Shopsuche Statistik 2026: Zahlen zur Suche in Onlineshops

Die Art und Weise, wie Menschen in Online-Shops suchen, hat sich in den letzten Jahren grundlegend verändert. Nutzer stellen heute Fragen, beschreiben Probleme, nutzen Umgangssprache und erwarten, dass eine Suchleiste sie versteht wie ein persönlicher Assistent.

Der schnelle Fortschritt der KI hat diesen Wandel beschleunigt. Semantische Suche, Large Language Models und multimodale Systeme haben die Erwartungen an Relevanz und Verständnis enorm erhöht. Was früher als „gute Suche“ galt, reicht 2026 längst nicht mehr aus.

Auch große Plattformen wie Amazon Rufus, Shopify Sidekick, Google GSE oder ChatGPT Shopping Research prägen dieses neue Suchverhalten. Nutzer übernehmen diese Erfahrungen und erwarten dieselbe Qualität in jedem Shop unabhängig von Größe oder Branche.

Die Folge: Die Onsite-Suche ist heute kein technisches Detail mehr, sondern ein zentraler Bestandteil der Customer Experience. Wer Suchanfragen präzise versteht und kontextbezogen beantwortet, verkürzt den Weg zum passenden Produkt und steigert gleichzeitig die Kaufwahrscheinlichkeit.

Die neuesten & relevantesten Shopsuche-Statistiken 2026

Die Rolle einer intelligenten Suche im E-Commerce lässt sich am besten durch Daten verstehen. Und die Zahlen sprechen eine klare Sprache: Wer sucht, kauft. Und wer nicht findet, geht. Das macht die Shopsuche zu einem der stärksten, aber gleichzeitig am meisten unterschätzten Umsatzhebel.

1. Nutzung der Suche: Wie Shopper heute Produkte finden

Weltweit suchen mehr als 4,5 Milliarden Menschen täglich online. Das prägt, wie sie sich auch in Online-Shops bewegen. Unter anderem geht aus Salesforce hervor:

• 87 % der Konsumenten starten ihre Produktsuche online. Die Customer Journey beginnt längst nicht mehr in der Navigation, sie beginnt in der Suche.
  
• 43 % der Nutzer gehen auf Retail-Webseiten sofort zur Suchleiste. Der Trend wird durch Amazon Rufus & OpenAI Shopping Research verstärkt, die die Suche zu einem „Beratungsstartpunkt“ machen.
  
• Bis zu 30 % aller Shop-Besucher nutzen die interne Suche. Diese Gruppe hat die höchste Kaufabsicht und ist extrem wertvoll.

Warum dieser Wandel? Weil Nutzer durch Tools wie Rufus oder Shopping Research gelernt haben, dass Suche schnell, dialogorientiert und hilfreich sein kann und erwarten dieses Niveau nun überall.

Damit wird klar, die Suche ist kein „Feature“, sondern oft der erste und wichtigste Touchpoint innerhalb der Customer Journey.

2. Warum Nutzer die die Suche verwenden so viel wertvoller sind

Menschen, die aktiv suchen, sind deutlich näher an einer Kaufentscheidung als der durchschnittliche Besucher. Sie kommen mit klarer Absicht in den Shop und genau das zeigt sich in den Zahlen. Aus Screen Pages geht hervor, das Suchnutzer nicht nur häufiger kaufen, sie sorgen auch für einen überproportionalen Anteil am Gesamtumsatz:

• 2–3x höhere Conversion Rate im Vergleich zu Besuchern ohne Suchinteraktion
• 2,6x mehr Umsatz pro Nutzer – mobil und Desktop
• Bis zu 40 % des Gesamtumsatzes stammen von Suchnutzergruppen

Dass dieser Effekt kein Einzelfall ist, zeigen auch große Retailer:

• Amazon: Conversion von 2 % → 12 % (6x höher)
• Walmart: 1,1 % → 2,9 % (2,4x höher)
• Etsy: Suchnutzer kaufen 3x häufiger
• Lacoste: +37 % Conversion durch Suchoptimierung

Der Trend ist klar: Eine leistungsfähige, relevante Suche wirkt sich unmittelbar auf Umsatz, Conversion und Effizienz aus und gehört heute zu den wirksamsten Hebeln im E-Commerc.

3. Weshalb Personalisierung weiterhin eine große Rolle spielt

Personalisierung ist längst kein „Nice-to-have“ mehr, sondern ein messbarer Wachstumstreiber. Nutzer finden sich deutlich besser zurecht, wenn Shops auf ihre Bedürfnisse eingehen: Invesp berichtet, 59 % sagen, dass personalisierte Umgebungen einfacher zu navigieren sind:

• 48 % geben mehr Geld aus, wenn das Erlebnis personalisiert ist
  
• Personalisierung steigert Umsatz um 6–10 %
  
• 51 % sind eher bereit zu kaufen, wenn Ergebnisse personalisiert sind
  
• 59 % erwarten personalisierte Empfehlungen basierend auf früheren Interaktionen

4. Wenn die Suche enttäuscht: Abbrüche & verlorene Kunden

Schlechte Sucherlebnisse haben unmittelbare Folgen. Nutzer entscheiden in wenigen Sekunden, ob ein Shop ihre Anfrage versteht oder nicht und der Abstand zwischen „gefunden“ und „verloren“ ist erschreckend klein. Die Daten zeigen, wie sensibel dieser Moment wirklich ist:

• 68 % der Nutzer churnen, wenn die Suche frustriert (Forrester).
• 12 % wechseln direkt zur Konkurrenz nach einer schlechten Sucherfahrung.
• 21 % verlassen die Seite sofort von der Suchergebnisseite.
• 20 % starten unmittelbar eine zweite Suche, wenn die erste unbefriedigend war – ein klares Zeichen für fehlende Relevanz.

Diese Muster machen deutlich: Eine Suchfunktion, die nicht versteht, was Nutzer wirklich meinen, führt nicht nur zu schlechter UX, sondern zu messbarem Umsatzverlust.

5. Zero-Result-Seiten: Der teuerste Fehler im E-Commerce

Die größte Conversion-Bremse ist überraschend simpel: Zero Results. Zero-Result-Seiten sind nicht nur frustrierend, sie sind Umsatz, der nie stattfindet. Hier paar Zahlen aus dem Baymard Institute:

• Jede „0 Ergebnisse“-Suche reduziert die Kaufwahrscheinlichkeit um bis zu 88 %.
  
• Durchschnittlich haben Shops eine Zero-Result-Quote von 8–15 %, deutlich höher in Branchen wie Pharma, DIY oder Automotive.
  
• In 61 % der Shops ist die Suchperformance insgesamt unter akzeptablem Niveau
  
• 15 % aller Seiten haben „broken search query types“. Also Suchanfragen, die das System gar nicht versteht.

6. Synonyme, Fehler & natürliche Sprache: Wo viele Shops scheitern

Nutzer suchen nicht technisch. Sie suchen menschlich. Und genau dort entstehen die größten Lücken, wie das Baymard Institute berichtet:

• 60 % der Shops liefern keine Treffer bei Synonymen. („Sneakers“ ≠ „Kicks“)
  
• 34 % suchen nach Nicht-Produkt-Inhalten, z. B.: „Versand“, „Rückgabe“, „Zahlungsmethoden“. Und viele Shops können damit nicht umgehen.
  
• 9 % aller Suchanfragen enthalten Tippfehler. Mobil oft noch mehr.
  
• 49 % der Shops erkennen Abkürzungen oder Symbole nicht. „USB-C“, „XL“, „4K“, „pH-neutral“ etc.
  
• 36 % der Shops unterstützen keine thematische Suche.  z. B. „Geschenk für Kinder“, „Home Office Arbeitsplatz“.
  
• 39 % können keine problemorientierten Anfragen beantworten. Besonders relevant in Beauty & Pharma: „Haarausfall“, „Pickel am Kinn“, „trockene Haut“.

7. Mobile Search: Entscheidend in „I want to buy“-Momenten

Mobile spielt eine zentrale Rolle in schnellen Kaufmomenten. Mobile Suche muss daher extrem schnell, visuell, fehlertolerant ohne ohne Hürden sein::

• 65 % aller „I-want-to-buy“-Momente passieren auf Smartphones.
  
• Mobile Nutzer sind ungeduldig: 53 % verlassen eine Seite, wenn sie länger als 3 Sekunden lädt.
  
• Mobile App User verbringen 20x mehr Zeit im Shop als Web-Nutzer.

8. Conversational Search, Voice & AI als neuer Standard

Durch GPT-Modelle, Sidekick und Rufus hat sich die Suche in Richtung interaktive Beratung verschoben. Voice und Conversational Interfaces öffnen neue Nutzergruppen und neue Erwartungen an Präzision, Verständnis und Kontext. Aus unserer DooFinder Online Shopping Studie geht hervor:

• 52 % der Konsumenten erwarten „natural language search“.
  
• 40 % nutzen bereits KI-gestützte Beratung.
  
• Conversational Search wird 2026 rund 20 % aller Suchanfragen ausmachen.
  
• 71 % würden lieber per Voice suchen als tippen.
  
• 36 % besitzen Smart Speaker.
  
• 91 % der Unternehmen investieren stark in Voice/Chat.

Diese Entwicklung wurde lange von großen Plattformen vorangetrieben. Doch inzwischen erreichen diese Möglichkeiten auch unabhängige Händler: Mit Lösungen wie unserem DooFinder AI Assistant können Shops heute dialogorientierte Produktsuche, natürlichsprachliche Interaktion und kontextbezogene Empfehlungen anbieten, ohne eigene KI-Infrastruktur aufbauen zu müssen.

Damit wird klar: Conversational Commerce ist kein Zukunftsthema mehr, sondern ein Standard, der die Erwartungen der Käufer nachhaltig prägt.

Die 7 häufigsten Suchtypen, mit aktuellen Daten & Problemen

Menschen suchen heute sehr unterschiedlich und genau darin liegt die Herausforderung. Die interne Suche muss nicht nur Produkte finden, sondern Sprache, Kontext und Absicht verstehen. Viele Shops decken aber nur die einfachsten Suchmuster ab.

Diese sieben Suchtypen gehören zu den häufigsten und gleichzeitig zu denjenigen, in denen Online-Shops am stärksten an Relevanz verlieren.

1) Präzise Produktsuche (genaue Produktnamen, Modellnummern, Artikelcodes)

Viele Kunden wissen genau, was sie wollen. Sie tippen konkrete Produktnamen oder sogar Artikelnummern ein, etwa: „Nike Air Zoom Pegasus 40“, „Samsung QE55Q80C“ oder „SKU 14820-Black“.

Herausforderung hier, trotz klarer Begriffe liefern viele Shops nur eingeschränkte Ergebnisse, weil Produktdaten fehlerhaft gepflegt sind oder Varianten nicht sauber indexiert wurden. Relevante Daten:

• Nur 60 % der präzisen Produktsuchen liefern wirklich relevante Treffer.
  
• Präzise Suchanfragen haben meist die höchste Kaufabsicht sämtlicher Suchtypen.

2) Synonyme & umgangssprachliche Begriffe

Käufer suchen selten mit denselben Begriffen, die Shops intern verwenden. Gerade im Fashion-, Beauty- und Elektronikbereich nutzen Konsumenten ihre eigene Alltagssprache. Beispiele: „Sneakers“ → „Kicks“, „Turnschuhe“

Herausforderung hier, laut Baymard liefern 60 % der Shops keine Treffer, wenn Nutzer Synonyme verwenden. Die Konsequenz, die Suchmaschine versteht zwar die Produkte, aber nicht die Sprache der Nutzer. Das führt zu Fehlertreffern, Zero Results und Abbrüchen.

3) Suche nach Kategorien oder Collections

Nutzer suchen oft nicht nach Produkten, sondern nach einer Gruppe von Produkten. Die Herausforderung, viele Shops indexieren Kategorien nicht sauber oder verknüpfen verwandte Begriffe nicht miteinander wie „Laufjacken Damen“ oder „Gaming Zubehör“.

Warum ist das wichtig? Denn die Suche muss verstehen, welche Produkte strukturell zusammengehören, ganz unabhängig davon, wie der Nutzer sie benennt. Daten, die das stützen:

• Bis zu 30 % der Suchanfragen sind Kategorien- oder Collection-basiert.
  
• Trotzdem liefern viele Shops nur unvollständige Ergebnisse, besonders wenn Synonyme ins Spiel kommen.

4) Merkmals- & Attributsuche (Farbe, Material, Größe, Preis, Eigenschaften)

Ein großer Teil der Suchanfragen kombiniert Attribute. Die Herausforderung hier, mehrere Attribute in einem Satz zu interpretieren, ist für viele Suchsysteme schwierig. Laut Benchmarks reagieren 25 % der Shops gar nicht auf kombinierte Attribute:

• „schwarze Sneaker Herren 45“
  
• „baumwoll sweatshirt oversized“
  
• „4K Monitor unter 300 €“

Warum ist es wichtig, Nutzer formulieren ihre Kriterien immer natürlicher, sie erwarten, dass die Suche alle Details versteht, ohne Filter manuell setzen zu müssen.

5) Thematische Suche (Anlass, Ziel, Nutzung)

Hier geht es um den Zweck, nicht das Produkt. Warum wichtig, Nutzer wollen Inspiration, keine Liste aller Artikel. Eine thematische Suche spiegelt die Denkweise von Käufern wider, nicht die Logik des Produktkatalogs. Wie zum Beispiel „Outfit Hochzeit Gast Sommer“ oder „Konsole für Reisen“.

Hier eine aktuelle Datenlage dazu:

• 36 % der Shops unterstützen keine thematische Suche (Baymard).
  
• Trotzdem gehören solche Anfragen zu den am stärksten wachsenden Kategorien, besonders in Fashion & Home.

6) Problemorientierte Suche („Kopfschmerzen“, „trockene Haut“, „Pickel am Kinn“)

Besonders in Beauty, Pharma und Wellness suchen Nutzer nach Symptomen oder Problemen, nicht nach Produkten. Beispiele hier „trockene Kopfhaut“, „Rückenbeschwerden Home Office“ oder „Pickel Stirn Ursachen“.

Warum wichtig, denn wenn ein Shop Lösungen statt nur Produkte liefert, fühlt sich der Nutzer verstanden und konvertiert deutlich häufiger. Daten dazu:

• 39 % der Shops erkennen problemorientierte Suchen nicht.
  
• In Beauty/Pharma machen diese Anfragen 35–40 % des gesamten Suchvolumens aus.

7) Nicht-Produktsuchen (FAQs, Versand, Retouren, Zahlung)

Viele Suchsysteme indexieren keine Info-Seiten, was zu Zero-Results führt, obwohl die Antwort im Shop vorhanden wäre. 34 % der Nutzer suchen nicht nach Produkten, sondern nach Informationen:

• „Versandkosten“
  
• „Rückgabe“
  
• „Lieferzeit“
  
• „Zahlungsarten“

Bedeutung, wenn grundlegende Informationen nicht gefunden werden, bricht der Nutzer den Kauf oft ab, weil Unsicherheit entsteht.

Unser Fazit: Warum 2026 das Jahr ist, in dem Suche zur Erlebnis-Schicht wird

2026 zeigt deutlicher denn je: Die Shopsuche ist kein technisches Detail mehr, sondern der Moment, in dem sich entscheidet, ob ein Kunde kauft oder abspringt. Nutzer suchen heute nicht nur nach Produkten, sondern nach Lösungen, Inspiration und Orientierung, geprägt von Erlebnissen wie Amazon Rufus, Shopify Sidekick und OpenAI Shopping Research.

Die erfolgreichsten Shops sind diejenigen, die Suche nicht mehr als Eingabefeld sehen, sondern als Erlebnis-Schicht: persönlich, kontextbezogen, schnell und intelligent.