Es gibt einen grundsätzlichen Unterschied zwischen dem Suchen mit einer Suchmaschine und dem Fragen eines Chatbots. Wenn man eine Suchmaschine benutzt, sucht man mit Stichworten und erhält als Ergebnis Links zu Dokumenten, in denen man selber die richtige Antwort finden muss. Wenn man dagegen einem Chatbot eine Frage im ganzen Satz stellt, erhält man als Ergebnis die (hoffentlich richtige) Antwort.
Stichwortbasiertes Suchen
In den letzten 20 Jahren hat man sich daran gewöhnt, stichwortbasiert zu suchen. Nutzer geben auf Google und anderen Suchmaschinen, als auch auf Unternehmenswebsites inhaltlich aussagekräftige Wörter mehr oder weniger zusammenhangslos in das Suchfeld ein. Dann erhalten sie eine Liste möglichst relevanter Ergebnisse, aus denen sie dann selbst wählen. Dass diese Art von Suche nicht immer zum Ziel führt, zeigt die Masse an Beitragen in Frage-Antwort-Portalen oder Experten-Communities. Auf www.gutefrage.net oder www.wer-weiss-was.de stellen die Antwortsuchenden Fragen an alle anderen Nutzer der Platform und hoffen auf eine konkrete und umfassende Antwort.
Neue Herausforderungen
Die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine entwickelt sich weiter. Waren (Chat-)Bots vor Jahren noch eine nicht ernst genommene Randerscheinung, gewinnen sie nun zunehmend an Bedeutung. Damit einher gehen neue Herausforderungen und Verhaltensweisen auf Nutzer- und Entwicklerseite.
Insbesondere die Visualisierung Chatbots in Form von Avataren beeinflusst sowohl das Verhalten als auch die Erwartungen der Nutzer. Es wird suggeriert, dass Chatbots Konversationen führen können, die über ein Frage-Antwort-Ping-Pong hinaus geht. Die Erwartung, von einem Chatbot konkrete Auskunft anstatt einer endlosen Liste von Suchergebnissen zu bekommen, erfordert ebenfalls eine konkrete Eingabe oder Frage des Nutzers. Wenn man sich mit jemandem unterhält, spricht man in der Regel auch in ganzen Sätzen. Kleine in Suchmaschinen als überflüssig erachtete Wörter wie Artikel, die bei Stichwortsuche untergehen, bekommen hier auf einmal eine immense Bedeutung. Das trifft auch auf Verben zu. Wenn ich z.B. etwas in einem ausländischen Onlineshop bestellen möchte, kommt häufig die Frage auf, ob das Produkt nach Deutschland geliefert werden kann. Gewohnheitsmäßig wird „Lieferung Deutschland“ eingetippt. Als Antwort gibt es dann einen Hinweis zu den allgemeinen Lieferbedingungen. Gebe ich stattdessen konkret ein „Kann nach Deutschland geliefert werden?“ „Wie viel kostet eine Lieferung nach Deutschland?“ „Wie lange dauert eine Lieferung nach Deutschland?“, bekomme ich auch eine konkrete Antwort. So sollte es zumindest sein.
Wie sieht die Realität aus?
In der Realität geben viele Nutzer geben aus Gewohnheit oder mangelnder Erfahrung mit solchen Systemen weiterhin einzelne Stichwörter oder eine Reihe von Stichwörtern ein. Hinzu kommt, dass die Anwendbarkeit vieler Chatbots noch nicht ausgereift ist. Die meisten der eingesetzten Systeme basieren weiterhin zum Großteil auf einem Matching ausgewählter Stichwörter: Es ist egal, wie ein Satz formuliert ist, solange er das relevante Stichwort (z.B. Lieferung) enthält, wird die entsprechende Antwort gegeben. Die Nachteile: Es ist kaum Präzision möglich und eine Intention wird nicht unbedingt erkannt (Lieferungskosten). Vorteil dieses Ansatzes ist dagegen eine hohe Fehlertoleranz bis hin zur Akzeptanz einzelner Stichwörter. Also gar nicht so viel anders als eine Suchmaschine.
Verständnisbasiertes Suchen
Ist das Suchen über Suchmaschine oder Chatbots also doch das gleiche? Nicht bei Chatbots von Kauz. Wir nehmen eine vollständige Interpretation der Eingabe vor. Unser Ziel ist es, jede Frage so spezifisch wie möglich zu beantworten. Wenn der Nutzer z.B. bei Carla vom Onlineshop “Schokoladenmanufaktur Bilk” nach dem Kakaogehalt einer bestimmten Schokolade fragt, soll er auch genau diese Information bekommen. Eine Tabelle mit einer Übersicht über die Kakaogehalte aller Schokoladen wird eventuell ergänzend gezeigt. Nur wenn die spezifische Information nicht vorhanden ist, wird auf die nächsthöhere Ebene zurückgegriffen. Die Frage, was eine Lieferung nach Italien kostet, wird mit den Lieferkosten innerhalb der EU beantwortet.
Berücksichtigung des Kontextes
Neben der spezifischen Analyse der Zielrichtung einer Frage wird auch der Kontext berücksichtigt. So ist die folgende Konversation mit Carla bereits möglich: „Ich suche eine Nussschokolade. – Da gibt es die Choconegro Provence. – Habt ihr noch andere Zartbitterschokoladen? – Ja, wir haben noch die Choconegro 1001 Nacht und die Choconegro Creme Cointreau.“ Diese Art von Fragen ist bei stichwortbasierter Analyse überhaupt nicht möglich.
Herausforderungen beim verständnisbasierten Suchen
Dieses starke Potential ist natürlich auch mit zusätzlichen Herausforderungen verbunden. Es kann passieren, dass der Inhalt einer Frage nicht verstanden wird. Das beruht entweder auf einer fehlerhaften Eingabe des Nutzers oder es besteht ein Fehler in der eigenen Analyse. Im ersten Fall versuchen wir dies mit Hilfe verschiedener Autokorekturverfahren zu korrigieren. Im zweiten Fall benutzen wir eine stichwortbasierte Antwortsuche als Backup oder teilen mit, dass die Frage nicht verstanden wurde.
Die richtige Suchstrategie
Man kann in einen Chatbot natürlich auch nur Stichworte eingeben, darf sich dann aber nicht wundern, wenn man nicht die gewünschte Antwort erhält. Der Chatbot muss sich dann entscheiden, welche Intention mit dem Stichwort verbunden ist. Das kann funktionieren, kann aber auch schiefgehen. Besser ist es daher, gleich mit einem ganzen Satz zu fragen. Das ist übrigens auch bei Suchmaschinen oft vorteilhaft, weil diese dann mehr Wörter für ihren Abgleich haben und bessere Links liefern.
Wie man einen Chatbot richtig benutzt, beschreiben wir in einem der nächsten Blogeinträge.
