Die Produktauswahl beginnt vor dem Shopbesuch
„Welcher Gewindebohrer eignet sich für Edelstahl?“ oder „Welchen Schlauch brauche ich für meinen Geschirrspüler?“ Wer solche Fragen an ChatGPT stellt, bekommt heute oft mehr als nur eine Erklärung. Die KI schlägt konkrete Produkte vor, erläutert Unterschiede und spricht Empfehlungen aus. Für Onlineshops verschiebt sich damit der Wettbewerb: Kundinnen und Kunden müssen sich nicht mehr selbst durch unzählige Produktseiten und Vergleichsportale arbeiten – sie beschreiben ihren Bedarf und erhalten eine Vorauswahl.
Das Problem für Händler: Wer in dieser Vorauswahl nicht auftaucht, wird möglicherweise gar nicht mehr besucht.
Wie stark KI den Kaufprozess beeinflusst, untersucht ein aktuelles Whitepaper der Gesellschaft für innovative Marktforschung (GIM). Besonders Unternehmen mit technischen oder erklärungsbedürftigen Sortimenten sollten die Erkenntnisse ernst nehmen.
Was die GIM-Studie über KI und Kaufentscheidungen zeigt
Für die Untersuchung führte GIM 15 qualitative Tiefeninterviews mit Konsumentinnen und Konsumenten, die regelmäßig KI-Anwendungen zur Kaufinformation nutzen. Sichtbar wurden dabei typische Nutzungsmuster entlang der Customer-Journey:
- Produkte verstehen: KI erklärt relevante Eigenschaften einer Produktkategorie.
- Produkte vergleichen: Systeme nennen die „besten“ Produkte und geben konkrete Empfehlungen.
- Individuell beraten lassen: Anforderungen werden beschrieben, die KI passt Vorschläge an.
- Kaufentscheidungen absichern: Empfehlungen bekannter, positiv wahrgenommener Marken vermitteln Sicherheit.
Interessant ist, was nach der Empfehlung passiert: Nicht alle folgen einem Shop-Link aus der KI-Antwort. Manche suchen das Produkt bei Google oder Amazon, andere kaufen stationär. Die KI beeinflusst also die Produktauswahl, ohne zwangsläufig selbst zum Verkaufskanal zu werden.
Hinweis zur Methodik: Die Stichprobe ist klein und bewusst ausgewählt. Die Ergebnisse sind nicht repräsentativ – sie zeigen aber reale Veränderungen, die Händler prüfen sollten.
Quelle: GIM – Gesellschaft für Innovative Marktforschung: Whitepaper „KI und Kaufentscheidungen“ (2024), siehe Quellenverzeichnis.
Was bedeutet das für Onlineshops mit erklärungsbedürftigen Produkten?
Zwei Beispiele aus unserem Kundenumfeld: BAER Tools mit seinem Sortiment rund um Gewindewerkzeuge und Der Schlauchfritze mit Produkten aus der Schlauch- und Anschlusstechnik. In beiden Fällen steht die richtige Auswahl für eine konkrete Anwendung im Mittelpunkt. Kundinnen und Kunden suchen seltener nach Artikelnummern, sondern nach Eignung: Welcher Gewindebohrer passt zu Edelstahl? Welche Anschlüsse braucht ein Schlauch für mein Gerät?
Früher erreichte man diese Nachfrage primär über Google-Rankings, Kategorieseiten und Ratgeber. Heute kann ein Teil der Beratung in KI-Anwendungen stattfinden – bevor der Shop überhaupt geöffnet wird.
Daraus folgen drei Konsequenzen.
1 Produktdaten allein erklären noch nicht, welches Produkt passt
- Reine Produktdaten (Abmessungen, Materialien, Spezifikationen) sind unverzichtbar – aber für eine echte Produktempfehlung braucht es Anwendungskontext.
- Bei Gewindebohrern zählen z. B. Werkstoff, Gewindeart und Einsatzbedingungen. Bei Schläuchen sind Anschlussmaße, Druckbereich und Verwendungszweck entscheidend.
- Fehlen diese Zusammenhänge, können Such- und KI-Systeme Produkte schlechter passenden Anfragen zuordnen.
Praxis-Tipp:
- Ergänzen Sie Produktdaten um Einsatzzwecke, Auswahlkriterien, Grenzen und häufige Fehlerquellen.
- Nutzen Sie strukturierte Daten (Schema.org/Product) dort, wo es sinnvoll ist, und sorgen Sie für konsistente, maschinenlesbare Angaben.
2 Der Wettbewerb beginnt vor dem ersten Klick
- Ein gutes Google-Ranking bleibt wertvoll – garantiert aber nicht, in KI-Antworten aufzutauchen.
- Händler konkurrieren hier mit Herstellern, Vergleichsportalen und Fachpublikationen.
- Sichtbarkeit entsteht durch Inhalte, die konkrete Fragen beantworten und Fachkompetenz belegen.
3 Die Marke bleibt Teil der Kaufentscheidung
- Laut GIM profitieren bekannte Marken mit positivem Image besonders von KI-Empfehlungen.
- Unabhängige Erwähnungen, belastbare Bewertungen und fachlich überzeugende Inhalte schaffen Vertrauen – auch dann, wenn der Erstkontakt über eine KI erfolgt.
Unsere Einschätzung: KI-Sichtbarkeit beginnt bei guter SEO – endet dort aber nicht
Wir sehen SEO und KI-Sichtbarkeit nicht als getrennte Disziplinen. Google betont, dass bewährte SEO-Praktiken weiterhin Grundlage für alle Suchfunktionen sind: technisch zugängliche Websites, verständliche Inhalte und saubere strukturierte Daten. Neu ist vor allem die Perspektive auf Inhalte.
Bisher lautete die Frage oft: Für welches Keyword soll die Produkt- oder Kategorieseite ranken?
Künftig muss zusätzlich gelten: Welche konkrete Kundenfrage beantwortet unser Produkt – und sind alle dafür nötigen Informationen vorhanden?
Das führt nicht zu „mehr Text um jeden Preis“. Ein präziser Ratgeber, eine klar strukturierte Kategorie oder eine wirklich hilfreiche Auswahlhilfe sind oft wertvoller als viele oberflächliche FAQs.
Aus der Praxis: Bei BAER Tools optimieren wir fortlaufend die technische SEO, die Seitenstrukturen und die fachlichen Inhalte, inklusive FAQ-Bereichen und Lexikon-Artikeln für die Produktauswahl. Garantien für KI-Empfehlungen gibt es nicht – aber die Voraussetzungen für korrekte Einordnung steigen deutlich.
Vier Maßnahmen, die Händler jetzt angehen können
1 Echte Kundenfragen als Ausgangspunkt nehmen
- Fragen aus Kundenservice, interner Suche, Sales und Google Search Console sammeln.
- Diese Fragen in KI-Systemen testen: Welche Produkte werden genannt? Welche Quellen zitiert? Stimmen die Empfehlungen fachlich?
- Tests regelmäßig wiederholen, statt Einzelantworten zu verallgemeinern.
2 Produkt- und Kategorieinhalte gezielt ergänzen
- Neben Spezifikationen auch Einsatzzwecke, Auswahlkriterien, Grenzen, Kompatibilität und Pflegehinweise abbilden.
- Priorisieren Sie umsatzstarke Kategorien und häufigste Fragen.
- Nutzen Sie erklärende Medien: Tabellen, Vergleichsmodule, Grafiken, kurze Produktvideos.
3 Die technische Grundlage überprüfen
- Crawlbarkeit, Indexierung, interne Verlinkung und Variantenmanagement klären.
- Strukturierte Daten nach Schema.org/Product, Offer, AggregateRating sauber umsetzen.
- Konsistenz prüfen: Keine widersprüchlichen Werte zwischen PDP, Feed, Markup.
4 Sichtbarkeit mit dem tatsächlichen Geschäftsergebnis verbinden
- Neben Rankings und organischem Traffic auch markenbezogene Suchen, qualifizierte Besuche, Micro-Conversions und Umsatz betrachten.
- Für KI-Sichtbarkeit zusätzlich beobachten: Wird die Marke genannt? Stimmen Beschreibungen? Verweisen KI-Systeme auf Ihre Inhalte?
- KI-Erwähnungen sind kein Selbstzweck – entscheidend ist ein messbarer Business-Nutzen.
Fazit: Wer Kundenfragen beantwortet, hat bessere Karten
Die GIM-Studie beweist nicht, dass KI klassische Shops verdrängt. Sie zeigt aber: Ein Teil von Beratung und Vorauswahl findet bereits außerhalb des Shops statt. Händler und Hersteller müssen ihre Produkte dort verständlich und auffindbar machen, wo Entscheidungen vorbereitet werden.
Unsere Empfehlung: Erweitern Sie bestehende SEO-Maßnahmen gezielt um KI-Sichtbarkeit – mit sauberen Produktdaten, fachlich starken Inhalten und einer Shop-Struktur, die Suchsystemen wie Kundinnen und Kunden Orientierung gibt. Mit klarem Fokus auf das Ziel: passende Kunden erreichen und Produkte verkaufen.
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