Der ultimative Leitfaden: So bringst du deine Produkte auf ChatGPTs Empfehlungsliste

Willkommen in der Zukunft des Online-Handels! ChatGPT und ähnliche KI-gestützte Plattformen revolutionieren die Art und Weise, wie Kunden Produkte finden und kaufen. Statt stundenlang durch Online-Shops zu scrollen, geben Nutzer einfach eine Anfrage ein wie: „Welche kabellosen Kopfhörer sind die besten für Sport?“ – und voilà: Die KI schlägt passende Produkte vor.

Du fragst dich jetzt sicher: Wie schaffe ich es, dass meine Produkte von ChatGPT empfohlen werden?
Keine Sorge, ich zeige dir Schritt für Schritt, wie du deine Produkte für ChatGPT optimierst. Und keine Angst vor technischen Details – ich erkläre alles so einfach wie möglich, damit du sofort loslegen kannst.

Warum ChatGPT deine neuen besten Verkaufsmitarbeiter sind

ChatGPT analysiert Nutzeranfragen und gleicht sie mit verfügbaren Daten ab. Wenn deine Produkte klar strukturiert und KI-freundlich beschrieben sind, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie von der KI erkannt und empfohlen werden. Der Schlüssel zum Erfolg liegt dabei in strukturierten Daten, nutzorientierten Beschreibungen und einer durchdachten Integration in kompatible Systeme.

1. Nutzen Shop-Systeme Schema.org-Markup?

Die gute Nachricht:

Ja, die meisten modernen Shop-Systeme wie Shopify, WooCommerce, Magento, BigCommerce und andere nutzen Schema.org-Markup bereits standardmäßig. Das heißt, grundlegende Informationen wie Produktname, Preis und Verfügbarkeit werden automatisch in einer Sprache bereitgestellt, die KI-Systeme wie ChatGPT verstehen.

Die weniger gute Nachricht:

Diese Standard-Integrationen decken oft nur die Basics ab. Wichtige Details, die dich von der Konkurrenz abheben könnten, fehlen häufig, wie zum Beispiel:

Bewertungen und Rezensionen: Kundenbewertungen wirken vertrauensbildend und sind ein entscheidender Faktor für KI-Empfehlungen.
Erweiterte Produktdetails: Angaben wie Materialien, Zielgruppen oder Anwendungsbereiche.
Rabatte und Angebote: Informationen zu Sonderaktionen oder befristeten Rabatten, die Kunden besonders ansprechen.

Das bedeutet: Auch wenn dein Shop-System schon Schema.org-Markup nutzt, kannst du durch gezielte Anpassungen deutlich mehr herausholen.

2. Wie überprüfst du dein Schema.org-Markup?

Schritt 1: Prüfe, ob dein Shop-System Schema.org-Markup aktiviert hat

Die meisten Shop-Systeme haben diese Funktion standardmäßig aktiv. Hier die wichtigsten Systeme im Überblick:

Shopify: Nutzt automatisch Schema.org-Markup. Du kannst es jedoch mit Apps wie „JSON-LD for SEO“ erweitern.
WooCommerce: Unterstützt Schema.org-Markup, allerdings oft nur für Basisdaten. Plugins wie „Yoast SEO“ oder „Rank Math“ helfen, erweiterte Daten hinzuzufügen.
Magento: Bietet Schema.org-Markup von Haus aus, aber zusätzliche Module wie „Google Rich Snippets“ können die Funktionalität erweitern.
BigCommerce: Verwendet Schema.org-Markup für Produkte, lässt sich aber ebenfalls anpassen.

Schritt 2: Prüfe, was fehlt

Auch wenn dein Shop-System Schema.org-Markup nutzt, solltest du sicherstellen, dass alle relevanten Informationen enthalten sind. Nutze dazu den Rich Results Test von Google, um zu sehen, welche strukturierten Daten auf deinen Produktseiten vorhanden sind.

Besonders wichtig sind:

Bewertungen und Rezensionen: Sind sie als strukturierte Daten hinterlegt? Wenn nicht, füge sie hinzu.
Erweiterte Produktdetails: Gibt es detaillierte Informationen wie Zielgruppen („für Sportler“), Materialien oder Anwendungsbereiche?
Rabatte und Angebote: Werden Sonderaktionen oder Vergünstigungen angezeigt?

3. Ergänze fehlende Daten für deine Produkte

Wenn dein Shop-System nicht alle wichtigen Daten bereitstellt, kannst du diese in der Regel mit Plugins oder Apps ergänzen. Hier ein paar praktische Beispiele:

Shopify: Installiere eine App wie „JSON-LD for SEO“, um Bewertungen, Rabatte und andere Details hinzuzufügen.
WooCommerce: Plugins wie „Rank Math“ oder „Yoast SEO“ helfen dir, erweiterte Schema.org-Daten einfach zu konfigurieren.
Magento: Nutze Module wie „Google Rich Snippets“ für bessere Schema.org-Unterstützung.

Du musst kein Programmierer sein – die meisten dieser Tools sind leicht zu bedienen und führen dich Schritt für Schritt durch den Prozess.

4. Warum Schema.org-Markup so wichtig ist

Mit Schema.org-Markup kannst du der KI genau mitteilen, was dein Produkt ist und welche Eigenschaften es hat. Diese Datenstruktur ist wie eine „Sprache“, die Suchmaschinen und KI verstehen – und sie hilft, deine Produkte besser zu priorisieren.

Ein einfaches Beispiel:

Du verkaufst kabellose Kopfhörer. Mit Schema.org-Markup kannst du der KI Folgendes mitteilen:

Name: Kabellose Bluetooth-Kopfhörer
Beschreibung: „Kristallklarer Sound, Noise-Cancelling, 30 Stunden Akkulaufzeit.“
Preis: €99,99
Verfügbarkeit: Auf Lager
Bewertungen: 4,8 ★ aus 120 Rezensionen

Je mehr Details du bereitstellst, desto besser kann die KI dein Produkt verstehen und mit Nutzeranfragen abgleichen.

5. Die perfekte Produktbeschreibung: Einfach, klar und KI-freundlich

Neben strukturierten Daten spielt auch die Produktbeschreibung eine zentrale Rolle. ChatGPT analysiert diese Texte, um festzustellen, ob dein Produkt zur Suchanfrage eines Nutzers passt. Eine gute Beschreibung überzeugt nicht nur die KI, sondern auch den Kunden.

So schreibst du die perfekte Beschreibung

Starte mit einem starken Einstieg:
- „Kristallklarer Sound – ohne störende Kabel. Diese kabellosen Bluetooth-Kopfhörer bieten dir aktives Noise Cancelling und 30 Stunden Akkulaufzeit.“
- Das Highlight kommt zuerst – so weiß die KI sofort, worum es geht.
Betone den Nutzen für den Kunden:
- „Perfekt für Reisen oder lange Arbeitstage dank Schnellladefunktion: 10 Minuten laden = 5 Stunden Musik.“
Nutze Keywords gezielt:
- Verwende Begriffe, die Kunden in ihrer Suche verwenden, z. B. „Noise-Cancelling-Kopfhörer für Sport“.
Strukturiere deine Infos:
- Verwende Bulletpoints für wichtige Features:
  - Aktive Geräuschunterdrückung (ANC)
  - 30 Stunden Akkulaufzeit
  - Ergonomisches Design

6. Bewertungen und Social Proof: Überzeuge die KI und den Kunden

Produkte mit guten Bewertungen und Rezensionen haben bei ChatGPT bessere Chancen, empfohlen zu werden. Sie signalisieren der KI: „Dieses Produkt ist beliebt und vertrauenswürdig.“

So hebst du Bewertungen hervor

Fordere Kundenbewertungen aktiv ein:
- Sende nach dem Kauf eine E-Mail mit der Bitte um eine Bewertung.
- Belohne Kunden mit Gutscheinen oder Rabatten.
Integriere Bewertungen in dein Schema.org-Markup:
- Nutze Plugins oder Apps, die Bewertungen als strukturierte Daten anzeigen können.

7. Feeds und API-Integration: Der Turbo für deine Daten

Damit ChatGPT deine Produkte in Echtzeit erkennen und empfehlen kann, müssen diese über APIs oder Feeds zugänglich sein. Viele Shop-Systeme bieten diese Funktionen bereits an – prüfe, ob sie bei dir aktiviert sind.

8. Fazit: Shop-Systeme helfen dir, aber du kannst noch mehr tun

Ja, viele Shop-Systeme nutzen bereits Schema.org-Markup – und das ist ein guter Start! Aber wenn du sicherstellen willst, dass deine Produkte von ChatGPT und anderen KI-Systemen optimal erkannt und priorisiert werden, solltest du einen Schritt weitergehen:

Ergänze fehlende Daten wie Bewertungen und Rabatte.
Optimiere deine Produktbeschreibungen mit starken Keywords und klaren Nutzenversprechen.
Teste regelmäßig, ob deine Daten vollständig und korrekt sind.

Die Zukunft des E-Commerce ist KI – und mit ein bisschen zusätzlicher Arbeit sicherst du dir einen Platz an der Spitze der KI-Empfehlungen! 🚀

1. GEO: Was genau ist das?

Die Optimierung von Produkten für ChatGPT und ähnliche KI-Systeme fällt unter den Begriff „Generative Engine Optimization“ (GEO). Dieser Begriff ist relativ neu und beschreibt die Anpassung von Inhalten, Produkten und Daten speziell für generative KI-Systeme, die Informationen nicht nur anzeigen, sondern aktiv generieren und Empfehlungen aussprechen. Im Vergleich zu klassischer Suchmaschinenoptimierung (SEO), die sich auf Suchmaschinen wie Google konzentriert, zielt GEO darauf ab, Inhalte so zu gestalten, dass sie von KI-Modellen wie ChatGPT verstanden, priorisiert und nutzbringend eingebunden werden können.

Generative Engine Optimization (GEO) beschreibt die Optimierung von Daten und Inhalten, damit generative KI-Systeme diese:

Verstehen: Klare, strukturierte Informationen bereitstellen, die die KI leicht interpretieren kann.
Verknüpfen: Inhalte mit Nutzeranfragen abgleichen, indem sie relevante Keywords und kontextuelle Daten verwenden.
Empfehlen: Produkte, Inhalte oder Services basierend auf den Nutzerbedürfnissen priorisieren und hervorheben.

In anderen Worten: GEO ist die Kunst, Inhalte KI-freundlich zu formatieren und zu strukturieren, sodass sie in den Antworten und Empfehlungen der KI auftauchen.

2. Warum fällt mein Leitfaden unter GEO?

a) Strukturierte Daten (Schema.org)

Das Einfügen von Schema.org-Markup ist ein zentraler GEO-Aspekt, da es der KI ermöglicht, deine Inhalte in maschinenlesbarer Form zu verstehen. Dies verbessert die Chance, dass deine Produkte in generierten Antworten erscheinen.
Beispiel: Mit Schema.org kannst du der KI direkt mitteilen, welche Eigenschaften dein Produkt hat (Name, Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen etc.).

b) KI-freundliche Inhalte

Die Anleitung zur Erstellung klarer, nutzenorientierter Produktbeschreibungen mit Keywords, die auf Nutzeranfragen abgestimmt sind, ist ein klassisches GEO-Prinzip.
Beispiel: Wenn ein Nutzer fragt: „Welche kabellosen Kopfhörer sind die besten für Sport?“, erkennt die KI durch Keywords wie „kabellos“, „Sport“ und „Noise Cancelling“, dass dein Produkt relevant ist.

c) Relevanz durch Personalisierung

GEO geht über reine Keywords hinaus und fokussiert sich auf die Intention der Nutzer. Mein Leitfaden zeigt, wie du deine Inhalte und Daten so formatierst, dass sie spezifische Nutzeranfragen erfüllen, z. B. durch Long-Tail-Keywords oder Nutzenversprechen.

d) Datenzugänglichkeit

Ein wichtiger Bestandteil von GEO ist die Bereitstellung aktueller, maschinenlesbarer Daten über APIs oder Feeds. Mein Guide erklärt, wie du Produktfeeds erstellst und deine Daten regelmäßig aktualisierst, um der KI immer die neuesten Informationen zu liefern.

3. Unterschiede zwischen GEO und klassischer SEO

Obwohl es viele Überschneidungen gibt, verfolgt GEO einen anderen Ansatz als SEO:

Aspekt	SEO (Suchmaschinenoptimierung)	GEO (Generative Engine Optimization)
Zielsystem	Suchmaschinen wie Google, Bing	Generative KI-Systeme wie ChatGPT, Bard, Claude
Inhalte	Fokus auf Webseiten und organische Suchergebnisse	Fokus auf maschinenlesbare Daten und direkte Empfehlungen
Keywords	Keyword-Ranking und -Dichte	Kontextuelle Relevanz und natürliche Sprache
Datenstruktur	Meta-Tags und HTML-Struktur	Strukturierte Daten (Schema.org, JSON-LD, APIs)
Interaktion	Nutzer klickt auf Links (SERPs)	KI liefert direkte Antworten oder Empfehlungen

4. GEO-Praktiken, die in meinem Guide beschrieben werden

a) Datenstrukturierung mit Schema.org

GEO verlangt, dass Daten für KI-Systeme klar und standardisiert bereitgestellt werden. Mein Guide zeigt, wie du Schema.org-Markup einsetzt, um Informationen wie Preise, Bewertungen und Verfügbarkeit maschinenverständlich zu machen.

b) Optimierung für Nutzeranfragen

GEO erfordert Inhalte, die auf spezifische Nutzerfragen eingehen. Mein Leitfaden betont die Verwendung von Long-Tail-Keywords und Nutzen-orientierten Beschreibungen, um die Intention der Nutzer zu treffen.

c) Automatisierte Datenbereitstellung

GEO setzt auf Echtzeit-Daten, die über Feeds oder APIs bereitgestellt werden. Mein Guide erklärt, wie du Produktfeeds erstellst, die von KI-Systemen genutzt werden können.

d) Bewertungen und Relevanz

GEO berücksichtigt soziale Signale wie Bewertungen und Rezensionen, um die Vertrauenswürdigkeit von Produkten zu erhöhen. Mein Guide zeigt, wie du Bewertungen generierst und in strukturierter Form bereitstellst.

5. Vorteile von GEO für Unternehmen

Wenn du GEO praktizierst, ergeben sich zahlreiche Vorteile:

Höhere Sichtbarkeit in KI-Systemen:
- Deine Produkte werden in den KI-generierten Empfehlungen häufiger erwähnt.
Bessere Nutzererfahrung:
- Kunden erhalten präzise Antworten, die perfekt auf ihre Bedürfnisse abgestimmt sind.
Wettbewerbsvorteil:
- Da GEO noch ein relativ neuer Ansatz ist, kannst du dich frühzeitig positionieren.
Höhere Conversion-Rates:
- Empfehlungen durch KI wirken vertrauenswürdiger und führen eher zu Käufen.
Automatisierung:
- GEO ermöglicht es, Daten einmalig zu strukturieren und automatisch für KI-Plattformen bereitzustellen.

6. GEO in der Praxis: Ein Beispiel

Szenario: Ein Kunde fragt ChatGPT

„Welche nachhaltigen Gesichtspflegeprodukte sind gut für empfindliche Haut?“

Wie GEO hilft:

Strukturierte Daten: Deine Produktdaten enthalten Schema.org-Markup mit Attributen wie „empfindliche Haut“ und „nachhaltig“.
Keywords in Beschreibungen: Deine Produktbeschreibung enthält relevante Begriffe wie „vegan“, „biologisch abbaubar“ und „sanft zur Haut“.
Bewertungen: Deine Produkte haben positive Bewertungen, die der KI zeigen, dass Kunden zufrieden sind.
Datenzugänglichkeit: Deine Produkte sind über Feeds oder APIs für ChatGPT verfügbar.

Wenn der Kunde fragt, erkennt die KI, dass dein Produkt relevant ist, und empfiehlt es.

7. Fazit: GEO ist die Zukunft

GEO ist der nächste Evolutionsschritt im E-Commerce und wird immer wichtiger, da KI-Systeme wie ChatGPT die Art und Weise verändern, wie Kunden Produkte entdecken. Wenn du die beschriebenen Schritte umsetzt – von strukturierten Daten über KI-optimierte Inhalte bis hin zu Bewertungen und Datenfeeds – stellst du sicher, dass deine Produkte in der KI-Welt ganz vorne mitspielen.

Jetzt bist du dran! Fang an, deine Produkte für ChatGPT und Co. zu optimieren, und sei Teil der neuen Ära des Online-Handels. 🚀

No:How – just another f*cking Service-Agentur