Guten Tag, ich bin Lukas Pigal
Verraten Sie mir Ihre Onlineziele – wir kümmern uns um den Rest.
Guten Tag, ich bin Lukas Pigal
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Suchmaschinen verändern sich radikal: Weg von der reinen Keyword-Eingabe und den klassischen „10 blauen Links“, hin zu multimodalen Dialogsystemen und autonomen KI-Assistenten. Für den Online-Handel stellt sich eine existenzielle Frage: Werden unsere Produkte und Marken von ChatGPT, Google Gemini und Co. noch empfohlen – oder blendet uns die KI aus?
In unserer aktuellen E-Commerce-Studie haben wir systematisch untersucht, wie generative Suchmaschinen Informations- und Kaufentscheidungen steuern, welche Domains als Quellen (Citations) herangezogen werden und welche Händler als Empfehlung (Brand Mentions) auftauchen.
Die traditionelle Suche basierte auf manuellem Stöbern: Nutzer gaben 2–3 Wörter ein, öffneten 5–10 Tabs, verglichen Testberichte und landeten schließlich im Shop. Generative KI komprimiert diesen Weg dramatisch.
In konversationellen Systemen findet die gesamte Recherche innerhalb eines Dialogs statt:
Problembewusstsein:
„Warum bekomme ich beim Joggen im Herbst immer kalte Füße?“ – Die KI identifiziert Problemursachen und Materialien.
Abwägung & Shortlist:
„Beste wasserdichte Laufschuhe im Vergleich“ – Die KI fasst Hunderte Quellen, Tests und Kundenreviews in Sekundenschnelle zusammen.
Kaufentscheidung:
„Modell X in Größe 43 sofort lieferbar kaufen“ – Der Klick erfolgt nur noch gezielt über Quellenangaben (Citations) oder direkte Deep-Links.
Bereits jeder vierte Konsument (25 %) nutzt KI-Plattformen wie ChatGPT oder Gemini als primäre Quelle für Produktempfehlungen – mit stark steigender Tendenz in den jüngeren Zielgruppen (Gen Z & Millennials).
Unsere Auswertung nach dem Szymkiewicz–Simpson-Koeffizienten zeigt deutliche Unterschiede in der Quellenauswahl der Plattformen:
Google KI-Modus vs. Google AI Overviews: Hohe Übereinstimmung von rund 60 % bis 63 %. Wer im Google-Ökosystem organisch stark aufgestellt ist, punktet in beiden KI-Ansichten.
ChatGPT vs. Google: Erheblich geringere Überlappung von nur 22 % bis 27 %. ChatGPT greift auf andere Discovery-Muster, Partner-Netzwerke und Web-Quellen zurück.
Top-20-Quellen: Betrachtet man isoliert die Top-Domains je Branche, steigt die Übereinstimmung auf bis zu 55 % – die Grundfesten der Domain-Autorität bleiben also auch plattformübergreifend relevant.
Häufig liest man, dass Plattformen wie Reddit oder riesige Allrounder das Feld komplett beherrschen. Unsere Detailanalyse entlarvt dies als statistischen Trugschluss:
Spezialisten dominieren die Nische:
In spezifischen Fachbereichen (z. B. Sportausrüstung, Elektronik, Drogerie) greift die KI bevorzugt auf hochspezialisierte Fachhändler mit hoher thematischer Tiefe zurück.
Der Generalist gewinnt nur im Schnitt:
Erst wenn man alle Branchen gemeinsam aggregiert, verdrängt der breite Marktplatz den Fachhändler – nicht weil er fachlich besser ist, sondern weil er überall ein bisschen vorkommt.
Ein kritischer Unterschied für Marketer:
Citation:
Ihre Shop-Domain wird als Fußnote oder Beleg für eine Produkteigenschaft verlinkt.
Brand Mention:
Ihre Marke wird aktiv im Antworttext als Kaufempfehlung oder Qualitätsurteil genannt.
Die Studie zeigt: Eine Zitation garantiert keineswegs eine positive Empfehlung. Nur wer gezielt Markensignale und externe Konsensdaten aufbaut, sichert sich den Platz auf der Einkaufsliste.
Preisvergleichsportale:
Bieten Händlern eine der stärksten Chancen, indirekt in KI-Antworten als Quelle aufzutauchen.
Produkttests & Fachberichte:
Für Hersteller und Marken das wirksamste Mittel, um die Urteilsbildung der Modelle positiv zu lenken.
YouTube & Video-Content:
Insbesondere in den Google AI Overviews eine zentrale Stütze zur Beantwortung komplexer Beratungsfragen.
Der Studienband beleuchtet das österreichische E-Commerce-Ökosystem nicht nur abstrakt, sondern liefert maßgeschneiderte Benchmarks, Top-Quellen und Überlappungsgrade für 12 zentrale Handelssegmente:
Hinweis: Für jede dieser Branchen liefert der vollständige Report die konkreten Top-Quellen-Rankings, Überlappungs-Matrizen zwischen Google und ChatGPT sowie die dominante Intent-Verteilung.
Das otago IPM-Framework: Identity vs. Perception
Strategie statt Hype: Die otago Identity Perception Matrix (IPM)
Viele Unternehmen verfallen bei GEO in Hektik und versuchen, Inhalte mit künstlichen Prompts oder isolierten Textbausteinen für Bots zu überfrachten. Unser Ansatz verankert GEO in einem fundierten strategischen Modell:
Vom Ranking zur Entität: Entitätszentriertes SEO
Webseiten & Quellen:
Datenpunkte zu Ihrem Sortiment liegen an Dutzenden Orten im Netz verstreut.Nachweise (Evidence):
KI sucht nach übereinstimmenden Signalen aus Shop, Bewertungsportalen, Preisvergleichen und Digital PR.Entitätsverständnis:
LLMs synthetisieren diese Signale zu einem semantischen Gesamtbild Ihres Unternehmens.Präferenz & Empfehlung:
Nur wenn die eigene Identität (Owned) und die externe Wahrnehmung (Earned) deckungsgleich sind, spricht die KI eine unmissverständliche Kaufempfehlung aus.
Was Online-Händler jetzt konkret tun müssen
1. Saubere Daten-Infrastruktur & Merchant-Feeds sichern:
Generative KIs und Einkaufs-Agenten benötigen verlässliche Fakten. Preise, Lagerbestände, Spezifikationen und Lieferfristen müssen via strukturierter Daten (Schema.org / JSON-LD) und gepflegten Produktschnittstellen in Echtzeit abrufbar sein.2. Evidenzdichte statt SEO-Textwüsten:
Generische Produktbeschreibungen ohne Differenzierung werden von KIs überlesen. Entscheidend sind konkrete Anwendungsfälle, herstellerspezifische Datenblätter, Vor- und Nachteile sowie klare Entscheidungskriterien (Decision Tables).3. Ganzheitliche Digital PR & Co-Citations aufbauen:
Da LLMs auf externe Bestätigung angewiesen sind, werden Nischenmedien, vertrauenswürdige Produkttests und Erwähnungen in Testberichten zum stärksten Rankingfaktor für Markenempfehlungen.4. KI-Sichtbarkeit und Brand Mentions systematisch monitoren:
Klassische Rank-Tracker greifen im Zeitalter der dynamischen KI-Antworten zu kurz. Etablieren Sie ein systematisches Prompt-Monitoring, um Sichtbarkeitsverluste frühzeitig zu erkennen.
Studiendesign, Tooling und Limitationen
Abfragebasis:
Untersuchung realer E-Commerce-Suchräume mittels synthetischer Prompts über unterschiedliche Phasen der Buyer Journey (Information-Seeking vs. Transactional).System-Setup:
Analyse der Live-Web-Versionen von ChatGPT, Google AI Modus und Google AI Overviews (keine reinen API-Abfragen, um das tatsächliche Nutzererlebnis im Web abzubilden).Mathematisches Modell:
Berechnung der Schnittmengen über den Szymkiewicz–Simpson Overlap-Koeffizienten.Tooling:
Erhebung und Datenverarbeitung in Kooperation mit der Monitoring-Plattform rankscale.ai.Wissenschaftliche Einordnung:
Offenlegung methodischer Limitationen – von Generation Bias über Multi-Turn-Dynamiken bis hin zur Abbildung lokaler Präferenzen.Sichern Sie sich den vollständigen Studienband (83 Folien)
Erfahren Sie im Detail, wie Ihre Branche in den generativen Suchsystemen performt und welche strategischen Weichenstellungen Ihr E-Commerce-Team vornehmen muss.
GEO-Audit für Ihren Online-Shop
Möchten Sie wissen, wie Ihr Shop aktuell in ChatGPT, Gemini und Google AI abschneidet? Unsere Expert:innen führen gerne eine individuelle Analyse für Ihre Marke durch.
Die Autoren der Studie
Jan Königstätter Gründer & Geschäftsführer, otago
Suchmaschinen-Experte der ersten Stunde, Google Certified Trainer und Lektor an mehreren Fachhochschulen. Berät seit über 15 Jahren führende Marken im Bereich Digital Visibility.Alexander Kurzwernhart Senior SEO & GEO Advisor, otago
Pionier im Bereich AI-Monitoring und Generative Engine Optimization bei otago. Analysiert fortlaufend, wie generative Sprachmodelle Marken bewerten und steuert strategische GEO-Kundenprojekte.
Jan Königstätter
Gründer & Geschäftsführer von otago
Suchmaschinen-Experte der ersten Stunde, Google Certified Trainer und Lektor an mehreren Fachhochschulen. Berät seit über 15 Jahren führende Marken im Bereich Digital Visibility.
Alexander Kurzwernhart
Senior SEO & GEO Advisor bei otago
Pionier im Bereich AI-Monitoring und Generative Engine Optimization. Analysiert fortlaufend, wie generative Sprachmodelle Marken bewerten und steuert strategische GEO-Kundenprojekte.
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