Ich höre immer öfter, dass KI-Shopping-Assistenten das nächste große Ding im E-Commerce werden.
Was ich beobachte:
Meine Sorge: Wenn Nutzer die KI fragen „Welcher Laufschuh ist am besten für Marathontraining?“ und wir nicht in der Antwort erscheinen, verlieren wir den Verkauf, bevor sie je unsere Seite besuchen.
Unsere aktuelle Situation:
Fragen:
E-Commerce ist unser ganzes Geschäft. Wir können es uns nicht leisten, diesen Wandel zu verpassen.
KI-Shopping unterscheidet sich grundlegend von Google Shopping:
Google Shopping:
KI-Shopping-Assistenten:
Warum ist das für die Optimierung wichtig:
Google Shopping: „Ist Ihr Feed korrekt?“ KI Shopping: „Passt Ihr Produkt am besten zu diesem Nutzerbedarf?“
Was KI-Shopping-Assistenten bewerten:
| Faktor | Gewichtung | Wie optimieren? |
|---|---|---|
| Produkt-Bedürfnis-Match | Sehr hoch | Klare Anwendungsbeschreibungen |
| Bewertungen/Rezensionen | Hoch | Starkes Bewertungsprofil |
| Spezifikationen | Hoch | Vollständige, strukturierte Angaben |
| Preis/Wert | Hoch | Transparente Preisgestaltung |
| Markenreputation | Mittel | Erwähnung durch Dritte |
| Verfügbarkeit | Mittel | Echtzeit-Bestandsdaten |
| Vergleichbarkeit | Mittel | Unterschiede zu Alternativen klar darstellen |
Die KI versucht zu beantworten: „Welches Produkt ist für diesen spezifischen Bedarf am besten?“ Ihre Aufgabe ist es, der KI die Zuordnung Ihres Produkts zu konkreten Bedürfnissen leicht zu machen.
Zur Produktdaten-Struktur – das ist entscheidend:
Beispiel für Product-Schema:
{
"@type": "Product",
"name": "Marathon Pro Laufschuh",
"description": "Entwickelt für Marathontraining und Wettkämpfe...",
"brand": {
"@type": "Brand",
"name": "Ihre Marke"
},
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "149.99",
"priceCurrency": "USD",
"availability": "InStock",
"priceValidUntil": "2026-12-31"
},
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.7",
"reviewCount": "342"
},
"additionalProperty": [
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "Best For",
"value": "Marathontraining, Langstreckenlauf"
},
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "Drop",
"value": "8mm"
}
]
}
Schlüsselelemente:
Ohne diese Struktur muss die KI raten, ob Ihr Produkt zu den Nutzerbedürfnissen passt. Mit ihr kann die KI mit Sicherheit zuordnen.
Bewertungen sind entscheidend für KI-Shopping-Empfehlungen.
Warum: KI-Shopping-Assistenten gewichten Nutzerbewertungen stark, weil:
Review-Optimierung für KI:
Ermuntern Sie Bewertungen, die erwähnen:
KI-Shopping-Assistenten extrahieren diese Details. Je mehr Sie davon haben, desto mehr Übereinstimmungen kann die KI herstellen.
Das ist wirklich hilfreich. Wir haben gute Bewertungen, aber sie sind hauptsächlich auf Amazon, nicht auf unserer Seite.
Frage: Spielt es eine Rolle, wo die Bewertungen sind – unsere Seite vs Amazon vs Google Reviews? Können KI-Shopping-Assistenten auf alle zugreifen?
Gute Frage. Die Quelle der Bewertungen ist wichtig:
Worauf KI zugreifen kann:
| Quelle | KI-Zugriff | Einfluss |
|---|---|---|
| Bewertungen auf Ihrer Seite (mit Schema) | Direkt | Hoch – eindeutig Ihrem Produkt zugeordnet |
| Amazon-Bewertungen | Indirekt | Hoch – werden häufig in Empfehlungen zitiert |
| Google Reviews | Direkt | Mittel – für Marken mit Google-Profilen |
| Drittanbieter-Review-Seiten | Direkt | Hoch – besonders für Vergleichsinhalte |
Das Problem bei ausschließlich Amazon-Bewertungen:
Empfehlung:
Gerade für KI-Shopping werden Review-Seiten wie Wirecutter, RunRepeat (für Laufschuhe) etc. stark herangezogen. Eine gute Platzierung auf einer starken Review-Seite kann für die KI-Sichtbarkeit wertvoller sein als 100 weitere Amazon-Bewertungen.
Vergleichsinhalte sind Gold für KI-Shopping.
Wenn der Nutzer fragt: „Welcher Laufschuh ist am besten für Marathontraining?“
KI muss:
Woher bekommt KI Vergleichsinformationen?
Was Sie erstellen können:
„Best for“-Seiten
Vergleichsseiten
Anwendungsratgeber
Wenn KI nach Vergleichsinhalten sucht, möchten Sie, dass IHR umfassender Guide zitiert wird, nicht nur die Bewertungen der Konkurrenz.
Verstanden. Hier ist mein Aktionsplan:
Produktdaten (Woche 1-2):
Bewertungen (laufend):
Content (Monat 1-3):
Messung:
Frage: Wie schnell sehen wir Ergebnisse durch diese Änderungen?
Zeiterwartungen:
Product-Schema-Änderungen: 2–4 Wochen
Review-Seiten-Berichterstattung: 2–6 Monate
Vergleichsinhalte: 4–8 Wochen
Gesamter Fahrplan:
Das geht nicht über Nacht. Aber E-Commerce-Marken, die jetzt starten, haben einen Vorteil gegenüber denen, die warten.
Noch ein Aspekt: Kategorisierung.
KI-Shopping-Assistenten kategorisieren Produkte. Wie Sie kategorisiert werden, beeinflusst, bei welchen Anfragen Sie erscheinen.
Was Sie sicherstellen sollten:
Klare Kategorisierung
Subkategoriespezifität
Cross-Category-Potenzial
Das Risiko: Wenn KI Sie falsch kategorisiert, werden Sie für falsche Anfragen empfohlen (oder gar nicht).
Prüfen Sie, wie KI Ihr Produkt aktuell beschreibt. Falls falsch kategorisiert, passen Sie Ihre Produktpositionierung entsprechend an.
Das große Bild beim KI-Shopping:
Heute: KI-Shopping-Assistenten sind hilfreiche Recherchetools Bald: KI übernimmt komplette Kaufprozesse Schließlich: KI-Agenten kaufen eigenständig für Nutzer ein
Folge: Produkte, die KI gut kennt und denen sie vertraut, werden gewinnen.
Denken Sie daran: Wenn KI autonom aufgrund von Nutzerpräferenzen einkauft – welche Produkte werden ausgewählt?
Marken, die dieses Vertrauen jetzt aufbauen, sind für den KI-getriebenen Handel positioniert. Wer es nicht tut, wird für einen immer wichtigeren Vertriebskanal unsichtbar.
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Überwachen Sie, wie Ihre Produkte und Ihre Marke in KI-Shopping-Empfehlungen erscheinen. Sehen Sie, wann Wettbewerber Ihnen gegenüber bevorzugt werden.
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