Die Relevanz von LLM-Sichtbarkeit für Onlineshops

26 Dezember 2025

Die neue „Suchoberfläche" – AI-Assistenten

Google-AI-Reviews haben das klassische Suchverfahren ins Schwanken gebracht. Laut dem State of Fashion 2026 Report von McKinsey und Business of Fashion wuchsen AI-gestützte Shopping-Suchanfragen um 4.700% zwischen Juli 2024 und Juli 2025. Adobe prognostiziert für die US-Holiday-Season 2025 einen weiteren Anstieg von 520%.

Dennoch setzen viele Shops weiterhin auf organische Positionierungen und messen ihre Erfolgsindikatoren hauptsächlich an den Platzierungen in den SERPs (Search Engine Results Pages). Allerdings ignorieren sie dabei eine wichtige neue Dimension: die Sichtbarkeit ihres Unternehmens oder ihrer Produkte in den Antworten der LLMs (Large Language Models).

Wie viele Shops festgestellt haben, ist die organische Positionierung allein nicht mehr ausreichend. Die neuen AI-Assistenten bieten eine völlig andere Art und Weise, wie Kunden auf ihre Inhalte stoßen können – ein Aspekt, der bislang zu sehr vernachlässigt wurde.

Die Frage ist: Wie können Shops die neuen Suchmuster optimal nutzen?

Wie sich das Käuferverhalten verändert

Die traditionellen „10 blauen Links" sind nicht mehr die einzige Option für Kunden, wenn sie Informationen suchen oder Einkäufe vornehmen wollen. Heutzutage beginnen viele Käufer ihren Suchweg mit einem dialogischen Anfrage wie: „Finde mir einen Laptop für Videomontage unter 1500 Euro".

Neueste Berichte zeigen, dass die Zahl der „AI-assisted Shoppers" zunimmt. Sie nutzen AI-Assistenten nicht nur zur Informationssuche, sondern auch zum Vergleich von Produkten, zur Prüfung von Bewertungen und zur Erstellung einer Kurzlisten vor dem Kauf.

Durch diese Veränderung wird das Einkaufsverhalten der Kunden komplett neu gestaltet. Sie suchen nach personalisierten Empfehlungen und ausführlichen Informationen, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die AI-Assistenten bieten genau dieses Personalisierungsniveau und ermöglichen es den Käufern, ihre Anforderungen präziser zu definieren.

Für Shops bedeutet dies eine neue Herausforderung: Sie müssen ihre Inhalte so gestalten, dass sie nicht nur in klassischen SERPs gut dastehen, sondern auch optimal für die neuen Suchmuster der Kunden geeignet sind.

Die Zahlen sprechen für sich:

23% der globalen Konsumenten nutzen generative AI primär zur Produktentdeckung (McKinsey/BoF Report)
53% der US-Konsumenten, die AI für Suche nutzen, verwenden sie auch zum Shopping (Adobe Analytics)
ChatGPT generiert bereits 16% des Traffics für Zara und 8% für H&M (SimilarWeb via BoF)

Was ist LLM-Sichtbarkeit und GEO für e-Commerce

LLM-Sichtbarkeit ist ein neues Konzept, das die Häufigkeit und Qualität der Präsenz Ihres Unternehmens oder Ihrer Produkte in den Antworten, Rezensionen und Empfehlungen von generativen Modellen wie ChatGPT oder Gemini beschreibt. Es geht hierbei nicht mehr um die Positionierung in Suchergebnissen, sondern darum, wie häufig Ihre Inhalte zitiert oder in generierten Antworten eingebunden werden.

Generative Engine Optimization (GEO) ist der nächste Schritt nach SEO und AEO (Amazon SEO) und konzentriert sich auf die Optimierung nicht für den Rang einer Linkposition im SERP, sondern für das Zitieren und Einfügen Ihrer Inhalte in generierte Antworten. GEO zielt darauf ab, dass Ihre Produkte und Inhalte häufiger und authentischer in den Antworten der AI-Assistenten auftauchen.

Durch die Implementierung von GEO können Shops ihre Präsenz in den generierten Antworten stärken und gleichzeitig ihre Sichtbarkeit und Zuverlässigkeit erhöhen. Dies ist besonders wichtig, da Kunden zunehmend auf AI-Assistenten vertrauen, um Informationen zu sammeln und Entscheidungen zu treffen.

GEO ermöglicht es daher, die Inhalte so anzupassen, dass sie optimal für die Generierung von Antworten geeignet sind und somit ein größeres Echo in der neuen digitalen Landschaft finden.

Warum Shops um LLM-Sichtbarkeit kämpfen müssen

Der Suchfluss wandelt sich rapide. Der Fokus verlagert sich von den klassischen SERPs hin zu AI-Dialogen und AI-gestütztem Einkauf. Wenn Ihr Unternehmen in dieser neuen Sichtschicht nicht sichtbar ist, bedeutet das eine erhebliche Marktanteilsverluste – selbst wenn Ihre SEO-Positionen optimal sind.

GEO beeinflusst gleich drei Bereiche:

Markenerkennung: Je häufiger Ihr Unternehmen in den Antworten der AI-Assistenten auftaucht, desto bekannter und vertrauenswürdiger wird es für potenzielle Kunden.
Top-Vorverkaufsprozess (AI-Überprüfungen und Empfehlungen): Die AI-Assistenten sind nicht nur zur Informationssuche wichtig, sondern auch als Gatekeeper in der Entscheidungsfindung. Wenn Ihre Produkte in den Antworten und Überprüfungen vorkommen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie als vertrauenswürdig und relevant angesehen werden.
Direkte Verkäufe durch Einkaufsintegrationen: Viele AI-Assistenten bieten bereits direkte Einkaufsmöglichkeiten an. Wenn Ihre Produkte hier sichtbar sind, profitieren sie direkt von der neuen Einkaufsschicht.

Durch die Optimierung für GEO gewinnen Sie nicht nur mehr Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit in den AI-Assistenten, sondern schalten auch direkt in den neuen Einkaufsprozess ein. Dies bedeutet, dass Shops, die GEO implementieren, einen erheblichen Vorteil gegenüber denen haben, die sich weiterhin nur auf klassische SEO konzentrieren.

Es ist daher entscheidend, aktiv zu werden und die neuen Suchmuster zu nutzen, um Marktanteile und Verkaufszahlen zu erhöhen.

Wie unterscheidet sich GEO von klassischem SEO?

Um die Unterschiede zwischen klassischem SEO und Generative Engine Optimization (GEO) klar zu machen, bietet eine tabellarische Darstellung Einblick in die wesentlichen Aspekte:

Kriterium	SEO	GEO
Einheiten der Optimierung	Seiten	Sichten und Marken
Metriken	Positionen in SERPs	AI-Zitate und Erwähnungen
Fokus	Keywords	Szenarien und Benutzernamen

SEO vs GEO: Eine tiefergehende Analyse

Einheiten der Optimierung:
Bei klassischem SEO geht es hauptsächlich um die Positionierung von Webseiten in den SERPs. In der GEO dagegen ist das Hauptziel, die Sichten und Marken sichtbar zu machen, indem sie häufiger in generierten Antworten erwähnt werden.
Metriken:
SEO verwendet Metriken wie Platzierungen in Suchergebnissen (Position #1 bis #10) als Maß für Erfolg. GEO hingegen misst die Häufigkeit und Qualität der Erwähnungen durch AI-Assistenten, was den Fokus auf AI-Zitate legt.
Fokus:
SEO konzentriert sich stark auf Keywords und ihre Integration in Inhalte. GEO geht über das rein Schlüsselwortbasierte Verständnis hinaus und fokussiert sich stattdessen auf szenariobasierte und namensbasierte Informationen, die besser geeignet sind für den Kontext der generierten Antworten.

GEO ergänzt SEO

GEO ist kein Ersatz für klassisches SEO, sondern ein zusätzlicher Schritt. Ohne einen technisch gesunden Websiteaufbau und eine solide organische Präsenz bleibt die LLM-Sichtbarkeit begrenzt. Die Kombination aus SEO und GEO bietet den besten Ansatz: Technisch optimierte Webseiten und relevante Inhalte stellen sicher, dass sowohl in SERPs als auch in AI-Assistenten sichtbar ist.

Traditionelle Suche generiert immer noch ~80% des Search-Traffics. Eine erfolgreiche Strategie kombiniert beide Ansätze.

Für Shops bedeutet dies, dass sie beide Strategien kohärent anwenden müssen. SEO gewährleistet den klassischen Erfolg, während GEO die neue Sichtschicht nutzt und die Markenerkennung in der AI-Welt erhöht.

Wie LLM „sehen" Onlineshops: Was sie wirklich nutzen

LLM-Assistenten sind darauf ausgelegt, eine Vielzahl von Datenquellen zu verarbeiten und daraus relevante Informationen für ihre Antworten zu extrahieren. Hier sind die Hauptquellen der Daten:

Quellen der Daten:

HTML-Inhalte: Die rein textuellen Inhalte auf den Webseiten sind ein wesentlicher Bestandteil, den LLMs analysieren.
Strukturierte Daten (Schema.org): Diese formgerechten Datensätze geben den AI-Assistenten genauere und verlässlichere Informationen über Produkte, Preise, Bewertungen usw.
Feeds: Produkt- und Preisinformationen aus Feeds wie dem Google Merchant Center helfen LLMs, aktuelle Daten zu liefern.
Bewertungen und User-Generated Content (UGC): Kundenbewertungen und Meinungen sind wichtige Quellen für relevante Informationen.
Externe Erwähnungen: Unerwartet wichtig sind auch externe Erwähnungen und Brand-Signale, wie Pressemeldungen oder soziale Medien-Posts.

Hinweise zu den Einschränkungen:

Viele AI-Crawler können JavaScript nicht oder nur eingeschränkt ausführen. Deshalb ist es entscheidend, dass Inhalte in einer Form vorliegen, die von diesen Crawlern leicht verarbeitet werden können. Dazu gehören:

Server-Side Rendering (SSR): Statische Seiten oder serverseitig gerenderte Inhalte sind für AI-Crawler leichter zu verstehen.
Pre-Rendering: Vorberechnete Versionen der Webseiten ermöglichen es den LLMs, die Daten sofort zu erfassen.
Erreichbare Sitemaps: Aktuelle und leicht zugängliche Sitemaps erleichtern es den AI-Crawlern, wichtige Seiten zu finden und zu verarbeiten.

Durch eine effektive Gestaltung dieser Quellen und Techniken können Shops sicherstellen, dass ihre Inhalte von LLMs optimal wahrgenommen und in Antworten eingebunden werden.

Strategien für GEO im e-Commerce

Technische Grundlage und LLM-Bot-Zugang

Zugänglichkeit von AI-Crawlern:

Die technische Grundlage ist entscheidend, um sicherzustellen, dass LLM-Assistenten wie GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot Ihre Inhalte effektiv erfassen können. Hier sind einige wichtige Punkte:

Robots.txt-Management: Erlauben Sie den AI-Bots den Zugang zu Ihren Seiten durch die korrekte Konfiguration des robots.txt-Files. Verhindern Sie es nicht automatisch, indem Sie die Bots „per Default" blockieren.
Klare URL-Struktur: Eine saubere und logische Struktur der URLs erleichtert es AI-Crawlern, Ihre Inhalte zu erfassen und zu verstehen.
Dedizierte XML-Sitemaps: Erstellen Sie separate XML-Sitemaps für Produkte und Kategorien, um den Crawlern eine strukturierte Ansicht Ihrer Inhaltsbereiche zu geben.
Lesbare HTML-Inhalte (SSR/Pre-rendering): Stellen Sie sicher, dass Ihre Webseiten durch Server-side Rendering oder Pre-rendering leicht verarbeitbar sind, damit AI-Crawlern die Informationen ohne JavaScript-Interpretation erfassen können.
Kritische Crawl-Fehler eliminieren: Überprüfen und korrigieren Sie alle kritischen Fehler bei der Crawling-Prozess, insbesondere auf Produktkarten, um sicherzustellen, dass keine wichtigen Informationen verloren gehen.

Durch die Implementierung dieser technischen Grundlagen ermöglichen Sie es AI-Assistenten, Ihre Inhalte vollständig und effektiv zu erfassen. Dies ist ein wesentlicher Schritt zur Optimierung Ihrer Präsenz in den Antworten der LLMs und zur Erhöhung Ihrer Sichtbarkeit im neuen Einkaufskontext.

Strukturierte Daten und Feeds

Strukturierte Daten (Schema.org):

Vollständige Schema.org-Markup: Verwenden Sie vollständiges Schema.org-Markup für verschiedene Datentypen wie Product, Offer, Review, FAQ, Breadcrumb und Organization. Diese Strukturen sollten die folgenden Informationen enthalten:
- Preise
- Verfügbarkeit (Lagerbestand)
- Produktvarianten
- Bewertungen/Rating
Ein vollständiges Schema.org-Markup ermöglicht es AI-Assistenten, relevante und detaillierte Informationen zu extrahieren und in Antworten einzubinden.

Feeds für verschiedene Plattformen:

Google Merchant Center-Feeds: Für die Google-Ekosystem ist es entscheidend, korrekte Feeds im Google Merchant Center bereitzustellen. Stellen Sie sicher, dass diese Feeds folgende Informationen enthalten:
- Aktuelle Produktinformationen
- Preisdetails
- Verfügbarkeit
Aktuelle Product-Feeds für Marktplätze und Partner: Für die Integration in verschiedene Marktplätze und Partnerschaften müssen aktuelle und vollständige Product-Feeds bereitgestellt werden, die von AI-Shopping-Engines verwendet werden können:
- Aktualisierte Produktinformationen
- Preisdetails
- Verfügbarkeit

Diese strukturierten Daten und Feeds sind entscheidend für eine effektive GEO-Strategie. Sie stellen sicher, dass LLM-Assistenten die notwendigen Informationen aus Ihren e-Commerce-Seiten extrahieren können und diese in ihre Antworten integrieren können. Dadurch führt es zu einer höheren Sichtbarkeit und verbesserten Benutzererfahrungen.

Zusammenfassung der Strategien

Vollständiges Schema.org-Markup: Verwenden Sie vollständige Strukturen wie Product, Offer, Review usw., um detaillierte Informationen bereitzustellen.
Korrekte Merchant Center-Feeds: Für Google-Ekosystem: Aktualisierte und korrekte Feeds im Google Merchant Center.
Aktuelle Product-Feeds für Partner: Sichere Integration in Marktplätze und Partnerschaften durch aktuelle Product-Feeds.

Durch die Anwendung dieser Strategien können Sie sicherstellen, dass Ihre e-Commerce-Inhalte von AI-Assistenten effektiv erfasst und in Antworten eingebunden werden.

Produktbeschreibungen für Menschen und nicht nur für Keywords

Menschliche Szenarien statt trockener Listen:

Szenario-basierte Beschreibungen: Stellen Sie sicher, dass Ihre Produktbeschreibungen die tatsächlichen Nutzungssituationen abdecken. Fokussieren Sie sich auf:
- Zwecke und Anwendungsfälle: Erklären Sie, für wen das Produkt gedacht ist und in welchen Bedingungen es verwendet wird.
- Aufgaben und Probleme: Beschreiben Sie, welche Aufgaben das Produkt erfüllt und welche Probleme es löst.
- Vergleiche und Unterschiede: Zeigen Sie, wie das Produkt sich von anderen ähnlichen Produkten unterscheidet.
Beispiele für menschliche Szenarien:
- Zweck und Anwendung: „Dieser Wassersportanzug ist ideal für aktive Wassersportfans, die häufig im Freiwasser aktiv sind."
- Aufgaben und Probleme: „Der Wassersportanzug schützt vor Sonnenverbrennungen und ist extrem widerstandsfähig gegen Schrammen und Risse."
- Vergleiche und Unterschiede: „Im Gegensatz zu herkömmlichen Anzügen bietet unser Modell verbesserte Beweglichkeit und schnellere Trocknung."

Strukturierte Inhalte für einfaches Extrahieren:

Plus/Minus-Listen: Fügen Sie strukturierte Listen von Vorteilen und Nachteilen hinzu, um es den LLMs leichter zu machen, relevante Informationen zu extrahieren.
- Beispiel:
```
Pluspunkte:
- Hochwertige Materialien
- Widerstandsfähig gegen Risse

Minuspunkte:
- Weniger geeignet für kühle Wassertemperaturen
```

FAQ-Bereich: Integrieren Sie eine FAQ-Liste, die häufig gestellte Fragen und Antworten enthält.

Beispiel:

Frage: Ist der Anzug auch im Winter zu empfehlen?
Antwort: Nein, für kaltere Wassertemperaturen ist ein wärmedämmender Anzug besser geeignet.

Passende/Unpassende Szenarien: Erläutern Sie, in welchen Situationen das Produkt gut und schlecht funktioniert.
- Beispiel:
```
Passt für:
- Wassersportler im Freiwasser

Passt nicht für:
- Schwimmer in kalten Gewässern
```

Durch die Implementierung dieser menschlichen Szenarien und strukturierten Inhalte können Sie sicherstellen, dass Ihre Produktbeschreibungen sowohl für Menschen als auch für AI-Assistenten leicht verständlich und nutzbar sind. Dies verbessert die Wahrscheinlichkeit, dass LLMs relevante Informationen in ihre Antworten einbeziehen werden und so die Sichtbarkeit und Verkaufswahrscheinlichkeit erhöht wird.

Bewertungen, Q&A und soziale Trust als Treibstoff für LLMs

Lebendiger Inhalt durch Benutzertexte:

Sammeln und Strukturieren von Reviews: Aktiv sammeln Sie Kundenbewertungen und fügen Sie sie in eine strukturierte Form ein, um den AI-Assistenten zu helfen, relevante Informationen zu extrahieren.
- Beispiel:
```
Bewertung: „Der Wassersportanzug ist unglaublich robust und schützt vor Sonnenverbrennungen. Die Beweglichkeit lässt nichts zu wünschen übrig."
```

Q&A-Integration: Integrieren Sie eine Q&A-Sektion, die häufig gestellte Fragen und detaillierte Antworten enthält.

Beispiel:

Frage: Ist der Anzug auch im kalten Wasser zu empfehlen?
Antwort: Nein, für kaltes Wasser wäre ein wärmedämmender Anzug besser geeignet.

User-Generated Content (UGC): Nutzen Sie Kundenbilder und Videos, um den Inhalt zu bereichern und die Glaubwürdigkeit zu erhöhen.
- Beispiel:
```
Videozusammenfassung: „Hier ein Testvideo des Anzugs in verschiedenen Wasserbedingungen."
```

Stärken Sie Vertrauenssignale durch Bewertungen und Auszeichnungen:

Markieren von Bewertungen: Machen Sie sicher, dass Bewertungen sichtbar und leicht zu verstehen sind.
- Beispiel:
```
Bewertung: 4.8/5 Sterne auf der Grundlage von 200 Bewertungen
```
Ehren und Auszeichnungen hervorheben: Verwenden Sie strukturierte Daten, um Preise und Auszeichnungen hervorzuheben.
- Beispiel:
```
Erhalten Auszeichnung: „Beste Wassersportanzüge 2023" von Outdoor Magazine
```
E-E-A-T Signale verstärken: Stärken Sie die Expertise, Autorität, Authentizität und Vertrauen (E-E-A-T) in Ihrer Content-Strategie.
- Beispiel:
```
Autoren: Die Produktbeschreibungen wurden von erfahrenen Wassersportler*innen erstellt.
```

Durch die Sammlung und Strukturierung von Benutzertexten, Fragen und Antworten sowie der Hervorhebung von Bewertungen und Auszeichnungen können Sie den AI-Assistenten mit lebendigem und authentischem Inhalt versorgen. Dies verbessert nicht nur die Glaubwürdigkeit Ihrer Produkte, sondern auch die Qualität der von LLMs generierten Empfehlungen.

Zusammenfassung

Sammeln und Strukturieren von Reviews: Bereichern Sie den Inhalt mit echten Kundenbewertungen.
Q&A-Integration: Erstellen Sie eine strukturierte Q&A-Sektion für detaillierte Antworten auf häufig gestellte Fragen.
Benutzertexte hinzufügen: Nutzen Sie Bilder und Videos von Kunden, um den Inhalt zu bereichern.
Bewertungen und Auszeichnungen markieren: Stellen Sie Bewertungen sichtbar und heben Sie Preise und Auszeichnungen hervor.
Stärken Sie E-E-A-T-Signale: Verwenden Sie qualitativ hochwertige Inhalte, um Expertise und Glaubwürdigkeit zu stärken.

Durch die Anwendung dieser Strategien können Sie sicherstellen, dass Ihre Produkte von AI-Assistenten effektiv erfasst und positiv bewertet werden.

Content-Ekosystem um den Produktkatalog herum

Erstellen einer umfassenden Inhalts-„Schale":

Leitartikel und Anleitungen: Erstellen Sie detaillierte Leitfäden und Anleitungen, die sich auf wichtige Kategorien Ihres Produkts konzentrieren.
- Beispiel:
```
Leitfaden: „Wie wählt man den richtigen Wassersportanzug?"
```
Produktbewertungen und Vergleiche: Führen Sie detaillierte Produktbewertungen durch und vergleichen Sie verschiedene Produkte innerhalb einer Kategorie.
- Beispiel:
```
Vergleich: „Wassersportanzug A vs. Wassersportanzug B"
```
Bilder und Bilderzählungen: Erstellen Sie visuelle Inhalte, die das Produkt in verschiedenen Nutzungssituationen zeigen.
- Beispiel:
```
Bildergalerie: „Tägliche Nutzung unseres Wassersportanzugs im Freiwasser"
```
Bildungscontent: Erstellen Sie umfassenden Bildungscontent, der das Wissen in Ihrer Branche bereichert.
- Beispiel:
```
Tutorial: „Einführung in die wichtigsten Techniken des Wassersports"
```

Externe Publikationen und Linkbuilding:

Arbeiten mit externen Medien: Stellen Sie sicher, dass Ihr Brand in relevanten Branchenmedien erwähnt wird.
- Beispiel:
```
Artikel auf OutdoorMagazine.com: „Top Wassersportanzüge 2023"
```
Linkbuilding: Erstellen Sie vertrauenswürdige Backlinks von autoritären Quellen, um die Glaubwürdigkeit Ihres Inhalts zu erhöhen.
- Beispiel:
```
Externe Verlinkung: „Outdoor Magazine empfiehlt unsere Wassersportanzüge"
```
Bedeutung von Kontext und Konsens: LLM-Modelle berücksichtigen den Kontext und die Gleichschrittigkeit der Erwähnungen Ihres Brands in verschiedenen Quellen.
- Beispiel:
```
Externe Zitation: „Unsere Wassersportanzüge werden sowohl von Experten als auch von Anwendern hoch gelobt."
```

Zusammenfassung

Leitartikel und Anleitungen: Erstellen Sie umfassende Leitfäden und Anleitungen, die das Produkt in verschiedenen Nutzungssituationen zeigen.
Produktbewertungen und Vergleiche: Führen Sie detaillierte Bewertungen durch und vergleichen Sie Produkte innerhalb einer Kategorie.
Bilder und Bilderzählungen: Bereichern Sie den Inhalt mit visuellen Materialien, die das Produkt in Aktion zeigen.
Bildungscontent: Erstellen Sie umfassenden Bildungscontent, der das Wissen in Ihrer Branche bereichert.
Arbeiten mit externen Medien: Stellen Sie sicher, dass Ihr Brand in relevanten Branchenmedien erwähnt wird und arbeiten auf vertrauenswürdige Backlinks hin.

Durch die Anwendung dieser Strategien können Sie ein umfassendes Content-Ekosystem um Ihren Produktkatalog herum schaffen. Dies erhöht nicht nur Ihre Glaubwürdigkeit als Themen-Autorität, sondern verbessert auch die Relevanz und Qualität der von LLM-Modellen generierten Empfehlungen.

Optimierung für spezifische AI-Plattformen

Google Gemini / Google:

Merchant Center: Nutzen Sie den Google Merchant Center vollständig aus, um relevante Produktinformationen bereitzustellen.
- Beispiel: Füllen Sie das Schema.org-Markup mit Details wie Preis, Verfügbarkeit und Bewertungen.
Rich Results: Erstellen Sie Rich Results, die visuell ansprechend und informativ sind.
- Beispiel: Verwenden Sie Produktbeschreibungen mit hohen Bildqualitäten und detaillierten Spezifikationen.
Google Shopping: Engagieren Sie sich aktiv in der Google Shopping-Ökosystem.
- Beispiel: Geben Sie regelmäßige Aktualisierungen an Ihren Feeds im Merchant Center vor, um sicherzustellen, dass Ihre Produkte immer aktuell sind.
AI Overview: Verfolgen Sie die Auftretenshäufigkeit Ihres Produkts in AI-Überblicken.
- Beispiel: Analysieren Sie Daten und A/B-Tests, um die Effektivität Ihrer Merchant Center-Aktivitäten zu bewerten.

ChatGPT / Perplexity / Copilot:

Strukturierte Daten: Implementieren Sie strukturierte Daten (Schema.org) für Produkte, Angebote, Bewertungen und FAQ.
- Beispiel: Verwenden Sie vollständige Produktinformationen inklusive Preis, Verfügbarkeit und Bewertungsdetails.
Autoritätsinhalt: Erstellen Sie hochwertigen, autoritären Inhalt um Ihre Produkte herum.
- Beispiel: Erstellen Sie Leitartikel, Produktbewertungen, Bilder und Bildergalerien sowie umfassenden Bildungscontent.
UTM-Links: Stellen Sie einfache und benutzerfreundliche UTM-Links bereit.
- Beispiel: Verwenden Sie kürzere, leicht verständliche UTM-Parameter für bessere Trackbarkeit und Analyse.
E-Commerce-Integrationen: Integrieren Sie sich mit E-Commerce-Plattformen wie Shopify oder BigCommerce.
- Beispiel: Nutzen Sie APIs und Connectors, um eine reibungslose Integration von Produktinformationen und Bestellprozessen zu gewährleisten.

Zusammenfassung

Google Gemini / Google:

Merchant Center: Vollständige Nutzung mit detaillierten Produktinformationen.
Rich Results: Visuell ansprechende und informative Ergebnisse.
Google Shopping: Aktives Engagement in der Ökosystem.
AI Overview: Verfolgen und Analyse des Auftretens im AI-Überblick.

ChatGPT / Perplexity / Copilot:

Strukturierte Daten: Implementierung von Schema.org für vollständige Produktinformationen.
Autoritätsinhalt: Erstellung hochwertigen Inhalts um Produkte herum.
UTM-Links: Benutzerfreundliche UTM-Parameter für bessere Trackbarkeit.
E-Commerce-Integrationen: Reibungslose Integration mit Plattformen wie Shopify und BigCommerce.

Durch die spezifische Optimierung für diese Plattformen können Sie sicherstellen, dass Ihre Inhalte optimal für verschiedene AI-Systeme bereitgestellt werden. Dies verbessert sowohl die Sichtbarkeit als auch die Qualität der von diesen Systemen generierten Empfehlungen und Informationen.

Innenverwendung von LLM in SEO-Prozessen

Clustering und Inhaltsgenerierung:

Anfrage-Clustering: Verwenden Sie AI, um ähnliche Suchanfragen zu clustern.
- Beispiel: Clustern Sie Anfragen wie „Wassersportanzug für Freiwasser" und „Robuster Wassersportanzug" in eine Kategorie.
Inhaltsgenerierung: Nutzen Sie LLMs, um vorläufige Inhalte zu generieren.
- Beispiel: Ein AI-assistierter Entwurf für einen Produktbeschreibungsbereich mit automatisch hinzugefügten Informationen wie Preis und Verfügbarkeit.

Automatische Schema-Routenierung:

Schema-Markup-Automatisierung: Automatisieren Sie die Erstellung von Schema-Markups.
- Beispiel: LLMs können automatisch das richtige Schema für Produkte, Bewertungen und FAQ-Strukturen generieren.
Schematische Überprüfung und Anpassung: Nutzen Sie AI zur automatischen Überprüfung und Anpassung von existierenden Schemata.
- Beispiel: Ein internes Tool, das vorhandene Schemas überprüft und Vorschläge für Verbesserungen macht.

Semantische Lücken und FAQ:

Erkennung semantischer Lücken: Identifizieren Sie durch AI-Mitteln die fehlenden Informationen oder Themen.
- Beispiel: Ein internes Tool, das analysiert, welche Produktinformationen noch hinzugefügt werden müssen.
Generierung von FAQ: Automatische Erstellung von FAQ basierend auf häufigen Anfragen und Kundeninteraktionen.
- Beispiel: Ein AI-assistierter Prozess zur automatischen Generierung von FAQ-Einträgen für Produktseiten.

Internationale Assistenten für Content-Teams:

Lokalisierungshilfe: Erstellen Sie internationale Assistenten, die den Inhalt an lokale Bedürfnisse anpassen.
- Beispiel: Ein Tool, das eine Produktbeschreibung lokalisiert und sicherstellt, dass sie GEO-spezifische Anforderungen erfüllt.
Schnelle Inhaltsvorbereitung: Automatisieren Sie die Vorbereitung von Produktkarten und Leitfäden.
- Beispiel: Ein internes Tool, das einen Entwurf für eine Produktkarte basierend auf vordefinierten Daten generiert und anpassen kann.

Zusammenfassung

Anfrage-Clustering:
- Clustern ähnlicher Suchanfragen.
Inhaltsgenerierung:
- Generieren von Vorlagen für Produktbeschreibungen.
Schema-Markup-Automatisierung:
- Automatische Erstellung und Überprüfung von Schema-Markups.
Schematische Überprüfung und Anpassung:
- Tool zur automatischen Überprüfung und Vorschläge für Verbesserungen.
Erkennung semantischer Lücken:
- Identifizieren fehlender Informationen oder Themen.
Generierung von FAQ:
- Automatische Erstellung von FAQ basierend auf häufigen Anfragen.
Lokalisierungshilfe:
- Assistenten für die Anpassung des Inhalts an lokale Bedürfnisse.
Schnelle Inhaltsvorbereitung:
- Automatisieren der Vorbereitung von Produktkarten und Leitfäden.

Durch die spezifische Integration von LLM in den SEO-Prozess können Sie die Effizienz erhöhen, die Qualität des Inhalts verbessern und sicherstellen, dass Ihre Website optimal für verschiedene AI-Systeme optimiert ist.

Metriken und Analytik für LLM-Visibility

Was wir messen:

Frequenz von Marken- und Produkt-Erwähnungen: Überprüfen Sie die Häufigkeit, mit der Ihre Marke und Ihre Produkte in den Antworten von LLMs erwähnt werden.
- Beispiel: Messen Sie, wie oft Ihr Wassersportanzug in ChatGPT-Antworten auf Fragen zu Freiwasseranzügen genannt wird.
Anteil am Markt vs. Konkurrenz: Vergleichen Sie Ihre Präsenz mit der Ihrer Wettbewerber.
- Beispiel: Bestimmen Sie, ob Ihr Wassersportanzug häufiger erwähnt wird als der von XYZ-Produzenten in AI-Antworten.
Positionierung in AI-Überblicken und Empfehlungen: Überwachen Sie Ihre Ränge in AI-Überblicken und Empfehlungssystemen.
- Beispiel: Überprüfen Sie regelmäßig, ob Ihr Produkt in der ersten oder zweiten Reihe auftritt.

Wie wir messen:

AI-Visibility-Instrumente:
- LLM SEO Report: Nutzen Sie Tools wie LLM SEO Reports für eine detaillierte Analyse von AI-Antworten.
  - Beispiel: Ein automatisiertes Tool, das regelmäßig die Antworten aus verschiedenen AI-Assistenten sammelt und analysiert.
Rankshift:
- Monitorieren der Antworten verschiedener Assistenten: Verwenden Sie Rankshift für den Vergleich von Antworten zwischen verschiedenen LLMs.
  - Beispiel: Vergleichen Sie, ob Ihr Produkt in den Antworten von ChatGPT und Perplexity gleichmäßig vertreten ist.
Google Analytics 4 (GA4) und ähnliche Systeme:
- Separate Kanäle/Segmentierung für AI-Traffic: Konfigurieren Sie GA4 so, dass Sie den Traffic aus chat.openai.com, perplexity.ai und anderen AI-Oberflächen separat verfolgt.
  - Beispiel: Erstellen Sie benutzerdefinierte Segmente in GA4, um nur den Traffic von chat.openai.com zu analysieren.

Zusammenfassung:

Frequenz von Marken- und Produkt-Erwähnungen:
- Messen Sie die Häufigkeit der Erwähnung im Kontext von LLM-Antworten.
Anteil am Markt vs. Konkurrenz:
- Vergleichen Sie Ihre Präsenz mit der Ihrer Wettbewerber in AI-Systemen.
Positionierung in AI-Überblicken und Empfehlungen:
- Überwachen Sie regelmäßig Ihre Position in AI-Überblicken und Empfehlungen.
AI-Visibility-Instrumente (LLM SEO Report, Rankshift):
- Verwenden Sie spezialisierte Tools für den Monitoring von Antworten aus verschiedenen Assistenten.
Google Analytics 4 (GA4) und ähnliche Systeme:
- Konfigurieren Sie separate Kanäle/Segmente für AI-Traffic, um die Effektivität zu analysieren.

Durch diese spezifischen Messmethoden können Sie genau überwachen, wie Ihre Marke und Produkte in verschiedenen LLM-Systemen wahrgenommen werden. Dies ermöglicht Ihnen, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, um Ihre Präsenz zu verbessern und den Anteil am Markt zu erhöhen.

Checkliste für GEO im Ecommerce

1. Technischer Zugang und Crawling

robots.txt und LLMS.txt überprüfen: Stellen Sie sicher, dass LLM-Bots nicht ohne Grund blockiert werden.
- Beispiel: Überprüfen Sie, ob der robots.txt korrekt konfiguriert ist und LLM-Bots erlaubt.
Sitemaps für Produkte und Kategorien konfigurieren: Der kritische Inhalt sollte auf dem Server gerendert oder durch Prerendering verfügbar gemacht werden.
- Beispiel: Erstellen Sie Sitemap-Dateien, die regelmäßig aktualisiert werden.

2. Strukturierte Daten

Vollständiges Schema für Product/Offer/Review/FAQ/Organization einsetzen: Diese sollten auf den wichtigsten Seiten implementiert sein.
- Beispiel: Fügen Sie vollständige Produktinformationen inklusive Preis, Verfügbarkeit und Bewertungen hinzu.
Schema-Validation durchführen: Verwenden Sie Validierungs-Tools, um sicherzustellen, dass die Struktur korrekt ist und vom Suchmaschinen- und AI-System verstanden wird.
- Beispiel: Nutzen Sie Google Structured Data Testing Tool zur Überprüfung.

3. Content für Produktkarten und Kategorien

Beschreibungen an tatsächliche Fragen und Szenarien anpassen: Vermeiden Sie reines Keyword-Stuffing.
- Beispiel: Schreiben Sie Beschreibungen, die auf Kundenfragen wie „Wie funktioniert der Anzug im Freiwasser?" eingehen.
Hinzufügen von FAQ-, Vergleichs- und Plus/Minus-Bereichen: Diese Bereiche sollten vorhanden sein und Keyword-Stuffing vermeiden.
- Beispiel: Fügen Sie eine FAQ-Sektion hinzu, die häufig gestellte Fragen beantwortet.

4. Bewertungen und Benutzererzeugter Inhalt (UGC)

Sammeln von Kundenbewertungen und Q&A-Daten: Diese sollten für Crawlers zugänglich sein und korrekt mit Schema Review/FAQ markiert werden.
- Beispiel: Implementieren Sie eine Bewertungsfunktion und stellen Sie sicher, dass die Daten korrekt strukturiert sind.
Politik zur Moderation und Antworten von Seiten des Unternehmens: Diese Signale verstärken das Vertrauen und die E-E-A-T-Bewertungen.
- Beispiel: Stellen Sie eine klare Moderations-Politik bereit und antworten Sie auf Kundenkommentare.

5. Brandsignale und Externe Umgebung

Überprüfen und einheitliche Brandprofile auf wichtigen Plattformen: Dies sollte für Marktplätze, Kataloge und soziale Netzwerke erfolgen.
- Beispiel: Stellen Sie sicher, dass alle Profile konsistent sind.
Mindestens eine Reihe externer Veröffentlichungen/Rezensionen: Diese sollten den Brand als Experten oder zuverlässigen Verkäufer darstellen.
- Beispiel: Suchen Sie nach Artikeln in Fachzeitschriften, die Ihr Unternehmen positiv bewerten.

6. Integration in AI-Ekosysteme

Aktuelle Feeds im Google Merchant Center und Beteiligung an Marktplätzen/Integrationskanälen: Diese sollten bereits von AI-Shopping-Engines verwendet werden.
- Beispiel: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten im Merchant Center aktuell sind.
Separate UTM-Tags und Tracking für Traffic und Bestellungen aus AI-Kanälen:
- Beispiel: Erstellen Sie benutzerdefinierte UTM-Tags für jede AI-Oberfläche.

7. Monitoring und Iterationen

Verwenden von AI-Visibility-Monitoring-Instrumenten: Überprüfen Sie regelmäßig, wie Assistenten Ihren Brand und seine Nische beschreiben.
- Beispiel: Verwenden Sie LLM SEO Reports für regelmäßige Überprüfungen.
Etablierung eines Audit-Zyklus: Auswertung → Priorisierung von GEO-Aufgaben → Implementierung → Wiederholte Messungen der LLM-Visibility und Einfluss auf die Verkäufe.
- Beispiel: Führen Sie regelmäßige Audits durch, priorisieren Sie Aufgaben und messen Sie die Effekte.

Derzeit – ein Fenster der Möglichkeiten

Generative Suchmaschinen beziehungsweise AI-basierte Suche befindet sich noch in einem Formationsprozess, und E-Commerce-Brands haben ein Zeitfenster von 1 bis 2 Jahren, um als die „Standard"-Quellen für diese Modelle zu etablieren.

Wer GEO bereits jetzt in seine Strategie integriert, wird Gewinne aus dem Übergang zur AI-Suche ziehen, während Konkurrenten weiterhin nur auf organische Positionen achten.

Eugen Ullrich

Ich bin Senior SEO Manager mit über 8 Jahren Erfahrung in der Suchmaschinenoptimierung und im E-Commerce. Meine Spezialisierung liegt nicht nur in der Steigerung des Traffics, sondern in der Entwicklung von SEO-Strategien, die direkten Einfluss auf Umsatz und Rentabilität haben.