Organischer Traffic, einst das Lebenselixier vieler Online-Publikationen, ist auf dem Rückzug. Top-Tech-Medien wie The Verge, Wired und TechRadar verzeichnen seit 2024 einen Traffic-Rückgang um 58 %, laut Nieman Lab.
Die KI-Suche ist teilweise für den Wandel verantwortlich. Je mehr Menschen KI nutzen, um ihre Fragen zu beantworten, desto weniger müssen sie zwischen Websites hin- und herwechseln, um die Informationen zu finden, nach denen sie suchen.
Laut Klaviyos 2026 AI Consumer Trends Report interagieren 60 % der Verbraucher*innen weltweit mindestens wöchentlich mit KI, und 39 % der Verbraucher*innen haben in den letzten 6 Monaten ein KI-empfohlenes Produkt gekauft.
Die KI-Suche bündelt die Entdeckungs- und Recherchephasen der Customer Journey in einem einzigen Chatfenster. Sie schafft außerdem eine Fülle kontextbezogener Daten: Unser Bericht hat ergeben, dass bei der Suche mit KI-Prompts 78 % der Menschen sagen, dass sie zumindest manchmal emotionale oder persönliche Kontextinformationen angeben.
Um in KI-Suchergebnissen aufzutauchen, musst du deine Produktseiten so ausbauen, dass sie mehr dieser kontextbezogenen Signale enthalten. Das ist ein Moment der Chance, deinen Ansatz für die Produktsuche mit Blick auf KI anzupassen.
In diesem Leitfaden:
- Terminologie zur KI-Suche
- KI-Suchtrends
- In KI-Suchen sichtbar sein
Was ist Answer-Engine-Optimierung (AEO) für E-Commerce?
AEO ist die Optimierung von Online-Inhalten, damit KI-Modelle deine Produkte in ihre Antworten auf Anfragen aufnehmen.
KI-generierte Antworten erscheinen in Google KI-Übersichten, Answer Engines wie ChatGPT, Gemini und Claude sowie Sprachassistenten wie Alexa oder Siri.
Im Vergleich zu SEO, bei dem das Ziel darin besteht, in den Suchergebnissen so weit oben wie möglich zu ranken, besteht das Ziel von AEO darin, dass KI-Modelle deine Inhalte zitieren. Während viele SEO-Praktiken auf AEO übertragbar sind, besteht der Hauptunterschied darin, dass Inhalte für Long-Tail-Konversationen statt für Keywords optimiert werden.
Auf welche KI-Suchtrends sollten B2C-Marken achten?
KI ist für viele Verbraucher*innen der Ort, an dem sie zuerst mit der Produktsuche beginnen. Ähnlich wie neue soziale Medien in den frühen 2000ern und 2010ern neue Entdeckungskanäle für Marken geschaffen haben, sind LLMs eine neue Chance, deine Produkte auf eine neue Art zu präsentieren.
Verbraucher*innen nutzen KI zur Produktentdeckung
Unser KI-Verbrauchertrends-Report hat ergeben, dass Google und traditionelle Suchmaschinen für Verbraucher*innen weiterhin der häufigste Ausgangspunkt sind, die Nutzung von LLMs für die Produktentdeckung jedoch zunimmt. Wichtig ist, dass LLMs ein Ort sind, an dem Menschen sowohl neue Dinge entdecken und Dinge erledigen können.
Dieser Trend ist besonders ausgeprägt bei Nutzer*innen mit hoher Nutzungsfrequenz und hohem Vertrauen. Laut unserem KI-Konsumtrends-Report, der basierend auf dem Vertrauen der Verbraucher*innen und dem Nutzungsgrad 4 unterschiedliche KI-Personas definiert hat, konsultieren KI-Enthusiast*innen, die KI ein paarmal pro Woche oder öfter nutzen, KI häufiger als die traditionelle Suche, Social Media und ihre Familie oder Freund*innen, wenn:
- Einen neuen Skill erlernen
- Suche nach Ideen oder Inspiration
- Planung von Aktivitäten oder Erlebnissen
- Lebensentscheidungen treffen
- Verstehen komplexer Themen
Unterdessen sagen 83 % der KI-Begeisterten, dass KI ihnen in den letzten sechs Monaten ein Produkt empfohlen hat, das sie zuvor nicht kannten und das sie schließlich gekauft haben.
Selbst diejenigen, die KI seltener nutzen, sagen, dass LLMs ihren Einkaufsprozess beeinflusst haben. Zum Beispiel sagen 35 % der KI-Bewerter*innen, die KI grundsätzlich vertrauen und sie monatlich nutzen, dass KI sie auf ein Produkt aufmerksam gemacht hat, das sie anschließend weiter recherchiert haben.
Suchanfragen sind länger und spezifischer
Die traditionelle Suche ist mit Long-Tail-Keywords in gewisser Weise konversationell, aber LLMs haben diesen Trend noch weiter vorangetrieben. Viele Verbraucher*innen suchen nicht mehr in erster Linie mit Keywords. Stattdessen suchen sie mit Formulierungen oder Fragen.
Laut unserem KI-Verbrauchertrends-Report verwenden über die Hälfte (52 %) der Verbraucher*innen beim Suchen mit KI moderat detaillierte Suchanfragen mit 3–7 Wörtern und mehreren Deskriptoren.
Gen Z und tägliche KI-Nutzer*innen nutzen mit 27 % höherer Wahrscheinlichkeit als der/die Durchschnittsverbraucher*in Suchanfragen mit mehr als 8 Wörtern oder sogar ganzen Absätzen.
LLMs sind ein zielbasiertes Discovery-Kanal
Verbraucher*innen teilen auch mehr Kontext mit KI. Laut unserer Forschung beziehen 78 % der Menschen bei der Nutzung von KI zumindest manchmal emotionale oder persönliche Kontextinformationen ein. Zum Beispiel könnten Shopper*innen nach „etwas, das mich aufmuntert“ oder „einem Geschenk, das sich durchdacht anfühlt“ fragen.
Diese Arten von Prompts spiegeln eine Verschiebung hin zu dem wider, was Nekuda als „zielbasiertes Einkaufen“ bezeichnet. Ein*e zielbasierte*r Käufer*in sucht danach, was er*sie erreichen möchte, statt mit einem bestimmten Produkt im Kopf zu beginnen.
Sagen wir, jemand fährt in ein paar Wochen zu einem Musikfestival. Anstatt separat nach bequemen Sneakers, einer wiederverwendbaren Wasserflasche, wettergerechten Outfits usw. zu suchen, könnten sie ein LLM mit dem übergeordneten Ziel prompten, sich auf dem Festival wohlzufühlen.
Das KI-Modell würde dann auf Markenwebsites nach Kontextinformationen suchen, um Produktempfehlungen bereitzustellen, die dem Ziel entsprechen.
Wie können Marken in KI-Suchen von Verbraucher*innen erscheinen?
Die wachsende Bedeutung von AEO bedeutet nicht, dass SEO nicht mehr relevant ist. Tatsächlich gehen die beiden Hand in Hand. Hier solltest du besonders aufmerksam investieren, um die SEO-Arbeit, die du bereits machst, zu ergänzen:
Optimiere deinen E-Commerce-Shop für die KI-Suche
Auf technischer und Seitenebene erfährst du hier, wie du deine Inhalte leicht verdaulich für Answer Engines [EN] machst:
- Crawling aktivieren. Konfiguriere deine robots.txt -Datei so, dass das Crawling durch KI-Modelle sowie jedes Content Delivery Network oder jede Hosting-Infrastruktur erlaubt ist.
- Füge klare, strukturierte Produktinformationen hinzu. Verwende schema markup, um Grounding für KI-Modelle zu unterstützen. Baue zum Beispiel einen Content-Knowledge-Graph, der die Beziehung zwischen Seiten mithilfe des standardisierten Vokabulars von schema.org signalisieren kann. Genaue Kennungen wie Global Trade Item Numbers (GTINs) und Stock Keeping Units (SKUs) sowie Preis- und Verfügbarkeitsdaten sind weitere Arten von Informationen, die LLMs verwenden, um Produkte zu verifizieren, bevor sie sie empfehlen.
- Füge Produktbeschreibungen mehr Kontext hinzu. KI-Modelle bevorzugen Inhalte im Frage-und-Antwort-Format, weil Käufer*innen so mit ihnen kommunizieren. Egal, ob du diese Inhalte als eigenständige Artikel oder auf bestehenden Produktseiten veröffentlichst: Geh über beschreibende Informationen hinaus und mach klar, welche konkreten Anliegen dein Produkt löst.
- Verwende eine konsistente Markenstimme auf allen Kanälen. Verwende auf deiner Website eine konsistente Sprache und stelle sicher, dass alle Inhalte klar und stimmig sind. Inkonsistenzen beeinträchtigen die Fähigkeit eines LLM, deine Website zu verstehen, und können die Autorität deiner Marke schädigen.
In AEO-freundliche Inhaltstypen investieren
Antwortmaschinen suchen nach Kontext und Details, um Nutzer*innen vollständige Antworten auf ihre Anfragen zu geben. Während es bei SEO um Keywords geht, geht es bei AEO um vollständige Sätze, Inhaltsblöcke, die eigenständige Fragen beantworten, und eine klare Produktdifferenzierung in deiner Kategorie.
Wenn du nicht weißt, wo du anfangen sollst, um diese Anforderungen zu erfüllen, sind hier einige AEO-freundliche Inhaltstypen, die dich dorthin bringen können:
- Kund*innenbewertungen und UGC: Um spezifische Bedenken von Käufer*innen auszuräumen, scannen KI-Crawler alle verfügbaren Produktbewertungen nach Kontextinformationen. Belohne ausführliche Bewertungen oder benutzergenerierte Inhalte (UGC) [EN] mit Umfragen, die spezifische Fragen stellen, und Rabatten, die längere Bewertungen und echte Fotos von Kund*innen fördern.
- Detaillierte FAQs: AEO-freundliche FAQs bieten mehr Kontext und können mehr „Ausreißer“-Fragen enthalten als typische FAQs. Tools wie Semrush können dir helfen, zu analysieren, wo deine Marke in Antworten zitiert wird, was die Fragen steuern kann, die du in deine FAQs aufnimmst.
- Kaufratgeber: Kaufratgeber, die Kund*innen dabei helfen, sich in einer bestimmten Produktkategorie zurechtzufinden, können die Autorität deiner Marke signalisieren und deine Produkte in deiner Kategorie positionieren. Betrachte AEO-freundliche Kaufratgeber als die ultimative Quelle für kontextbezogene Daten, die Antworten auf zielbasierte Shopping-Anfragen liefern können.
- Vergleichsinhalte: Vergleichsinhalte helfen LLMs auch zu verstehen, wo dein Produkt in deiner Kategorie einzuordnen ist, damit sie es im richtigen Kontext bewerben können. Veröffentliche Ressourcen, die die Vor- und Nachteile verschiedener Produkte in Bezug auf die Anliegen von Nutzer*innen abwägen, z. B.: „Wie AHA-, BHA- und PHA-Exfoliants trockene Hauttypen beeinflussen.“
- Listen und Zusammenstellungen: Priorisiere Listen, die kontextbezogene Anliegen adressieren. „Beste Laufschuhe bei Kniebeschwerden“ und „Arten von Energiezufuhr für Langstreckenläufe“ sind für AEO hilfreicher als „beste Laufschuhe“ und „Arten von Energiezufuhr“, die für traditionelles SEO besser funktionieren.
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