Todesstoß für den Online-Shop?

Die Zeiten, in denen potenzielle Kunden in etlichen Onlineshops nach ihrem Lieblingsprodukt suchen, sind vorbei. Keine drei Jahre ist es her, dass ChatGPT der Öffentlichkeit zugängig gemacht wurde, und schon liefert die KI Empfehlungen zum Kauf. Aber woran die Ergebnisse hängen, scheint Betriebsgeheimnis zu sein. „Wie können Online-Shops da noch mithalten?“, fragt Jörn Bittner, Senior Consultant für ProCampaign, ein SaaS Customer Engagement Hub der Consultix GmbH mit Sitz in Bremen.

Marketer versuchen, via AIO (Artificial Intelligence Optimization), GEO (Generative Engine Optimization), LLMO (Large Language Model Optimization) oder GAIO (Generative Artificial Intelligence Optimization) in den KI-Recherchen an Relevanz zu gewinnen. Dabei basieren viele Best Practices bisher rein auf Erfahrungswerten von Agenturen oder Tech-Analysen von Plattformen. Konkrete Messbarkeit ist noch schwierig.

Marken mit hohem EEAT-Faktor (Experience, Expertise, Authority und Trust) werden anscheinend deutlich häufiger zitiert. Klare, gut strukturierte Inhalte mit semantisch passenden Kontexten wie FAQs, Ratgeber und solider Datenlage erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass LLMs darauf zugreifen.

Doch selbst perfekte AIO-Inhalte garantieren keine Erwähnung durch ein LLM. Trainingsdaten, Prompt-Design, Lizenzfragen und Markenrelevanz spielen wohl eine Rolle: Je bekannter eine Marke, umso wahrscheinlicher pusht die KI deren Produkte. Kleinere oder weniger bekannte Brands erhalten also grundsätzlich eine geringere Chance.

Aktualität und Vertrauenswürdigkeit gelten also als treibende Attribute, um von einer der KI-Agenten in eine Recherche aufgenommen zu werden – mit ganz viel Glück. Bevor Unternehmen überhaupt daran denken, auf KI zu setzen, müssen sie ihre Daten konkret aufbereiten und Produkte extrem detailliert beschreiben, um komplexe Anfragen zu beantworten.

Produkt- und Kundendaten bilden die Basis für alles, auch für First Party-Maßnahmen wie Newsletter, Loyalty oder Automatisierung. Doch hier hinken die meisten Anbieter und Hersteller noch hinterher. „Der Stand der Datenaufbereitung und Automatisierung in deutschen Unternehmen gleicht in etwa dem Netz der Deutschen Bahn: viele weiße Flecken, viel zu alte Grundausstattung und eine ‚solange es noch geht, wird nichts geändert‘-Mentalität“, weiß Jörn Bittner aus Erfahrung.

Das Problem: Alle rennen dem neuesten Trend hinterher. „Sicher, KI ist bereits jetzt fester Bestandteil im Online-Shopping und wird viele…