Man stelle sich vor, die beste Sales-Mitarbeiterin kündigt plötzlich und wechselt zur Konkurrenz. Schlimm genug. Aber was, wenn die »Verkäuferin« eigentlich ChatGPT heißt, täglich Millionen von Produktempfehlungen ausspricht und dabei systematisch den Wettbewerb bevorzugt? Genau das beginnt gerade im E-Commerce: KI-Systeme werden einflussreicher im Vertriebsprozess und entscheiden dabei nach eigenen Regeln, welche Produkte sie empfehlen. Und die Transformation passiert sehr schnell: 89% der B2B-Einkäufer nutzen bereits generative KI. Die Zukunft des Online-Handels wird also nicht allein in Suchergebnissen entschieden, sondern in den direkten Antworten von ChatGPT, Perplexity und anderen generativen KI-Systemen – lange bevor ein Kunde eine Website oder einen Shop überhaupt zu Gesicht bekommt. 

Damit kommen wir zu Generative Engine Optimization (GEO), die nächste Evolutionsstufe der Suchmaschinenoptimierung – speziell entwickelt für eine Welt, in der KI-Systeme als »Answer Engines« fungieren und in der Lage sind, Produktempfehlungen direkt zu generieren. Für E-Commerce-Unternehmen bedeutet das: Produktdaten und Content müssen nicht nur für Google optimiert sein, sondern auch für die KI-Modelle, die zunehmend Kaufentscheidungen beeinflussen.

Während traditionelles SEO für Suchalgorithmen optimiert, optimiert GEO für das Verständnis von KI-Sprachmodellen. Der Unterschied ist fundamental: SEO-Logik konzentriert sich auf Keywords und Backlinks, optimiert für Ranking-Positionen mit dem Ziel, Klicks auf die Website zu generieren. GEO-Logik hingegen fokussiert auf kontextuelles Verständnis, optimiert für KI-Zitierungen und zielt darauf ab, in KI-generierten Antworten zu erscheinen. Das hat auch Folgen für die Erfolgsmessung. Primäre GEO-KPIs umfassen die Citation Rate (Häufigkeit der Zitierung in KI-Antworten), Source Authority (Vertrauenswürdigkeit als Quelle) und Context Relevance (thematische Kontexte). Sekundäre Metriken messen AI-Traffic, Conversion-Quality von KI-vermittelten Besuchern und Brand Mention Sentiment in KI-Kontexten.

Ein Praxisbeispiel: Ein Produktionsleiter fragt ChatGPT nach »Industrielle Kompressoren für Druckluftanlage, 15 bar, ölfrei, Lebensmittelindustrie-zertifiziert«. Die KI antwortet mit drei konkreten Herstellerempfehlungen, inklusive Anbieter-Links und Preisvergleichen. Steht die eigene Produktpalette auf dieser Liste? Oder empfiehlt die KI die Konkurrenz? Diese Szenarien werden längst Realität. 

Schauen wir uns dafür einige aktuelle Trends an. Obwohl die Zahlen noch vergleichsweise frisch sind, zeigen sie deutlich, in welche Richtung wir uns bewegen. Betreiber von E-Commerce-Websites berichten von einem Rückgang im klassischen Traffic durch Suchmaschinen zwischen 15% und 50% aufgrund KI-generierter Shopping-Empfehlungen. Gleichzeitig nimmt jedoch der von AI-Tools ausgehende Traffic rasant zu, insbesondere in beratungsintensiven Branchen wie Elektronik und Software. AI-Suchergebnisse, die wie Google’s »AI Overview« direkt in der Suchmaschine angezeigt werden, weisen wesentlich höhere Klickraten als herkömmliche Suchergebnisse auf, wenn sie eine Markennennung beinhalten. Zudem finden auch Marken Zugang zu Google’s KI-Übersichten, die im klassischen Suchranking schlechter abschneiden. 

Der Verbrauchertrend  ist auch eindeutig. Unter aktiven KI-Nutzern in Europa haben 76% KI-Tools wie ChatGPT bei der Kaufrecherche zumindest gelegentlich eingesetzt, und 17 % tun dies meistens oder jedes Mal. Zu den Shopping-Aufgaben, für die Verbraucher generative KI nutzen, gehören die Durchführung von Recherchen (55 Prozent der Befragten), der Erhalt von Produktempfehlungen (47 Prozent), die Suche nach Angeboten (43 Prozent), das Einholen von Geschenkideen (35 Prozent), das Finden einzigartiger Produkte (35 Prozent) und das Erstellen von Einkaufslisten (33 Prozent).

Um entsprechende Vergleiche anzustellen und Kaufempfehlungen auszusprechen, benötigen KI-Systeme für sie strukturierte Produktinformationen. GEO beginnt also mit der Datenqualität. Product Information Management (PIM)-Systeme bilden das Fundament, um erfolgreiche GEO-Strategien umsetzen zu können. Woran liegt das? PIM-Systeme wie Akeneo ermöglichen zentralisierte Datenverwaltung aller produktrelevanten Informationen und schaffen die Konsistenz, die KI-Systeme für zuverlässige Empfehlungen benötigen. Durch klare Datentrennung zwischen Attributen, Texten, Medien und Übersetzungen können KI-Modelle relevante Informationen leichter extrahieren. Diese kanalübergreifende Konsistenz kommt allen KI-gestützten Applikationen von Google Shopping AI über Perplexity bis ChatGPT zugute.

KI-Systeme benötigen strukturierte Produktinformationen in verschiedenen Abstraktionsebenen, um fundierte Empfehlungen zu generieren. Diese Datenarchitektur funktioniert wie eine Informationspyramide: Die Basis-Produktdaten bilden das Fundament mit technischen Spezifikationen, Preisen und Kategorien – das »Was« des Produkts. Darüber liegt der Anwendungskontext, der erklärt, wofür und für wen das Produkt gedacht ist: konkrete Einsatzszenarien, Zielgruppendefinitionen und Systemanforderungen.

Die dritte Ebene umfasst beratungsrelevante Inhalte. Hier wird aus Produktdaten echte Kaufberatung. Problemlösungsansätze, Vergleichskriterien und Entscheidungshilfen helfen KI-Systemen, nicht nur zu informieren, sondern zu empfehlen. Die Spitze der Pyramide bildet die semantische Intelligenz: Produktbeziehungen, Markenpositionierung und branchenspezifische Fachsprache, die es KI-Modellen ermöglichen, das Produkt im richtigen Kontext zu verstehen und zu präsentieren. Diese vier Ebenen arbeiten zusammen wie ein digitaler Verkaufsberater: Sie liefern nicht nur Fakten, sondern schaffen Verständnis für den Nutzen und die Anwendung Ihrer Produkte.

Konversationelle Produktbeschreibungen entwickeln

KI-Sprachmodelle wurden mit Milliarden von Textdaten trainiert, die hauptsächlich aus natürlicher, menschlicher Kommunikation stammen. Diese Modelle verstehen kontextuelle Sprache besser als Aufzählungen technischer Spezifikationen. Während traditionelle Suchmaschinen Keywords isoliert bewerten, analysieren LLMs ganze Satzstrukturen und semantische Zusammenhänge.

Das Prinzip: Question-Answer-Patterns (Frage-Antwort-Muster) spiegeln wider, wie Menschen tatsächlich nach Lösungen suchen. Wenn Ihre Produktbeschreibungen bereits die Antworten auf typische Kundenanfragen enthalten, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Systeme diese als relevante Quelle identifizieren.

Statt Produktbeschreibungen wie »Premium-Kaffeemaschine mit 15 Bar Druck« formulieren Sie also in der Praxis: »Diese Kaffeemaschine ist ideal für Espresso-Liebhaber, die Wert auf authentischen italienischen Geschmack legen. Der 15-Bar-Druck sorgt für die perfekte Crema-Bildung, wie Sie sie aus der Lieblings-Espressobar kennen.« Der Unterschied liegt in der Intent-Orientierung: Die erste Variante beschreibt Features, die zweite beantwortet die implizite Frage »Was bringt mir das?« und schafft emotionale Verknüpfungen, die KI-Modelle in ihren Empfehlungsalgorithmen berücksichtigen.

FAQ-Integration mit Kaufberatungscharakter

Inhalte, die natürliche Sprachfragen direkt beantworten, und Überschriften, die mit Benutzerfragen übereinstimmen (z.B. »Was ist GEO-Optimierung?«), verbessert die Wahrscheinlichkeit, dass Inhalte in KI-Antworten auftauchen. Integrieren Sie also Fragen, die echte Kunden stellen würden. Der Grund liegt wiederum in den Frage-Antwort-Mustern. Wenn Produktseiten bereits die Fragen enthalten, die Nutzer an ChatGPT oder Perplexity stellen, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass die Inhalte auch als relevante Antwortquelle erkannt und zitiert werden.

• »Welche Grafikkarte brauche ich für 4K-Gaming?«

• »Passt dieser Pullover zu meinem Figurtyp?«

• »Wie lange hält der Akku bei intensiver Nutzung?«

Strukturierte Daten für KI-Verständnis

Schema.org ist der Markup-Standard von Suchmaschinen wie Google und Bing. Was früher primär als SEO-Tool galt, ist in der KI-Ära zum entscheidenden Faktor für maschinelles Verständnis geworden.

Während traditionell Inhalte für menschliche Leser optimiert wurden, müssen sie jetzt primär für KI-Systeme als erste Konsumenten verständlich sein. Schema.org-Markup fungiert dabei als »Maschinencode« für KI-Systeme und ermöglicht präzise Interpretation von Webinhalten für Knowledge Graphs – die Grundlage für Large Language Models. Nutzen Sie Schema.org-Markup gezielt für:

• Product Schema: technische Eigenschaften und Spezifikationen

• Review Schema: Kundenbewertungen und Ratings

• Offer Schema: Preise, Verfügbarkeit, Lieferzeiten

• HowTo Schema: Anwendungsanleitungen und Use Cases

Kontextuelle Produktverknüpfungen

KI-Systeme lernen durch Assoziationen – ähnlich wie das menschliche Gehirn. Während traditionelle Suchmaschinen einzelne Keywords bewerten, analysieren Large Language Models semantische Beziehungen zwischen Begriffen und Konzepten. Diese Embeddings – mathematische Repräsentationen von Bedeutungen – ermöglichen es KI-Modellen, Zusammenhänge zu verstehen, die nicht explizit genannt werden.

Für E-Commerce bedeutet das: Schaffen Sie semantische Verbindungen zwischen Produkten durch Formulierungen wie »Kunden, die dieses Produkt kaufen, benötigen oft auch...«, »Perfekt kombinierbar mit...« oder »Alternative für Nutzer mit Budget X...«. Diese Verknüpfungen funktionieren wie semantische Brücken: Sie helfen KI-Systemen, Ihre Produkte in relevanten Empfehlungskontexten zu berücksichtigen – auch wenn der Kunde nicht explizit nach Ihrem Produkt gesucht hat.

Ein praktisches Beispiel: Wenn Sie Industriekompressoren verkaufen und explizit erwähnen »Häufig kombiniert mit Drucklufttrocknern der Serie XY«, kann eine KI bei der Frage nach »kompletten Druckluftsystemen« beide Produkte als Gesamtlösung empfehlen.

Die Plattform-spezifische GEO-Strategie

Außerdem haben verschiedene KI-Systeme unterschiedliche Präferenzen, die man beachten sollte. OpenAIs ChatGPT bevorzugt aktuelle, trending Inhalte und gewichtet Reddit sowie soziale Medien hoch. Perplexity AI nutzt Real-time Web Search mit Shopping-Features und bietet ein Merchant Program für bessere Sichtbarkeit. Google Gemini integriert den Google Shopping Graph mit über 50 Milliarden Produkteinträgen, während Amazon Rufus »Buy for me«-Funktionalität auch für externe Käufe anbietet.

GEO ist mehr als eine neue Optimierungstechnik – es ist die Antwort auf eine fundamentale Veränderung im B2B-Kaufverhalten. Während SEO darauf abzielte, in Suchergebnissen gefunden zu werden, geht es bei GEO darum, die bevorzugte Antwort auf konkrete Geschäftsprobleme zu werden. Studien zeigen bereits eine Steigerung der KI-Sichtbarkeit um 40% durch strukturierte GEO-Maßnahmen – ein Indikator für das Potenzial dieser Strategie.

Der entscheidende Unterschied liegt in der Datenarchitektur: Statt auf Keywords zu optimieren, strukturieren erfolgreiche Unternehmen ihre Produktinformationen für maschinelles Verständnis. PIM-Systeme werden dabei vom Datenlager zum strategischen Wettbewerbsvorteil – sie ermöglichen die konsistente, kontextuelle Aufbereitung von Produktdaten für verschiedene KI-Systeme.

Klar, die Entwicklung steht noch am Anfang. Mittelfristig müssen Unternehmen für beide Ansätze optimieren, sowohl SEO als auch GEO. Vernünftige PIM Systeme können darauf gut reagieren und auch bei neuen Erkenntnissen unterstützen, um schnell reagieren und die Strategie anpassen zu können.

Und wie geht’s weiter? Multimodale KI-Systeme werden künftig nicht nur Text, sondern auch Bilder, Videos und technische Zeichnungen interpretieren. Voice Commerce wird B2B-Beschaffungsprozesse weiter beschleunigen. Und KI-Agenten werden zunehmend autonome Kaufentscheidungen treffen – basierend auf den Daten, die wir heute strukturieren.

Unternehmen, die jetzt in GEO-fähige Datenstrukturen investieren, schaffen also das Fundament für die nächsten Entwicklungsstufen. Die entscheidende Frage ist: Sind die eigenen Produktdaten bereit für die Veränderungen, die KI im E-Commerce auslöst?