Wir sind eine D2C-Marke mit 5 Mio. $ Jahresumsatz. Unsere Produkte ranken gut in der Google-Suche, aber wenn ich ChatGPT oder Perplexity nach Produkten in unserer Kategorie frage, sind wir völlig unsichtbar.
Das Problem:
Wenn ich die KI frage: “beste [unsere Kategorie] für [Anwendungsfall]”:
Was wir versucht haben:
Was wir nicht herausgefunden haben:
Unsere Zahlen:
Fragen:
Das fühlt sich wie eine große blinde Stelle in unserer Strategie an.
Du erkennst das richtige Problem. Hier die Lösung Schritt für Schritt:
Schritt 1: KI-Crawler-Zugriff prüfen
Überprüfe deine robots.txt auf diese Zeilen:
User-agent: GPTBot
User-agent: OAI-SearchBot
User-agent: PerplexityBot
User-agent: ClaudeBot
User-agent: anthropic-ai
Steht irgendwo “Disallow: /”, kann die KI deine Seite nicht sehen.
Schritt 2: JavaScript-Rendering prüfen
Schalte JavaScript im Browser aus und besuche deine Produktseiten. Siehst du:
Wenn nicht, können KI-Crawler das auch nicht.
Schritt 3: Schema-Markup prüfen
Nutze den Google Rich Results Test. Jede Produktseite braucht:
Die Realität:
Die meisten D2C-Marken scheitern bei Schritt 2. Moderne Shopfronts (Shopify-Themes usw.) rendern wichtige Inhalte oft per JavaScript, die KI nicht auslesen kann.
Shopify-spezifischer Tipp:
Viele Shopify-Themes nutzen JavaScript für:
Schnelle Lösung:
Prüfe, ob dein Theme Produkt-JSON-LD im Quelltext ausgibt. Suche nach "@type": "Product" im Seitenquelltext.
Wenn es vorhanden ist, passt es meist. Falls nicht, brauchst du eine App wie JSON-LD for SEO oder eigenes Liquid-Code-Snippet.
Häufige Shopify-Probleme:
Produktfeeds werden für KI-Sichtbarkeit immer wichtiger. Warum:
Die Händlerprogramme:
| Programm | Status | Was es macht |
|---|---|---|
| Perplexity Merchant | Live | Feeds für Shopping-Empfehlungen einreichen |
| OpenAI Product Discovery | Testphase | Direkte Produktfeed-Integration |
| Google Merchant Center | Bestehend | Versorgt KI-Überblicke mit Shoppingdaten |
Feed-Optimierung für KI:
Die gleichen Prinzipien wie für Google Shopping, aber mit konversationeller Sprache:
Alter Produkttitel: “Herrenschuhe zum Laufen Größe 44 Schwarz Nike”
KI-optimierter Titel: “Nike Herren-Laufschuhe – atmungsaktives Mesh, ideal für Marathontraining, Größe 44, schwarz”
Die zweite Version beantwortet Fragen, wie sie Nutzer stellen: “Laufschuhe für Marathontraining”
Erforderliche Feed-Felder für KI:
Der konversationelle Suchansatz ist entscheidend. Hier etwas ausführlicher:
So kaufen KI-Nutzer ein:
Früher: “Laufschuhe Größe 44” Heute: “Ich trainiere für meinen ersten Marathon und neige zur Überpronation – welche Laufschuhe soll ich nehmen?”
Produktseiten-Optimierung für KI:
Anstatt nur Features aufzulisten, diese mit Anwendungsfällen verknüpfen:
Vorher:
Nachher:
FAQ-Inhalte zu Produktseiten hinzufügen:
“Ist dieser Schuh für Überpronierer geeignet?” “Was unterscheidet dieses Modell von [Wettbewerber]?” “Wie finde ich meine Größe heraus?”
So kann KI gezielt Q&A-Inhalte extrahieren.
Erwähnungen von Dritten sind wichtiger als viele denken.
Unsere Erkenntnis:
Wir haben verfolgt, welche Marken die KI in unserer Kategorie empfiehlt. Der gemeinsame Nenner war nicht das SEO-Ranking, sondern Marken-Erwähnungen auf:
Die Strategie, die funktioniert hat:
Ergebnisse nach 6 Monaten:
KI zitiert, worüber das Internet spricht. Baue diese Konversation auf.
Technische Checkliste für E-Commerce KI-Sichtbarkeit:
Crawlability:
Schema-Markup:
Inhalte:
Monitoring:
Die meisten E-Commerce-Seiten scheitern an 3 oder mehr Punkten. Systematisch beheben!
Interessante Sichtweise: Amazon-Produkte werden wegen der Bewertungsmenge zitiert.
Meine Beobachtung:
KI zitiert oft “laut Amazon-Bewertungen” oder “Nutzer auf Amazon berichten …”
Der Bewertungsinhalt wird zur Zitatquelle, nicht das Produktlisting selbst.
Bedeutung für D2C-Marken:
Unser Ansatz:
Nach dem Kauf fragen wir gezielt:
Diese Fragen generieren Review-Inhalte, die KI extrahieren und zitieren kann.
Kategorie-Seiten übertreffen Produktseiten oft bei der KI-Sichtbarkeit.
Warum:
Produktseiten beantworten “Erzähl mir etwas über Produkt X” Kategorie-Seiten beantworten “Welches ist das beste X für Y-Anwendungsfall”
Optimierung:
Verwandle Kategorie-Seiten von Produktgittern in Kaufratgeber:
Vorher: “Damen-Laufschuhe” – Produktgitter
Nachher: “So findest du die richtigen Damen-Laufschuhe” – Kaufratgeber + Produktgitter
Enthält:
Dieses Format wird bei Recherche-Anfragen eher zitiert als ein reines Produktgitter.
Absolut richtig. Die Daten bestätigen das:
Zitatquoten nach Seitentyp:
| Seitentyp | KI-Zitatquote |
|---|---|
| Kaufratgeber | 4,2 % |
| Kategorie-Seiten (optimiert) | 2,8 % |
| Produktseiten | 0,9 % |
| Kategorie-Seiten (nur Gitter) | 0,3 % |
Das Muster:
KI zitiert eher Inhalte, die VERGLEICHEN und EMPFEHLEN statt nur zu BESCHREIBEN.
Deine Produktseiten dienen der Conversion. Deine Kaufratgeber treiben KI-Entdeckung an.
Beide Formate aufbauen!
Ich bin seit 3 Monaten im Perplexity-Händlerprogramm. Ein paar Einblicke:
Was es bietet:
Ergebnisse:
Der Haken:
Perplexity ist noch klein im Vergleich zu Google/ChatGPT. Aber es wächst schnell, und frühe Teilnahme verschafft einen Vorteil.
Meine Empfehlung:
Mach mit. Es ist kostenlos, wenig Aufwand und der ROI ist schon jetzt positiv.
Dieser Thread hat mir einen kompletten Fahrplan gegeben. Unser Aktionsplan:
Sofort (Woche 1):
Kurzfristig (Monat 1):
Mittelfristig (Quartal 1):
Zu trackende Kennzahlen:
Die Erkenntnis, dass Kategorie-Kaufratgeber Produktseiten bei KI übertreffen, ist riesig. Wir haben bisher die falschen Seiten für KI optimiert.
Danke an alle für die praxisnahen Tipps!
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