Verbessern Sie Ihre Sichtbarkeit in der KI-Suche

Ein Käufer bittet einen KI-Assistenten, Ihr Produkt mit dem eines Wettbewerbers zu vergleichen. Ob Ihre Marke in der Antwort auftaucht und wie genau sie beschrieben wird, hängt zunehmend von Faktoren ab, um die die meisten Marketer noch keine Strategie aufgebaut haben.

Das klassische Such-Playbook ist für die meisten Marketing- und E-Commerce-Teams vertrautes Terrain. Was sich ändert, ist das Verhalten der Käufer.

Käufer verbringen weniger Zeit damit, durch Seiten mit Suchergebnissen zu scrollen. Sie wenden sich KI-Plattformen wie ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity zu, um Produkte zu recherchieren, Optionen zu vergleichen und direkte Empfehlungen zu erhalten.

Dieselben Prinzipien gelten, ob Sie physische Waren oder Abonnements verkaufen, da beide vor demselben Auffindbarkeitsproblem stehen, während KI verändert, wie Kunden sie finden und bewerten.

Das ist kein Early-Adopter-Verhalten mehr. 74 % der Käufer nutzen inzwischen KI für irgendeine Form der Produktentdeckung, laut Untersuchungen von NielsenIQ und KearneyWird in neuem Fenster geöffnet. Und 62 % der KI-nutzenden Käufer setzen KI speziell dazu ein, Optionen zu vergleichen – Marken, Modelle, Preise und Bewertungen (McKinseyWird in neuem Fenster geöffnet). Vergleichsabfragen sind inzwischen der Standardweg zum Kauf.

Ihre Marketingstrategie muss sich daher weiterentwickeln: weg von der reinen Konzentration auf klassisches SEO, hin zu Taktiken der Generative Engine Optimization (GEO).

Was Markensichtbarkeit im Zeitalter der KI bedeutet

Sichtbarkeit in der KI-Suche ist nicht dasselbe wie Sichtbarkeit in der herkömmlichen Suche.

Auf einer klassischen Suchergebnisseite bedeutet Sichtbarkeit, hoch genug zu ranken, um angeklickt zu werden. In der KI-Suche bedeutet sie, dass Ihre Produkte in KI-generierten Empfehlungen erscheinen, in Vergleichsantworten auftauchen und anhand echter Kundenerfahrungen korrekt beschrieben werden.

Und auch die Art, wie wir messen, verändert sich. NielsenIQ beschreibt die neuen KPIs als Share of Conversation und Share of Recommendation, also wie oft Ihre Marke in KI-gestützten Unterhaltungen auftaucht und empfohlen wird, wobei Share of Trust als Nächstes kommt. Diese Kennzahlen stellen eine andere Frage als das klassische Suchranking: nicht „Wo erscheinen Sie auf einer Ergebnisseite“, sondern „Kennt das Modell Sie, glaubt es Ihnen und empfiehlt es Sie“.

Damit das gelingt, müssen KI-Modelle genau verstehen, was Ihr Produkt ist, für wen es gedacht ist, wie es sich im realen Einsatz bewährt und wie es im Vergleich zu Alternativen abschneidet.

Die Analyse von NielsenIQ zur KI-gestützten Produktentdeckung benennt unverblümt, warum die meisten Marken hier scheitern: Ihre zugrunde liegenden Produktdaten sind nicht strukturiert oder konsistent genug, um gefunden, als vertrauenswürdig eingestuft oder empfohlen zu werden. Genau damit kämpfen die meisten Teams. KI-Readiness ist kein Problem der Content-Menge, das sich durch die Veröffentlichung von mehr eigenen, erstellten Inhalten lösen ließe – es ist ein Datenproblem.

NielsenIQ fasst das Risiko mit „garbage in, garbage out“ zusammen. Wenn Modelle Ihre Produktinformationen nicht auslesen oder abgleichen können, werden Marken nur oberflächlich dargestellt, ungenau beschrieben oder ganz aus der Antwort ausgelassen.

Vertrauen bei einem KI-Modell aufzubauen funktioniert ganz ähnlich wie bei potenziellen Kunden: durch konsistente, überprüfbare Belege statt durch Markenadjektive. Eine starke Markenbehauptung ohne untermauernde Daten wirkt auf ein Sprachmodell wie Rauschen, nicht wie ein Signal.

Ihre Checkliste für bessere KI-Sichtbarkeit

Ihre Präsenz in KI-Suchmaschinen zu verbessern, hängt nicht nur davon ab, dass Sie gecrawlt werden können. Entscheidend sind Qualität, Zugänglichkeit und Vertrauenswürdigkeit der Signale, die Ihre Marke im Web aussendet. Achten Sie auf alle drei – KI-Modelle gewichten sie gemeinsam, nicht einzeln.

Hier ein praxisnaher Sechs-Schritte-Workflow, den Ihre Teams noch heute einsetzen können:

• Prüfen Sie, wie Ihre Marke in KI-Suchmaschinen erscheint. Testen Sie zunächst Kategorie-, Produkt- und Vergleichsprompts in den wichtigsten KI-Tools – eine Gewohnheit, die Produktteams in ihren regulären Arbeitsablauf aufnehmen sollten, da sie reale Kaufentscheidungen beeinflusst. Sehen Sie nach, ob Ihre Marke auftaucht, prüfen Sie, ob Ihre Produktangaben korrekt sind, und kontrollieren Sie, ob die Kundenstimmung im Vergleich zu Ihren Wettbewerbern fair abgebildet wird.

• Erkennen Sie Inhaltslücken bei PDPs, Bewertungen, Q&A und Händlerlistings. KI-Engines brauchen konkrete, nützliche Informationen, keine vagen Marketingtexte. Die Lücke ist größer, als die meisten Teams annehmen: Nur 66 % der Inhalte von Produktdetailseiten (PDP) sind für KI sichtbar, der niedrigste Wert aller Retail-Seitentypen, so der U.S. Retail AI Visibility Report Card von AdobeWird in neuem Fenster geöffnet. Ein Drittel der Inhalte, auf die Sie setzen, um die Empfehlung zu gewinnen, erreicht das Modell möglicherweise nie. Sehen Sie sich Ihre PDPs und die Seiten Ihrer Partner genau an. Gibt es klare Produktbeschreibungen, exakte Spezifikationen und eindeutige Anwendungsfälle? Schließen Sie Lücken, wo diese Angaben fehlen, und prüfen Sie, ob Ihre vorhandenen Inhalte tatsächlich zu dem passen, was Käufer KI-Tools fragen.

• Stärken Sie authentische Produktbelege durch Bewertungen und Rezensionen, Q&A und visuellen UGC. Markeninhalte können beschreiben, was ein Produkt leistet. UGC zeigt, wie es im echten Einsatz abschneidet, also die Version, die Kunden tatsächlich erleben.Bewertungen und Rezensionen halten die natürliche Sprache fest, mit der Kunden Produkte beschreiben, und diese Sprache entspricht oft der Art, wie Käufer KI-Assistenten Fragen stellen. Und die Rolle authentischer Belege endet nicht, sobald die KI geantwortet hat. In der Studie von Bazaarvoice und EMARKETER sagen 78 % der Käufer weltweit, die ein Beauty- oder Hautpflegeprodukt suchen, dass die Bestätigung durch echte Kunden – Bewertungen und Fotos – auch nach der Empfehlung eines Produkts durch eine KI sehr wichtig bleibt. Verifizierte Kundeninhalte, nicht Markentexte, schließen die Vertrauenslücke zwischen dem Vorschlag einer KI und der Kaufentscheidung eines Käufers. Konzentrieren Sie sich darauf, natürliche Sprache über Kundenbewertungen zu erfassen, konkrete Kaufbedenken und Probleme über Kunden-Q&A sichtbar zu machen und Ihre Produkte in authentischen Zusammenhängen mit Fotos und Videos zu präsentieren.

• Arbeiten Sie mit SEO- und Web-Teams an strukturiertem Schema und Crawlbarkeit. Starke Inhalte sind für KI-Systeme nur begrenzt wertvoll, wenn sie dynamisch geladen, durch Crawler-Regeln blockiert oder schlecht strukturiert sind. Stimmen Sie sich mit Ihren technischen Teams ab, damit Ihr Bewertungsschema und Ihre strukturierten Daten sauber sind. Verwalten Sie Crawler-Zugriff, robots.txt-Regeln und Bot-Traffic sorgfältig, damit die KI-Crawler, die Sie wollen, nicht zusammen mit denen blockiert werden, die Sie nicht wollen. Crawlbarkeit allein garantiert noch keine Auffindbarkeit, aber wer sie richtig umsetzt, schließt eine der häufigsten Lücken bei der Sichtbarkeit in der KI-Suche.

• Syndizieren Sie Produktinhalte und UGC im gesamten Digital Shelf. KI-Suchtools betrachten das gesamte Digital Shelf, nicht nur eigene Markenwebsites. Stellen Sie sicher, dass Ihre Produktinhalte und Ihr UGC konsistent sind und auf Markenwebsites, Händler-Marktplätzen und Discovery-Kanälen breit verfügbar gemacht werden. Je breiter und konsistenter Ihre Präsenz, desto mehr Signale stehen KI-Systemen zur Verfügung. Konsistenz ist hier nicht nur Kosmetik. NielsenIQ warnt, dass widersprüchliche Angaben auf einer PDP, einer Markenwebsite und in Händlerlistings das Vertrauen eines KI-Modells in ein Produkt insgesamt untergraben. Das Modell wählt nicht eine Version der Wahrheit aus, es wertet alle ab. Die Syndizierung sorgt dafür, dass jedes System, das nach Ihnen gefragt werden könnte, dieselbe verifizierte, konsistente Geschichte sieht.

• Richten Sie einen fortlaufenden Workflow für KI-Sichtbarkeit ein. Betrachten Sie KI-Sichtbarkeit als fortlaufende Disziplin innerhalb Ihrer übergreifenden Content-Strategie und nicht als einmaliges Projekt. Etablieren Sie einen regelmäßigen Rhythmus, um UGC zu aktualisieren, zu beobachten, wie Ihre Produkte in KI-Zusammenfassungen erscheinen, und zu verfolgen, wie sich deren Darstellung im Zeitverlauf verändert. Marken, die dies in ihren Betriebsrhythmus integrieren, werden sich wahrscheinlich einen Vorteil gegenüber denen verschaffen, die es als Start- und Ziellinie behandeln.

Wie Bazaarvoice helfen kann

Bazaarvoice hilft Enterprise-Marken, die authentischen Kundensignale zu gewinnen, anzuzeigen und zu verstärken, die Entdeckung und Vertrauen im Digital Shelf unterstützen.

Wir helfen beim Aufbau der Grundlagen, damit KI-Systeme Ihre Marke leichter finden, interpretieren und korrekt darstellen können.

Das helfen wir Markenteams einzurichten:

• Sammeln Sie authentische Bewertungen, Rezensionen und visuelle UGC, die die natürliche Sprache widerspiegeln, die Käufer in KI-Prompts verwenden.

• Erzeugen Sie frisches Produkt-Feedback durch Sampling-Programme, das Ihre Inhalte zum Launch und darüber hinaus aktuell hält.

• Machen Sie wichtige Kundenfragen sichtbar und beantworten Sie sie über ein betreutes Q&A, damit häufige Kaufbedenken direkt auf der Produktseite ausgeräumt werden.

• Syndizieren Sie Ihre Kundeninhalte über ein globales Händlernetzwerk, damit Ihre Signale die Touchpoints erreichen, die KI-Systeme zuerst abfragen.

• Liefern Sie strukturierte, maschinenlesbare Produktwahrheit mit der Bazaarvoice Authentic DiscoveryTM APIWird in neuem Fenster geöffnet – verifizierter UGC im strukturierten JSON-LD-Format, der die KI- und Suchpipelines speist, die darüber entscheiden, was empfohlen wird.

Wie das in der Praxis aussieht

KI-Plattformen suchen nach einem Grund, Ihren Produkten zu vertrauen. Sie durchsuchen das Web nach eindeutigen Produktfakten, konsistenten Signalen und ehrlichen Kundenerfahrungen, um die von ihnen erzeugten Empfehlungen zu untermauern.

Der Wechsel von der Entdeckung über Keywords zu Empfehlungen auf Basis von KI-Prompts ist weder ein schneller technischer Fix noch ein einmaliges Projekt. Es ist eine kontinuierliche Verpflichtung, Autorität im gesamten Digital Shelf aufzubauen.

Wenn Sie KI-Systemen konsequent saubere, strukturierte Produktdaten und echte Kundenbelege bereitstellen, geben Sie ihnen alles, was sie brauchen, um Ihre Marke zu verstehen, ihr zu vertrauen und sie korrekt darzustellen.

Jeder der obigen Schritte führt zur selben Schlussfolgerung: Mehr Markensichtbarkeit in der KI-Suche entsteht durch Struktur und Belege, nicht dadurch, dass mehr Marketingtexte veröffentlicht werden.

Das E-Commerce-Playbook ändert sich, das Kernziel nicht. Seien Sie dort, wo Ihre Käufer suchen, und zwar so, wie sie suchen.

Möchten Sie Ihre Bewertungen KI-lesbar machen? Unser praktischer Leitfaden führt Sie durch das exakte Schema-Markup und ein 10-minütiges Audit, das Sie noch heute durchführen können.