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Methodologische Anmerkung: Der Bericht wurde auf der Grundlage von Daten aus der Überwachung von 100 Online-Shops aus 10 E-Commerce-Kategorien erstellt. Die Daten wurden aggregiert und anonymisiert, sodass der Bericht keine einzelnen Marken identifiziert. Für jeden Shop wurde täglich ein Satz von 100 Anfragen überwacht, die verschiedene Phasen des Kaufprozesses widerspiegeln. Die im Bericht präsentierten Ergebnisse sind Aggregationen für die gesamte Stichprobe und analysierte Segmente und sollten nicht als Prognose der Ergebnisse für jeden Online-Shop interpretiert werden.
Schlussfolgerung
Im analysierten Datensatz stieg die durchschnittliche Sichtbarkeit von Online-Shops in AI-Antworten über 90 Tage von 11,8 % auf 22,6 %. Dies stellt einen Anstieg von 10,8 Prozentpunkten oder 91,5 % im Vergleich zum Ausgangsniveau dar.
Die Veränderung war jedoch nicht einheitlich. Von 100 analysierten Profilen verdoppelten 43 mindestens ihre Sichtbarkeit, 35 erhöhten sie um 25–99 % und 7 beendeten den Beobachtungszeitraum mit einem niedrigeren Ergebnis als zu Beginn.
Die größten Zuwächse wurden in der Gruppe der Geschäfte beobachtet, die regelmäßige Aktivitäten zur Aktualisierung von Produktinformationen, zur Entwicklung von Inhalten, die spezifische Kundenbedürfnisse erfüllen, und zur Umsetzung von Empfehlungen aus dem Monitoring durchführten.
Das Ergebnis zeigt eine Korrelation zwischen der Konsistenz der Maßnahmen und dem Anstieg der Sichtbarkeit in der analysierten Stichprobe. Es bedeutet jedoch nicht, dass das gleiche Wachstum für jede Marke garantiert werden kann oder dass die beobachtete Korrelation ausschließlich aus den ergriffenen Maßnahmen resultiert.
Bericht in Zahlen
| Indikator | Start | Nach 30 Tagen | Nach 60 Tagen | Nach 90 Tagen | Änderung nach 90 Tagen |
|---|---|---|---|---|---|
| Durchschnittliche Sichtbarkeit | 11,8% | 14,7% | 18,2% | 22,6% | +91,5% |
| Präsenz in den TOP 3 Empfehlungen | 4,9% | 6,3% | 8,5% | 11,7% | +138,8% |
| Zitationsrate | 2,7% | 3,4% | 4,6% | 6,8% | +151,9% |
| Marktanteil | 8,6% | 10,3% | 12,5% | 15,4% | +79,1% |
| Durchschnittliche Markenposition* | 5.8 | 5.3 | 4.7 | 4.2 | Verbesserung um 1,6 Positionen |
* Durchschnittliche Position nur für Antworten berechnet, in denen die Marke erwähnt wurde. Eine niedrigere Punktzahl ist besser.
Umfang der Studie und erste Schlussfolgerungen
- 100 Online-Shop-Profile
- 10.000 einzigartige Einkaufs- und Produktanfragen
- 10 analysierte E-Commerce-Sektoren
- 5 AI-Antwortumgebungen
- 43% der Geschäfte haben ihre Sichtbarkeit innerhalb von 90 Tagen mindestens verdoppelt
- 78% der Geschäfte haben die Sichtbarkeit um mindestens 25% erhöht
Wie wurde das Forschungsmodell entworfen?
Die Studie umfasste 100 Online-Shops, 10 aus jedem analysierten Sektor. Für jeden Shop wurden 100 Anfragen vorbereitet, die die realen Phasen der Kaufentscheidung widerspiegeln. Insgesamt wurden 10.000 einzigartige Anfragen erstellt.
Die Anfragen wurden in fünf Gruppen unterteilt:
| Art der Anfrage | Anteil im Set | Absicht |
|---|---|---|
| Entdeckung und Empfehlungen | 30% | „Welche Trekking-Schuhe für einfache Wanderwege wählen?“ |
| Problem und Lösung | 25% | „Was hilft, das Haarausfallen von Hunden zu Hause zu reduzieren?“ |
| Vergleiche | 20% | „Ist eine automatische oder manuelle Espressomaschine besser?“ |
| Produkt und Transaktion | 15% | „Wo kann man einen Bürostuhl für 100 EUR kaufen?“ |
| Markenvalidierung | 10% | „Ist Marke X vertrauenswürdig?“ |
Die Sichtbarkeit wurde in fünf Umgebungen überprüft: ChatGPT, Gemini, Google AI, Claude und Grok. Das gleiche Set von Aufforderungen wurde täglich über 90 Tage analysiert.4,5 Millionen AI-Antworten wurden analysiert.
Was bedeutet Sichtbarkeit in diesem Bericht?
Die grundlegende Kennzahl zeigt den Prozentsatz der Aufforderungen, in denen die überwachte Marke in der AI-Antwort erschien. Zum Beispiel bedeutet eine Sichtbarkeit von 20 %, dass die Marke in 20 von 100 überprüften Anfragen erwähnt wurde.
Die Erwähnung allein erschöpft jedoch nicht die Analyse. Daher wurden auch die folgenden Punkte berücksichtigt:
- TOP 3 Rate, was der Anteil der Antworten ist, in denen die Marke unter den drei besten Empfehlungen war
- Zitationsrate, der Prozentsatz aller analysierten Antworten, in denen die Website der überwachten Marke als Informationsquelle angegeben oder ein Link zu ihr erschien
- Share of Voice, was der Anteil der Marke an allen Erwähnungen bezüglich ihr und überwachten Wettbewerbern ist
- Durchschnittliche Position, was der durchschnittliche Platz der Marke auf der Empfehlungsliste ist, wenn sie erwähnt wurde
Sichtbarkeit nach drei Monaten: ein Anstieg von 91,5 %
Zu Beginn der Studie erschienen Marken in durchschnittlich 11,8 % der Antworten. Nach dem ersten Monat stieg das Ergebnis auf 14,7 %. Eine ausgeprägtere Beschleunigung trat zwischen dem 30. und 90. Tag auf: nach zwei Monaten betrug die Sichtbarkeit 18,2 % und nach drei Monaten 22,6 %.
| Messzeitpunkt | Sichtbarkeit | Index, Start = 100 | Wachstum relativ zum Start |
|---|---|---|---|
| Start | 11,8% | 100 | 0% |
| 30 Tage | 14,7% | 125 | +24,6% |
| 60 Tage | 18,2% | 154 | +54,2% |
| 90 Tage | 22,6% | 192 | +91,5% |
Daten zeigen, dass die Bewertung von Effekten nach ein paar oder mehreren Tagen verfrüht sein kann. Der Inhalt muss veröffentlicht, von Informationssystemen entdeckt, verarbeitet und in Antworten genutzt werden. In der Praxis können die ersten Signale früher erscheinen, aber ein vollständiges Bild der Veränderung wird erst nach mehreren nachfolgenden Messzyklen bereitgestellt.
Nicht alle Geschäfte wuchsen im gleichen Tempo
Die Verteilung der Veränderungen war deutlich unterschiedlich:
- 43 Geschäfte haben ihre Sichtbarkeit mindestens verdoppelt
- 35 Geschäfte haben sie um 25-99% erhöht
- 15 Geschäfte verzeichneten einen Anstieg von weniger als 25% oder ein Ergebnis, das dem ursprünglichen nahe kam
- 7 Geschäfte endeten den Zeitraum mit einem Ergebnis, das niedriger war als zu Beginn
Zu Beginn erschienen 31 von 100 Geschäften in keinem der wichtigen Aufforderungen in ihrer Kategorie. Nach 90 Tagen fiel die Zahl solcher Geschäfte in der Studie auf 9. Gleichzeitig stieg die mediane Sichtbarkeit von 10,6% auf 20,1%.
Die Schlussfolgerung ist einfach: Der durchschnittliche Anstieg war nicht das Ergebnis einiger außergewöhnlich starker Marken. Die Verbesserung umfasste den Großteil der Stichprobe, obwohl ihr Ausmaß von der Branche und der Intensität der Maßnahmen abhing.
Welche Branchen haben am meisten profitiert?
Die höchste Dynamik wurde in Branchen erreicht, in denen Kundenfragen detailliert, problemorientiert und klärungsbedürftig sind. Dazu gehören unter anderem Nahrungsergänzungsmittel, Haustierprodukte, Autoteile und Haushaltsgeräte.
| Branche | Start | Nach 90 Tagen | Relative Veränderung | Änderung in p.p. |
|---|---|---|---|---|
| Gesundheit und Nahrungsergänzungsmittel | 8,4% | 20,3% | +141,7% | +11,9 |
| Automobilteile und -zubehör | 7,6% | 17,2% | +126,3% | +9,6 |
| Haustierbedarf | 9,8% | 21,8% | +122,4% | +12,0 |
| Haus und Garten | 12,1% | 25,4% | +109,9% | +13,3 |
| Sport und Freizeit | 11,7% | 23,8% | +103,4% | +12.1 |
| Kinder und Spielzeug | 13.9% | 25.6% | +84.2% | +11.7 |
| Mode und Schuhe | 13,5% | 23,9% | +77,0% | +10,4 |
| Unterhaltungselektronik | 10,9% | 18,6% | +70,6% | +7,7 |
| Spezialnahrung | 14,3% | 23,6% | +65,0% | +9,3 |
| Schönheit und Kosmetik | 15,8% | 25,8% | +63,3% | +10,0 |
Der größte relative Anstieg bedeutet nicht immer die höchste endgültige Sichtbarkeit. Die Gesundheits- und Ergänzungsindustrie begann auf einem niedrigen Niveau, sodass das Wachstum von 8,4% auf 20,3% eine Dynamik von über 140% zur Folge hatte. Im Gegensatz dazu hatte die Kosmetik die höchste anfängliche Sichtbarkeit und erzielte das beste Endergebnis nach drei Monaten, trotz niedrigerer prozentualer Dynamik.
Warum wachsen einige Kategorien schneller?
Die Studie zeigte, dass Kategorien, die drei Bedingungen erfüllen, einen Vorteil erlangen:
- Kunden stellen viele detaillierte Fragen vor dem Kauf
- Die Produktauswahl hängt von Parametern, Anwendung oder Benutzerproblem ab
- Der Laden kann spezifisches Wissen veröffentlichen, das nicht in eine kurze Produktbeschreibung passt
Dies könnte teilweise die hohe Dynamik erklären, die in der Kategorie Haus und Garten beobachtet wird. Benutzer fragen selten nur nach einem bestimmten Produktnamen. Häufiger beschreiben sie den Raum, das Budget, Einschränkungen und das erwartete Ergebnis. Ein Geschäft, das solche Situationen besser erklärt als die Konkurrenz, bietet Modelle mit dem Material, das benötigt wird, um nützliche Empfehlungen zu erstellen.
Die Ergebnisse variierten zwischen den AI-Systemen
Die gleiche Marke kann in einem System gut sichtbar und in einem anderen fast unsichtbar sein. Jede Umgebung verwendet eine andere Auswahl an Quellen, Methoden zur Informationsbeschaffung und Mechanismen zur Antwortkonstruktion.
| AI-Umgebung | Sichtbarkeit bei der Einführung | Sichtbarkeit nach 90 Tagen | Relative Veränderung |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 13,7% | 25,4% | +85,4% |
| Gemini | 11,9% | 23,7% | +99,2% |
| Google AI | 9,4% | 18,2% | +93,6% |
| Claude | 10,1% | 20,1% | +99,0% |
| Grok | 13,9% | 25,6% | +84,2% |
| Durchschnitt | 11,8% | 22,6% | +91,5% |
Noch größere Unterschiede sind bei den Zitierungen sichtbar:
| AI-Umgebung | Startzitierungsrate | Zitationsrate nach 90 Tagen |
|---|---|---|
| ChatGPT | 3.1% | 7.6% |
| Gemini | 3.4% | 8,2% |
| Google AI | 5,8% | 10,9% |
| Claude | 0,9% | 2,9% |
| Grok | 0,3% | 4,4% |
| Durchschnitt | 2,7% | 6,8% |
Das Ergebnis zeigt, warum ein einzelner Test in einem Chat nicht ausreicht, um die Sichtbarkeit zu bewerten. Eine Marke kann häufig erwähnt, aber selten zitiert werden. Sie kann auch in vergleichenden Fragen hoch erscheinen und in problembezogenen Anfragen verschwinden. Nur die kontinuierliche Überwachung mehrerer Modelle und Prompt-Gruppen offenbart die tatsächliche Sichtbarkeitsstruktur.
Der größte Anstieg der Sichtbarkeit wurde bei Problem-Prompts verzeichnet
Nicht jede Gruppe von Fragen reagierte in gleichem Maße auf Maßnahmen. Die größte Dynamik wurde bei Anfragen erzielt, bei denen der Benutzer das Problem, das erwartete Ergebnis oder die Bedingungen der Produktnutzung beschrieb.
| Vorgabeabsicht | Start | Nach 90 Tagen | Relative Veränderung |
|---|---|---|---|
| Problem und Lösung | 9,8% | 23,4% | +138,8% |
| Entdeckung und Empfehlungen | 8,4% | 19,2% | +128,6% |
| Vergleiche | 12,9% | 24,6% | +90,7% |
| Produkt und Transaktion | 11,6% | 20,5% | +76,7% |
| Markenvalidierung | 22,8% | 28,1% | +23,2% |
Eingaben, die den Markennamen enthalten, hatten von Anfang an eine hohe Sichtbarkeit. Ihr Wachstumspotenzial war daher begrenzt. Ein viel größeres Verbesserungspotenzial boten Fragen, die gestellt wurden, bevor der Kunde eine bestimmte Marke kennt, zum Beispiel:
- „Welche Matratze sollte man bei Rückenschmerzen und Seitenschläfer wählen?“
- „Wie wählt man Futter für einen Hund mit empfindlichem Verdauungssystem?“
- „Welche Laufschuhe sind für eine Person mit breitem Fuß geeignet?“
- „Welcher robotergestützte Rasenmäher kann einen geneigten Garten bewältigen?“
In dieser Phase kann die Antwort der AI eine neue Marke in den Kaufprozess einführen. Für den E-Commerce ist dies der wertvollste Bereich, da er es ermöglicht, Nutzer zu erreichen, die sich noch nicht entschieden haben, wo sie das Produkt kaufen.
Intensität der Maßnahmen und Veränderung der Sichtbarkeit über 90 Tage
Die untersuchten Geschäfte wurden in drei Gruppen eingeteilt, basierend auf der Intensität der während des Beobachtungszeitraums ergriffenen Maßnahmen.
Der Semly AI Growth Score wurde zur Bewertung verwendet - eine Kennzahl, die Profile nach der Regelmäßigkeit der Maßnahmen zur Verbesserung der Sichtbarkeit in AI-Antworten einstuft.
Die Analyse zeigte einen klaren Zusammenhang zwischen dem Aktivitätsniveau und der Veränderung der Sichtbarkeit. Die Gruppe, die die regelmäßigsten Maßnahmen durchführte, erzielte die größte Verbesserung über 90 Tage.
Dies ist eine beobachtbare Beziehung. Basierend auf dem Vergleich der Gruppen allein kann nicht geschlossen werden, dass die Intensität der Maßnahmen die einzige Ursache für die Unterschiede in den Ergebnissen war.
| Gruppe | Merkmale | Start | Nach 90 Tagen | Änderung |
|---|---|---|---|---|
| Hohe Aktivität | regelmäßige Veröffentlichungen, Datenaktualisierungen und Umsetzung der meisten Empfehlungen | 12,0% | 31,2% | +160% |
| Durchschnittliche Aktivität | 2-3 Aktionen pro Monat, teilweise Umsetzung der Empfehlungen | 11,8% | 22,0% | +86% |
| Niedrige Aktivität | einzelne Aktionen oder Mangel an Regelmäßigkeit | 11,6% | 14,8% | +28% |
Der Unterschied zwischen den Gruppen war anfangs gering, aber nach drei Monaten wurde er sehr deutlich. Die aktivsten Geschäfte erreichten mehr als die doppelte Sichtbarkeit im Vergleich zur Gruppe mit geringer Aktivität.
Das bedeutet nicht, dass die Anzahl der Veröffentlichungen automatisch zu einem Anstieg führt. Entscheidend ist die Ausrichtung der Inhalte auf tatsächliche Lücken in den AI-Antworten. Vier Artikel, die Fragen behandeln, bei denen die Marke gegenüber Wettbewerbern verliert, können mehr Wert haben als mehrere allgemeine Texte, die ohne Analyse der Eingabe vorbereitet wurden.
Was verband die am schnellsten wachsenden Profile?
In der untersuchten Gruppe von Führungskräften waren fünf Elemente am häufigsten:
- Präzise Produktdaten. Parameter, Anwendungen, Einschränkungen, Kompatibilität und Verfügbarkeitsinformationen wurden in Inhalten aufgezeichnet, die ohne Ausführung von JavaScript lesbar waren.
- Inhalte, die spezifische Fragen ansprechen. Artikel behandelten reale Einkaufsprobleme, nicht nur allgemeine Kategorien.
- Vergleiche basierend auf Kriterien. Geschäfte erklärten, für wen eine bestimmte Lösung geeignet wäre und wann es besser ist, eine andere Option zu wählen.
- Konsistenz der Informationen. Produktbeschreibungen, Kategorien, Leitfäden, strukturierte Daten und Markeninformationen widersprachen sich nicht.
- Regelmäßige Messung. Änderungen wurden anhand derselben Eingaben und in denselben Modellen bewertet, was die Unterscheidung zwischen einem dauerhaften Trend und einer einmaligen Schwankung ermöglichte.
Erwähnung ist nicht dasselbe wie Zitieren
Nach 90 Tagen lag die Erwähnungsrate bei 22,6 %, während die Zitationsrate bei 6,8 % lag. Das bedeutet, dass die Marke viel häufiger erwähnt wurde, als ihre Seite als Quelle zitiert wurde.
Wenn man davon ausgeht, dass Zitieren eine Untergruppe von Antworten ist, die eine Erwähnung der Marke enthalten, beinhalteten etwa 30 % der Antworten mit einer Erwähnung auch eine Zitation der Website der Marke.
Das schmälert nicht den Wert der Präsenz. Eine Empfehlung ohne Link kann das Bewusstsein schaffen und spätere Markensuchen beeinflussen. Aus der Perspektive des Website-Verkehrs ist die Zitation jedoch besonders wichtig, da sie den Nutzern einen direkten Weg zum Geschäft bietet.
In der Studie zur Erhöhung der Zitationsrate waren die folgenden am häufigsten assoziiert:
- klare Antworten auf spezifische Fragen
- klare Titel und Überschriften, die das Problem des Nutzers beschreiben
- einzigartige Daten, Vergleiche und Anleitungen
- sichtbare Informationen über den Autor, Updates und Quellen
- logische Verknüpfung zwischen dem Leitfaden, der Kategorie und dem Produkt
- strukturierte Daten, die mit dem Seiteninhalt übereinstimmen
Die Schlussfolgerung für Geschäfte ist praktisch: Es lohnt sich, separat zu messen, ob die Marke erwähnt wird, ob sie hoch auf der Empfehlungsliste steht und ob ihre Seite als Quelle zitiert wird. Jedes dieser Ergebnisse beschreibt eine andere Phase des Aufbaus von Sichtbarkeit.
TOP 3 wuchsen schneller als die Gesamtzahl der Erwähnungen
Der Anteil der Antworten, in denen die Marke unter den drei besten Empfehlungen rangierte, stieg von 4,9 % auf 11,7 %. Dies ist eine Verbesserung von 138,8 %, die deutlich größer ist als der Anstieg der Sichtbarkeit selbst.
Gleichzeitig verbesserte sich die durchschnittliche Position der Marke von 5,8 auf 4,2. In der Praxis erschienen die untersuchten Geschäfte nicht nur häufiger, sondern rückten auch näher an den Anfang der Antworten, wo die Empfehlung sichtbarer und leichter zu merken ist.
Dieses Ergebnis zeigt, warum die Antwort 'die Marke erschien' unzureichend ist. Die Auflistung des Geschäfts auf dem siebten Platz hat einen anderen Wert als die Präsentation als erste Empfehlung mit Begründung und Link.
5 Schlussfolgerungen für E-Commerce-Besitzer
1. Sichtbarkeit in AI kann verändert werden, aber es braucht Zeit
Der beobachtete Anstieg von 11,8 % auf 22,6 % trat nicht nach einer Veröffentlichung auf. Der größte Teil der Verbesserung trat nach dem ersten Monat auf, als systematische Maßnahmen begannen, ein breiteres und kohärenteres Bild des Angebots zu schaffen.
2. Die größte Chance liegt vor der Frage nach der Marke
Problematische und Empfehlungshinweise sind mehr als doppelt gewachsen. Dies sind Fragen von Nutzern, die wissen, was sie brauchen, aber noch kein Produkt oder Verkäufer gewählt haben.
3. Jede Branche benötigt ihre eigenen Aufforderungen
Ein Kosmetikgeschäft, ein Verkäufer von Autoteilen und eine Marke für Haushaltswaren nehmen an völlig unterschiedlichen Entscheidungsprozessen teil. Ein gemeinsames, allgemeines Set von Fragen wird ihre wahre Sichtbarkeit nicht offenbaren.
4. Sie müssen mehrere Dimensionen gleichzeitig messen
Mention Rate, Citation Rate, TOP 3, Share of Voice und die durchschnittliche Position beantworten unterschiedliche Fragen. Nur zusammen zeigen sie, ob eine Marke erkannt, empfohlen und als Quelle genannt wird.
5. Vorteil wird durch ein System, nicht durch einen einzelnen Artikel aufgebaut
Die besten Ergebnisse wurden von Geschäften erzielt, die Überwachung, Wettbewerbsanalyse, Optimierung von Produktinformationen und regelmäßige Veröffentlichung von Inhalten zur Behebung identifizierter Lücken kombinierten.
90-Tage-Sichtbarkeitswachstumsplan für Ihre Marke
Tage 1-30: Diagnose und Grundlagen
- Erstellen Sie eine Reihe von Aufforderungen, einschließlich Empfehlungen, Problemen, Vergleichen und Produktfragen
- Überprüfen Sie die Marken Sichtbarkeit und wichtige Wettbewerber in mehreren AI-Modellen
- Wählen Sie 10-20 hochgradig geschäftswertige Anfragen aus, bei denen Wettbewerber sichtbar sind, Ihre Marke jedoch nicht präsent ist
- Überprüfen Sie, ob Bots und Informationsbeschaffungssysteme Zugang zur Website haben
- Ergänzen Sie wichtige Produkt- und Kategoriebeschreibungen mit Anwendungen, Parametern, Einschränkungen und Antworten auf Kundenfragen
Tage 31-60: Wissen veröffentlichen und verbreiten
- Veröffentlichen Sie Inhalte, die auf spezifischen Sichtbarkeitslücken basieren
- Verlinken Sie Anleitungen mit geeigneten Kategorien und Produkten
- Fügen Sie Vergleiche, Tabellen, kurze Antworten und klar definierte Auswahlkriterien hinzu
- Stellen Sie Konsistenz in Produktdaten, Verfügbarkeit, Preisen und Markeninformationen sicher
- Vergleichen Sie die zweite Messung mit der Basislinie, getrennt für jede Gruppe von Eingabeaufforderungen
Tage 61-90: Skalierung dessen, was funktioniert
- Erweitern Sie Themen, die die Sichtbarkeit oder Zitationsrate verbessert haben
- Aktualisieren Sie Inhalte, die entdeckt wurden, aber immer noch nicht zu Zitierungen führen
- Analysieren Sie neue Erwähnungen von Wettbewerbern und Änderungen in den TOP 3
- Begrenzen Sie die Inhaltserstellung, die kein überwachtetes Benutzerproblem anspricht
- Bewerten Sie die Auswirkungen basierend auf Trends aus mehreren Messungen, nicht auf einer einzigen Modellantwort
Einschränkungen der Studie
Die Ergebnisse des Berichts sollten im Kontext mehrerer Einschränkungen interpretiert werden.
Die von AI-Systemen generierten Antworten können zwischen aufeinanderfolgenden Aufrufen des gleichen Prompts variieren. Sie werden von Faktoren wie Modellaktualisierungen, Änderungen der Informationsabrufmechanismen, Verfügbarkeit von Quellen und der Art und Weise, wie Antworten von verschiedenen Plattformen konstruiert werden, beeinflusst.
Die Studie zeigt hauptsächlich die Richtung und das Ausmaß der Veränderungen, die im analysierten Datensatz beobachtet wurden, und nicht ein garantiertes Ergebnis für jede Marke.
Die Einteilung der Geschäfte nach Aktivitätsintensität ist beobachtend. Höhere Aktivität war mit einem größeren Sichtbarkeitswachstum verbunden, aber die Analyse erlaubt uns nicht zu schließen, dass dies die einzige Ursache für dieses Wachstum war.
Andere Faktoren könnten ebenfalls die Ergebnisse beeinflusst haben, wie frühere Markenbekanntheit, Domain-Autorität, Markenpräsenz in externen Quellen, Änderungen im Angebot und Aktualisierungen der AI-Systeme selbst.
Aus diesem Grund sollten die Ergebnisse als Analyse der über einen Zeitraum von 90 Tagen beobachteten Abhängigkeiten behandelt werden, anstatt als Garantie für spezifisches Wachstum nach bestimmten Maßnahmen.
Zusammenfassung
Eine Analyse von 100 Store-Profilen und 10.000 Aufforderungen zeigt, dass die Sichtbarkeit von E-Commerce-Marken in AI-Antworten sich über einige Monate erheblich ändern kann.
Im analysierten Datensatz stieg die durchschnittliche Sichtbarkeit über 90 Tage von 11,8 % auf 22,6 %. Die größten Dynamiken wurden bei Problem- und Empfehlungsanfragen aufgezeichnet – das heißt, in der Phase, in der der Nutzer sein Bedürfnis kennt, aber noch keine spezifische Marke oder Produkt gewählt hat.
Gleichzeitig zeigen die Ergebnisse eine klare Beziehung zwischen der Regelmäßigkeit der Maßnahmen und dem Ausmaß des beobachteten Wachstums. Geschäfte in der Gruppe mit hoher Aktivität beendeten den Studienzeitraum mit deutlich höherer Sichtbarkeit als Profile, die sporadisch Maßnahmen durchführten.
Das bedeutet nicht, dass eine einzelne Optimierung automatisch zu einem spezifischen Anstieg führt. Die Sichtbarkeit in AI hängt von vielen Faktoren ab, einschließlich der Qualität und Verfügbarkeit von Markeninformationen, den von AI-Systemen verwendeten Quellen, dem Wettbewerb und den Veränderungen, die in den Modellen selbst auftreten.
Daher sollte ein praktischer Ansatz für die AI-Suche regelmäßige Messungen, die Identifizierung von Lücken in AI-Antworten, die Verbesserung der Qualität von Produkt- und Markeninformationen sowie die Veröffentlichung von Inhalten, die spezifische Nutzerbedürfnisse ansprechen, kombinieren.
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