Finde statt Suche - Produkte, die selbst erklären, warum sie passen
Mit aginity wird Ihr Katalog zu einem Netzwerk intelligenter Produkt-Agenten. Sie antworten nicht nur auf Keywords, sondern stellen – nur wenn nötig – eine präzise Rückfrage, gleichen Live-Bestände ab und liefern in Sekunden das exakt relevante Ergebnis.
Ergebnisse aus Projekten (bis zu):
Warum klassische Suchsysteme an ihre Grenzen stoßen
Black-Box-Matching
Konventionelle Vektor- oder BM25-Suche zeigt Scores, aber nicht den Grund.
Veraltete Daten
Re-Indexierungen dauern Stunden; Lagerveränderungen bleiben unbemerkt.
Null-Treffer-Frust
Unsaubere Queries oder implizite Intentionen führen zu leeren Ergebnisseiten.
Hohe Integrationskosten
Proprietäre Engines erfordern tiefen Eingriff in Front- und Back-End.
So löst aginity diese Probleme
Agentenbasierte Produktintelligenz
Jeder Artikel erhält ein vollständiges Attribut-Profil plus Kontextwissen. Bei einer Suche agiert der Agent wie ein kundiger Verkäufer.
Erklärbare Ergebnisse
Für jedes Treffer-Ranking zeigt aginity einen transparenten Attribut-Gewichtungsgraphen – verständlich für Endnutzer und prüfbar für Audits.
Live-Inventory-Sync
Ändert sich Lagerbestand, Preis oder Lieferzeit, synchronisiert aginity die Information binnen 60 Sekunden.
Plug-&-Play in 30 Minuten
Zwei Zeilen Code reichen: Widget einbinden, Feed hochladen, fertig. Für Headless-Setups steht eine REST/GraphQL-API bereit.
Fair-Priced Pay-per-Use
Abgerechnet wird pro verarbeiteter Suchanfrage. Ab 1 Mio Queries/Monat greifen Preis-Caps.
Hosting & Support in Deutschland
Die Plattform läuft in einem ISO-zertifizierten Rechenzentrum in Frankfurt a. M.
Warum das sofort messbar wirkt
Mehr Conversion
Wenn Käufer nicht mehr lange recherchieren und vergleichen müssen, steigen Abschlussraten deutlich.
Weniger Fehlkäufe
Katalogweites Matching plus klare Hinweise reduziert Fehlentscheidungen.
Weniger Support-Last
Wenn die Beratung typische Produktfragen bereits im Kaufprozess beantwortet, sinken Rückfragen.
Gegenüberstellung: Konventionelle RAG-Suche vs. aginity
| Aspekt | Konventionelle RAG-Suche | aginity Service Intelligence |
|---|---|---|
| Transparenz | Black-Box Scores | Attribut-Gewichtsgraph pro Treffer |
| Datenaktualität | Batch-Re-Indexierung | Live-Sync ≤ 60 s |
| Relevanzrisiko | Halluzinationsanfällig | Halluzinationen minimiert durch strukturierte Produktdaten |
| Integration | Wochen Aufwand | 30 Minuten Widget / Headless-API |
| Preismodell | Fixkosten + Zusatzgebühren | Reines Pay-per-Use mit Caps |
Häufige Fragen
Was ist Agentic Search?
Agentic Search ist der technische Kern des AGINITY Shopping Assistants. Statt Keyword-Matching koordinieren mehrere spezialisierte KI-Agenten parallel: Sie erkennen die Kaufabsicht, durchsuchen den Produktkatalog nach relevanten Attributen und generieren eine begründete Empfehlung. Produkte werden als strukturierte Datenpunkte abgebildet – nicht in Vektordatenbanken gespeichert – was Halluzinationen deutlich minimiert.
Was ist der Unterschied zwischen Agentic Search und klassischer Onsite-Suche?
Klassische Onsite-Suche filtert nach Keywords. Agentic Search versteht die Intention dahinter, analysiert den gesamten Produktkatalog nach kontextuell relevanten Attributen und liefert eine priorisierte, erklärbare Empfehlung. Bei unklaren Anfragen stellt der Assistent Rückfragen – statt eine leere Trefferliste zu zeigen.
Was ist der Unterschied zwischen Agentic Search und RAG?
Agentic Search arbeitet mit strukturierten Produktdaten und spezialisierten KI-Agenten, die Kaufabsicht, Katalog-Matching und Begründung koordinieren. RAG-Systeme generieren Antworten auf Basis abgerufener Textpassagen aus Vektordatenbanken. Für E-Commerce-Beratung ist Agentic Search dadurch besser nachvollziehbar, und Halluzinationen sind ausgeschlossen, weil Empfehlungen auf konkreten Produktattributen basieren.