> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.fact-finder.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.fact-finder.com/integration/de/suggest-integration.md). # Suggest-Integration ## Zusammenfassung Das Suggest-Modul verbessert die Benutzererfahrung, indem es intelligente Vorschläge für Suchbegriffe bereitstellt, während Kunden tippen. Dies hilft Benutzern, relevante Begriffe zu entdecken, ihre Suchanfragen zu verfeinern und Zeit zu sparen, indem sie einen präzisen Vorschlag auswählen, statt die gesamte Suchanfrage einzugeben. ### Wie Vorschläge generiert werden Vorschläge stammen aus zwei Hauptbereichen: 1. **Produktinformationen**: Direkt aus Produktdaten innerhalb der Search-Datenbank abgeleitet. 2. **Suchaktivität**: Basierend auf der Analyse aktueller, häufig verwendeter und erfolgreicher Suchbegriffe. > **Hinweis:** Sobald sie generiert wurden, werden die Vorschlagsdaten unabhängig von der Live-Produktdatenbank gespeichert. Daher ist das Filtern von Vorschlägen nach Produktattributen (zum Beispiel Kategorie) standardmäßig nicht verfügbar. ### Vorschläge anzeigen Über den vorgeschlagenen Begriff selbst hinaus können auch zusätzliche Informationen angezeigt werden, um den Benutzer weiter zu unterstützen: * **Herkunft/Beschreibung:** Die Quelle oder Art des Vorschlags erläutern (z. B. Kategorie oder vorheriger Suchbegriff). * **Erwartete Trefferanzahl:** Die erwartete Anzahl der Ergebnisse für einen Vorschlag anzeigen. * **Vorschaubilder:** Relevante Produktbilder neben den Vorschlägen anzeigen. Vorschaubilder müssen in der [Verwaltungsoberfläche](/integration/de/factfinder-search-integration/integrating-the-search-into-the-shop-system/integration-via-api-rest.md). ### Trefferanzahlen Standardmäßig basieren die angezeigten Trefferzahlen auf historischen Daten aus Suchprotokolldateien. Das bedeutet: * Sie könnten sich von der aktuellen, tatsächlichen Anzahl der Ergebnisse unterscheiden * Vorschläge für Begriffe, die noch nie zuvor gesucht wurden, zeigen möglicherweise keine Trefferanzahl an Wenn präzise, exakte Trefferzahlen in Echtzeit erforderlich sind, können Sie sie in den [Verwaltungsoberfläche](/integration/de/factfinder-search-integration/integrating-the-search-into-the-shop-system/integration-via-api-rest.md). > **Achtung:** Das Aktivieren genauer Trefferzahlen kann die Leistung des Suggest-Import-Prozesses erheblich beeinflussen. ## Integrationsmethoden vorschlagen ### Verwenden eines Proxy-Skripts für die Suggest-Integration Aufgrund von Browsersicherheitsrichtlinien wie der Same-Origin-Policy kann JavaScript, das auf der Webshop-Domain ausgeführt wird, nicht direkt Daten von einer anderen Domain oder einem anderen Port anfordern, auf dem die Suchanwendung gehostet wird. **Warum ein Proxy benötigt wird:** Wenn der Webshop und die Suchanwendung auf unterschiedlichen Servern laufen oder unterschiedliche Ports verwenden, ist ein Proxy-Skript typischerweise unerlässlich. **So funktioniert es:** Das Proxy-Skript befindet sich auf dem Webshop-Server. Der Browser sendet die Suggest-Anfrage an dieses Skript. Das Skript leitet die Anfrage an FactFinder weiter und gibt die Antwort an den Browser zurück. Da der Browser mit einem Skript auf seiner eigenen Domain interagiert, ist dies zulässig. **Konfiguration:** Verwenden Sie beim Initialisieren von Suggest im Frontend-Code die URL des Proxy-Skripts als Anfrage-URL, nicht die direkte URL von FactFinder. ### Suggest per REST integrieren Die REST-API-Dokumentation ist Teil der Suchanwendung und unter \[Ihr NG-Server]/fact-finder/swagger-ui.html verfügbar. Sie können auch hier darauf zugreifen: Swagger-Link: Zusätzlich zur Parameterdokumentation können Sie Anfragen testen und die Ergebnisse direkt überprüfen. Da die Dokumentation mit Swagger erstellt wurde, können Sie auch Swagger Codegen verwenden, um einen Client zu generieren. Der Zugriff auf Moduldaten erfolgt über die `vorschlagen` Methode. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.fact-finder.com/integration/de/suggest-integration.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.