Wie verändert sich das Vergleichsshopping durch KI-Suche? Nutzer erhalten Empfehlungen, ohne Websites zu besuchen

Das ist die neue Realität im E-Commerce. Ich erkläre, was passiert.

Die KI-Shopping-Journey:

Traditionell: Nutzer besucht 5–10 Seiten → Vergleicht → Entscheidet sich
KI-beeinflusst: Nutzer fragt KI „Bestes X für Y“ → Erhält Empfehlung → Besucht 1–2 Seiten zur Validierung

Was KI für Empfehlungen nutzt:

Warum Wettbewerber gewinnen könnten:

1. Bessere Bewertungspräsenz (mehr Bewertungen, höhere Werte)
2. Mehr Vergleichsinhalte, in denen sie erscheinen
3. Klarere Feature-/Vorteilsbeschreibungen
4. Mehr Drittanbieter-Erwähnungen

Der Vorteil der Erst-Empfehlung:

Wer zuerst empfohlen wird, wird gekauft. Das erstgenannte Produkt erhält über 50% der Aufmerksamkeit.

Sie müssen bei Ihren wichtigsten Shopping-Anfragen an erster Stelle stehen.

Content-Strategie für KI-Shopping-Sichtbarkeit.

Die Inhalte, die KI fürs Shopping nutzt:

1. Kaufratgeber – „Bestes X für Y“-Artikel
2. Vergleichsinhalte – „X vs Y vs Z“
3. Produktbewertungen – Einzel- und Übersichts-Reviews
4. Spezifikationsinhalte – Feature-Listen, technische Daten
5. Nutzerdiskussionen – Reddit, Quora, Foren

Inhalte, die Sie erstellen sollten:

Vergleichsinhalte (Ihre Produkte vs Alternativen):

• Seien Sie fair und ausgewogen (KI erkennt Voreingenommenheit)
• Spezielle Anwendungsfälle einbeziehen
• Klare Empfehlungen geben
• Vergleichstabellen nutzen

Kaufratgeber-Inhalte:

• „Wie wähle ich das richtige [Produkt]?“
• Ihre Produkte als Empfehlungen aufführen
• Verschiedene Anwendungsfälle/Budgets abdecken

Feature-fokussierte Inhalte:

• Detaillierte Spezifikationen
• Anwendungsszenarien
• „Am besten für“-Kategorisierung

Das Gleichgewicht:

Nicht einfach das eigene Produkt bewerben. Erstellen Sie wirklich hilfreiche Vergleichsinhalte. KI schätzt ausgewogene Inhalte, die Nutzern die Entscheidung erleichtern.

Perspektive zur Bewertungsstrategie.

Wo Bewertungen für KI wichtig sind:

KI bezieht Bewertungen von:

• Großen E-Commerce-Plattformen (Amazon etc.)
• Speziellen Bewertungsseiten (CNET, Wirecutter, usw.)
• Aggregator-Seiten
• Branchenpublikationen
• Nutzerdiskussionen (Reddit)

Bewertungsoptimierung für KI:

1. Volumen zählt – Mehr Bewertungen = mehr Daten für KI
2. Aktualität zählt – Neue Bewertungen sind wichtiger als alte
3. Verteilung zählt – Bewertungen auf mehreren Plattformen
4. Inhalt zählt – Detaillierte Bewertungen mit konkreten Anwendungsfällen

Audit der Bewertungslücke:

Vergleichen Sie Ihre Bewertungspräsenz mit Wettbewerbern:

So sehen Sie, wo Sie unterrepräsentiert sind.

Strategie:

Fokussieren Sie sich auf Plattformen, auf denen Sie gegenüber Wettbewerbern unterrepräsentiert sind.

DTC-Markenperspektive, die sich diesem Thema stellt.

Unsere Situation:

Wir verkaufen direkt, haben keine Amazon-Präsenz. Konkurrenz mit Amazon-starken Marken.

Was für uns funktioniert hat:

1. Stark auf die Nische fokussieren – Gewinnen bei spezifischen Anwendungsabfragen
2. Kontakte zu Bewertungsseiten – Auf spezialisierten Bewertungsseiten gelistet werden
3. Vergleichsinhalte – Faire Vergleiche mit großen Marken erstellt
4. Präsenz auf Reddit – Authentische Teilnahme in relevanten Communities

Ergebnisse:

• Breite Anfragen: Verloren gegen Marken mit Amazon-Präsenz
• Nischenanfragen: Wettbewerbsfähig, oft erste Position
• „Bestes [Produkt] für [unsere Spezialisierung]“: 60% Zitierungsrate

Das Fazit:

DTC-Marken können nicht alles gewinnen. Die eigene Nische finden und dort dominieren.

Konkrete Taktik:

Wir haben uns auf Abfragen wie konzentriert:

• „Bestes [Produkt] für [bestimmten Beruf]“
• „[Produkt] für [ungewöhnlichen Anwendungsfall]“
• „[Produkt]-Empfehlungen aus [spezifischer Community]“

Besetzen Sie Ihre Nische in KI-Empfehlungen.

Analytics-Perspektive zum KI-Shopping-Einfluss.

Was die Daten zeigen:

12 Monate E-Commerce-Marken-Tracking:

Das Muster:

Von KI empfohlene Marken gewinnen:

• Mehr direkter Traffic (Nutzer kommen nach Empfehlung)
• Höherer Branded Search (KI steigert Markenbewusstsein)
• Bessere Conversion (Nutzer sind vorqualifiziert)

Die Wettbewerbslücke:

Wenn Wettbewerber in KI-Empfehlungen auftauchen und Sie nicht:

• Sie gewinnen Käufer früh im Funnel
• Sie sehen nur Nutzer, die gezielt nach Ihnen suchen
• Marktanteile verschieben sich über die Zeit

Was wir tracken:

Am I Cited für Shopping-Queries + GA4 für KI-Referral-Attribution.

KI-Sichtbarkeit mit Geschäftszahlen zu korrelieren, zeigt echte Auswirkungen.

Perspektive einer Vergleichsseite (ich arbeite für eine).

Was Vergleichsseiten der KI liefern:

Unsere Inhalte beeinflussen KI-Empfehlungen stark, weil:

• Wir sind für die Datenextraktion strukturiert
• Wir werden regelmäßig aktualisiert
• Wir gelten als neutral/autorisiert
• Wir decken viele Produkte umfassend ab

Wie Marken mit Vergleichsseiten zusammenarbeiten können:

1. Sicherstellen, dass Sie gelistet sind – Viele Marken fehlen auf relevanten Seiten
2. Korrekte Daten bereitstellen – Wir ziehen von Ihrer Seite; machen Sie es einfach
3. Auf Anfragen reagieren – Wir fordern Infos an; wer reagiert, wird eher abgedeckt
4. Werbung erwägen – Es gibt hervorgehobene Positionen

Was Ihre Abdeckung schwächt:

• Unvollständige Produktinformationen
• Vergleichsseiten-Anfragen ignorieren
• Nicht auf wichtigen von uns getrackten Plattformen präsent
• Keine Bewertungspräsenz auf Aggregatorseiten

Die Einflusskette:

Ihre Produktinfos → Vergleichsseiten → KI-Empfehlungen → Käufer

Wenn Sie auf Vergleichsseiten fehlen, fehlen Sie bei der KI.

Dieser Thread hat unsere Strategie geklärt. Zusammenfassung:

Die neue Realität:

KI übernimmt das Vergleichsshopping für Nutzer. Erste Empfehlung = erste Berücksichtigung.

Unsere Schwächen:

• Abdeckung bei Vergleichsinhalten (Wettbewerber sind präsenter)
• Bewertungsverteilung (zu konzentriert auf unserer eigenen Seite)
• Kaufratgeber-Präsenz (nicht oft genug gelistet)

Unser Aktionsplan:

Inhalte:

• Faire Vergleichsinhalte (wir vs Alternativen) erstellen
• Kaufratgeber-Inhalte für unsere Kategorie aufbauen
• Produktseiten KI-gerecht strukturieren

Bewertungen:

• Bewertungspräsenz auf verschiedene Plattformen verteilen
• Bewertungsseiten für Coverage ansprechen
• Präsenz auf Reddit/Foren aufbauen

Tracking:

• Shopping-Queries mit Am I Cited überwachen
• Position in KI-Empfehlungen tracken
• KI-Sichtbarkeit mit Verkaufszahlen korrelieren

Nischenfokus:

Statt bei breiten Anfragen zu konkurrieren, zunächst unsere Spezialanwendungsfälle dominieren.

Zeitplan:

In 3–6 Monaten sollte sich die KI-Shopping-Sichtbarkeit spürbar verändern.

Danke an alle!