Wir sind eine mittelgroße Konsumgütermarke mit soliden Produkten und ordentlicher Markenbekanntheit. Aber wenn es um KI-Empfehlungen geht, existieren wir praktisch nicht.
Was ich getestet habe: Ich habe ChatGPT und Perplexity verschiedene Produktanfragen in unserer Kategorie gestellt („beste/r [Produkttyp] für [Anwendungsfall]“). Wir tauchen nie auf. Nicht ein einziges Mal.
Unsere Wettbewerber mit schlechteren Produkten, aber größeren Marketingbudgets erscheinen immer.
Unsere aktuelle Position:
Was nicht funktioniert:
Was ich verstehen muss:
Sarah, ich leite das Marketing für 8 DTC-Marken. Das ist aktuell die #1-Frage in unserer Branche.
Warum du trotz guter Grundlagen unsichtbar bist:
KI-Systeme für Produktempfehlungen beziehen sich stark auf:
Bewertungen auf deiner eigenen Seite zählen nicht. Pressemitteilungen werden nicht zitiert. Fachpublikationen sind Nische.
Was bei unseren Marken den Unterschied gemacht hat:
Proaktive Ansprache von Testern – Wir senden Produkte an Wirecutter, große YouTuber in unserer Nische und an Nischen-Blogger. In „Best of“-Listen aufgenommen zu werden ist enorm.
Reddit-Präsenz – Echte Teilnahme (kein Werben) in relevanten Subreddits. Wenn unsere Produkte von echten Nutzern organisch empfohlen werden, nimmt die KI das auf.
Vergleichsinhalte, die WIR erstellen – „Unser Produkt vs. Mitbewerber A vs. Mitbewerber B“ auf unserem Blog. Die KI zitiert das bei Vergleichsfragen.
Amazon-Optimierung – Detaillierte Listings, A+-Content, starke Bewertungen. Die KI bezieht sich stark auf Amazon-Daten.
Es dauert 6–12 Monate konsequente Arbeit, um KI-Sichtbarkeit für Konsumgüter zu erreichen.
Den Punkt mit Wirecutter finde ich spannend. Wir haben sie nie aktiv angesprochen, weil wir dachten, sie berichten nur über Top-Marken.
Wie gehst du bei der Ansprache von Reviewern vor, ohne aufdringlich zu wirken? Und wie lange dauert es, bis man KI-Sichtbarkeit durch eine Review-Platzierung sieht?
Wirecutter liebt es tatsächlich, Qualitätsprodukte kleinerer Marken zu finden – das ist für sie differenzierender Content.
Vorgehen für die Ansprache:
Nicht betteln: „Bitte berichtet über uns.“ Sondern: „Hier ist ein Produkt, das Problem X besser löst als aktuelle Empfehlungen.“
Zeitplan bis zur KI-Sichtbarkeit:
Die Verzögerung ist real. Eine unserer Marken wurde im März bei Wirecutter genannt, bekam ab Juni ChatGPT-Zitate und jetzt (Januar) ist das unser #1-Treiber für KI-Sichtbarkeit.
Perspektive einer Reviewerin. Ich schreibe für eine große Produktbewertungsseite.
Was dafür sorgt, dass wir ein Produkt aufnehmen:
Was ignoriert wird:
KI-Zitat-Realität: Wenn KI Produkte empfiehlt, zitiert sie oft unsere Reviews oder ähnliche Publikationen. Bist du nicht in unserer Auswahl, bist du auch nicht in der KI-Auswahl.
Mein Rat: Mach dein Produkt review-würdig. Wenn Reviewer sich nicht von selbst interessieren, ist das ein Produkt-/Positionierungsproblem, kein Marketingproblem.
Amazon-Marketplace-Verkäufer seit über 10 Jahren. Das habe ich bezüglich KI beobachtet:
Amazon-Daten füttern KI-Empfehlungen massiv.
Wenn Leute ChatGPT nach Produktempfehlungen fragen, werden oft Amazon-Kategorien, Bestseller-Rankings und Bewertungsdaten herangezogen – auch wenn die Empfehlung lautet, woanders zu kaufen.
Was bei Amazon für KI-Sichtbarkeit zählt:
| Faktor | Einfluss |
|---|---|
| Bestseller-Rang | Hoch – KI nutzt Kategorierankings |
| Bewertungsanzahl | Hoch – 500+ Bewertungen helfen deutlich |
| Bewertungsqualität | Mittel – aber KI liest den Inhalt |
| A+ Content | Mittel – liefert detaillierte Spezifikationen für KI |
| Backend-Keywords | Mittel – hilft bei der Kategorisierung |
| Listing-Vollständigkeit | Hoch – alle Felder ausgefüllt hilft der KI beim Verständnis |
Die Amazon-KI-Verbindung: Ich habe erlebt, wie Produkte mit starker Amazon-Präsenz von KI zitiert werden, auch wenn die Website der Marke schwach ist. Umgekehrt haben tolle Websites mit schwacher Amazon-Präsenz Probleme.
Für Konsumgütermarken ist Amazon-Optimierung für KI-Sichtbarkeit unverzichtbar.
Wir haben den Code für KI-Sichtbarkeit bei unserer Marke geknackt. Das hat funktioniert:
Die Content-Strategie, die alles verändert hat:
Wir haben eine umfassende „Kaufratgeber“-Serie auf unserer eigenen Seite erstellt:
Das sind keine Verkaufsseiten – es sind wirklich hilfreiche, ausgewogene Inhalte, in denen unsere Produkte nur beiläufig auftauchen.
Warum das funktioniert: KI-Systeme zitieren Bildungsinhalte eher als Verkaufsinhalte. Wenn jemand fragt „Worauf sollte ich beim Kauf eines [Produkts] achten?“, wird unser Kaufratgeber zitiert. Unser Produkt wird in diesem Kontext erwähnt.
Wichtige Elemente:
Es fühlt sich kontraintuitiv an, die Konkurrenz zu nennen, aber KI schätzt ausgewogene Inhalte. Neben Wettbewerbern in EIGENEN Inhalten genannt zu werden ist besser, als gar nicht erwähnt zu werden.
YouTube-Reviewer mit 500.000 Abonnenten im Bereich Unterhaltungselektronik.
Die Rolle von YouTube bei KI-Produktsichtbarkeit:
KI-Systeme (vor allem die von Google) beziehen sich stark auf YouTube-Review-Inhalte. Videotranskripte werden indexiert und zitiert.
Was ich beobachtet habe:
Für Marken:
Marken, die bei KI-Sichtbarkeit vorne liegen, behandeln YouTube wie Earned Media, nicht wie Werbung. Sie bauen echte Reviewer-Beziehungen auf.
DTC-Marken-Gründerin, 15 Mio. $ Umsatz. Kleiner als deine Marke, aber wir tauchen in KI auf.
Was bei uns funktioniert hat (budgetfreundlich):
Reddit-Strategie – Wir betreiben kein Schleichwerbung. Ich als Gründerin nehme echt an relevanten Subs teil. Wenn Leute Empfehlungen suchen, werden wir manchmal organisch von der Community genannt. Das sieht die KI.
Mikro-Influencer-Programm – Statt einem großen YouTuber arbeiten wir mit 50 kleineren Creatorn. Mehr Content, mehr Vielfalt, mehr KI-Trainingsdaten.
Vergleichscontent – Wir schreiben ehrliche Vergleiche. „Wir sind besser bei X, Konkurrent bei Y.“ KI liebt ausgewogene Inhalte.
Podcast-Auftritte – Ich war in 20+ Podcasts unserer Branche. Transkripte werden indexiert. KI nennt uns bei Nischenthemen.
Kundengeschichten – Detaillierte Fallstudien mit echten Kundennamen und Anwendungsfällen. KI zitiert konkrete Beispiele.
Der gemeinsame Nenner: Authentische Drittnennungen. Keine bezahlten Platzierungen – echte Erwähnungen und Diskussionen.
Ich beobachte KI-Produktempfehlungen für Einzelhandelskunden. Einige Daten:
KI-Sichtbarkeit nach Markentyp:
| Markentyp | Typische KI-Zitierquote |
|---|---|
| Marktführer (Nike, Apple) | 60–80 % der relevanten Anfragen |
| Etablierte Herausforderer | 30–50 % |
| Mittelgroße Marken (20–100 Mio. $) | 5–20 % |
| Kleine/emergente Marken | 1–5 % |
Was mittelgroße Marken auszeichnet, die überdurchschnittlich abschneiden:
Das „Die Reichen werden reicher“-Problem ist real, aber mittelgroße Marken können in Nischen gewinnen. Kämpfe nicht mit Nike um „beste Laufschuhe“. Gewinne bei „beste Laufschuhe für Plattfüße und Überpronation“.
Ich helfe Einzelhandelsmarken, ihre KI-Sichtbarkeit zu verfolgen und zu verbessern. Hier ist das Framework, das ich nutze:
Die Produkt-KI-Sichtbarkeitspyramide:
Spitze (am schwierigsten aufzubauen):
Mitte:
Basis (am einfachsten aufzubauen):
Die meisten Marken arbeiten nur an der Basis und wundern sich über Unsichtbarkeit. Man braucht Abdeckung auf allen Ebenen.
Ich nutze Am I Cited, um zu verfolgen, welche Produkte bei welchen Suchanfragen erwähnt werden. Oft zeigt das, dass man für einige Anfragen sichtbar, für andere unsichtbar ist – das hilft bei der Priorisierung.
Die erfolgreichen Marken spielen ein mehrjähriges Spiel, keine kurzfristige Taktik.
Das war extrem aufschlussreich. Ich habe KI-Sichtbarkeit wie klassisches Marketing betrachtet – unsere Kanäle, unser Content, unsere Kennzahlen.
Wichtige Erkenntnisse:
Drittnennungen zählen mehr als eigene Inhalte – Bewertungen auf unserer Seite sind für KI wertlos. Wir brauchen Wirecutter, YouTube, Reddit.
Amazon ist eine kritische KI-Datenquelle – Wir haben das bisher vernachlässigt. Es ist Zeit zu optimieren.
Ausgewogene Inhalte gewinnen – Unsere Vergleichsinhalte müssen ehrlich hilfreich sein, nicht verkaufsorientiert.
Nischenfokus schlägt breite Konkurrenz – Wir können nicht gegen Marktführer allgemein bestehen, aber wir können spezielle Anwendungsfälle dominieren.
Aktionsplan:
Das ist ein 12-Monats-Projekt, keine schnelle Kampagne. Danke für die ehrliche Einordnung und eine echte Roadmap.
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Überwachen Sie, wann Ihre Produkte von ChatGPT, Perplexity und Google AI empfohlen werden. Sehen Sie, wie Sie im Vergleich zur Konkurrenz bei KI-Shopping-Empfehlungen abschneiden.
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