E-Commerce-Chat- Glossar

Eine KI-gesteuerte Chat-Schnittstelle auf einer Website, die mit Benutzern in natürlicher Sprache kommuniziert. In einem E-Commerce-Shop beantwortet ein KI-Chatbot Käuferfragen, empfiehlt Produkte und kann den Käufer zum Bezahlvorgang führen.

KI-Chatbot ist der Kategoriebegriff, den Käufer und Shop-Inhaber in Suchmaschinen eingeben. Der Begriff umfasst alles von einfachen FAQ-Bots bis zu Agenten, die ein echtes Gespräch führen, Katalogdaten lesen und Verkäufe abschließen. Emporiqa ist ein KI-Chatbot für E-Commerce-Shops; innerhalb der Kategorie verhält es sich wie ein Online-Verkäufer (empfiehlt ein bestimmtes Produkt, geht auf Einwände ein, schlägt Varianten vor, führt den Käufer zum Bezahlvorgang), anstatt auf ein Kontaktformular umzuleiten. Die Begriffe Chat-Assistent, KI-Chatbot und Online-Verkäufer beschreiben dasselbe Produkt aus drei Blickwinkeln: Admin-Tool, SEO-Kategorie und Käuferverhalten. Ein KI-Chatbot dieser Art ersetzt nicht die Menschen, die Ihre Kunden heute schon betreuen. Emporiqa antwortet zuerst, und ein Käufer kann jederzeit nach einer Person fragen. Jedes Teammitglied kann außerdem ein laufendes Gespräch öffnen und übernehmen, ohne dass jemand darum gebeten hat.

Siehe auch: Funktionen, Integrationen

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Eine Gesprächsschnittstelle in einem E-Commerce-Shop, die Käuferfragen aus dem Katalog und den Richtlinien des Shops beantwortet. Dasselbe Produkt wie ein KI-Chatbot; der Begriff wird in Admin-UI und Entwicklerkontexten verwendet.

Ein Chat-Assistent unterscheidet sich von einem generischen Chatbot in einem entscheidenden Punkt: Er liest strukturierte Katalogdaten (Produkte, Attribute, Varianten, Seiten, Richtlinien) statt das HTML der Storefront auszulesen. Das Ergebnis sind variantengerechte Antworten, genaue Bestands- und Preisdaten, und nichts geht kaputt, wenn Sie Ihr Theme aktualisieren. Die besten Chat-Assistenten gehen über das Beantworten hinaus: Sie treten als Online-Verkäufer auf, lesen die Absicht des Käufers, empfehlen ein bestimmtes Produkt mit Begründung, gehen auf Einwände ein (Preis, Passform, Haltbarkeit), schlagen die richtige Variante vor und führen den Käufer zum Bezahlvorgang. Emporiqa ist von Haus aus auf dieses Verhalten ausgelegt. Ein Chat-Assistent ist die erste Schicht vor Ihrem Team, nicht sein Ersatz: Der Käufer kann jederzeit nach einer Person fragen, und jedes Teammitglied kann ein laufendes Gespräch öffnen und aus eigenem Antrieb übernehmen.

Siehe auch: Integrationen

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Der Verhaltensrahmen für Emporiqa: ein KI-Chatbot, der verkauft. Liest die Absicht des Käufers, empfiehlt ein bestimmtes Produkt, geht auf Einwände ein und führt Käufer zum Bezahlvorgang, anstatt auf ein Kontaktformular umzuleiten.

Online-Verkäufer beschreibt, was der Chatbot tut, nicht eine neue Produktkategorie. Während ein typischer Chatbot umleitet ('Lassen Sie mich wissen, wenn Sie Hilfe benötigen'), geht ein Online-Verkäufer auf den Käufer ein, wie es ein Mensch tun würde: qualifiziert den Käufer ('Geschenk, Upgrade oder etwas Bestimmtes?'), empfiehlt ein Produkt mit einer Begründung, die zu seinem Bedarf passt, geht auf Einwände ein ('es ist teuer' / 'ist es langlebig?') mit konkreten Produktdaten, schlägt die richtige Variante vor ('128GB Mitternacht, viel Speicher, leicht zu erkennen') und schließt ab, indem er das Produkt in den Warenkorb legt. Emporiqa-Agenten sind standardmäßig auf dieses Verhalten eingestellt, in 65+ Sprachen, basierend auf dem eigenen Katalog des Shops. Visuelle Suche ist enthalten: Käufer laden ein Foto hoch, der Chat gibt das passende oder das ähnlichste Produkt aus dem Katalog zurück. Ein Online-Verkäufer ergänzt Ihr Team, er ersetzt es nicht. Der Käufer kann jederzeit nach einer Person fragen, und jedes Teammitglied kann in einen laufenden Chat einsteigen und im selben Verlauf weitermachen.

Siehe auch: Funktionen, Integrationen

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Dasselbe Produkt, zwei Namen. Käufer und Suchmaschinen verwenden 'KI-Chatbot'. Shop-Admin-UI und Entwicklerdokumentation verwenden 'Chat-Assistent'. Beide beziehen sich auf die Gesprächsebene, die Sie zu Ihrem Shop hinzufügen.

Die zwei Begriffe sind praktisch synonym und Emporiqa verwendet beide je nach Zielgruppe. 'KI-Chatbot' ist die SEO-Kategorie (wonach Käufer suchen) und der Ort für unser zentrales Versprechen. 'Chat-Assistent' ist der Name im Admin-Dashboard, in Integrationsdokumentation und in entwicklerorientierten Inhalten, wo eine Persona fehl am Platz wäre. Wenn ein Artikel 'Chatbots' mit 'Chat-Assistenten' vergleicht, als wären sie unterschiedliche Produkte, ist die Unterscheidung normalerweise Marketing-Positionierung statt eines echten architektonischen Unterschieds. Was zählt, ist, was der Chat tut: fundierte Antworten aus Ihrem Katalog, Einwandbehandlung, Variantenvorschläge, Hinzufügen zum Warenkorb und Übergabe.

Siehe auch: Funktionen

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Ein KI-Chatbot, der speziell für Online-Shops entwickelt wurde. Liest den Katalog und die Richtlinien des Shops, empfiehlt Produkte, beantwortet Fragen zu Versand und Rückgaben und kann Artikel zum Warenkorb hinzufügen.

Ein generischer Chatbot beantwortet Fragen basierend auf beliebigen Inhalten. Ein E-Commerce-Chatbot ist spezialisiert: er versteht Varianten (Größe, Farbe, SKU), verfolgt Preis und Bestand in Echtzeit, respektiert Katalogbegrenzung pro Kanal oder Gebietsschema und kann mit Warenkorb und Bezahlvorgang des Shops interagieren. Diese Spezialisierung ist das, was einen generischen LLM-Wrapper von einem Tool unterscheidet, das Umsatz generiert. Emporiqa ist end-to-end für E-Commerce konzipiert: native Plugins für WooCommerce, Magento, PrestaShop, Shopware, Drupal Commerce und Sylius liefern strukturierte Katalogdaten über Webhooks, und der Chat nutzt diese Daten zum Beantworten und Verkaufen.

Siehe auch: Integrationen

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Verkauf durch Konversation statt durch statische Kategorieseiten und Suchergebnislisten. Der Käufer beschreibt, was er möchte; der Shop antwortet mit einem Produkt, Preis und einer Aktion zum Hinzufügen zum Warenkorb.

Konversationeller Handel umfasst alle Verkaufskanäle, in denen die Schnittstelle ein Chat ist: KI-Chatbots im Shop, Messaging-Apps (WhatsApp, Messenger), Sprachassistenten. Allen gemeinsam ist, dass der Käufer die Absicht in natürlicher Sprache ausdrückt und der Shop entsprechend antwortet. Auf einer E-Commerce-Website verkürzt dies den Weg von Frage zu Kauf: 'warme Jacke unter 100 Euro in Größe M' wird zu einer Produktkarte mit der bereits ausgewählten richtigen Größe, anstatt sich zehn Minuten durch Filter zu klicken. Emporiqa liefert konversationellen Handel direkt im Shop, ohne dritte Plattform erforderlich.

Siehe auch: Funktionen

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Software, die einem Käufer relevante Produkte basierend auf seiner Absicht, seinem Kontext oder seiner Historie vorschlägt. Im Chatbot-Kontext wählt die KI ein oder eine kleine Anzahl von Produkten aus, die dem angegebenen Bedarf des Käufers entsprechen.

Traditionelle Empfehlungs-Engines verwenden Kaufverlauf und kollaboratives Filtern, um 'Kunden kauften auch'-Reihen vorzuschlagen. Ein KI-Chatbot arbeitet in einer engeren Schleife: Der Käufer teilt ein Bedürfnis im aktuellen Gespräch mit, und der Chat gibt ein Produkt mit an das Bedürfnis gebundener Begründung zurück. Emporiqa ruft Kandidaten nach Bedeutung aus Ihrem Katalog ab (Vektorsuche) und ordnet sie neu, dann präsentiert der Chat den besten Treffer mit Preis, Bestand und einer Schaltfläche zum Hinzufügen zum Warenkorb. Empfehlungen sind in Ihrem eigenen Katalog verankert, daher ist alles, was der Käufer sieht, auf Lager und mit Ihrem Bezahlvorgang verknüpft.

Siehe auch: Vektorsuche

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Eine Produktsuchstrategie, die semantische (Vektor-)Suche mit Schlüsselwort-(BM25-)Suche kombiniert und die Ergebnisse fusioniert.

Vektorsuche findet Artikel nach Bedeutung: eine Abfrage für 'warme Jacke' zeigt gefütterte Parkas an, auch wenn die Produktseite nie das Wort 'warm' verwendet. BM25 deckt exakte Treffer wie SKUs, Markennamen und Modellnummern. Hybride Suche führt beide parallel aus und fusioniert Ergebnisse mit reziprokem Rank Fusion zusammen, sodass Sie das Beste aus jedem erhalten.

Siehe auch: Wie Produktsuche funktioniert

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Suche nach semantischer Bedeutung mit Embeddings: numerische Darstellungen von Text, die Bedeutung erfassen.

Produkte, Fragen und Richtlinien werden von einem Embedding-Modell in hochdimensionale Vektoren konvertiert. Eine Abfrage wird auf die gleiche Weise konvertiert. Die Suche findet die nächsten Vektoren im Raum. Dies ermöglicht es, dass 'Geschenk für Papa' Werkzeuge, Grillzubehör oder Kopfhörer ohne Schlüsselwort-Überlappung zurückgibt.

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Ein klassischer schlüsselwortbasierter Ranking-Algorithmus. Bewertet Dokumente danach, wie oft die Suchbegriffe vorkommen, gewichtet nach Seltenheit.

BM25 bleibt die Baseline für Schlüsselwortsuche, da es exakte Treffer (SKUs, Teilenummern, benannte Produkte) abdeckt, die Vektorsuche übersehen kann. Die meisten modernen E-Commerce-Such-Stacks kombinieren BM25 mit Vektorsuche; siehe Hybride Suche.

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Ein Datensynchronisationsmuster, bei dem der Shop Ereignisse (Produktspeicherungen, Übersetzungen, Bestellstatusänderungen) per HTTPS an den Assistenten sendet, statt dass der Assistent abruft oder scrapt.

Emporiqa nutzt ausschließlich Webhooks. Es gibt kein Scraping und keine geplante Abfrage. Wenn Sie ein Produkt in WooCommerce, Magento, PrestaShop, Drupal, Shopware oder Sylius speichern, sendet das Plugin ein signiertes Webhook-Ereignis. Der Assistent empfängt, validiert und indiziert es. Der Versand wird bis zum Ende der Anfrage aufgeschoben (oder asynchron auf Plattformen wie Magento und Shopware in Warteschlange eingereiht), sodass Admin-Speicherungen lokal abgeschlossen werden, während die Katalog-Synchronisation asynchron läuft.

Siehe auch: Webhook-API-Dokumentation

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High-Performance Order Storage (Hochleistungs-Bestellspeicher). WooCommerces modernes Bestellspeicher-Backend, eingeführt als Opt-in in WooCommerce 7.1 und Standard in 8.2+, ersetzt das ältere benutzerdefinierte Post-Type-Speichermodell.

HPOS speichert Bestellungen in dedizierten Datenbanktabellen, was die Bestelllistenleistung bei Shops mit hohem Volumen dramatisch verbessert. Emporiqas WooCommerce-Plugin ist HPOS-kompatibel: Es liest Bestellungen über die Abstraktionsebene und setzt nicht das ältere Post-Meta-Speichermodell voraus.

Siehe auch: WooCommerce-Integration

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Multi-Source Inventory (Multi-Quellen-Bestand). Magentos System zur Verwaltung von Bestand über mehrere physische und virtuelle Lager hinweg.

MSI ermöglicht es einem Magento-Händler, ein Produkt von mehreren Bestandsquellen (Lager A, Einzelhandelsladen B, Drittanbieter-Erfüllung C) verfügbar zu machen. Verkaufbare Menge wird pro Quellenauswahl aufgelöst. Emporiqas Magento-Modul ist MSI-aware: Wenn ein Käufer nach Verfügbarkeit fragt, meldet der Assistent die aufgelöste verkaufbare Menge, nicht den rohen Pro-Quellen-Bestand.

Siehe auch: Magento-Integration

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PrestaShops Variantensystem. Eine Kombination ist eine spezifische Schnittmenge von Produktattributen (z. B. Größe 42 + blau + Baumwolle).

PrestaShop-Kombinationen können ihre eigene SKU, ihren eigenen Preis (spezifische Preise), Bestand und Bilder haben. Emporiqa synchronisiert jede Kombination für ein Produkt, sodass ein Käufer, der nach 'Größe 42 in Blau' fragt, die genaue Kombination mit ihrem spezifischen Preis und Bestand erhält, nicht das übergeordnete Produkt mit einem generischen Preisbereich.

Siehe auch: PrestaShop-Integration

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Magentos variantenbasierter Produkttyp. Ein konfigurierbares Produkt hat Kinder (einfache Produkte), eine pro Attributkombination.

Wenn ein Käufer auf Magento Größe und Farbe auswählt, fügt er ein bestimmtes untergeordnetes einfaches Produkt zum Warenkorb hinzu. Emporiqa synchronisiert sowohl das konfigurierbare übergeordnete Element als auch alle untergeordneten Elemente und behält die Attribut-zu-Kind-Zuordnung bei, sodass der Assistent variantenspezifische Fragen (Bestand, Preis, Verfügbarkeit) korrekt beantworten kann.

Siehe auch: Magento-Integration

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Zurückführen von Shop-Käufen auf Chat-Gespräche, die dazu beigetragen haben.

Emporiqa verfolgt einen Trichter: Chat-Sitzung gestartet → Produkt zum Warenkorb hinzugefügt → Bezahlvorgang erreicht → Bestellung abgeschlossen. Wenn der Shop ein order.completed-Webhook sendet, vergleicht Emporiqa die Bestellung mit kürzlichen Chat-Sitzungen desselben Käufers und zeigt chat-attributierten Umsatz im Dashboard an. Dies beantwortet die Frage 'kurbelt Chat den Umsatz an' mit echten Zahlen.

Siehe auch: Funktionen

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Customer Satisfaction Rating (Kundenzufriedenheitsbewertung). Eine Post-Chat-Aufforderung mit Daumen hoch / Daumen runter, die erfasst, wie sich das Gespräch für den Käufer anfühlte.

CSAT ist das einfachste Qualitätssignal, das ein Chat-Assistent sammeln kann. Emporiqa fragt den Käufer, sobald das Gespräch ausklingt, nach einer Pause oder wenn er den Chat schließt, zeichnet die Bewertung auf und markiert niedrig bewertete Gespräche zur Überprüfung. Aggregierte CSAT wird im Dashboard angezeigt und ermöglicht Teams, Regressionen zu erkennen, bevor sie viele Käufer beeinflussen.

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Ein laufendes Gespräch vom Assistenten an eine Person aus dem Team des Shops übergeben. Ein Käufer kann jederzeit nach einer Person fragen, und ein Teammitglied kann in jedes Gespräch einsteigen, ohne dass jemand darum gebeten hat.

Emporiqa gibt ein Gespräch nicht von sich aus ab, wenn es unsicher ist. Es sagt, dass es unsicher ist, und bietet an, eine Person hinzuzuholen. Erst das Ja des Käufers erzeugt die Anfrage und benachrichtigt Ihr Team. In einigen Fällen entfällt das Angebot und die Anfrage geht sofort an Ihr Team: der Käufer, der nach einer Person fragt, eine Rückerstattungsanfrage, eine Beschwerde, ein Käufer, der den Kauf nicht abschließen kann, eine Ausnahme von den Richtlinien. Ein Teammitglied muss auf dieses Signal ebenfalls nicht warten: Es kann jedes Gespräch im Dashboard öffnen und übernehmen. Wie die Person auch dazukommt, sie sieht die vollständige Gesprächshistorie (Käuferfrage, was der Assistent versucht hat, welche Produkte er vorgestellt hat, welche Seiten er referenziert hat) und steigt ein, ohne dass der Käufer sich wiederholen muss. Der Übergabe-Eintrag hält die E-Mail-Adresse oder Telefonnummer des Käufers fest, sofern vorhanden, sodass sich das Team außerhalb der Geschäftszeiten später melden kann.

Siehe auch: Live-Chat

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Ein Chat-Fenster, in dem eine Person aus dem Team des Shops dem Käufer in Echtzeit antworten kann. Emporiqa ist Live-Chat mit umgekehrter Reihenfolge: Die KI antwortet zuerst, und ein Teammitglied kann jederzeit übernehmen.

Klassischer Live-Chat wartet darauf, dass jemand an der Tastatur sitzt. Ist niemand eingeloggt, bekommt der Käufer statt einer Antwort ein Formular, und die meisten Anbieter berechnen eine Lizenz für jeden Mitarbeiter, der sich einloggen könnte. Emporiqa dreht die Reihenfolge um. Der KI-Verkäufer antwortet aus Ihrem Katalog, sobald ein Käufer fragt, und jedes Teammitglied kann ein Gespräch im Dashboard öffnen und übernehmen, ob der Chat um Hilfe gebeten hat oder nicht. Ein Käufer kann außerdem jederzeit nach einer Person fragen, und die KI entscheidet nie allein, dass ein Gespräch an Ihr Team geht: Wenn sie unsicher ist, sagt sie das und bietet an, jemanden dazuzuholen. Beim Team landet nichts, bevor der Käufer zustimmt. Das Teammitglied schreibt in denselben Verlauf, den der Käufer gerade liest, mit dem vollständigen Transkript und Ihren gespeicherten Antworten. Der Käufer sieht ein Banner, während jemand hinzugezogen wird, und den Hinweis, dass eine Person verbunden ist, sobald sie da ist. Er kann die Anfrage abbrechen und mit der KI weiterreden. Der Posteingang filtert Gespräche danach, ob sie Hilfe brauchen, ob bereits eine Person antwortet oder ob die KI sie führt. Benachrichtigungen erreichen E-Mail, Slack, Microsoft Teams, Discord oder Google Chat. Geschäftszeiten und Zeitzone werden pro Shop gesetzt; außerhalb davon nimmt der Chat eine E-Mail-Adresse oder Telefonnummer auf. Jedes Konto enthält unbegrenzt viele Teammitglieder, ohne Gebühr pro Platz.

Siehe auch: Menschliche Übergabe, Funktionen

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Rückgabe von Produkten aus dem Katalog des Shops, unabhängig davon, in welcher Sprache der Käufer die Abfrage durchführt.

Ein deutscher Käufer, der 'warme Jacke für Wandern' tippt, kann die gefütterten Wanderjacken finden, die Sie nur auf Englisch katalogisiert haben. Das Embedding-Modell ordnet Abfragen und Produkttext einem gemeinsamen mehrsprachigen Vektorraum zu, sodass Sprachnichtübereinstimmung eine Übereinstimmung nicht verhindert. Erfordert, dass das Plattform-Plugin mehrsprachige Katalogdaten liefert (WPML oder Polylang auf WooCommerce, natives per-Shop-Inhalte auf PrestaShop, Shop-Ansichten auf Magento, i18n auf Drupal, Sales-Channel-Sprachmapping auf Shopware, Multi-Locale auf Sylius).

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Bring Your Own Key (Bringen Sie Ihren eigenen Schlüssel). Ein Preismodell, bei dem der Kunde seinen eigenen API-Schlüssel für das zugrunde liegende LLM (OpenAI, Anthropic) bereitstellt und den Modellanbieter direkt bezahlt.

BYOK verlagert LLM-Kosten vom SaaS-Anbieter auf den Kunden, was bei hohen Gesprächsvolumina attraktiv ist. Emporiqa nutzt derzeit kein BYOK-Modell: LLM-Kosten sind im Tarif pro Gespräch enthalten. Dies hält die Abrechnung für Shops vorhersehbar, die API-Schlüssel nicht verwalten möchten.

Siehe auch: Preise

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Eine Regel, die das Chat-Widget automatisch basierend auf Käuferverhalten öffnet, ohne dass der Käufer auf die Widget-Blase klickt.

Emporiqa unterstützt vier Trigger-Bedingungstypen: Zeit auf der Seite, in der Sitzung angesehene Seiten, URL-Muster (z. B. Chat öffnen, wenn der Käufer /cart oder /checkout erreicht) und Exit-Intent. Jeder Trigger kann zusätzlich eine minimale Scroll-Tiefe verlangen, bevor er ausgelöst wird. Zielgruppen-Targeting wählt alle Besucher, nur neue oder wiederkehrende Besucher. Trigger sind ratenbegrenzt pro Sitzung, sodass ein Käufer nicht bombardiert wird, und jede Trigger-Vorlage ist im Dashboard konfigurierbar, einschließlich wie lange das Popup sichtbar bleibt, bevor es automatisch geschlossen wird (5-300 Sekunden, Standard 15).

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Eine Funktion, bei der Käufer ein Produktfoto hochladen und der Chatbot das passende oder nächstgelegene Element aus dem Katalog des Shops zurückgibt. Funktioniert für jede Produktkategorie ohne manuelles Tagging.

Visuelle Suche lässt Käufer ein Bild einfügen oder hochladen, etwa etwas, das sie in einem Schaufenster, in sozialen Medien oder auf einer Wettbewerber-Seite gesehen haben. Der Chatbot gibt dann die passenden oder ähnlichsten Produkte aus dem synchronisierten Katalog zurück. Emporiqas visuelle Suche schickt das hochgeladene Bild durch ein Vision-Modell, das Produktattribute (Farbe, Form, Stil, Kategorie) extrahiert, sie in eine Suchanfrage umwandelt und mit den Produkten des Shops abgleicht. Funktioniert in jeder Produktkategorie Ihres Katalogs (Bekleidung, Elektronik, Möbel, Kosmetik) ohne Tags pro Produkt oder Training. Akzeptierte Formate: JPEG, PNG, WebP, GIF bis 5 MB. Das gleiche Chat-Gespräch beantwortet anschließend Folgefragen zum gefundenen Produkt (Größe, Preis, Varianten) und kann es in den Warenkorb legen.

Siehe auch: Funktionen, Hybride Suche

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Suche, die die Bedeutung der Anfrage eines Käufers mit den Produkten in Ihrem Katalog abgleicht, nicht nur die Überschneidung von Schlüsselwörtern. Eine Suche nach „etwas Warmes für Schneetouren" liefert gefütterte Jacken, auch wenn diese genauen Wörter nicht in den Produkttiteln stehen.

Semantische Suche verwendet ein Sprachmodell, um die Frage eines Käufers in eine numerische Darstellung (ein Embedding) umzuwandeln, die die Bedeutung erfasst, und vergleicht sie dann mit derselben Art von Darstellung für jedes Produkt im Katalog. Die nächstgelegenen Bedeutungsübereinstimmungen erscheinen, unabhängig davon, ob der Käufer dieselben Wörter wie die Produktbeschreibung verwendet hat. Das löst die klassische Schwäche der Schlüsselwortsuche, bei der eine Anfrage wie „Geschenk für ein 10-jähriges Kind, das Dinosaurier liebt" nichts Nützliches liefert, weil der Katalog diese Wörter nicht wörtlich enthält. Emporiqa führt semantische Suche über Ihren synchronisierten Katalog aus, danach ordnet ein Reranking-Modell die besten Kandidaten neu, sodass der Treffer, der der Frage am nächsten kommt, ganz oben steht.

Siehe auch: Vektorsuche

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Ein KI-Muster, bei dem der Chatbot zuerst die relevantesten Fakten aus Ihrem Shop abruft (Produkte, Richtlinien, FAQs) und dann die Antwort auf Basis dieser Fakten generiert. Verhindert Halluzinationen und hält die Antworten an Ihren echten Katalog gebunden.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist die Standard-Architektur für KI-Chatbots, die präzise aus einer bestimmten Wissensdatenbank antworten müssen. Im E-Commerce sind das Ihr Katalog und Ihre Richtlinien. Anstatt das Sprachmodell zu bitten, Fakten aus dem Training abzurufen, führt das System zuerst eine Suche durch, um die relevanten Produkte, Seiten oder FAQs abzurufen, und übergibt diese Ausschnitte dann zusammen mit der Frage des Käufers an das Modell. Die Antwort des Modells ist durch das eingeschränkt, was abgerufen wurde, weshalb RAG-basierte Chatbots spezifische Produkte und Preise zitieren können, statt sie zu erfinden. Emporiqa basiert auf RAG: Jede Nachricht des Käufers löst eine semantische Abfrage über Ihre synchronisierten Daten (Produkte + Richtlinien + Seiten) aus, und das Sprachmodell sieht nur das, was abgerufen wurde. Diese Abfrage macht „schließt Verkäufe ab" möglich: Das Modell empfiehlt echte SKUs zu echten Preisen.

Siehe auch: Vektorsuche

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Ein Algorithmus zum Kombinieren der Rankings aus mehreren Suchsystemen (z. B. Schlüsselwortsuche + Vektor-Suche) zu einer einzigen geordneten Liste. Wird in der hybriden Suche verwendet, um Exakt-Match-Präzision mit semantischem Recall auszubalancieren.

Reciprocal Rank Fusion ist eine Such-Engineering-Technik zum Zusammenführen der Ergebnislisten aus zwei oder mehr unabhängigen Abruf-Methoden. Jede Methode weist jedem Kandidaten-Ergebnis einen Rang zu; RRF verwandelt diese Ränge in eine einzige kombinierte Bewertung mit einer Formel, die höhergerankte Ergebnisse stärker gewichtet und gleichzeitig verhindert, dass eine Methode dominiert. In der E-Commerce-Suche ist RRF der Standardweg, BM25- (Schlüsselwort-) und Vektor- (semantische) Ergebnisse zu kombinieren, sodass eine Anfrage wie „günstige warme Winterjacke" Produkte zurückgibt, die sowohl mit dem Schlüsselwort „Jacke" als auch mit der zugrundeliegenden Bedeutung „gefütterte Außenbekleidung" übereinstimmen. Ob Fusion besser abschneidet als eine einzelne Abruf-Methode, hängt vom Katalog ab: Das gehört gemessen, nicht angenommen.

Siehe auch: Hybride Suche

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Eine Weiche im Chatbot, die entscheidet, welche Art von Anfrage jede Nachricht des Käufers ist (Produktsuche, Support-Frage, Bestellverfolgung, Beschwerde), und sie an den passenden Spezialistenagenten weiterleitet.

Intent-Routing macht aus einem einzelnen Chatbot ein Team von Spezialisten. Wenn ein Käufer eine Nachricht sendet, klassifiziert das System sie. Ist es eine Produktfrage? Eine Rückgabeanfrage? Eine Bestellstatus-Prüfung? Eine Beschwerde? Anschließend leitet es den Gesprächskontext an den für diese Absicht am besten geeigneten Agenten weiter. Emporiqa führt Intent-Routing bei jeder Nachricht des Käufers durch: Ein schnelles, kleines Sprachmodell klassifiziert die Absicht in Millisekunden, dann übernimmt der passende Spezialist: der Produkt-Experte (für Verkauf, Empfehlungen, Einwandbehandlung), der Kundensupport-Agent (für Versand, Rückgaben, Richtlinien) oder der Bestellverfolgungs-Handler (wenn eine Bestellnummer erwähnt wird). Ist sich der Chat nicht sicher, sagt er das und fragt den Käufer, ob er mit einer Person sprechen möchte. Der Käufer sieht einen einzigen, kontinuierlichen Chat; im Hintergrund bearbeitet der richtige Spezialist jede Nachricht. Das lässt einen Chatbot wie einen echten Online-Verkäufer wirken: Er kennt den Kontext und bringt die Anwendungsfälle nicht durcheinander.

Siehe auch: Funktionen

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