E-Commerce-Leute: Wie bekommt ihr eure Produkte empfohlen, wenn Nutzer KI um Kaufberatung bitten?

KI Produktempfehlungen funktionieren anders als Amazon-Rankings. Hierher bezieht die KI tatsächlich ihre Daten:

Primäre Quellen für Produktempfehlungen:

1. Von der KI vertraute Bewertungsplattformen:

• Wirecutter (sehr großes Gewicht)
• CNET, TechRadar, Tom’s Guide
• G2, Capterra, TrustRadius (für Software)
• Reddit-Diskussionen
• Experten-Roundup-Artikel

2. KEINE Primärquellen:

• Amazon-Bewertungen (weniger wichtig als gedacht)
• Marken-Websites (geringe Glaubwürdigkeit für Empfehlungen)
• Bezahlte Werbung

Warum ihr nicht auftaucht:

Wenn die KI sagt „nicht genug Informationen“, bedeutet das: Eure Marke wird in den vertrauenswürdigen Quellen nicht oft genug erwähnt.

Der Wettbewerbsvorsprung:

Die 3-4 Marken, die immer erscheinen, haben wahrscheinlich:

• Wirecutter-Empfehlungen
• Mehrere Expertenbewertungen
• Starke Reddit-Präsenz
• G2/Capterra-Profile, wenn relevant

Schneller Audit:

1. Sucht bei Wirecutter nach eurer Kategorie. Werdet ihr erwähnt?
2. Sucht „bestes [Kategorie] Reddit“ – taucht ihr in Diskussionen auf?
3. Prüft, ob ihr auf G2/Capterra seid
4. Googelt „[eure Marke] vs [Wettbewerber]“ – gibt es Vergleichsinhalte?

Die gefundenen Lücken sind euer Fahrplan.

Reddit wird für KI Produktempfehlungen unterschätzt.

Warum Reddit wichtig ist:

KI-Systeme beziehen sich stark auf Reddit-Diskussionen, weil:

• Authentische Nutzermeinungen
• Diskussionen zu spezifischen Anwendungsfällen
• Frage/Antwort-Format ist ideal für KI-Extraktion

So baut man Reddit-Präsenz (ethisch) auf:

1. Nicht werben – Reddit entlarvt das sofort
2. Hilfreiche Antworten geben – auch ohne das eigene Produkt zu nennen
3. Transparenz – Wer für die Marke arbeitet, sollte das offenlegen
4. Organische Erwähnungen fördern – Zufriedene Kunden fragen, ob sie auf Reddit sind

Was wirklich funktioniert:

Wir haben es geschafft, dass unsere Produkte von KI empfohlen werden, indem wir:

• Subreddits mit relevanten Diskussionen identifiziert haben
• Teammitglieder ehrliche, hilfreiche Antworten schreiben ließen (offen angegeben)
• Ein AMA zum Produktlaunch veranstaltet haben
• Power-User ermutigt haben, über ihre Erfahrungen zu berichten

Der Ketteneffekt:

Wenn Reddit-Threads euer Produkt positiv erwähnen und diese Threads für „[Kategorie] Empfehlung“ ranken, greift die KI sie auf.

Warnung:

Fake-Reddit-Aktivitäten gehen nach hinten los. Die Community enttarnt Astroturfing, und KI scheint auch Marken mit negativer Diskussion zu erkennen.

Nur authentische Präsenz zählt.

Die Bewertungsplattform-Strategie, die die meisten Marken verpassen:

Amazon-Bewertungen führen nicht zu KI-Empfehlungen.

Amazon ist ein geschlossenes System. KI sieht einige Amazon-Daten, aber sie sind keine Hauptquelle.

Was stattdessen priorisieren:

Für Konsumgüter:

• Wirecutter/NYT-Tests
• CNET, TechRadar, Tom’s Guide
• Kategorie-spezifische Publikationen
• YouTube-Review-Channels (Transkripte werden indexiert)

Für B2B/Software:

• G2
• Capterra
• TrustRadius
• Gartner Peer Insights

Für Dienstleistungen:

• Trustpilot
• BBB
• Branchenverzeichnisse

Die Plattformwahl zählt:

Verschiedene KI-Plattformen gewichten verschiedene Quellen:

• ChatGPT bezieht sich stark auf G2 und Reddit
• Perplexity zitiert mehrere Quellen pro Anfrage
• Google Gemini nutzt hauptsächlich Google-indexierte Inhalte

To-dos:

1. G2/Capterra-Profil auch für Konsumgüter anlegen (zeigt Glaubwürdigkeit)
2. Aktiv Rezensionen auf diesen Plattformen einholen
3. Auf Bewertungen reagieren (zeigt Engagement)
4. Jedes Profilfeld vollständig ausfüllen

Ich habe gesehen, wie Marken allein durch richtiges G2-Profil von 0 KI-Nennungen zu regelmäßigen Empfehlungen kamen.

Technische Seite: Produkt-Schema hilft KIs, zu verstehen, was ihr verkauft.

Wichtiges Produkt-Schema:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Ihr Produktname",
  "description": "Detaillierte Produktbeschreibung",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "Ihre Marke"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.99",
    "priceCurrency": "USD",
    "availability": "InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": "5000"
  }
}

Warum das hilft:

KI-Systeme analysieren strukturierte Daten zuverlässiger als Seiteninhalte. Das Schema verrät ihnen:

• Was ihr verkauft
• Preis
• Bewertung
• Verfügbarkeit

Weitere Schema-Typen:

• Review-Schema für Einzelbewertungen
• FAQ-Schema für Produktfragen
• HowTo-Schema für Anleitungen

Vergleichsinhalt-Schema:

Wenn ihr Vergleichsseiten erstellt, diese korrekt auszeichnen, damit KI das Format versteht.

Testen:

Nach der Implementierung mit dem Google Rich Results Test prüfen. Wenn Google es versteht, kann es die KI meist auch.

Vergleichsinhalte sind eure Geheimwaffe.

Die Erkenntnis:

Wenn Leute KI fragen „Was ist besser, X oder Y?“, sucht die KI nach Vergleichsinhalten.

Gibt es keinen Vergleich zwischen euch und Wettbewerbern, kann die KI euch bei solchen Anfragen nicht empfehlen.

Vergleichsinhalt-Strategie:

1. Erstellt [Eure Marke] vs [Wettbewerber]-Seiten

Ja, auf EURER Website. Ausgewogen und ehrlich gestalten. Die KI zitiert diese.

2. Auf spezielle Anwendungsfälle eingehen

„Bestes [Produkt] für kleine Wohnungen“ „Bestes [Produkt] für Einsteiger“ „Bestes [Produkt] unter 100 €“

3. Vergleich als Tabelle

Tabellen sind von der KI sehr gut auslesbar.

4. Ehrliche Vor- und Nachteile aufführen

KI vertraut ausgewogenen Inhalten. Einseitige Inhalte werden weniger gewichtet.

Unsere Ergebnisse:

Nach 10 Vergleichsseiten tauchte unsere Marke innerhalb von 6 Wochen in ChatGPT-Antworten zu Vergleichsanfragen auf.

Die Inhalte lieferten eine zitierbare Quelle, die es vorher nicht gab.

YouTube-Reviews beeinflussen KI-Empfehlungen mehr als viele denken.

Warum YouTube wichtig ist:

1. YouTube-Transkripte werden indexiert
2. Videorezensionen ranken oft für „[Produkt] Test“
3. Bekannte YouTuber gelten für KI als Experten

Strategie:

1. Rezensenten in eurer Kategorie finden Wer testet Produkte wie eure? Liste erstellen.

2. Produkte zum Testen schicken Viele mittlere YouTuber nehmen Produkte für ehrliche Tests an.

3. Keine positiven Berichte verlangen Ehrliche Rezensionen schaffen Glaubwürdigkeit. Bezahlte Werbung wird erkannt.

4. Eigene YouTube-Inhalte erstellen Produktdemos, Vergleiche, Anwendungsfälle.

Der Multiplikator-Effekt:

Wenn ein anerkannter YouTuber euer Produkt erwähnt, wird dessen Test häufig:

• In Suchergebnissen gelistet
• Von der KI zitiert
• In Artikeln aufgegriffen

Eine gute YouTube-Review kann zu mehreren KI-Zitierungen führen.

Dieser Thread hat gezeigt, was uns gefehlt hat. KI Produktempfehlungen drehen sich um DRITTANBIETER-VALIDIERUNG, nicht nur um gute Produkte.

Wichtige Erkenntnisse:

1. Amazon-Bewertungen führen nicht zu KI-Empfehlungen
2. Wirecutter/Expertenbewertungen haben riesiges Gewicht
3. Reddit-Präsenz ist wichtiger als gedacht
4. G2/Capterra sind auch für Konsumgüter einen Versuch wert
5. Vergleichsinhalte schaffen zitierbare Quellen

Unser Maßnahmenplan:

Sofort (diese Woche):

• G2-Profil erstellen (hatten wir für Consumer Brand nicht auf dem Schirm)
• Reddit-Präsenz in unseren Kategorie-Subreddits prüfen
• Produkt-Schema auf allen Produktseiten implementieren

Monat 1:

• 5 Vergleichsseiten erstellen ([Wir] vs [Wettbewerber])
• Kontaktaufnahme zu mittleren Tech-YouTubern starten
• Reddit-Engagement-Strategie aufbauen (authentisch, nicht werbend)

Monat 2-3:

• PR-Offensive für Tests bei Engadget/Gear Patrol (realistischer als Wirecutter)
• Kunden zu Bewertungen auf Nicht-Amazon-Plattformen motivieren
• Landingpages für spezielle Anwendungsfälle erstellen

Monat 3-6:

• Schrittweise auf Wirecutter aufmerksam machen
• Community-Engagement fortsetzen
• KI-Empfehlungs-Verbesserungen überwachen

Unsere bisherigen Fehler:

• Fokus nur auf Amazon-Bewertungen
• Keine Vergleichsinhalte erstellt
• Drittanbieter-Bewertungsplattformen ignoriert
• Keine Reddit-Strategie

Danke an alle – das ist wirklich ein komplett anderes Playbook als traditionelles E-Commerce-Marketing!