79 % der Käufer nutzen KI für Kaufentscheidungen – wie schaffen wir es, dass unsere Marke empfohlen wird?

Du hast recht – das IST ein grundlegender Wandel. Die Daten zeigen Folgendes:

Wie Verbraucher KI für Käufe nutzen:

Die entscheidende Erkenntnis:

Wenn KI mehr als 80 % einer Entscheidung beeinflusst, liegen die Conversion-Raten bei 85,9 %. Spielt KI nur eine geringe Rolle (<20 %), sinken die Conversion-Raten auf 32,6 %.

Das heißt: Ist deine Marke nicht im KI-Bewertungsspektrum, verlierst du Kunden, bevor sie dich überhaupt kennen.

Der Kampf um Kunden findet jetzt IN den KI-Plattformen statt.

Bewertungen sind ENTSCHEIDEND für KI-Kaufempfehlungen. Warum:

KI analysiert Bewertungen auf:

• Echte Anwendungsfälle („Ich nutze das für …“)
• Konkrete Vorteile („Hat meine Bearbeitungszeit um 50 % verkürzt“)
• Für wen es ideal ist („Perfekt für kleine Teams“)
• Ehrliche Abwägungen („Akku könnte besser sein, aber …“)

66 % der Käufer zögern bei <5 Bewertungen. KI spiegelt dieses Zögern wider.

Bewertungs-Optimierungsstrategie:

1. Bewertungsmenge steigern

   • E-Mail-Sequenzen nach dem Kauf
   • In-App-Bewertungsaufforderungen
   • Anreize für Reviews (regelkonform)

2. Gezieltes Feedback fördern

   • Nach konkreten Anwendungsfällen fragen
   • Um Vergleiche mit Alternativen bitten
   • Nach quantifizierbaren Ergebnissen fragen

3. Alle Bewertungen beantworten

   • Zeigt aktives Engagement
   • Ergänzt Kontext, den KI nutzen kann
   • Baut Vertrauenssignale auf

4. Bewertungen plattformübergreifend streuen

   • G2, Capterra, TrustPilot
   • Amazon (falls relevant)
   • Google Unternehmensprofil

Authentische, detaillierte Bewertungen > hohe Menge an generischen Bewertungen.

Der Punkt mit den Bewertungen ist spannend – wir haben gute Reviews auf G2, aber kaum auf anderen Plattformen.

Frage: Welche Inhalte helfen KI – außer Bewertungen – uns konkret zu empfehlen?

Content, der KI-Kaufempfehlungen beeinflusst:

1. Vergleichsseiten

• „[Dein Produkt] vs [Konkurrent]“
• Ehrliche, detaillierte Vergleiche
• Wann welche Option sinnvoll ist

2. Anwendungsfall-Seiten

• „Am besten für [spezifische Branche]“
• „Wie [Nutzertyp] [Produkt] nutzt“
• Konkrete Ergebnisse und Vorteile

3. Feature-Deep-Dives

• Detaillierte Spezifikationsseiten
• Technische Dokumentation
• Integrations-Guides

4. Case Studies mit Zahlen

• „[Kunde] erreichte X mit [Produkt]“
• Quantifizierbare Ergebnisse
• Konkrete Implementierungsdetails

5. FAQ-Inhalte

• „Ist [Produkt] das Richtige für mich?“
• „Was kostet [Produkt]?“
• „Wie schneidet [Produkt] im Vergleich ab …“

6. Kaufberater

• „Wie wähle ich ein [Kategorie]?“
• Entscheidungsmodelle
• Feature-Vergleichstabellen

Dieser Content beantwortet direkt die Fragen, die Nutzer an KI stellen.

Wichtig: Verschiedene KI-Plattformen empfehlen unterschiedlich.

ChatGPT:

• Stützt sich stark auf Trainingsdaten
• Bewertet Wikipedia, autoritative Quellen hoch
• Zitiert inzwischen häufiger (~28 % der Antworten)

Perplexity:

• Echtzeit-Websuche
• Zitiert Quellen direkt
• Schätzt aktuelle, detaillierte Inhalte

Google KI Overviews:

• An Google-Suchergebnisse gekoppelt
• Nutzt stark strukturierte Daten
• Bewertet E-E-A-T-Signale hoch

Empfehlung:

Überwache deine Sichtbarkeit auf ALLEN Plattformen. Vielleicht bist du in ChatGPT unsichtbar, aber in Perplexity sichtbar.

Nutze Am I Cited, um plattformübergreifend Lücken zu erkennen.

Kritisch, aber oft übersehen: Der Übergang von KI zur Kaufabwicklung.

Studien zeigen:

• 78,2 % gehen nach KI-Empfehlung auf klassische Kanäle
• 24,2 % nutzen Google
• 20,3 % Amazon
• 18,6 % Markenwebseiten
• 70 % kaufen am Ende tatsächlich

Das bedeutet:

1. Deine Website muss zu KI-Empfehlungen passen

   • Sagt KI „ideal für Video-Editing“, sollte das auf deiner Landingpage stehen
   • Abweichungen erzeugen Reibung

2. Auffindbarkeit nach KI-Empfehlung sicherstellen

   • Nach KI-Empfehlung suchen viele gezielt nach deiner Marke
   • Optimiere die Markensuche

3. Amazon-Präsenz zählt

   • 20 % gehen direkt zu Amazon
   • Dein Amazon-Profil muss zur KI-Botschaft passen

4. Reibung im Kaufprozess entfernen

   • Klare Preise
   • Einfacher Checkout
   • Vertrauenssignale

Die KI-Empfehlung ist nur der erste Schritt. Schließe den Kreis.

Das nehme ich mit:

Sofort umsetzen:

1. Unsere KI-Sichtbarkeit auf ChatGPT, Perplexity, Google AI prüfen
2. Vergleichsseiten zu den 3 wichtigsten Wettbewerbern erstellen
3. Bewertungs-Kampagne auf G2 und TrustPilot starten
4. Produktseiten mit konkreten Anwendungsfällen aktualisieren

Zu erstellender Content:

1. „[Produkt] vs [Konkurrent]“-Seiten
2. Landingpages „am besten für [Branche]“
3. Case Studies mit messbaren Ergebnissen
4. Umfassende FAQ zu typischen KI-Fragen

Tracking:

• Am I Cited Monitoring einrichten
• Wöchentliche KI-Tests für relevante Kaufanfragen
• Empfehlungen und Kontext tracken

Das ist jetzt ein Kernbestandteil unserer Marketingstrategie.

Answer Engine Optimization (AEO) ist hier die neue Disziplin:

Klassisches SEO: Für Keywords ranken AEO: Als autoritative Quelle zitiert werden, wenn KI antwortet

Wichtige AEO-Taktiken für Kaufanfragen:

1. Fragebasierter Content

   • Passe dich dem Fragemodus der Nutzer an
   • „Was ist das beste [Kategorie] für [Anwendungsfall]?“

2. Direkte Antworten zuerst

   • Beginne mit der Empfehlung
   • Danach Details zur Begründung

3. Strukturiertes, extrahierbares Format

   • Tabellen für Vergleiche
   • Bulletpoints für Features
   • Klare Spezifikationen

4. Autoritätssignale

   • Experten-Autoren
   • Zitate und Quellen
   • Dritte Validierung

Dein Content muss darauf ausgelegt sein, extrahiert und zitiert zu werden, nicht nur gelesen.

So misst du den Einfluss auf Kaufentscheidungen:

Direktes Tracking:

• KI-Empfehlungen für Kaufanfragen überwachen
• Häufigkeit der Marken-Nennungen in KI-Antworten tracken
• Positionierung im Vergleich zum Wettbewerb vergleichen

Indirekte Signale:

• Volumen der Markensuche (steigt nach KI-Empfehlung)
• Direkt-Traffic-Qualität (KI-vermittelte Besucher konvertieren besser)
• „Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?“-Umfragen

Sales Intelligence:

• KI-Nennungen in Verkaufsgesprächen tracken
• KI-Empfehlungen für Wettbewerber notieren
• KI-Rechercheverhalten von Interessenten dokumentieren

Verbindung zum Umsatz:

• Korrelation KI-Sichtbarkeits-Score zu Pipeline
• Conversion-Raten von KI-bewussten Interessenten
• Win Rate gegen KI-empfohlene Wettbewerber

KI-Sichtbarkeit ist jetzt ein Frühindikator für Umsatz.

Strukturierte Daten speziell für Kaufempfehlungen:

Wesentliche Produkt-Schema-Elemente:

{
  "@type": "Product",
  "name": "Ihr Produkt",
  "description": "Spezifisch, anwendungsorientiert",
  "brand": {...},
  "offers": {
    "price": "X",
    "priceCurrency": "USD"
  },
  "aggregateRating": {...},
  "review": [...],
  "additionalProperty": [
    {"name": "Am besten für", "value": "..."},
    {"name": "Idealer Kunde", "value": "..."}
  ]
}

SoftwareApplication-Schema für SaaS:

• applicationCategory hinzufügen
• Feature-Liste aufnehmen
• Integrationen dokumentieren

FAQ-Schema auf Produktseiten:

• „Wer sollte das nutzen?“
• „Wie schneidet es im Vergleich ab?“
• „Welche Resultate kann ich erwarten?“

Strukturierte Daten machen deine Produkteigenschaften für KI-Empfehlungen extrahierbar.