Meine anfängliche Begeisterung ist leicht verflogen, weil sich Doofinder auch ein wenig als DooFfinder herausstellt. Ich bin aber noch vorsichtig und habe am Freitag einen Call mit einem deutschsprachigen Doofinder-Mitarbeiter. Bin mal gespannt, was er auf meine Fragen antwortet. Dafür, dass die so viel mit AI usw. werben, muss man nämlich ganz schön viel vorgeben und vorprammieren, da er selbst einfachste Verbindungen scheinbar nicht hinbekommt und keine Ahnung von den Produkten hat. Da frage ich mich: Wo ist da die AI? Nun ja, besser als die Gambio-Suche ist es allemal, aber 49–149 Geld im Monat dafür ist schon ein stolzer Preis.
Welche Version wird denn aktuell von dir getestet? Soweit ich weiß fängt die KI Unterstützung erst bei der Pro Version an. Allerdings schmeißt ja mittlerweile jeder mit dem Begriff "KI" um sich, obwohl viele Produkte recht wenig damit zu tun haben.
Das wüsste ich auch gern, ich habe die normale Trial begonnen und hatte keine Möglichkeit etwas gesondert auszuwählen. Laut deren Website Versprechen ist aber schon bei Basis eine KI gestützte Suche dabei. Davon merk ich allerdings nichts...
Ich benutze Doofinder seit ca. 1 Jahr und bin eigentlich zufrieden. Die ganze Zeit hatte ich die Basic Version für 49 Euro. Da ich zwischenzeitlich jeden Monat deutlich über 10.000 Suchanfragen habe, musste ich auf die Pro, für 149 Euro, wechseln. Deswegen bin ich, für meinen Cloud Shop, auf der Suche nach einer günstigeren Alternative. Habe aber noch keine gefunden. Hat hier schon jemand Erfahrungen mit einer Alternative, in Kombination mit Gambio Cloud Shop?
Wir haben Doofinder auch getestet und waren mit dem Umfang der Software und der optischen Verbesserung der Suchfunktion wirklich zufrieden. Der Kundenservice war sehr freundlich und hat bei Fragen immer sofort geholfen. Leider haben wir nach einiger Zeit festgestellt, dass die Kosten von 149 Euro keinen wirtschaftlichen Sinn ergaben. Die Suche wurde zwar vermehrt genutzt, einen signifikanten Anstieg von Bestellungen hatten wir dadurch aber nicht - zwischenzeitlich stellte sich eher ein gegenteiliger Effekt ein - da die KI sinnlose und irreführende Vorschläge machte. Wir haben Doofinder dann wieder rausgenommen und hatten auch in der Zeit danach keine signifikante Änderung der Bestellmenge. Ich glaube inzwischen auch, dass die Besucher/innen eines Shops, die über die Suche gehen und dann einen Artikel bestellen, eher die Ausnahme und nicht die Regel darstellen.
Hast du dich bewusst für diese Layer Variante anstatt Fullscreen entschieden und was sind die Gründe?
Der Full hat bei mir nie funktioniert. Hier wurde immer nur ein Overlay angezeigt, mit einem Eingabefeld, ganz unten am Rand. Und es wurde nie irgendwelche Suchergebenisse angezeigt. Irgendwie habe ich das nie zum laufen bekommen.
Ich habe es auch im Einsatz, ist um Klassen besser als die eingebaute Suche, aber sehr teuer. Über die 10.000 kommt man schnell, jetzt haben sie mich ständig genervt dass sie mich deswegen auf Pro umschalten, die Funktionen braucht aber kein Mensch. Ich habe ihnen am Telefon deutlich die Meinung gesagt, dass ich weg bin ab dem Moment weg bin, wo sie mich zwingen dafür 149 Euro im Monat zu zahlen. KI ist da nicht drin, ist eine reine Suche nach Suchwörter. Wenn das 30 Euro pro Monat kosten würde bei unbegrenztem Traffic wäre das ok, dann hätten sie sicher 10x soviele Kunden. Alternativen sind aber leider genau so teuer. Vielleicht schafft es eine KI demnächst mal so etwas als Gambio Modul zu entwickeln, dann wäre man unabhängig.
Halte ich für extrem wahrscheinlich. Doofinder ist ja auch nicht speziell für Gambio gebaut - es legt sich via Script nur drüber und ist sein komplett eigenes Ding. Es schaut auch nicht in deinen Shop und dessen Logik sondern benutzt einzig die im Datenfeed übermittelten Daten. Ich denke das kann eine KI schon sehr bald locker aus dem Ärmel schütten.
Okay....ich bin nur wenige Stunden später fest überzeugt das die KI das schafft....hat sie nämlich schon! Habe im Verlauf des Tages eine auf dem eigenen Server laufende Such Engine erstellt die ähnlich funktioniert wie Doofinder aber komplett anpassbar ist und erweiterbar. Das ist absolut verrückt was Claude Opus 4.5 kann! Die Artikel werden via Feed importiert und es öffnet sich ein Overlay beim benutzen der Gambio Suche, es braucht daher keinerlei Anpassungen speziell an das Gambio System und ist updatesicher. Also es ist absolut möglich und für jeden in VS Code mit Zugang zu Claude Opus 4.5 in einem Tag machbar.
Also wenn Du da noch ein paar mehr Details dazu gibst und vielleicht auch Dein Vorgehen - evtl. sogar mit Prompts - postest, könnte ich das vielleicht schon in einem halben Tag hinkriegen ;-) Danke!
Untenstehend mein erster Input. Daraufhin war noch viel hin- und herschreiben, Fehler kopieren und verbessern notwendig aber ich hatte nach 1-2 Std ein solides Grundgerüst. Ich habe dies dann laufend erweitert und um immer mehr Funktionen ergänzt. Bin jetzt bei knapp 70 Dateien und das Ding ist umfangreicher geworden als Doofinder und genau auf unsere Bedürfnisse abgestimmt. Der Grundgedanke war im Prinzip sich von spezieller Gambio Programmierung zu lösen und ein unabhängiges Modul zu erstellen da sich quasi vor Gambio schaltet....inspiriert von Doofinder das sich ja auch via Script einfach vordrängelt Damit kann man auch sonst ne Menge machen! Code: ROLE: Du bist ein Lead Software Architect und Senior PHP Developer. Wir bauen eine Self-Hosted E-Commerce Search Engine (PHP 8 + MySQL), die per Installer auf einem eigenen Server eingerichtet wird. OBERSTE PRIORITÄT (THE "NO HARDCODING" RULE): Es darf NICHTS hardgecodet sein. Jede Variable muss im Admin-Panel konfigurierbar sein. Das gilt besonders für die Verfügbarkeits-Logik. DATENBASIS (DER FEED): Der Kunde nutzt einen Google Shopping Feed (CSV/TXT). Hier sind die exakten Spalten-Header, die wir verarbeiten müssen: ID, Titel, Beschreibung, Google Produktkategorie, Produkttyp, Link, Bildlink, Zusätzlicher Bildlink, Zustand, Verfügbarkeit, Preis, Sonderangebotspreis, Sonderangebotszeitraum, Marke, gtin, Versandgewicht, custom_label_3, product_highlight, Minimale Bearbeitungszeit, Maximale Bearbeitungszeit, ships_from_country, item_group_id, size FEATURE-SCOPE: 1. Der Installer (Idiotensicher): Prüft beim Start: Ist config.php vorhanden? Wenn nein -> Start Wizard. Abfrage DB-Zugang -> Verbindungstest -> Tabellen anlegen -> Admin-User anlegen. 2. Feed-Engine & Smart Mapping: Import von CSV/XML via Datei-Upload oder URL. Auto-Delimiter Detection: Erkenne automatisch, ob Trennzeichen Komma, Semikolon oder Tabulator ist. Spalten-Mapping: Das System soll versuchen, die Spalten automatisch zuzuordnen (z.B. Bildlink -> db_image), aber der User muss es im Admin korrigieren können. 3. Verfügbarkeits-Matrix (Core Feature): Die Spalte Verfügbarkeit enthält Strings (z.B. "auf lager", "nicht auf lager", "vorbestellt", "ausverkauft"). Das System muss beim Import alle einzigartigen Werte aus dieser Spalte sammeln (scan). Im Admin-Panel muss es eine Status-Matrix geben, die diese Werte auflistet. Für jeden gefundenen Wert (z.B. "vorbestellt") muss der Admin entscheiden können: Sichtbarkeit: Anzeigen oder Ausblenden? Ranking: Normal, Nach unten sortieren (Derank) oder Nach oben (Boost)? Badge: Soll ein Badge im Frontend gezeigt werden (z.B. "Pre-Order")? Farbe wählbar. Beispiel: User stellt ein: "nicht auf lager" -> Ausblenden. "vorbestellt" -> Anzeigen + Badge Gelb. 4. Admin-Panel (Full Control): Sucheinstellungen: Gewichtung (Titel vs. Beschreibung vs. Keywords). Preis-Logik: Nutze Sonderangebotspreis falls vorhanden und gültig (Sonderangebotszeitraum), sonst Preis. Custom Rules: Wenn product_highlight in der CSV gefüllt ist -> Automatisch boosten? (Ja/Nein Option). Manuelle Regel: "Wenn Suche = 'Bento', zeige Produkt ID 123 auf Platz 1". 5. Frontend (Overlay Widget): Generiert JS-Snippet für den Shop. Zeigt Bild (Bildlink), Titel, Preis (berechnet), Badge (basierend auf Status-Matrix). "Instant Search" Gefühl (Live-Suche). TECHNISCHE ARCHITEKTUR: Sprache: PHP 8 (OOP, MVC-Ansatz, keine Frameworks). DB: MySQL/MariaDB. Tabelle sa_products: Muss Spalten für alle relevanten Feed-Daten haben. Tabelle sa_availability_rules: Speichert die Logik für jeden Status-String (StatusName, Action, BadgeColor). INSTRUKTIONEN ZUM ABLAUF (TOKEN LIMIT): Wir arbeiten strikt in Phasen. Stoppe nach jeder Phase. PHASE 1: Datenbank & Architektur Ordnerstruktur. SQL Schema (CREATE TABLE). Achte darauf, dass die Tabelle sa_products Indizes auf Titel, gtin und custom_label_3 hat für Performance. Erstelle die Tabelle sa_availability_rules. PHASE 2: Installer & Core Classes install/ Logik. Database.php Klasse. PHASE 3: Feed Parser & Import Logic Der Parser, der CSV/TXT liest. Die Logik, die unique Werte aus der Spalte Verfügbarkeit extrahiert und in sa_availability_rules registriert, falls noch nicht vorhanden. PHASE 4: Admin UI Dashboard. Die Seite "Verfügbarkeits-Logik" (Das Formular zum Einstellen der Regeln pro Status). PHASE 5: Frontend API & JS JSON API. Widget JS. START: Analysiere die Feed-Spalten. Beginne dann mit PHASE 1 (Struktur & SQL).
Sehr cooler Ansatz, vielen Dank dafür. Kennst Du manus.im? Das ist auch ziemlich stark in der Programmierung und erstellt ziemlich viel im Alleingang - wenn man ihm ganz genau sagt, was man will ;-) Ich probiere das mal mit manus statt mit Opus - wobei Opus ja unglaublich stark ist in der Programmierung. Danke!
Ich habe davon gehört, es aber noch nie selbst benutzt. Ich habe das Copilot+ Pro-Abo und nutze daher ausschliesslich VS Code in Verbindung mit den dort verfügbaren Modellen. Es war am Anfang auch viel Trial & Error, und gefühlt ist auch immer ein wenig Glück dabei. Gestern z. B. konnte man KI-Coding fast komplett vergessen, die Modelle waren ausgelastet – Bilder/Screenshots wurden nicht akzeptiert usw. Heute geht’s aber schon den ganzen Tag einwandfrei. Ich habe am Anfang auch andere Modelle ihr Glück versuchen lassen, aber das waren alles direkt Bruchlandungen. Nur Opus 4.5 konnte wirklich ein funktionierendes Grundgerüst entwickeln, das sich dann im Anschluss enorm erweitern liess. Opus arbeitet im Alleingang 30-40min durch und verliert auch bei viel Code aktuell selten das Ziel aus den Augen. Aber auch hier liegt viel im Geheimnis der Prompts und Anweisungen, das sie Coding KI sich selbst ein Memory schreibt ist unerlässlich.