gesagt haben, wir wollen das so machen. Eine Problemstellung, die ich aus vielen Firmen kenne, ist die Pflege von diesem Thesaurus, von all den Rules, die es braucht, damit der User das Richtige sieht. Und hier habe ich schon x Installationen gesehen, da gab es am Schluss hunderte von Regeln, wo die Regel 1 ein Problem löst, damit das Richtige nachgezeigt wird. Das hat aber dann wieder nicht funktioniert an einem anderen Ort. Da haben wir eine Regel 2 gemacht, eine Regel 3, eine Regel 4 und eine Regel 5. Und die Regel 5, wenn du dann Pech hast, beeinflusst am Schluss die Regel 1, dann machst du eine Regel 6. Das Problem wird so komplex und unübersichtlich, dass man es nicht mehr managen kann.

Mit dem Ansatz, den wir hier haben, dass wir zwischen Suchschlitze und Suchmaschine, dazwischen KI reinhängen, das  interpretiert, lösen wir das Aufwandsproblem und das Komplexitätsproblem, das die Firmen darin haben. Es wird einfacher, weil wir Komplexität herausnehmen und auf der Firmenseite wird der Aufwand reduziert für die Leute, die damit arbeiten.

Dan: Ganz typisch für CS2, dass wir pragmatisch an das Problem angegangen sind und nicht einen weiteren Chatbot entwickelt haben, wo der Kunde stundenlang konfigurieren muss, sondern wir wollen, dass der Kunde sich auf sein Kernbusiness konzentrieren kann und wir ihm respektive seine potenziellen Kunden die richtigen Antworten liefern können. Wir schauen am besten noch zwei, drei andere Beispiele an, die wir hier einfach mit ein paar Suchen absetzen können.

Normalerweise würde ich jetzt irgendwo zu den gebrauchten Wagen gehen und dann noch einmal alles durchschauen. Oder ich würde irgendwie Filter setzen und schauen, was der Webseitenbetreiber mir für Filter ausgibt. Ich schlage mich dann eine Zeit lang durch diese Filter, um schon einmal eine Auswahl zu treffen, was ich brauche. Und kann dann diese Filter anwenden und habe dementsprechend dann noch die passenden Angebote. Das ist doch einfach nicht mehr so wirklich, dass, wie ich es mir vorstelle. Am liebsten wäre es mir, wenn ich einfach auf den Chat gehen und sagen kann, ich suche rote Autos, elektrisch. Und sucht mir alle Fahrzeuge durch. Gibt mir schon eine erste Treffliste an. Und ich kann auch noch mehr anzeigen. Das heisst hat im Gesamten 23 Fahrzeuge gefunden. Jetzt sehe ich aber, aha, die «Hide Smart» auch noch gerade drin lieber ohne «Smart». Nun macht er mir wieder eine neue Liste. Und ich kann die Ergebnisse anschauen. Schön, du hast ja auch noch Kombis. Jetzt will ich nur Kombis anzeigen. Er behält seine Einstellungen bei rot, elektrisch, Smart und Kombi. Und jetzt habe ich es auf zwei Fahrzeuge runtergebracht. Ich setzte der Chat wieder zurück. Und ich könnte natürlich auch von Anfang an sagen: Rote. Elektrische Kombis. Und kurzum zeigt er mir die gleichen zwei Fahrzeuge, die wir vorher schon gesehen haben. Ich kann aber auch komplizierte Fragen stellen, wie zum Beispiel: Ich suche einen Allrad, Benziner zwischen 30-40’000 Euro, Preis aufsteigend. Auch hier gibt er wieder eine Vorauswahl, von diesen passenden Fahrzeugen, die zwischen 30 und 40'000 sind. Wenn ich mehr Ergebnisse anzeige, habe ich jetzt 67 Fahrzeuge und ich könnte ihm jetzt ganz einfach sagen, nur die Weissen. Entsprechend haben wir noch 17 Weisse, die zwischen 30'000 und 40'000 aufsteigend anzeigt werden, die ich dann automatisch mit einem Klick auf das Detail des Fahrzeugs erlangen kann.

James, ist aber auch noch zu weiteren fähig. Ich kann auch sagen: Wer ist in Freiburg für den Verkauf zuständig. Und hier kommen jetzt die verschiedenen Verkaufsberater, die ich mir hier anzeigen kann.

Erich: Das war spannend und interessant, was man hier alles machen kann in der Suche bei Kestenholz. Wir haben uns bei Apple etwas abgekupfert.

Wie am Anfang angekündigt, möchten wir in unserem Videoblog immer wieder ein cooles Tool vorstellen, das wir gefunden haben, das wir selbst nutzen und ein paar Tipps und Tricks dazu weitergeben. Und da haben wir gedacht, wir erzählen euch etwas über suno.ai.

Dan: Suno.ai präsentiert ein unglaublich spannendes KI-Tool für die Musikgenerierung. Mit dem kann man in Minuten einen eigenen Song schreiben, in der gewünschten Stillrichtung und ohne musikalische Vorkenntnisse. Was ich natürlich jetzt schlecht finde an dieser Stelle.

Erich: Da sind wir auch wieder bei der Kreativität. AI ist ja nicht kreativ, sagt man immer wieder.

Aber ich muss ehrlich sagen, ich arbeite mit suno.ai schon länger. Seitdem das draussen ist, spiele ich damit rum. Ich habe vorher kurz nachgeschaut. Ich bin unterdessen bei etwa 1600 Songs, die ich mit suno.ai kreiert habe. Und was ich vielmals mache, ist, wenn heute jemand Geburtstag hat, aus dem näheren Umfeld raus, oder wenn es ein runder Geburtstag ist bei jemandem, den ich jetzt vielleicht ein bisschen weiter kenne, dann erstelle ich einen Song mit suno.ai und gratuliere dem personalisiert mit seiner Musikrichtung, die er gerne hört, zum Geburtstag.

Dan: Bei der Songschreiberei bist du weit voraus, das muss ich sagen. Da habe ich noch nicht so viel selbst geschrieben, also eigene Songs geschrieben. Ich kann dich ja vielleicht noch überholen mit suno.ai, aber wie erstellst du denn so einen Song? erzähl kurz.

Erich: Was wichtig ist, wenn ihr das ausprobieren wollt, suno.ai kann man gratis ausprobieren. Ihr habt pro Tag 5 Möglichkeiten einen Song zu erstellen. Bei der Qualität und den Einstellungs-möglichkeiten gibt es keine Unterschiede zwischen dem freien Account und dem Pro Account.

Hier könnt ihr fünf Versuche machen und pro Versuch werden dann zwei Versionen des Songs kreiert. Ihr könnt den Text selbst eingeben. suno.ai macht dann zwei Versionen in der Stillrichtung. Wenn ihr Pop-Rock eingebt, dann gibt es zwei Pop-Rock-Songs, die eine andere Melodie haben, aber den gleichen Text. Ihr könnt können aber auch hingehen und sagen: "Schreibe einen Pop-Rock-Song über das schöne Wetter, das heute ist." Dann kreiert suno.ai selbst den Text und die Melodie dazu und hält sich dann auch noch an der Musikstil. Ich mache das dann meistens so: Wenn ich mit suno.ai etwas mache, brauche ich weniger die Textfunktion von suno.ai. Sondern bei einem Geburtstagsglückwunsch oder bei so einem Text, gehe ich zu ChatGPT und sage… oder du schreibst ihn selbst…. Ja, das ist noch zu schwierig und zu aufwendig. Aber ich gehe dann zu ChatGPT und sage: Heiri Meyer hat Geburtstag und wird 40. Recherchiere bitte im Internet, was du über Heiri Meyer aus XY findest. Schreibe einen Geburtstagsglückwunsch für ihn. Im Refrain soll ihm zum Geburtstag gratuliert werden. Heiri wird 40. Nimm den Text von dort. Das zweite, was ich auch immer Chat-GPT nutze, ist, wenn ich weiss, Heiri Meyer findet Adele toll. Dann sage ich: Chat GPT beschreibt mir bitte in 180 Zeichen, in Stichwort, den Musikstil von Adele, damit ich diesen noch in suno.ai brauchen kann. Dann nehme ich den Musikstil, der mir als Prompt vorgeschlagen wird, mache ihn in suno.ai und lasse ihn zwei Versionen von diesem Song generieren und höre mal, ob es in die Richtung geht.

Wenn das nicht so ist, dann fange ich an zu schauen, ob es Musikstil-Richtungen gibt, die das in eine andere Richtung bringen könnten. Wenn ich den Musikstil haben möchte. Und fange dann an, den Musikstil prompt anzupassen und Versionen daraus zu generieren, um dann zum entsprechenden Endergebnis zu kommen.

Was auch noch ein wichtiger Tipp ist: Es gibt eine suno.ai App und eine Webversion von suno.ai. Bei der App ist es so, wenn ihr einen Text eingebt, "Create" drückt, dann löscht Suno alles, was ihr eingegeben habt. Das heisst, wenn ihr nochmal diesen Song kreieren wollt, müsst ihr wieder alles von euch eingeben. In der Webversion passiert das nicht.

Dort haben wir die Problemstellung nicht. Ein zweiter Punkt, vor allem im Deutsch, ist, dass es bei Geburtstagen, wo es immer wieder um Zahlen geht, nicht in Zahlen hineinschreiben, sondern die Zahlen als Ziffer ausschreiben. Dann wird im Text der Sänger oder die Sängerin, die dann generiert wird, das entsprechend auch richtig aussprechen. Wenn man das als Zahl eingibt, kommen noch etwas komische Sachen raus, die nicht so toll sind. Aber hast du noch Tipps die Suno anbelangt?

Dan: Ja, ich sitze natürlich immer noch ans Klavier, aber ich habe natürlich Suno auch schon ausgetestet, um zu schauen, was passiert. Das ist faszinierend. Ich will keine Tipps geben, sondern ich will von euch wissen, welche Erfahrungen ihr habt. Probiert es aus. Mit fünf Tests, die man machen kann, können viele Geburtstage und Jubiläen bedient werden. Schreibt doch eure besten Empfehlungen in die Kommentare, damit wir sehen, wie es geht und auch wir von euch lernen können.

Erich: Probiert das mal aus, das ist wirklich Fun. Und ich muss wirklich sagen, die Qualität, die Audioqualität, wie auch die Qualität der Songs, ist extrem gut.

Dan: Es wird im Moment den Songwriter noch nicht ersetzen, da blutet mein Herz. Ich glaube, wir kommen zum Schluss, oder?

Erich: Ja, das wars für heute von uns. Das war unsere erste Version vom Videoblog von Zweiblog, den wir von nun an regelmässig machen möchten.

Dan: Wir sagen danke vielmals fürs Zuschauen und bis zum nächsten Mal, wenn es wieder heisst: Im Zwei-Blog gibt es ein neues Video.

Erich: Ja, etwas Wichtiges habe ich natürlich dann schon noch: Liken, bewerten, kommentieren ist ganz wichtig. Erstens, wir lernen daraus und wissen, was wir das nächste Mal besser machen können. Und das zweite: Es hilft uns natürlich, die Botschaft weiter zu verbreiten, damit mehr Leute davon erfahren. Das wäre grossartig, wenn du das für uns machen würdest.

Dan: Danke vielmals und bis zum nächsten Mal. Vielen Dank.