Produktdaten: Hebel für KI-Sichtbarkeit

Wer online einkauft, sucht nicht mehr einfach nur nach passenden Produkten, sondern fragt zunehmend auch Künstliche Intelligenz (KI). Die Hälfte der Verbraucher, die 2025 an einer McKinsey-Umfrage teilnahmen, nutzt gezielt KI-gestützte Suchmaschinen. Die Mehrheit der Befragten gab zudem an, dass diese die wichtigste digitale Quelle für ihre Kaufentscheidungen seien. Etwa 50 Prozent der Google-Suchen haben bereits KI-Zusammenfassungen, laut Trendanalyse von McKinsey werden es bis 2028 mehr als 75 Prozent sein.

Googles Ankündigung des größten Suchmaschinen-Updates seit 25 Jahren kürzlich auf der I/O Entwicklerkonferenz kann diese Entwicklung noch beschleunigen. Die Transformation der Suchleiste in ein KI-gestütztes Such- und Interaktionsfeld basierend auf einer multimodalen KI-Plattform steht dabei Raum, die eine intuitive formatübergreifende Suche mit Text, Bildern und Videos erlaubt. Die klassische Suche nach expliziten Keywords, Eigenschaften oder konkreten Produkten wird abgelöst durch „Intent Search“. Der Kaufabsicht kommt dabei eine entscheidende Rolle zu und es werden Antworten auf (Such-) Anfragen verlangt.

Für Online-Händler und Marken bedeutet das: KI entscheidet zunehmend darüber, wo und was gekauft wird. Darum wird die eigene Markenpräsenz in Google AI Summaries oder Antworten in Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity immer relevanter für den Erfolg im E-Commerce. Um auch zukünftig als Händler und Marke gesehen zu werden, stellt sich die Frage: Wie erzielt man KI-Sichtbarkeit?

Mensch und Maschine als Kunde

Dazu muss man verstehen, wie KI den digitalen Kaufentscheidungsprozess bei Kunden verändert. Wer klassisch online sucht, erwartet Rankings und Ergebnislisten, aus denen er selbst auswählt und vergleicht, um sich zu informieren, wo es welche passenden Produkte zu kaufen gibt. Wer KI fragt, erwartet konkrete, korrekte und passende Antworten, um direkt entscheiden und – wenn möglich – gleich kaufen zu können oder in Zukunft über einen KI-Agenten kaufen zu lassen. Bei der Produktsuche werden somit zunehmend Nutzenaspekte und Kaufanlässe der Käuferzielgruppe berücksichtigt. Es ist also mehr Kontext erforderlich, der über Produktdaten bereitgestellt werden muss.

Die Entwicklung der Rolle von KI als Einkaufsberater zum Einkaufsassistenten, der im Agentic Commerce zum Akteur wird und Einkäufe autonom im Auftrag des Menschen erledigt, ist bereits in vollem Gange, wie der Blick nach Asien zeigt. Laut NIQ-Report „The Commerce Revolution: Where East Meets West“ von Nielsen IQ würden 49 Prozent der Konsumenten in Indien eine Produktempfehlung ihres eigenen KI-Assistenten akzeptieren und 46 Prozent würden KI nutzen, um alltägliche Einkaufsentscheidungen zu automatisieren. Auch in westlichen Märkten seien nach NIQ-Angaben bereits erste Effekte messbar: Der KI-vermittelte Traffic auf US-Retail-Websites sei im Jahresvergleich um 1.200 Prozent gestiegen und zugleich konvertierten KI-vermittelte Einkäufer um 31 Prozent besser als andere Website-Besucher.

Produktdaten liefern Antworten

Für Händler und Marken heißt das, wichtige Fragen ihrer Kundenzielgruppen zu kennen und Antworten dazu so bereitzustellen, dass diese nicht nur von Menschen, sondern auch von KI-Systemen gefunden, verstanden und empfohlen werden.

Viele Antworten auf typische Kundenfragen liegen bereits in den Produktdaten. Sie sind die Basis, die Online-Händlern und Marken zu mehr KI-Sichtbarkeit verhelfen kann. Voraussetzung dafür ist, dass sie strukturierte, maschinell auslesbare, vollständige, korrekte, konsistente in Echtzeit verfügbare Produktdaten mit aktuellen Preisen, präzisen Produktattributen und klaren Klassifikationen bereitstellen. Denn generative KI (GenAI)-Systeme können nur mit Daten arbeiten, die klar beschrieben und eindeutig interpretierbar sind. Zusätzlich müssen Produktdaten nun um kontextbezogene Informationen angereichert werden, die eine Intent-basierte Suche unterstützen.

Die zentrale Rolle kommt dabei dem Product Information Management (PIM) zu. War im E-Commerce bisher für Sichtbarkeit in Rankings, Keywords und Snippets vor allem das Frontend eines Online-Shops wesentlich, ist im KI-Zeitalter das PIM-System im Backend ein entscheidender Hebel geworden.

KI optimiert Daten für KI

KI liebt strukturierte Daten. PIM-Systeme sorgen für diese und schaffen die Basis dafür, dass sie von KI-Systemen gefunden, verstanden und verwendet werden. Besonders effizient arbeiten sie, wenn sie dafür selbst KI nutzen.

Da KI das Product Experience Management (PXM) bereits entlang der gesamten Prozesskette – von der Erfassung und Strukturierung von Produktdaten bis hin zur Content-Erstellung und -Optimierung sowie Qualitätssicherung – beeinflusst, lassen sich viele bislang manuelle Aufgaben bereits automatisieren oder deutlich beschleunigen. Das PXM bildet die Basis, um die neuen Kontext-Anforderungen an Produkt-Content für Intent-basierte Suchen zu erfüllen. Wenn Produkte zunehmend im Nutzungskontext und nicht mehr über reine Attribute gefunden werden, lässt sich dieser Kontext mit KI über Product Content Automation effizient erweitern und generieren. So werden Produktdaten automatisch GEO (Generative Engine Optimization)-ready.

Fünf Anwendungsbeispiele zeigen, wie Online-Händler in der Praxis mit KI effizient Produktdaten schaffen, die ihre KI-Sichtbarkeit fördern:

Alle verfügbaren Daten bereitstellen
Händler erhalten von Lieferanten oft technische Datenblätter, Kataloge und Preislisten mit Produktdaten. KI-gestützte Funktionen von Qualitäts-PIM-Systemen extrahieren automatisch relevante Attribute wie Maße, Materialien, Preise und Leistungswerte und erstellen daraus einen Artikel im PIM. Zudem erhalten Händler Produktinformationen mitunter in unstrukturierten Formaten, wie Marketingtexten oder Produktbeschreibungen. KI identifiziert relevante Attribute und ordnet sie automatisch den passenden Feldern im PIM zu. Aufwendige und fehleranfällige manuelle Prozess entfallen.
Bilder als Datenquelle nutzen
Händler benötigen Produktbilder für verschiedene Kanäle. KI erstellt passende Varianten, wie Freisteller, und optimiert diese automatisch für unterschiedliche Anforderungen und Formate. Zudem erhalten Händler oft Produktbilder mit wenigen strukturierten Daten. KI erkennt relevante Merkmale und ergänzt automatisch passende Attribute im PIM. Zur Förderung der Barrierefreiheit und zur Search Engine Optimization (SEO) sowie Generative Engine Optimization (GEO) werden der Alt-Text sowie Tags direkt am Bild hinterlegt.
Auffindbarkeit optimieren
Wenn Händler neue Produkte in ihr Sortiment aufnehmen, müssen diese korrekt kategorisiert werden, damit sie im Online-Shop, auf Marktplätzen oder im Netz von KI-Systemen gefunden werden. KI klassifiziert die Produkte automatisch im PIM. Produktdatenmanager validieren die Ergebnisse und passen sie bei Bedarf an. Oft erhalten Händler Produktdaten zudem mit unterschiedlichen Attributstrukturen von verschiedenen Lieferanten und aus unterschiedlichen Quellen. Diese müssen auf das händlereigene Datenmodell übertragen werden. KI schlägt passende Zuordnungen im PIM vor, die nur noch überprüft werden müssen. Der Klassifizierungsprozess verläuft schneller und konsistenter mit deutlich weniger manuellem Aufwand.
Zielgruppengerechte Produkttexte erstellen
Produktdaten werden im zentralen Händler-PIM gepflegt. KI kann daraus Produkttexte und Übersetzungen in verschiedenen Sprachen in konsistenter Qualität erstellen. Content lässt sich so schnell und korrekt für verschiedene Märkte generieren und skalieren, während die Time-to-Market sinkt.
Daten anreichern und prüfen
Erhalten Händler unvollständige Produktdaten, recherchiert KI relevante Informationen automatisch aus externen Quellen und ergänzt fehlende Informationen wie technische Details oder Einsatzbereiche und stellt diese im PIM bereit. KI kann Produktdaten auch kontinuierlich überprüfen, Inkonsistenzen erkennen und fehlende Informationen identifizieren. Auf Basis von Regeln oder Kontext schlägt sie Korrekturen vor oder ergänzt Daten automatisch. Die Qualität von Produktinformationen wird dauerhaft verbessert, der manuelle Prüfaufwand sinkt.

Fazit

Wer als Online-Händler ein modernes PIM-System nutzt, das ein durchgängiges Zusammenspiel mit intelligenten, integrierten KI-Services ermöglicht, investiert sowohl in eine bessere Datenqualität als auch in die künftige Online-Sichtbarkeit der eigenen Produkte in einer Welt, in der KI immer stärker Einfluss auf Kaufentscheidungen von Kunden nimmt.