Inhalte, die KI-Modelle sehen können

Sprachmodelle - wie ChatGPT, Gemini, Copilot oder Perplexity - werden zur neuen Ebene der Suche. Sprachmodelle (LLMs) - wie ChatGPT, Gemini, Copilot oder Perplexity - werden zur neuen Ebene der Suche. Sie sind zunehmend diejenigen, die den Nutzern vorschlagen, wo sie ein bestimmtes Produkt kaufen können, z. B. welche Berglaufschuhe sie wählen sollten" oder welche Creme für empfindliche Haut geeignet ist". Wenn Sie E-Commerce betreiben, ist Ihr Produktinhalt nicht mehr nur für Google sichtbar - er wird von LLM und kI-Suchsysteme für den elektronischen Handel.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr:

• wie KI-Modelle Ihr Geschäft "sehen" und woher sie ihre Daten beziehen,
• welche Merkmale von Produktbeschreibungen, FAQs und Verkaufsinhalten ihnen helfen, Sie zu empfehlen
• wie man Inhalte praktisch umstrukturiert, um sie sowohl menschen- als auch sprachmodellfreundlich zu gestalten
• wie die Semly-Plattform hilft, systematisch Inhalte zu erstellen, die LLMs sehen und zitieren

Wie erstellt man Inhalte, die KI-Modelle sehen können?

Wie erhalten LLMs Informationen über Ihr Geschäft?

Sprachmodelle wissen nicht automatisch, dass Ihr Shop existiert. Sie nutzen mehrere Quellen:

• Web-Crawl und KI-Bots - ähnlich wie Googlebot scannen spezielle Bots (z. B. OAI-SearchBot) Seiten und finden HTML-Inhalte, Überschriften, Listen, Tabellen sowie strukturierte Daten schema.org
• Suchmaschinen-Indizes - viele LLMs stützen sich auf bestehende Google/Bing-Indizes und Suchergebnisse, die sie dann zu einer generativen Antwort verarbeiten
• Produkt-Feeds und APIs - in Marktplatzumgebungen oder speziellen Einkaufsassistenten werden Produkte direkt über Produktdateien oder APIs geliefert
• RAG-Systeme (retrieval-augmented generation) - Shopping-Assistenten erstellen einen lokalen Index der Inhalte Ihres Shops (Kategorien, Produktkarten, FAQs, Blog) und holen sich daraus Snippets für Antworten

Auf dieser Grundlage erstellen sie ein "einfaches Modell" Ihres Geschäfts: womit Sie in Verbindung gebracht werden, worauf Sie sich spezialisiert haben und wie gut Sie auf die spezifischen Bedürfnisse der Nutzer eingehen.

Was genau "liest" AI auf Ihrer Website?

Für den LLM sind die wichtigsten Themen:

• Sichtbarer Inhalt in HTML - Überschriften (H1-H3), Absätze, Aufzählungslisten, Tabellen, Text neben Schaltflächen
• Strukturierte Daten (schema.org) - Produkt, Angebot, Überprüfung, FAQSeite, Artikel sind "Shortcuts" zu den wichtigsten Produktfakten, Angeboten, Meinungen und Bildungsinhalten
• Metadaten und Navigationselemente - Seitentitel, Beschreibungen, Breadcrumbs, Kategorienamen
• Feedback und Q&A - textliche Bewertungen, Fragen und Antworten von Kunden sind ein wichtiges Vertrauenssignal und eine Grundlage für die Argumentation von Empfehlungen

Diese Informationen werden dann umgewandelt in vektoren (Einbettungen) und in Vektorindizes gespeichert, aus denen der LLM die am besten geeigneten Fragmente für eine bestimmte Anfrage auswählt.

Welche Art von Inhalten hilft LLMs dabei, gerade Ihren Shop zu empfehlen?

1. Klare Ausrichtung auf die Kaufabsicht

LLM muss verstehen, für wen ist das Produkt und für welche Anwendung. Je konkreter Sie die Nutzungsszenarien beschreiben, desto einfacher ist es für das Modell, Ihr Angebot mit der Frage des Nutzers abzugleichen.

Anstelle von:

Wetten Sie auf:

Für LLM sendet die zweite Version eine klare Botschaft: "Dies ist ein Produkt für den Trailläufer für lange Strecken in schwierigem Gelände".

2. Vollständigkeit der Produktinformation

Sprachmodelle wollen Produkte empfehlen, über die sie etwas Bestimmtes und Wahres sagen können. Sie brauchen also einen vollständigen Satz von Daten:

• parameter: Abmessungen, Gewicht, Zusammensetzung, Kapazität, Leistung, Material
• varianten: Farben, Größen, Ausführungen
• verwendungskontext: für wen, unter welchen Bedingungen, mit was kombiniert werden kann
• logistik: Lieferzeit, Rückgaberecht, Verfügbarkeit

Wenn diese Daten nur in Grafiken oder PDFs erscheinen oder verstreut sind, ist es weniger wahrscheinlich, dass der LLM sie richtig interpretiert.

3. Struktur der Inhalte, die von der KI geparst werden kann

Je klarer die Struktur ist, desto einfacher ist es für das Modell, die richtige Passage daraus zu entnehmen und sie in der Antwort zu zitieren:

• h2/H3-Überschriften mit klaren Abschnittsbezeichnungen ("Für wen ist dieses Produkt bestimmt", "Hauptvorteile", "Technische Daten")
• aufzählungslisten mit Merkmalen und Vorteilen
• kurze Absätze, ohne lange Textpassagen
• tabellen zum Vergleich der wichtigsten Parameter

4. Strukturierte Daten als ein starkes faktisches Signal

Für die traditionelle Suchmaschinenoptimierung ist schema.org das Mittel der Wahl für Rich Snippets. Für LLM ist es sogar die Sprache der Fakten:

• Produkt + Angebot - preis, Verfügbarkeit, Marke, Kategorie
• Überprüfung / AggregateRating - bewertungen, Anzahl der Meinungen
• FAQSeite - eine Reihe von Fragen und Antworten, die der LLM direkt zitieren kann
• Artikel / BlogPosting - informationen über Bildungsinhalte und ihre Beziehung zu Produkten

Ein Mangel an strukturierten Daten bedeutet nicht, dass Sie aus dem Spiel sind, aber er erschwert es der KI erheblich, Ihr Angebot zu verstehen. Sie zu implementieren in SEO / AEO / GEO-Logik für den elektronischen Handel kann die Rezeption Ihrer Inhalte durch Modelle erheblich verbessern.

5. Signale des Vertrauens und der Autorität

Die Modelle berücksichtigen zunehmend die Glaubwürdigkeit der Quelle:

• vollständige Angaben zum Unternehmen (Anschrift, MwSt.-Nummer, Vorschriften, Rückgabepolitik)
• sichtbare Kontaktdaten und gangbare Wege der Unterstützung
• kohärenz der Informationen in Beschreibungen, FAQs und Stellungnahmen
• keine übertriebenen, ungeprüften Versprechungen ("ein Wundermittel für alles")

Unternehmen, die transparent und verantwortungsbewusst auftreten, werden eher in KI-Antworten zitiert.

6. Aktualität und Konsistenz der Inhalte

LLM- und KI-Suchsysteme berücksichtigen die Aktualität der Inhalte - veraltete Informationen über Preise, Verfügbarkeit oder Inhaltsstoffe können dazu führen, dass ein Modell Ihre Produkte zugunsten von Wettbewerbern mit besser gepflegten Daten umgeht.

Regelmäßige Aktualisierungen von Beschreibungen, FAQs und Leitfäden erhöhen Ihre Sichtbarkeit auf der "KI-Ebene". Dabei lohnt es sich, sie im Kontext der langfristigen Entwicklung zu betrachten sEO-Trends 2026 und die vier Ebenen der Optimierung.

Wie schreibt man Produktbeschreibungen für KI-Modelle (und menschliche Modelle) gleichzeitig?

Vorgeschlagene Struktur eines LLM-freundlichen Produktdatenblatts

1. H1: Produktname + Schlüsselanwendung z. B. "XYZ Berglaufschuhe - für Langstreckenläufer"
2. Einleitung (2-3 Sätze). Kurze Erklärung: was es ist, für wen es ist und in welchem Szenario es funktioniert
3. H2: Die wichtigsten Vorteile. Liste von 4-7 Punkten in Form von Vorteilen (aus der Sicht des Nutzers, nicht nur technische Merkmale)
4. H2: Für wen dieses Produkt bestimmt ist. Klare Segmente: Anspruchsniveau, Art der Nutzer, Nutzungsbedingungen
5. H2: Wie es funktioniert/wie man es benutzt. Kurze Beschreibung der Verwendung, Schritt-für-Schritt-Anleitung (falls erforderlich)
6. H2: Technische Daten / Zusammensetzung. Tabelle oder geordnete Liste von Parametern
7. H2: FAQ zu diesem Produkt. 2-5 häufigste Fragen und Antworten (auch im FAQPage-Schema)
8. Zusätzliche Abschnitte - "Häufig gekauft bei", "Ähnliche Produkte ansehen", mit internen Links

Wenn Sie eine vorgefertigte Vorlage wünschen, können Sie auf die in dem Artikel über anatomie eines idealen Produktblattes für LLM-Modelle.

Beispiel: ein Auszug aus einer gut geschriebenen Beschreibung unter LLM:

Die wichtigsten Vorteile:

• Dämpfung für lange Trailläufe (20-60 km) auf felsigen Wegen.
• Aggressives Profil für Grip auf nassen Felsen und im Schlamm
• Verstärktes Obermaterial zum Schutz von Zehen und Mittelfuß vor Steinschlägen
• Atmungsaktives Netzgewebe, das Feuchtigkeit bei längerem Training schnell ableitet

Vergleich: Beschreibung unter Personen vs. unter LLM

FAQs, die Sprachmodelle verstehen

Wie formuliert man Fragen?

Schreiben Sie Fragen in FAQs, wenn Benutzer mit KI-Assistenten sprechen:

• anstelle von "Lieferung" - "Wie lange dauert die Lieferung in unserem Geschäft?"
• anstelle von "Rückgabe" - "Wie kann ich ein Produkt zurückgeben?"
• anstelle von "Größenauswahl" - "Wie wähle ich die Größe meiner Berglaufschuhe?"

Das macht es dem LLM leichter, die Frage des Nutzers mit Ihren FAQ abzugleichen und Ihre Antwort zu zitieren.

Wie schreibt man eine Antwort?

• beginnen mit direkte Antwort ("Ja, wir versenden Produkte ins Ausland...")
• erst dann Details, Ausnahmen und zusätzliche Angaben hinzufügen
• halten Sie sich an eine Länge von etwa 40-80 Wörtern - dies ist eine angenehme Größe für AI-Zitate
• wasserschlucken vermeiden, sich auf Fakten konzentrieren

Erstellen Sie drei Ebenen von FAQs:

1. Weltladen FAQ - lieferung, Zahlung, Rückgabe, Sicherheit, Kontakt
2. FAQ für Kategorien - z. B. "Wahl der Schuhgröße für Trailrunning", "Wie wähle ich eine Creme für meinen Hauttyp"
3. FAQs für bestimmte Produkte - 2-5 Fragen und Antworten auf dem Produktblatt

Jede dieser Stufen bedeutet FAQSeitenschema mit den tatsächlichen Fragen und Antworten, die der Nutzer auf der Website sieht. Dies ist einer der Eckpfeiler eines praktischen GEO / AEO, der ausführlicher in der gEO-Leitfaden für elektronischen Handel und KI.

Zirkuläre Inhalte: Blog, Leitfäden, Rankings.

Bildungsinhalte haben eine doppelte Funktion:

• dem Benutzer helfen, eine Entscheidung zu treffen
• ein Image Ihres Geschäfts in den Augen der LLM als ein Experte auf dem betreffenden Gebiet

Wie man Leitfäden im Rahmen des LLM entwirft

• Im Titel kombinieren Sie problem + Produktkategorie: "Wie wähle ich einen Berglaufschuh? Ein kompletter Leitfaden mit Modellempfehlungen"
• Einleitung: Machen Sie deutlich, für wen der Leitfaden bestimmt ist und welches Problem er löst
• In H2/H3: pädagogische Abschnitte (worauf ist zu achten, häufige Fehler), Abschnitte mit spezifische Produktempfehlungen (mit Links zu den Produktblättern), FAQ-Bereich am Ende des Artikels

Gut konzipierte Leitfäden und Rankings sind auch die Grundlage für die Messung der Auswirkungen der "KI-Schicht" auf den Verkauf - dieser Teil ist es wert, mit dem im Artikel beschriebenen Ansatz analytisch unterstützt zu werden wie man Verkäufe mit AI-Suche misst.

Ranglisten und Zusammenstellungen:

• Erstellen Sie Inhalte wie "Top 5 Produkte für..." mit klaren Auswahlkriterien
• Beschreiben Sie für jedes Produkt für wen es am besten ist (Segmentierung nach Ebene, Budget, spezifischen Problemen)
• Hinzufügen einer Vergleichstabelle mit Schlüsselparametern

Es sind Artikel wie dieser, die LLMs gerne zitieren, wenn sie auf Fragen wie "Was sind die besten Produkte für ...?" antworten

Checkliste - ist Ihre Produktbeschreibung LLM-freundlich?

Verwenden Sie diese kurze Checkliste bei der Arbeit an jeder Produktkarte:

• Machen Sie in den ersten 2-3 Sätzen deutlich, was das Produkt ist, für wen und wofür es verwendet wird?
• Haben die Abschnitte H2/H3 beschreibende Titel ("Für wen", "Hauptvorteile", "Technische Spezifikationen") und nicht nur allgemeine Überschriften wie "Beschreibung"?
• Stehen alle wichtigen Parameter in Text- oder Tabellenform und nicht nur in der Grafik?
• Beschreiben Sie spezifische Nutzungsszenarien, die sich leicht mit Benutzerfragen verbinden lassen?
• Sind für das Produkt die strukturierten Daten Produkt + Angebot + Bewertung implementiert (falls es Bewertungen gibt)?
• Gibt es eine Mini-FAQ mit 2-5 Fragen und Antworten (aus dem FAQPage Schema) neben dem Produkt?
• Gibt es Links zu verwandten Leitfäden oder Blog-Rankings, die das Thema näher beleuchten?
• Sind die Daten (Preis, Verfügbarkeit, Zusammensetzung) aktuell und im gesamten Shop konsistent?

Je mehr "Ja" Sie ankreuzen, desto größer ist die Chance, dass die Sprachmodelle Ihre Inhalte häufiger zitieren.

Wie messen Sie, ob die LLMs Ihren Laden weiterempfehlen?

Sie können:

Manuelle Abfragetests - prüfen Sie regelmäßig ChatGPT/Gemini/Perplexity auf Antworten auf häufige Fragen in Ihrer Kategorie ("Welche Berglaufschuhe?", "Wo kann man...?") und notieren Sie, ob Ihr Shop auftaucht. Der Ansatz aus dem Artikel kann hier hilfreich sein: Fragen Sie ChatGPT, warum es Ihre Marke nicht empfiehlt

• Überwachung der Markenerwähnung - verfolgen Sie, ob der Name der Marke/des Geschäfts in den Antworten erscheint; machen Sie Screenshots vor und nach Änderungen am Inhalt
• Analyse des Direkt- und Markenverkehrs - ein Anstieg der direkten Treffer und der Markenanfragen kann bedeuten, dass die Nutzer von KI-Empfehlungen zu Ihnen wechseln
• Umfragen nach dem Kauf - hinzufügen der Frage "Wie sind Sie auf unseren Shop aufmerksam geworden?" mit der Option "Empfehlung eines KI-Assistenten (z.B. ChatGPT, Gemini)"

Wie hilft Semly bei der Erstellung von Inhalten, die in KI sichtbar sind?

Semly.ai ist eine Plattform, die speziell für eine neue Ebene der Sichtbarkeit entwickelt wurde - die GEO/AEO (Generative / Answer Engine Optimisation) und AIO (KI-Optimierung). Ihr Ziel ist es, Online-Shops und Marken zu unterstützen:

• die Präsenz von Modellen wie ChatGPT, Gemini, Grok, Claude oder Perplexity in den Antworten erhöhen
• organisation und Umstrukturierung von Inhalten, einschließlich Produktinhalten, FAQs und Leitfäden, so dass sie von LLM besser "gelesen" werden können
• systematische Entwicklung von Inhalten, ohne alles von Grund auf neu schreiben zu müssen

In der Praxis hilft Semly.ai u.a. bei folgenden Aufgaben:

• Prüfungen der Sichtbarkeit von AI- zeigt an, wie oft und in welchem Kontext Ihr Geschäft in den Antworten der Modelle auftaucht
• Erstellung und Optimierung von Produktbeschreibungen - nach LLM-freundlichen Mustern: mit einer klaren Struktur, beschriebenen Anwendungsszenarien und konsistenten Daten
• Erstellung von FAQs und Bildungsinhalten - schlägt vor, welche Fragen aus der Sicht der Nutzer, die KI verwenden, in Ihren FAQ fehlen und wie man sie formuliert
• Anpassung der Inhalte an die vier Ebenen von SEO 2026 - die Kombination von klassischem SEO, SXO, AIO und GEO in einem kohärenten Inhaltssystem

Auf diese Weise müssen Sie nicht selbst raten, wie Sie Inhalte "unter LLM" erstellen, sondern können sich auf bewährte Muster, Überwachungsmaßnahmen und Tools verlassen, die speziell für den elektronischen Handel entwickelt wurden, ganz im Sinne der moderne AEO/AI-Engine-Optimierung.

Zusammenfassung

Sprachmodelle sind die neue "Schnittstelle" zum Internet geworden. Für viele Nutzer sind sie der erste Ort, an dem sie nach Produkt- und Shop-Empfehlungen suchen. Um Ihren E-Commerce in dieser Ebene sichtbar zu machen, brauchen Sie Inhalte, die es sind:

• vollständig (vollständige Angaben zu Produkten, Logistik, Anwendungen)
• gut strukturiert (Überschriften, Listen, Tabellen, FAQs, strukturierte Daten)
• konzentration auf reale Probleme und Anwendungsszenarienund nicht nur trockene Merkmale
• konsistent und aktuell im gesamten Geschäft

Wenn Sie diese Grundsätze mit einem Systemansatz für GEO/AIO kombinieren und Werkzeuge wie Semly.aierhöhen sich Ihre Chancen, dass Ihre Produkte von der LLM empfohlen werden, sehr deutlich - wie wir im Rahmen der aI-Wettbewerbsvorteile im elektronischen Handel.

FAQ

Muss ich separate Beschreibungen "unter KI" und "unter Menschen" schreiben?
Nein. Ziel ist es, eine einzige, gut strukturierte Beschreibung zu erstellen, die sowohl reaktionsfähig als auch für das LLM leicht zu verarbeiten ist.

Wird LLM ohne strukturierte Daten meinen Shop sehen?
Ja, aber mit viel weniger Präzision. Strukturierte Daten helfen den Modellen, schneller zu verstehen, was Sie verkaufen, zu welchem Preis und an wen.

Wo fängt man bei der Optimierung von Inhalten für LLM an?
Beginnen Sie mit den wichtigsten Produktblättern und der globalen FAQ: Bereinigen Sie die Struktur, ergänzen Sie fehlende Daten und implementieren Sie strukturierte Daten. Dann geht es weiter mit den wichtigsten Kategorien und Leitfäden.

Wann werde ich die Auswirkungen bei den KI-Reaktionen sehen?
Es hängt davon ab, wie oft Ihre Website von KI-Bots gecrawlt wird, aber die ersten Änderungen werden oft innerhalb weniger Wochen nach einer größeren Umgestaltung der Inhalte sichtbar.

Kann ich das von Hand machen, ohne Spezialwerkzeug?
Ja, aber bei mehr Produkten wird das schnell ineffizient. Plattformen wie Semly.ai helfen dabei, die Erstellung und Aktualisierung von Inhalten zu skalieren und dabei die Konsistenz in Struktur und Sprache zu wahren.

Quellen

• AI SEO 101 - knwn.app
• Wie AI-Crawler und -Bots Ihre Website anders lesen als Suchbots - Superlinien
• Wie KI-Einkaufsassistenten Produkte empfehlen - Trustnoww
• LLM-optimierte Content-Strukturen: Tabellen, FAQs & Snippets - Averi
• Wie man Produktinhalte für LLMs optimiert und aufbereitet - Suso Digital
• Strukturierte Daten & Schema Markup Best Practices für AI Search - Geneo
• Sichtbarkeit von Geschäften in AI 2025 - Semly.ai
• Strukturierte Daten im Jahr 2024 - HTTP-Archiv / Web-Almanach
• AI SEO Checkliste - Rozenberger
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