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E-Commerce verändert sich schneller als die meisten Shop-Betreiber wahrhaben wollen. Vor drei Jahren war Google Shopping das Maß aller Dinge. Heute fragen Konsumenten ChatGPT 'Was ist die beste Espressomaschine unter 300 Euro?' - und erwarten eine direkte Empfehlung, keine Liste mit zehn Links. Wer in dieser Antwort nicht vorkommt, wird nicht berücksichtigt. Dieser Leitfaden beschreibt sieben konkrete Schritte, mit denen Online-Shops ihre ChatGPT-Sichtbarkeit systematisch verbessern können.
Schritt 1: Schema.org Product-Markup vollständig implementieren. Schema.org ist der universelle Standard für maschinenlesbare Produktdaten - und der wichtigste technische Hebel für KI-Sichtbarkeit. Ein vollständiges Product-Schema enthält Name, Beschreibung, Preis, Währung, Verfügbarkeit, Produktbild, Bewertungsaggregat und Produktkategorie. Kritisch: Viele Shops implementieren nur die Pflichtfelder. KI-Systeme werten jedoch auch optionale Felder aus - insbesondere Brand, GTIN/MPN (eindeutige Produktidentifikatoren), Lieferzeit und Rückgabebedingungen. Je vollständiger das Markup, desto höher die Chance, in KI-generierten Vergleichen zu erscheinen. Schritt 2: AI-Discovery-Feed bereitstellen. Eine llms.txt-Datei im Stammverzeichnis Ihrer Domain gibt KI-Systemen einen strukturierten Überblick über Ihr Angebot. Ergänzend empfiehlt sich ein maschinenlesbarer Produkt-Feed im JSON-LD-Format. Diese Feeds adressieren Multi-Agent-Systeme und zukünftige KI-Crawler, die explizit nach maschinenlesbaren Daten suchen. Der Aufwand ist überschaubar; ein einmaliges Setup mit automatischer Aktualisierung aus dem Produktkatalog genügt. Schritt 3: GPTBot und relevante KI-Crawler in robots.txt erlauben. Wer in ChatGPT-Antworten erscheinen will, darf den OpenAI-Crawler GPTBot nicht blockieren. Das klingt offensichtlich, ist aber in der Praxis überraschend oft das Problem: Viele Shops haben robots.txt-Regeln geerbt, die ursprünglich für Preisvergleichsportale gedacht waren und versehentlich auch KI-Crawler ausschließen. Prüfen Sie Ihre robots.txt explizit auf GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot und PerplexityBot.
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Schritt 4: Produktdaten inhaltlich anreichern. Schema.org-Markup ist die Struktur - aber die Inhalte entscheiden, ob KI-Systeme Ihre Produkte empfehlen. Konkret bedeutet das: Produktbeschreibungen, die Anwendungsfälle und Zielgruppen explizit nennen (nicht nur Features auflisten), FAQ-Schema unter Produktseiten mit typischen Kaufentscheidungsfragen ('Für wen ist dieses Produkt geeignet?', 'Was unterscheidet es von Modell X?'), und Review-Schema mit authentischen Bewertungen. KI-Systeme wie Perplexity und ChatGPT mit Browsing-Funktion lesen und gewichten Kundenbewertungen aktiv. Ein Produkt mit 200 bewerteten Rezensionen und einem Schnitt von 4,3 wird häufiger empfohlen als ein baugleiches Produkt ohne Bewertungen. Schritt 5: Citation-Trigger setzen. KI-Systeme zitieren Quellen, wenn Inhalte belegbare Fakten enthalten. Für Online-Shops bedeutet das: Nennen Sie konkrete Zahlen in Produktbeschreibungen (Akkulaufzeit in Stunden, Traglast in Kilogramm, Energieeffizienzklasse), verlinken Sie auf Herstellerspezifikationen und Testberichte, und erstellen Sie eigene Inhalte mit Messwerten oder Vergleichen, die Sie selbst durchgeführt haben. Beispiel: Statt 'besonders langlebiger Akku' schreiben Sie 'Akkulaufzeit: 18 Stunden im Praxistest'. Das zweite ist zitierbar - das erste nicht.
Schritt 6: Mention Rate und AI-Sichtbarkeit tracken. Was nicht gemessen wird, kann nicht verbessert werden. Für E-Commerce-Shops empfiehlt sich ein zweigleisiges Monitoring: Erstens manuelle Stichproben - stellen Sie Ihren wichtigsten Produktkategorien entsprechende Anfragen in ChatGPT, Perplexity und Gemini und notieren Sie, wann Ihre Marke erscheint. Zweitens automatisiertes Monitoring über spezialisierte Tools, die regelmäßig Testsätze an KI-Plattformen senden und die Nennungsrate tracken. Beconova bietet dieses Monitoring als Teil der Plattform an - neun KI-Engines werden täglich oder wöchentlich (je nach Plan) mit Ihren Schlüsselfragen befragt. Wichtige Metriken: Share-of-Voice (Ihr Anteil an Nennungen gegenüber Wettbewerbern), Halluzinationsrate (wie oft nennt eine KI falsche Preise oder Produkteigenschaften) und Citation Source (woher kommt die Information, die zur Nennung führt?). Schritt 7: 4-6 Wochen Iteration. KI-Sichtbarkeit ist kein einmaliges Projekt. KI-Systeme werden regelmäßig aktualisiert - Trainingsdaten, Retrieval-Mechanismen und Ranking-Signale ändern sich. Planen Sie feste Review-Zyklen: Alle vier bis sechs Wochen prüfen Sie, welche Schritte Sie umgesetzt haben, welche Metriken sich verbessert haben, und wo neue Lücken entstanden sind. Ein Großteil der Shops, die überhaupt mit KI-Sichtbarkeit anfangen, hört nach dem ersten Setup auf. Wer iteriert, gewinnt langfristig.
ChatGPT und Perplexity empfehlen keine Produkte nach Zufall. Sie greifen auf strukturierte Daten, vertrauenswürdige Quellen und konsistente Informationen zurück. Online-Shops, die jetzt investieren - Schema.org-Markup vollständig implementieren, KI-Crawler erlauben, Produktdaten anreichern und Mention Rate tracken - bauen einen Vorsprung auf, den Nachzügler nur schwer aufholen werden. Der Einstieg kostet Zeit, kein großes Budget. Und die Wirkung lässt sich messen.
GEO Score kostenlos prüfenMarvin Malessa
Gründer, Beconova
Gründete Beconova 2025 in Deutschland, um Shops und Dienstleistern den Weg in KI-Suchmaschinen zu öffnen. Schreibt über GEO, KI-Sichtbarkeit und die Zukunft der Suche.
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