Warum ChatGPT den Kaufprozess beeinflusst
Marketing Manager beobachten verändertes Suchverhalten. Nutzer fragen nicht mehr nur „beste Sonnencreme“, sondern formulieren konkrete Probleme. ChatGPT generiert direkte Empfehlungen. Diese Antworten basieren auf strukturierten, kontextreichen Inhalten – nicht auf Werbebudgets.
Für eCommerce bedeutet das: SEO bleibt relevant, aber reine Ranking-Positionen reichen nicht mehr.
Welche Shops häufiger referenziert werden
Aus Crawling-Analysen mit Screaming Frog und Daten aus Search Console und Bing Webmaster Tools erkennen wir Muster:
- klare Produktdefinitionen
- vollständige Attribute (Marke, Kategorie, Anwendung)
- erklärende Ratgeberinhalte
- konsistente interne Verlinkung
- strukturierte Daten
- Shops ohne Kontext bleiben unsichtbar.
Google Shopping vs. ChatGPT
Google Shopping basiert auf Merchant Center, Feed-Optimierung und PPC-Strategien. ChatGPT hingegen bewertet semantische Tiefe. Beide Systeme greifen auf unterschiedliche Signale zurück. Wer beides kombiniert, maximiert Sichtbarkeit.
Was Marketing Manager konkret prüfen sollten
Sind die Produktdaten vollständig?
Prüfen Sie im Merchant Center und im Shop, ob Titel, Marke, GTIN/EAN, Varianten (Größe/Farbe), Material/Produktart, Verfügbarkeit und Preis konsistent sind. Unstimmige Attribute führen nicht nur zu schlechteren Shopping-Listings, sondern reduzieren auch die Chance, dass Systeme wie ChatGPT oder Copilot Produkte sauber einordnen.
Gibt es erklärende Inhalte zu den wichtigsten Kauffragen?
LLM-Systeme bevorzugen Kontext. Ein Shop, der nur Produktseiten hat, wirkt austauschbar. Legen Sie zu den Top-Kategorien kurze Wissensseiten an (z. B. „Sonnencreme für empfindliche Haut“, „Retinol richtig kombinieren“, „Versand & Rückgabe erklärt“). Diese Seiten liefern Definitionen, Kriterien und Vergleiche – genau das, was KI-Antworten gern referenzieren.
Ist die Informationsarchitektur logisch aufgebaut?
Wenn Kategorie → Produkt → Ratgeber → Vergleich sauber miteinander verlinkt ist, entsteht ein semantisches Netz. Prüfen Sie per Screaming Frog: Gibt es Orphan Pages? Sind Filterseiten indexierbar, ohne Duplicate Content zu erzeugen? Eine klare H1/H2-Struktur und eindeutige Breadcrumbs helfen sowohl Google als auch KI-Systemen beim Verständnis.
Sind Tracking und Datenquellen sauber?
Kontrollieren Sie in GA4/Matomo und der Search Console, ob Traffic-Spitzen, ungewöhnlich viel Direct oder fehlende Referrer sauber erklärbar sind. AI-Traffic ist oft „dunkler“ (Referrer fehlen). Umso wichtiger: saubere UTM-Logik, konsistentes Event-Tracking über GTM und ein belastbares Attributionsmodell.
Werden Bing und Copilot mitgedacht?
Bing Webmaster Tools zeigen Indexierungsprobleme, die in Google nicht sichtbar sind. Gerade im AI-Umfeld ist das relevant, weil Copilot stark an Bing gekoppelt ist. Prüfen Sie Sitemaps, Canonicals und die Crawl-Errors in beiden Systemen.
Kurz gesagt: Wenn Produktdaten, Kontextcontent und technische Struktur sauber sind, steigt die Wahrscheinlichkeit für Sichtbarkeit – sowohl in Google (SEO/Shopping) als auch in KI-Antwortsystemen (LLM-Visibility).