KI-Sichtbarkeit für E-Commerce: Optimierung für ChatGPT und AI-Suche

Wie gelangt man in die Empfehlungen von ChatGPT und anderen KI-Systemen für E-Commerce?

Damit ein Produkt in einer KI-Empfehlung erscheinen kann, muss der Assistent erkennen, was das Produkt ist, für wen es geeignet ist und auf welchen Daten die Beschreibung basiert. Wir strukturieren diese Informationen auf der Website und in verfügbaren Quellen und überprüfen dann die Antworten auf kommerzielle Anfragen.

Wir beginnen mit einer Auswahl von Kundenszenarien: Modelle vergleichen, ein Produkt für einen bestimmten Anwendungsfall auswählen, Eigenschaften klären oder Alternativen finden. Für jedes Szenario prüfen wir, welche Produkte und Marken bereits erwähnt werden, welche Fakten durch Quellen bestätigt werden und wo die Informationen unvollständig sind. So unterscheiden wir zwischen Content-Problemen und Problemen mit dem Sortiment oder der externen Reputation.

Bei der Arbeit berücksichtigen wir drei Ebenen:

• Produktseiten und Kategorien: präzise Namen, Eigenschaften, Varianten, Verfügbarkeit und klare Unterschiede zwischen Modellen.
• Feeds und strukturierte Daten: Konsistenz der Felder auf der Website und in den übermittelten Produktdaten.
• Bewertungen und unabhängige Erwähnungen: aussagekräftige Informationen zu Anwendung, Einschränkungen und Erfahrungen von Käufern.

Wir reduzieren die Aufgabe nicht auf das Hinzufügen von Keywords. Wenn die Produktbeschreibung nicht auf echte Kundenfragen eingeht, klären wir zuerst die Fakten und die Seitenstruktur. Für eine allgemeine GEO-Strategie ist es sinnvoll, mit der Sichtbarkeit der Marke in der KI-Suche zu beginnen, und für spezifische Szenarien die Optimierung für ChatGPT und die Optimierung für Perplexity zu betrachten.

Was ist bei Produktseiten und Feeds zu prüfen?

Für die Optimierung der Website für ChatGPT und andere Assistenten müssen die Produktinformationen zunächst in eine einheitliche, überprüfbare Form gebracht werden. Wir gleichen den Inhalt der Produktseite mit dem Feed und anderen Unternehmensmaterialien ab, um widersprüchliche Eigenschaften und vage Versprechen zu vermeiden.

Die praktische Prüfung umfasst:

• eine einheitliche Produkt- und Markenbezeichnung auf der Seite, in Kategorien und im Feed;
• vollständige und verständliche Eigenschaften, einschließlich Kompatibilität und Einschränkungen;
• unterscheidbare Beschreibungen ähnlicher Modelle, Größen- oder Ausstattungsvarianten;
• Informationen zu Preis, Verfügbarkeit und Lieferung, sofern das Unternehmen sie für Kunden veröffentlicht;
• Links zu Anleitungen, Garantiebedingungen und Primärmaterialien des Herstellers;
• eine Seitenstruktur, in der wichtige Fakten ohne werbliche Formulierungen zugänglich sind.

Anschließend markieren wir, was auf der Website korrigiert werden muss und was von Export, CMS oder dem Besitzer des Produktkatalogs abhängt. Für jede Aufgabe geben wir ein Beispiel für falsche Daten, eine vorgeschlagene Version und eine Möglichkeit zur Überprüfung nach der Umsetzung. Bei einem großen Katalog priorisieren wir Seiten nach kommerzieller Bedeutung und Datenqualität, anstatt alles gleichzeitig umzuschreiben.

Den technischen Teil betrachten wir separat: Die Auszeichnung sollte den sichtbaren Inhalt der Seite widerspiegeln und nicht ersetzen. Wenn Schema und Zugänglichkeit für Bots geprüft werden müssen, beziehen wir die technische AEO-Optimierung ein.

Wie beeinflussen Bewertungen KI-Empfehlungen für Produkte?

Bewertungen sind nicht nur ein dekoratives Signal, sondern eine Quelle konkreter Informationen darüber, wie sich ein Produkt in der Praxis verhält. Für Käufer und KI-Antworten sind Beschreibungen von Anwendungsszenarien, Kompatibilität und Einschränkungen wertvoller als gleichförmige kurze Bewertungen ohne Kontext.

Wir bewerten, wo Bewertungen gesammelt werden, wie leicht sie einem bestimmten Modell zugeordnet werden können und ob sie nützliche Details enthalten. Wir prüfen außerdem, ob Bewertungen zu verschiedenen Produktvarianten vermischt werden und ob Nutzererfahrungen den offiziellen Eigenschaften widersprechen. Wenn das Unternehmen Support-Materialien, Anleitungen oder Antworten auf häufige Fragen hat, nutzen wir diese, um wiederkehrende Informationslücken zu schließen.

Für das E-Commerce-Team ergibt sich eine Liste von Maßnahmen, zum Beispiel:

• das Bewertungsformular um eine Frage zum Anwendungsszenario ergänzen;
• Antworten auf regelmäßig auftretende Fragen auf der Seite hinzufügen;
• Bewertungen mit dem genauen Modell oder der Produktvariante verknüpfen;
• Einschränkungen des Produkts klar und ohne Verschleierung beschreiben.

Wir schlagen nicht vor, fremde Erfahrungen zu bearbeiten oder künstliche Bewertungen zu erstellen. Solche Maßnahmen verschlechtern die Datenqualität und untergraben das Vertrauen der Käufer. Wenn das Problem über die Produktseiten hinausgeht und die Bekanntheit des Unternehmens in unabhängigen Quellen betrifft, kann der Arbeitsplan um den Aufbau von Entität und Markenwissen oder Digital PR für Zitate ergänzt werden.

Wie messen wir die Sichtbarkeit von Produkten in KI-Antworten?

Das Tracking zeigt, ob die Marke in Antworten auf ausgewählte Kundensuchanfragen erscheint und welche Quellen der Assistent in einer bestimmten Prüfung verwendet. Dies ist eine praktische Methode, um Lücken zu finden und Veränderungen zu bewerten, nicht jedoch ein Ersatz für Verkaufsanalysen oder Suchvolumen.

Zu Beginn legen wir eine Ausgangsbasis von Suchanfragen fest: Kategorien, Eigenschaften, Auswahlszenarien und Produktvergleiche. Dann speichern wir Antworten, Markenerwähnungen, zitierte Quellen und auffällige Fehler in der Sortimentsbeschreibung. Nach der Umsetzung wiederholen wir die Prüfung mit derselben Auswahl und notieren, was sich geändert hat: Formulierung der Empfehlung, Informationsquelle, Vollständigkeit der Fakten oder Präsenz des Produkts.

Im Rahmen des Projekts erhalten Sie:

• ein Audit der Antworten und Seiten für die vereinbarten Produktbereiche;
• eine Karte der Lücken in Produktseiten, Feeds, Bewertungen und Quellen;
• einen Aufgabenplan mit Prioritäten, Verantwortlichkeiten und Prüfkriterien;
• Empfehlungen für Inhalte und technische Änderungen;
• einen regelmäßigen Bericht mit Beobachtungen und nächsten Schritten.

Den Arbeitsumfang stimmen wir basierend auf Katalog und Datenverfügbarkeit ab. Für die Verfolgung der Dynamik kann das Tracking der Sichtbarkeit in KI integriert werden, und für die Überarbeitung von Seiten das Content für KI-Antworten.

Was lässt sich bei ChatGPT- und KI-Suchempfehlungen nicht kontrollieren?

Unsere Arbeit verbessert die Qualität und Verfügbarkeit von Produktinformationen, steuert jedoch nicht die Quellenauswahl und die Zusammensetzung der Antworten einer bestimmten Plattform. ChatGPT, Perplexity und Google generieren Antworten mit eigenen Systemen, können diese ändern und sind nicht verpflichtet, bei wiederholten Anfragen dieselbe Auswahl zu zeigen.

Daher können wir nicht versprechen, dass ein Produkt in eine bestimmte Empfehlung aufgenommen wird, eine Marke dauerhaft erwähnt wird, eine bestimmte Position in der Antwort erreicht wird oder jede Änderung in die Trainings- und Suchprozesse der Plattformen übernommen wird. Eine einzelne Antwort hängt von der Formulierung der Anfrage, den verfügbaren Quellen und den aktuellen Mechanismen des Produkts ab. Wir garantieren einen vereinbarten Auditumfang, vorbereitete Materialien, die Umsetzung festgelegter Aufgaben und die Dokumentation der Prüfungen – diese Ergebnisse liegen in unserer Verantwortung.

Um die Qualität des Programms zu bewerten, legen Sie vor dem Start eine Methodik fest: welche Kategorien und Anfragen geprüft werden, wie Antworten gespeichert werden, welche Änderungen als nützlich gelten und wer auf Kundenseite die Fakten zu Produkten bestätigt. Ziehen Sie keine Schlüsse aus einem einzelnen Dialog oder einem zufälligen Screenshot. Vergleichen Sie identische Anfragen und Kontexte, prüfen Sie die gefundenen Quellen und trennen Sie das Auftauchen der Marke von der Qualität der Antwort. So treffen Sie Entscheidungen auf Basis eines wiederholbaren Verfahrens statt einer Einzelbeobachtung.

Preise

Startpreise in USD. Individuelle Pakete und Mengenrabatte auf Anfrage. Zahlung in USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON oder Ihrem Projekt-Token.

So funktioniert's

1. Wir sammeln die AusgangsdatenSie übermitteln eine Liste der priorisierten Kategorien, die Website, verfügbare Feeds und Informationen zur Zielgruppe. Wir klären, welche Produktszenarien für das Geschäft am wichtigsten sind.
2. Wir prüfen Antworten und QuellenWir erstellen eine Auswahl von Suchanfragen und dokumentieren, wie Assistenten Produkte beschreiben, welche Marken sie empfehlen und auf welche Materialien sie verweisen.
3. Wir erstellen einen ÄnderungsplanWir unterteilen Aufgaben für Produktseiten, Feeds, Bewertungen und das technische Team. Für priorisierte Punkte definieren wir eine Prüfmethode.
4. Wir setzen um und überprüfen erneutWir unterstützen bei der Vorbereitung und Abstimmung von Änderungen, wiederholen dann die Prüfungen mit den ausgewählten Suchanfragen und dokumentieren die Beobachtungen.