Wenn ChatGPT und Gemini Produkte vergleichen, stellen sich für Händler zwei Fragen: Werden sie als Bezugsquelle genannt, und werden ihre Produkte korrekt beschrieben? Katharina Schulz, Client Growth Director beim Marketingdienstleister Incubeta, erklärt, wie sich die eigene Präsenz in KI-Antworten prüfen und messen lässt.
Die Produktsuche verändert sich derzeit drastisch: Laut Bitkom Research 2026 nutzen 35 Prozent der KI-Nutzenden KI zur Unterstützung bei Einkaufsentscheidungen. Damit wandelt sich nicht nur der Zugang zu Produktinformationen, sondern die Customer Journey: Ein Teil der Recherche, die bislang über Suchmaschinen, Händlerseiten und Vergleichsportale lief, findet damit in der KI-gestützten Suche statt.
Für Händler stellen sich dabei zwei unterschiedliche Fragen: Werden sie als geeignete Bezugsquelle genannt, etwa aufgrund von Preis, Verfügbarkeit oder Lieferbedingungen? Und werden die Produkte ihres Sortiments – ob Eigen- oder Fremdmarken – korrekt beschrieben und empfohlen? Hersteller und Marken wiederum müssen darauf achten, wie ihre Produkte und Eigenschaften in KI-Antworten erscheinen.
KI verändert die Produktsuche
Wie konkret diese Entwicklung für den Handel wird, zeigt ChatGPT. OpenAI hat die Produktsuche 2026 um visuelle Vergleiche und strukturierte Produktinformationen erweitert. Auch Google arbeitet an KI-gestützten Shopping-Funktionen und zusätzlichen Produktattributen. Für Händler wird damit wichtig, dass KI-Systeme sowohl das Angebot als auch den jeweiligen Anbieter richtig einordnen können.
Wie sich der Kaufabschluss künftig in diese Systeme integriert, ist allerdings offen. OpenAI hat den ursprünglich vorgesehenen Instant Checkout als eigenständigen Schwerpunkt zurückgestellt und konzentriert sich stärker auf die Produktentdeckung sowie Checkout-Lösungen der Händler. Plattformfunktionen und Darstellungsweisen können sich daher weiterhin verändern.
AEO beginnt bei der Qualität der Information
Hier setzt Answer Engine Optimization, kurz AEO, an – Maßnahmen, die Informationen für KI-generierte Antworten besser nutzbar machen sollen. Dabei geht es weniger um einen neuen Ranking-Trick als um die Frage, ob Informationen eindeutig, zugänglich und über verschiedene Quellen hinweg konsistent sind. SEO bleibt dennoch wichtig: Technische Auffindbarkeit, hilfreiche Inhalte und eine klare Informationsarchitektur sind weiterhin relevant.
Eine neue Content-Maschinerie ist dafür aus meiner Sicht zunächst nicht nötig. Zunächst lohnt sich der Blick auf vorhandene Informationen: Stimmen Produktbezeichnungen und Attribute über die relevanten Kanäle hinweg überein? Sind Preise und Verfügbarkeiten aktuell?
Was Klickmetriken nicht abbilden
Die veränderte Customer Journey hat auch Folgen für die Messung. Nutzer können sich innerhalb eines KI-Systems orientieren und Anbieter vergleichen, ohne zuvor die Website einer Marke besucht zu haben. Klassische Traffic- und Klickmetriken bleiben wichtig, bilden diesen Teil der Entscheidungsreise jedoch nur eingeschränkt ab.
Deshalb lohnt sich ein zusätzlicher Blick auf die Präsenz in KI-Antworten. Bei welchen Fragen wird die Marke genannt? Sind die Informationen korrekt? Welche Quellen erscheinen? Und wo sind Wettbewerber präsenter? Ein festes Set echter Kundenfragen entlang der Customer Journey bietet dafür einen einfachen Einstieg und kann regelmäßig in relevanten KI-Systemen getestet werden.
Drei Prioritäten für Händler
- Daten und Bezugsquellen prüfen: Für die wichtigsten Produkte sollten Händler regelmäßig kontrollieren, ob Produktattribute, Varianten, Preise, Verfügbarkeiten und Lieferinformationen im Shop, in Feeds und auf relevanten Drittseiten übereinstimmen. Bei Fremdmarken ist die Trennung zwischen Produktmerkmalen des Herstellers und Händlerleistungen besonders wichtig.
- Ein konkretes Fragenset aufbauen: Ein Einstieg können etwa 15 bis 20 echte Kundenfragen aus Beratung, Suche und Kundenservice, verteilt auf Bedarf, Vergleich und Kaufentscheidung sein. Zum Beispiel: „Welche Laufschuhe eignen sich für breite Füße?“, „Was unterscheidet Modell A von Modell B?“ oder „Wo kann ich Modell A in Größe 42 kurzfristig bestellen?“ Die letzte Frage prüft ausdrücklich die Sichtbarkeit als Händler, die ersten beiden die Produktdarstellung.
- Sichtbarkeit umfassender messen: Neben Rankings, Traffic und Klicks sollte auch beobachtet werden, bei welchen Fragen eine Marke in KI-Antworten erscheint, welche Informationen dort vermittelt werden und auf welche Quellen sich Systeme stützen.
Automatisieren, wo es sinnvoll ist
Automatisierung kann Monitoring, Analyse und die Aufbereitung großer Mengen von Daten und KI-Antworten beschleunigen. Die strategischen Entscheidungen nimmt sie Unternehmen jedoch nicht ab. Welche Position eine Marke einnehmen soll, welche Themen glaubwürdig zu ihr passen und wie sie sich vom Wettbewerb abgrenzt, bleiben strategische Aufgaben.
KI-Sichtbarkeit ist damit nicht nur eine technische Frage. Sie betrifft zugleich die Qualität der Produktinformationen, die Glaubwürdigkeit des Angebots und die Rolle des Händlers in der Kaufentscheidung.