Trefferlisten vor- und zurückblättern – Best Practices und Empfehlungen für die ideale Paginierung

Täglich durchforsten wir Trefferlisten und versuchen, das “richtige” Resultat aus den meist überzähligen Ergebnissen herauszupicken. Ganz egal, ob wir Google, Amazon oder eBay benutzen – immer sind Trefferlisten irgendeiner Art im Einsatz.

Die Paginierung (engl. “Pagination”) kommt immer dann zum Tragen, wenn dem Benutzer eine grosse Trefferzahl aufgestückelt präsentiert werden soll. Gleichzeitig liefert sie Angaben darüber, wie gross die Trefferzahl insgesamt ist und wie viele Treffer der Benutzer bereits angeschaut/abgearbeitet hat.

Damit jede Trefferliste benutzerfreundlich wird, sollten einige grundlegenden Eigenschaften vorherrschen. Folgende Bestandteile sollten dem Benutzer immer zur Verfügung gestellt werden:

1. Die aktuell angewählte Seite
Wie bei der Seitennavigation, so muss der Benutzer auch bei der Paginierung immer die aktuell angewählte Seite sehen können. Diese sollte entsprechend visuell ausgezeichnet werden und ist nicht durch den Benutzer anklickbar.

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Beispiel aus dem Web: eBay

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2. Anklickbare Seitenzahlen
Alle sichtbaren Seitenzahlen sind (bis auf die aktuelle Seite) anklickbar.

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Beispiel aus dem Web: Google

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3. Buttons zum vor- und zurückblättern
Nebst den Seitenzahlen kann der Benutzer auch auf die – möglichst als Pfeile aufbereiteten – Buttons vor- und zurückblättern. Die Buttons sollten immer angezeigt werden, auch wenn ein vor- oder zurückblättern aufgrund der aktuellen Seite nicht möglich ist. Befindet sich der Besucher beispielsweise auf Seite 1, so ist der Button zum zurückblättern zwar sicht- jedoch nicht klickbar (z.b. ausgegraut).

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Beispiel aus dem Web: Amazon

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4. Die insgesamt gefundenen Resultate resp. generierten Seiten
Da die Trefferliste in den meisten Fällen aufgrund einer Suchanfrage entstanden ist, müssen dem Besucher auch die so total gefundenen Treffer (“es wurden n Treffer für ‘Suchbegriff’ gefunden”) und generierten Seiten (“Seite n von n”) präsentiert werden. Mit dieser Angabe kann der Benutzer – sofern gewollt – die Suchanfrage verfeinern, um schon von vornherein weniger und deshalb exaktere Resultate zu erhalten.

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Beispiel aus dem Web: eBay

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5. “rollender” gleichbleibender Seitenbereich zum Anklicken
Bewegt sich der Benutzer in den Seiten vor oder zurück, sollte sich der wählbare Bereich immer gleichmässig mitbewegen. Dabei ist die Anzahl der anklickbaren Seiten (z.B. 1 bis 7, 7 bis 13) immer gleich gross und die aktuell angewählte Seite befindet sich in der Mitte der Liste.

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Beispiel aus dem Web: Yahoo!

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6. Speziallfall Artikel und Produkte: Wählbare Artikel pro Seite
Werden von Benutzer Produkte oder Artikel gesucht, so werden diese Resultate meistens in einem Raster mit einer fixen Spaltenanzahl dargestellt. Damit der Benutzer die Anzahl der Artikel mit einem Klick erhöhen kann, sollten ihm die entsprechenden Alternativen via Button (kein Dropdown!) angeboten werden.

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Beispiel aus dem Web: Thinkgeek

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7. Paginierung oben und unten mit allen Funktionen anbieten
Sämtliche verfügbaren Funktionen (siehe obige Punkte 1 bis 6) sollten dem Benutzer auf einer Resultatseite unter- und oberhalb der Resultateliste angeboten werden. Gerade bei Benutzern, welche den Seiteninhalt rasch von oben nach unten nach oben überfliegen ist diese Doppelung wirksam.

Zusatz: Suchformular und gesuchten Begriff auf der Resultatseite wiederholen
Suche und die Darstelllung von Suchresultaten ergeben an und für sich schon eine Menge separater Artikel. An dieser Stelle soll nur darauf hingewiesen werden, dass auf der Ergebnisseite sowohl der gesuchte Begriff als auch das Suchformular (inkl. dem eingegebenen Begriff) wiederholt werden sollten. Zusammen mit Tipp 7 ergibt sich folgende – sehr generische und keineswegs durchdesignte (!), aber funktionale Webseite:

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Hinweis: Nebst der Paginierung setzen immer mehr Seiten das “Continuous Scrolling” ein. Dabei werden beim Erreichen des unteren Seitenrandes Inhalte/Treffer nachgeladen (automatisch oder durch einen Klick des Benutzers). Mehr dazu (insbesondere zu Vor- und Nachteilen) in einem späteren Artikel.

Trends im E-Commerce 2010

Heute morgen durfte ich, Dietmar Käppeli, an unserer Fachtagung in einem Referat aufzeigen, welche Trends im E-Commerce bereits in der Schweiz angekommen sind und was 2010 auf uns zukommen wird.

Dazu folgende Fragestellungen

  • Haben Sie sich schon mal Gedanken gemacht, warum Käufer nach zwei Klicks abbrechen, obwohl die Shop-Usabilty erst kürzlich verbessert wurde?
  • Möchten Sie sich über kommende Standards bei der Gestaltung von Shop Designs informieren?
  • Wäre es nicht wünschenswert, wenn Kauferlebnisse in der Onlinewelt immer mehr an die Vorzüge des klassichen Stores angeglichen werden?
  • Sind Sie daran interessiert zu wissen, wie Kunden ihr Smartphone im E-Commerce heute schon einsetzen?
  • Und möchten Sie erfahren, was Klapperschlangen und Steaks mit Social Commerce zu tun haben?

Die nachfolgende Präsentation liefert Ihnen umfassend Antworten zu ausgewählten E-Commerce Trends. Falls Sie also eine oder mehrere Fragen mit Ja beantwortet haben, so wünsche ich Ihnen viel Spass beim Lesen.

Trends im E-Commerce 2010 [pdf, 4.4 MB]

Enterprise 2.0 braucht Social Search, oder: Ein weiterer Ansatz zur Relevanzgewichtung

Das mit Web 2.0 betitelte, grundlegend gewandelte Internet kommt – nicht nur bei Namics – in den Unternehmen an. Enterprise 2.0 steht für den Einsatz von Social Software in Unternehmen. Dabei bilden sich derzeit Kollaborationsportale heraus, durch die sich die Zusammenarbeit der Mitarbeitenden mehr und mehr in das Intranet verlagert. Inhalte und Dokumente werden kollaborativ bearbeitet, ein zunehmender Teil der internen Diskussion wird über Blogs oder Wikis abgewickelt. Dort entsteht Wissen, und es wird – mindestens de facto – auch dort dokumentiert.

Ein Ergebnis der von uns unterstützen Studie zu Enterprise Search war, dass gerade ältere oder „fremde” Projekte sehr schwer zu finden sind. Dies ist nicht weiter verwunderlich und verweist auf einen wesentlichen Umstand: Wissen ist nicht anonym, sondern hängt meistens an bestimmten Personen. Für eine Enterprise-Search-Lösung ist es daher nicht hinreichend, ein Kollaborations-Intranet als Quelle zu integrieren; Vielmehr muss der „soziale” Aspekt der Wissensproduktion und die neuartigen Kommunikationsprozesse konzeptionell mit einbezogen werden. Das nenne ich Social Search.

Die vier von Jürg Stuker in einem länger zurück liegenden Blogpost beschrieben Ansätze zur Relevanzgewichtung müssen deshalb um einen weiteren ergänzt werden: 5. Mehr über die soziale Dimension eines Dokuments wissen.

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Welche Informationen sind damit konkret gemeint? Drei praktische Ansatzpunkte:

Soziale Nähe: Dokumente aller Art haben meistens einen Inhaltsverantwortlichen, der in einem Organisationsgefüge eine bestimmte Position und Funktion innehat. Dasselbe gilt für den Suchenden. Sind sowohl die Position desjenigen, der die Suchanfrage stellt, wie auch die des Autors dem Suchsystem bekannt, kann für die Relevanzberechnung eines Dokuments die soziale Nähe herangezogen werden. Hat der Autor dieselbe oder eine ähnliche Funktion inne, gehört er zur selben oder einer ähnlichen Benutzergruppe etc. Kurz, je näher bzw. ähnlicher sich Suchender und Autor sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Dokument für den Suchenden ebenfalls relevant ist.

Bewertung von Dokumenten: Kollaborationsplattformen erlauben den Benutzern, Seiten oder Dokumente zu bewerten, um so den persönlichen Nutzen und damit die subjektive Relevanz zum Ausdruck zu bringen. Dokumente, die öfters und/oder besser bewertet werden, können dann als relevanter eingeschätzt werden. Eine vereinfachte Variante besteht in der Auswertung der Anzahl Bookmarks, die auf ein bestimmtes Dokument gesetzt wurden. In beiden Fällen gilt: Je öfters eine Seite bzw. ein Dokument gut bewertet bzw. als Favorit abgelegt wurde, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Dokument eine hohe Relevanz hat.

Social Tagging von Dokumenten: Eine Facette vom Web/Enterprise 2.0 ist die Verschlagwortung von Inhalten, Bildern etc. mit benutzerdefinierten „Tags”, das sogenannte Social Tagging. Dabei wird auf vorgegebene Schlagwortlisten (Taxonomien) verzichtet und stattdessen frei verschlagwortet; Für die Normierung verlässt man sich auf die User selbst. Diese Tags müssen bei der Relevanzberechnung adäquat einbezogen werden.

Die gewonnenen Informationen können auf dreierlei Weise verwendet werden:

  • Erstens können diese Daten direkt in die Relevanzberechnung für die Anfrage eines bestimmten Benutzers mit einfliessen.
  • Zweitens können die einzelnen Trefferzitate mit den gewonnen „sozialen” Daten angereichert werden, um dem Benutzer die Beurteilung der Relevanz eines Treffers zu vereinfachen. Angezeigt werden bspw. Name des Autors, allenfalls seine Organisationseinheit, vergebene Tags sowie Bewertung des Dokuments. Über den Autorennamen kann der Benutzer ferner auf weitere Dokumente desselben Autors gelangen.
  • Drittens können die verschiedenen gewonnenen „sozialen” Metadaten im Rahmen einer Facettensuche zur Einschränkung der Suchergebnisse verwendet werden. Die Facetten sind dann bspw. Autor, Funktion, Organisationseinheit, Labels bzw. Tags und weitere verfügbare Metainformationen.

P.S.: Über die oben erwähnte Studie und Enterprise Search spreche ich am Dienstag, den 10.11.09 an den Wissensmanagementtagen in Stuttgart.