1 Warum Sie Ihre KI-Sichtbarkeit regelmäßig testen sollten
Die meisten Online-Händler haben keine Ahnung, ob KI-Systeme ihren Shop kennen. Dabei ist die Frage heute so relevant wie „Ist mein Shop auf Seite 1 bei Google?" vor zehn Jahren.
Wie relevant, zeigt eine G2-Erhebung vom April 2026: 51 % der B2B-Einkäufer starten ihre Recherche inzwischen häufiger in KI-Chatbots als in der klassischen Suche. Wer dort nicht auftaucht, findet in der Kaufentscheidung dieser Kunden schlicht nicht statt.
Ein regelmäßiger KI-Sichtbarkeitstest zeigt Ihnen:
- Ob KI-Systeme Ihren Shop als Quelle nutzen
- Welche Produkte empfohlen werden – und welche nicht
- Wie Sie im Vergleich zu Wettbewerbern abschneiden
- Ob Ihre Optimierungen Wirkung zeigen
2 Prompt-Strategie: Fragen mit und ohne Markennamen
Ein belastbarer Test trennt zwei Fragetypen. Fragen mit Markennamen zeigen, was die Modelle über Sie wissen und ob die Angaben stimmen. Fragen ohne Markennamen zeigen, ob Sie überhaupt vorkommen, wenn jemand nur ein Problem oder eine Produktkategorie beschreibt – das ist der Normalfall bei Neukunden. Die Tests 1 bis 3 weiter unten wenden diese Trennung an.
Fragen mit Markennamen (Bekanntheit und Korrektheit):
→ „Was bietet [Ihr Shop] an und für wen?“
→ „Ist [Ihr Shop] ein seriöser Anbieter für [Produktkategorie]?“
→ „Welche Lieferzeiten und Rückgabebedingungen hat [Ihr Shop]?“
→ „Was unterscheidet [Ihr Shop] von [Wettbewerber]?“
Fragen ohne Markennamen (Auffindbarkeit):
→ „Welcher Online-Shop ist für [Produktkategorie] in Deutschland empfehlenswert?“
→ „Ich suche [Produkt] mit [Eigenschaft]. Wo bekomme ich das?“
→ „Welche Anbieter liefern [Produktkategorie] an Geschäftskunden auf Rechnung?“
→ „Wer bietet [Produkt] mit Lieferung nach [Region] an?“
Halten Sie beide Listen schriftlich fest und ändern Sie die Formulierungen danach nicht mehr. Nur so lassen sich die Antworten über Monate vergleichen. Notieren Sie je Prompt und KI-System: genannt ja oder nein, Position in der Antwort, zitierte Quelle, Fehler in den Angaben.
3 Test 1: Direkte Produktanfragen bei ChatGPT
Starten Sie mit ChatGPT (oder einem anderen KI-System) und stellen Sie typische Kaufanfragen aus Ihrer Branche. Nutzen Sie dafür die Web-Suche-Funktion.
Beispiel-Prompts für einen Reitbedarfs-Shop:
→ „Welcher Online-Shop hat die beste Auswahl an Reithelmen?"
→ „Empfiehl mir einen seriösen Shop für Reitsportbedarf in Deutschland."
→ „Wo kann ich [Produktname] am besten online kaufen?"
Bewertungskriterien:
- ✓ Wird Ihr Shop namentlich erwähnt?
- ✓ Werden konkrete Produkte mit Preisen genannt?
- ✓ Wird ein Link zu Ihrem Shop angegeben?
- ✗ Wird nur die Konkurrenz empfohlen?
- ✗ Wird Ihr Shop gar nicht erwähnt?
4 Test 2: Unternehmensbekanntheit prüfen
Fragen Sie KI-Systeme direkt nach Ihrem Unternehmen:
→ „Was weißt du über [Firmenname]?"
→ „Ist [Firmenname] ein seriöser Online-Shop?"
→ „Welche Produkte bietet [Firmenname] an?"
Achten Sie auf: Sind die Informationen korrekt? Werden aktuelle Produkte genannt? Stimmt die Adresse? Falsche oder veraltete Angaben stammen meist aus veralteten Drittquellen oder aus Lücken auf Ihrer eigenen Website – prüfen Sie, welche Quelle das Modell zitiert.
5 Test 3: Wettbewerber-Vergleich
Vergleichen Sie, wie KI-Systeme Sie und Ihre Wettbewerber einschätzen:
→ „Vergleiche [Ihr Shop] mit [Wettbewerber] für [Produktkategorie]."
→ „Welche Shops für [Ihre Nische] in Deutschland würdest du empfehlen?"
Wenn Wettbewerber empfohlen werden und Sie nicht, analysieren Sie deren Webseiten und die zitierten Quellen: Beantworten ihre Seiten die Frage direkt? Haben sie vollständigere Produktdaten? Werden sie in Bewertungsportalen, Fachmedien oder Verzeichnissen genannt, die das Modell als Quelle angibt?
6 Test 4: Technische Prüfung
Neben den KI-Anfragen sollten Sie die technischen Grundlagen prüfen:
Sind KI-Crawler (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended) zugelassen?
Blockieren Bot-Schutz, CDN oder Firewall die KI-Crawler? Zeigen die Server-Logs Zugriffe von GPTBot und Co.?
Ist Product-Markup mit Preis und Verfügbarkeit auf Produktseiten vorhanden?
Ist die XML-Sitemap aktuell und verlinkt alle wichtigen Seiten?
Können KI-Crawler die Seiten schnell genug laden?
7 Test 5: KI-Oberflächen getrennt testen
Chatbot-Antworten sind nur ein Teil des Bildes. Google blendet inzwischen bei rund der Hälfte aller Suchanfragen AI Overviews ein (die Studien streuen) – bei B2B-Tech-Anfragen liegt der Anteil laut Semrush (2026) bei 82 %. Dazu kommt der Google AI Mode als eigenständige Oberfläche: Nur rund 14 % seiner zitierten Quellen überschneiden sich mit denen der AI Overviews. Wer nur eine Oberfläche prüft, hat also kein vollständiges Bild.
Suchen Sie Ihre wichtigsten Anfragen bei Google und prüfen Sie, ob ein AI Overview erscheint – und ob Ihr Shop dort als Quelle verlinkt ist.
Stellen Sie dieselben Anfragen im AI Mode. Die zitierten Quellen unterscheiden sich deutlich von den AI Overviews – dokumentieren Sie beide getrennt.
ChatGPT, Claude und Perplexity mit aktivierter Websuche – die Tests 1 bis 3 aus diesem Artikel.
Warum sich der Aufwand lohnt
AI Overviews senken die organische Klickrate je nach Anfrage-Typ um bis zu rund 60 % (aktuelle Studien von Ahrefs und Seer) – Branded-Suchen können dagegen sogar profitieren. Gleichzeitig sind Besucher, die über KI-Suchen kommen, laut Semrush im Schnitt rund 4,4-mal wertvoller als durchschnittliche organische Besucher. Die Sichtbarkeit in den KI-Oberflächen entscheidet damit zunehmend darüber, wie viel qualifizierter Traffic bei Ihnen ankommt.
8 Ergebnisse dokumentieren und verbessern
Erstellen Sie eine einfache Scorecard für Ihren KI-Sichtbarkeitstest:
Tipp: Führen Sie den Test monatlich durch und dokumentieren Sie die Ergebnisse. So erkennen Sie Trends und können die Wirkung Ihrer Optimierungen messen.
9 Messung über Selbstauskunft: „Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?“
Chatbot-Tests zeigen, was die Modelle antworten – nicht, ob daraus Kunden werden. KI-Chatbots übergeben selten einen auswertbaren Referrer. Wer eine Empfehlung in ChatGPT liest, tippt die Adresse oft direkt ein oder sucht bei Google nach dem Namen. In der Webanalyse erscheint das als Direktzugriff oder als Suche nach Ihrer Marke, nicht als KI-Traffic.
Die einfachste Lösung ist die direkte Frage. Ergänzen Sie Ihr Kontaktformular um ein Feld „Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?“ – als Freitext, nicht als feste Auswahl, damit Antworten wie „ChatGPT hat euch empfohlen“ überhaupt möglich sind. Dieselbe Frage gehört in die Versandmail nach der Bestellung oder auf die Bestellbestätigungsseite.
Auswertung der Freitextantworten:
- → Monatlich sichten und Nennungen von ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude oder allgemein „KI“ zählen
- → Anteil an allen Anfragen bzw. Bestellungen festhalten – als Trend, nicht als exakte Kennzahl
- → Mit dem Prompt-Set abgleichen: Deckt sich das, was Kunden berichten, mit dem, was die Modelle in Ihren Tests antworten?
- → Formulierungen der Kunden notieren – sie zeigen, welche Fragen die Modelle tatsächlich beantwortet haben
10 Erweiterte Test-Prompts für verschiedene Szenarien
Die obigen Basis-Prompts decken die wichtigsten Szenarien ab. Für eine tiefergehende Analyse sollten Sie zusätzliche, spezifischere Prompts verwenden. Testen Sie die folgenden Varianten bei ChatGPT, Google Gemini, Claude und Perplexity – jedes System kann unterschiedliche Ergebnisse liefern.
Branchenspezifische Prompts:
→ „Welchen Shopware-Partner empfiehlst du für B2B-Shops?"
→ „Welche E-Commerce Agenturen gibt es in Niedersachsen?"
→ „Vergleiche die besten Shopware-Agenturen in Deutschland."
→ „Mein Shopware 5 Shop muss auf Version 6 migriert werden. Wer kann helfen?"
→ „Ich brauche eine Xentral-Shopware Integration. Wer bietet das an?"
Problem- und Kaufabsichts-Prompts:
→ „Mein Online-Shop hat Performance-Probleme. Welche Agentur kann helfen?"
→ „Welcher Dienstleister kann eine ERP-Integration für meinen Shopware-Shop umsetzen?"
→ „Ich suche einen Partner für E-Commerce-Automatisierung mit n8n oder Make."
Passen Sie die Prompts an Ihre Branche, Ihre Produkte und Ihren Standort an. Je spezifischer die Anfrage, desto aussagekräftiger ist das Ergebnis. Testen Sie sowohl allgemeine Anfragen als auch solche, bei denen Sie als Spezialist auftauchen sollten.
Wichtig: Testen Sie mit mehreren KI-Systemen
ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity greifen auf unterschiedliche Datenquellen zu und gewichten Informationen verschieden. Ein Shop, der bei ChatGPT empfohlen wird, kann bei Perplexity unsichtbar sein – und umgekehrt. Testen Sie daher immer mit mindestens zwei verschiedenen KI-Systemen.
11 Bewertungskriterien: So interpretieren Sie die Ergebnisse
Nach dem Testen steht die systematische Auswertung an. Nutzen Sie die folgende Checkliste, um die Qualität Ihrer KI-Sichtbarkeit strukturiert zu bewerten. Gehen Sie jeden Punkt für jedes getestete KI-System einzeln durch.
Wird Ihr Unternehmen oder Ihr Shop namentlich in der Antwort erwähnt?
Wird Ihre Website-URL oder ein direkter Link zu Ihrem Shop angegeben?
Werden Sie als explizite Empfehlung hervorgehoben oder nur als eine Option unter vielen gelistet?
Sind die genannten Informationen über Ihr Unternehmen korrekt und aktuell (Produkte, Standort, Leistungen)?
Werden Ihre Zertifizierungen, Partnerschaften oder Auszeichnungen erwähnt (z. B. Shopware Bronze Partner)?
Werden konkrete Produkte, Preise oder Leistungspakete korrekt genannt?
Wie ist Ihre Positionierung im Vergleich zu Wettbewerbern – werden Sie vor, nach oder gar nicht neben diesen genannt?
Vergeben Sie für jedes Kriterium einen Wert: 2 Punkte (voll erfüllt), 1 Punkt (teilweise erfüllt) oder 0 Punkte (nicht erfüllt). Eine Gesamtpunktzahl von 10 oder mehr (von 14 möglichen) deutet auf eine gute KI-Sichtbarkeit hin. Unter 5 Punkten besteht dringender Handlungsbedarf.
Punkte-Interpretation:
12 Was tun mit dem Testergebnis?
Die Testergebnisse folgen meist wiederkehrenden Mustern. Diese Zuordnung hilft Ihnen, aus dem Befund die passende Maßnahme abzuleiten:
Befund: Falsche oder unvollständige Angaben zu Produkten und Preisen
Typische Ursache: fehlende oder fehlerhafte strukturierte Daten. Implementieren Sie Product-, Offer- und Organization-Markup nach Schema.org und validieren Sie es mit Googles Rich-Results-Test. Anleitung: Schema.org für KI-Empfehlungen →
Befund: Veraltete Informationen (alte Preise, eingestellte Produkte, alte Adresse)
Typische Ursache: fehlende Aktualitäts-Signale. Pflegen Sie ein sichtbares Aktualisierungsdatum auf der Seite und ein korrektes dateModified im Schema-Markup, und aktualisieren Sie zentrale Inhalte regelmäßig. KI-Systeme bevorzugen nachweislich frische Quellen.
Befund: Ihr Shop wird gar nicht gefunden
Typische Ursache: KI-Crawler kommen nicht an Ihre Inhalte. Prüfen Sie die robots.txt auf Freigaben für GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended und PerplexityBot, kontrollieren Sie Bot-Blocker (Firewall, CDN) und werfen Sie einen Blick in die Server-Logs, ob KI-Crawler Ihre Seiten überhaupt abrufen.
Befund: Gute Google-Rankings, aber keine KI-Zitate
Kein Widerspruch: Laut Ahrefs (März 2026) stammen nur 38 % der AI-Overview-Zitate aus Seiten in den organischen Top 10 – 62 % kommen von außerhalb. Entscheidend ist die Qualität einzelner Passagen, nicht das Ranking. Bauen Sie Direktantworten mit 40–60 Wörtern, FAQ-Blöcke, Tabellen und Listen ein und hinterlegen Sie Autoren-Signale (Person-Schema).
13 Was tun, wenn Sie nicht gefunden werden?
Wenn Ihr Unternehmen bei den Tests kaum oder gar nicht auftaucht, ist das kein Grund zur Panik – aber ein klarer Handlungsaufruf. Die gute Nachricht: Die meisten Maßnahmen zur Verbesserung der KI-Sichtbarkeit lassen sich relativ schnell umsetzen und wirken sich gleichzeitig positiv auf Ihre klassische SEO-Performance aus.
Hier sind die vier wichtigsten Schritte in der empfohlenen Reihenfolge:
Crawler-Zugang sicherstellen
Prüfen Sie robots.txt, CDN- und Firewall-Regeln und die Server-Logs. Nur wenn GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot und Google-Extended Ihre Seiten tatsächlich abrufen, können die Modelle sie verwenden. Ein Bot-Schutz, der KI-Crawler aussperrt, macht alle weiteren Maßnahmen wirkungslos.
Leistung: Crawler-Zugang und technische Lesbarkeit prüfen lassen →Produktdaten und Schema.org vervollständigen
Strukturierte Daten nach Schema.org machen Preis, Verfügbarkeit, Bewertung und Unternehmensdaten maschinenlesbar – für Rich Results, Merchant-Feeds und KI-Agenten. Bringen Sie außerdem Informationen, die bisher nur in Katalogen und PDFs stehen, auf die Website.
Anleitung: Schema.org für KI-Empfehlungen →Content für KI-Systeme optimieren
KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die klar strukturiert, faktisch korrekt und umfassend sind. Vollständige Produktbeschreibungen, FAQ-Bereiche und klar formulierte Leistungsseiten erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Unternehmen als vertrauenswürdige Quelle eingestuft wird.
Grundlagen: KI-Sichtbarkeit im E-Commerce →Professionelle KI-Sichtbarkeits-Analyse beauftragen
Wenn Sie nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, oder eine systematische Analyse mit konkretem Maßnahmenplan benötigen, unterstützen wir Sie gerne. Unsere KI-Sichtbarkeits-Analyse umfasst alle relevanten KI-Systeme, eine Wettbewerbsanalyse und priorisierte Handlungsempfehlungen.
Unsere Leistung: KI-Sichtbarkeit als Service →Priorisierung
Beginnen Sie mit dem Crawler-Zugang – ein ausgesperrter Bot macht alle anderen Maßnahmen wirkungslos. Danach folgen Inhalte, die Fragen direkt beantworten, und vollständige Produktdaten mit Schema.org. Drittquellen wie Bewertungsprofile und Fachmedien brauchen am längsten und sollten parallel angestoßen werden. Eine llms.txt-Datei können Sie anlegen, sie ersetzt aber keinen dieser Schritte.