Website-Suche in Drupal: Wann sie sinnvoll ist und welche Alternativen es gibt

Menschen müssen Inhalte schnell und einfach finden können. Das kann über eine klare Navigation, gut aufgebaute Seiten und nachvollziehbares Storytelling gelingen. Bei anderen Systemen, etwa Shops, Produktkatalogen oder umfangreichen Wissensdatenbanken, wird eine leistungsfähige Suche dagegen schnell zu einem wichtigen Teil der Nutzung.

Auch die Wege auf eine Website verändern sich: Wer noch nicht auf der Seite ist, stößt heute häufig über Suchmaschinen oder AI-Chats auf passende Inhalte. Eine allgemeine Website-Suche ist deshalb kein Pflichtfeature. Sie kann aber entscheidend sein, wenn Menschen innerhalb eines Systems gezielt nach Produkten, Dokumenten oder Informationen suchen müssen. Ein Suchfeld allein löst dabei kein Orientierungsproblem: Es ersetzt keine schwache Informationsarchitektur, sondern ergänzt eine bestehende.

In diesem Beitrag zeigen wir, wann eine Suche in einem Drupal-Projekt sinnvoll ist, welche Alternativen es gibt und welche Anforderungen vor der technischen Umsetzung geklärt werden sollten.

Auffindbarkeit ist die eigentliche Anforderung

Die einfache und schnelle Zugänglichkeit von Informationen ist das A und O einer jeden Website. Wie diese Zugänglichkeit entsteht, ist damit noch nicht entschieden. Eine Suche ist ein möglicher Weg dahin. Navigation, Seitenstruktur, Teaser, interne Verlinkung und Storytelling sind weitere.

Die User sollen bestmöglich zum richtigen Ergebnis geführt werden. Sie sollen nicht nur suchen, sondern finden.

Damit Sie entscheiden können, welcher Weg für Ihr Projekt trägt, lohnt sich zunächst ein Blick auf unterschiedliche Situationen.

Wann eine allgemeine Website-Suche nicht die erste Antwort ist

Bei überschaubaren Corporate Websites finden Menschen Inhalte oft besser über eine verständliche Hauptnavigation, sinnvolle Verlinkungen oder Funnel, passende Übersichtsseiten und eine erkennbare inhaltliche Führung sowie gutes Storytelling. Eine allgemeine Suche darf nicht zum Ausweichweg für eine unübersichtliche Informationsarchitektur werden: Wer eine Suche einbaut, weil die Navigation nicht zum Ziel führt, löst das eigentliche Problem nicht.

Hinzu kommt: Menschen, die eine Website noch nicht kennen, starten ihre Recherche häufig außerhalb der Website. Suchmaschinen und AI-Chats führen sie idealerweise direkt auf die Seite, die ihre konkrete Frage beantwortet.

Typische Systeme, bei denen eine allgemeine Suche oft verzichtbar ist:

• Sehr kleine, einfache oder einseitige Websysteme: Der gesamte Inhalt lässt sich auch ohne Suchfeld überblicken.
• Präsentationswebsites mit News-Rubrik: Meist sind nur die neuesten Beiträge relevant. Eine gut sortierte Übersicht oder Filterung nach Kategorie löst das zuverlässiger als eine Volltextsuche über den gesamten Bestand.
• Portfolio-Websites: Eine überschaubare, kuratierte Auswahl an Projekten oder Arbeiten erschließt sich über eine klare Kategorisierung, Chronologie oder simple Filter meist besser als über eine Suche.
• Landingpages und Kampagnenseiten: Sie sind auf einen einzigen Zweck zugeschnitten, eine Suche würde davon eher ablenken als weiterhelfen.

Unsere erdfisch Website ist ein Hybrid-Modell, wie es im Netz des öfteren anzutreffen ist: Wir verzichten auf eine allgemeine und dauerhaft verfügbare Volltextsuche, weil Leistungsseiten, Referenzen und Themenbeiträge überschaubar aufgebaut sind. Alle wichtigen Themengebiete sind über die Hauptnavigation auffindbar. Wir setzen Suchfunktionen allerdings dediziert in bestimmten Bereichen ein, wo größere Inhaltsmengen durchsuchbar sein sollen. Beispielsweise bei den DevBits.

Wann eine Suche besonders sinnvoll wird

Für andere Systeme sieht die Rechnung anders aus. Dort ist eine gute Suche nicht nur ein Komfortmerkmal, sondern integraler Teil der eigentlichen Nutzung:

• Online-Shops und Produktkataloge: Viele Produkte, Varianten und Eigenschaften lassen sich nicht vollständig über Navigationspfade erschließen. Suche, Autocomplete, Synonyme und Filter helfen Kund:innen, gezielt zu vergleichen und zum passenden Produkt zu gelangen.
• Wissensdatenbanken und Dokumentationsbereiche: Besucher:innen haben häufig eine konkrete Frage oder kennen bereits einen Fachbegriff, den sie direkt eingeben.
• Portale mit großen Datenbeständen: etwa Verzeichnisse, Veranstaltungsangebote, Stellen, Studiengänge oder andere strukturierte Einträge.
• Interne Plattformen, beispielsweise Intranets: Oft gibt es dort Gruppen, Beiträge, Wissen, Profile der Mitarbeitenden und mehr zu finden. Eine Suche ist normalerweise integraler Bestandteil der Navigation. Zu beachten: Wenn Inhalte nur bestimmten Rollen zugänglich sind, muss die Suche Berechtigungen zuverlässig respektieren, auch in den angebotenen Ergebnissen.
• Social Media Plattformen: Ob Personen, Seiten, Interessengruppen oder Veranstaltungen – in Portalen, die von vielen Usern genutzt werden, entsteht oft der Bedarf, nach etwas zielgerichtet zu suchen. Facebook & Co. würden nicht ohne intelligente Suchfunktionen auskommen.

Beispiel: die benutzerfreundliche Suche der Verbraucherzentralen

Der Gemeinschaftsauftritt der Verbraucherzentralen verfügt über eine sehr große Inhaltslandschaft zu allen erdenklichen Themengebieten, die mit Verbraucherschutz zu tun haben. Entsprechend gibt es eine simpel gestaltete, aber hilfreiche Suchfunktion, die Nutzer:innen schnell zum gewünschten Inhalt bringt.
Über die Eingabe eines Suchbegriffs hinaus ist es auch möglich, die Ergebnisse zu sortieren und eine facettierte Filteroption zu nutzen. Dabei bedeutet facettiert, dass keine Filter angeboten werden, die keine Ergebnisse erzielen würden. Stattdessen ist schon am Filter die Anzahl der Ergebnisse mit dem aktuellen Suchbegriff ersichtlich; diese ist nie null.

Zur Case Study über den Relaunch des Verbraucherzentralen-Multisite-Systems geht es hier. ▸

Beispiel: intelligente Suchen

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben einen Online-Shop. Ein:e Kund:in sucht nach „wasserdichte Kammeras". Eine gute Suche erkennt den Tippfehler und versteht, dass „Kameras" gemeint ist. Sie findet dann nicht nur Produkte mit exakt diesem Begriff, sondern auch ähnliche wie „Unterwasserkameras", und zeigt darunter passendes Zubehör oder Ratgeber, sofern diese im System existieren.

Eine Vektor- oder ähnliche KI-Suche könnte auch Synonyme und sinngleiche Wörter verstehen und vieles zu verwandten Themen anbieten.

Gute Suche beginnt vor der Technik

Eine Suche spart Zeit, wenn Menschen viele Produkte, Dokumente oder Inhalte gezielt finden müssen. Sie kann jedoch ein hohes Budget erfordern. Dieses sinnvoll einzugrenzen, erfordert eine intensive Auseinandersetzung mit der Frage, welche Ausprägung der Suche initial benötigt wird und was besser in eine Ausbaustufe verlagert wird. Um das Investment zu optimieren, hilft die Methode des Minimum Viable Product: erst die unverzichtbaren Funktionen, dann der Ausbau.

Bevor eine Zeile Code entsteht, klären wir mit Ihnen unter anderem:

• Was sollen Besucher:innen überhaupt finden können: Seiten, Produkte, Dokumente, Medien, Nutzer:innen oder geschützte Inhalte?
• Welche Inhalte gehören bewusst nicht in den Index?
• Welche Suchaufgaben sind realistisch und häufig?
  (Falls das nicht bekannt ist, kann nach der Implementierung eines MVP beispielsweise eine consent-freie Analysefunktion helfen. Consentfrei bedeutet: nur serverseitig wird gesammelt und ausgewertet, was Besucher:innen oft versuchen zu finden. Personenbezogene Daten, Cookies oder ähnliche Informationen werden nicht analysiert. Somit muss dafür auch keine Zustimmung via Cookie-Banner eingeholt werden.)
• Welche Filter helfen bei der Auswahl wirklich?
• Sollen Tippfehler, Synonyme, Wortstämme und Schreibvarianten berücksichtigt werden?
• Wie werden Treffer gewichtet, und wie wirkt sich Mehrsprachigkeit aus?
• Welche Rollen und Zugriffsrechte müssen auch in der Suche gelten?
• Wer prüft nach dem Start reale Suchanfragen und verbessert Relevanz, Synonyme oder Filter laufend?

Diese Fragen entscheiden über Budget und Nutzen, lange bevor ein Such-Backend gewählt wird.

Website-Suchen in Drupal: mit Search API, Solr und Elasticsearch

Fällt die Entscheidung für eine Suche, bringt Drupal dafür eine solide technische Basis mit. SearchAPI ist ein Drupal-Modul, das als Brücke zwischen Ihrer Drupal-Seite und der eigentlichen Suchplattform dient und eine feine Abstimmung der Suchfunktionalität nach Ihren Bedürfnissen erlaubt. Es zählt mit mehr als 160.000 Installationen zu den etablierten Standards im Drupal-Umfeld.

Als Such-Backends setzen wir bei Bedarf auf Apache Solr oder Elasticsearch, beide gehören zu den beliebtesten Optionen im Drupal-Ökosystem. Solr organisiert Informationen in einem sogenannten invertierten Index, statt sie wie eine klassische Datenbank in Tabellen zu speichern. Das ermöglicht es, große Datenmengen schnell zu durchsuchen. Solr kann Wortformen, Synonyme, Relevanzregeln und Filter abbilden. Welche Funktionen sinnvoll sind, wird für das jeweilige Projekt konfiguriert.

Durch die Nutzung solcher spezialisierten Suchmechanismen können Drupal-Websites eine Sucherfahrung bieten, die schnell und hochgradig relevant für die Nutzenden ist. Ob eine solche Suche notwendig ist und welche Ausprägung sie braucht, entscheiden jedoch die Aufgaben Ihrer Besucher:innen und die Anforderungen Ihres Systems – nicht die Verfügbarkeit der Technologie allein.

Ein Beispiel für den praktischen Nutzen ist die facettierte Suche: Inhalte oder Produkte werden anhand verschiedener Merkmale filterbar gemacht, sodass Nutzer:innen schnell zum gewünschten Ergebnis gelangen. Gut konfiguriert werden Filter dabei so gebaut, dass immer mindestens ein Ergebnis bestehen bleibt. Ergebnislose Suchanfragen entstehen so gar nicht erst.

Ausblick: Vektor- und AI-Suche

Neben dem klassischen Wortabgleich etabliert sich derzeit ein weiterer Ansatz: die semantische oder Vektorsuche. Dabei werden Inhalte und Suchanfragen als Vektoren abgebildet und nach ihrer inhaltlichen Nähe verglichen, statt nur nach exakten Begriffen. Das kann helfen, wenn Menschen ihre Frage in Alltagssprache formulieren, Synonyme verwenden oder den passenden Fachbegriff noch nicht kennen.

Im Drupal-Umfeld gibt es dafür inzwischen mehrere Wege: dichte Vektorfelder in Verbindung mit Solr, externe Vektordatenbanken oder hybride Modelle, die klassische Stichwortsuche mit semantischer Suche kombinieren. Die Module Search API Solr Dense Vector Field und AI Search zeigen, dass diese Integrationen in der Drupal-Community bereits aktiv weiterentwickelt werden.

Auch diese neueren Techniken ersetzen weder eine klare Informationsarchitektur noch fachlich gepflegte Inhalte. Sie sind aber zusätzliche Optionen für passende Suchaufgaben, deren konkrete Umsetzung immer eine projektbezogene Abwägung braucht. Wie eine Vektorsuche im Detail funktioniert und wann sie sich lohnt, vertiefen wir an dieser Stelle nicht.

Über weitere Möglichkeiten, mit der Drupal AI Modulwelt Mehrwerte zu schaffen und Aufwände zu sparen, berichten wir auf unserer AI-Lösungsseite.

Fazit

Die einfache und schnelle Zugänglichkeit von Informationen bleibt für jede Website zentral. Wie sie entsteht, hängt vom Einzelfall ab: Ein gutes Navigations- und Inhaltskonzept ist für viele Websites der bessere erste Hebel als eine Suche. Für Shops, Produktkataloge, Wissensdatenbanken und Portale mit großen, strukturierten Datenbeständen kann eine professionelle Suchlösung dagegen einen entscheidenden Vorteil in der digitalen Landschaft schaffen. Dieser Vorteil entsteht dort, wo eine Suche eine reale Aufgabe besser löst als die Alternativen. Er verlangt eine ebenso sorgfältige Konzeption wie jede andere Anforderung an Ihr Web-Projekt.

Wir beraten Sie dabei, welcher Weg zu Ihrer Website passt und wie eine Suchfunktion, wenn sie sinnvoll ist, konkret aussehen sollte. Kontaktieren Sie uns, um Ihre Anforderungen gemeinsam einzuordnen.