So landet dein Onlineshop in ChatGPT und Google AI Overviews

Die großen deutschen Onlineshops verlieren zum ersten Mal seit Jahren organische Sichtbarkeit. Laut einer Studie von LEAP und SISTRIX mit rund 2.500 umsatzstarken Shops fiel die mediane Sichtbarkeit innerhalb eines Jahres um 16,7 Prozent. Im selben Zeitraum stieg der Anteil der Keywords mit AI Overview von 4,3 auf 14,2 Prozent. Ob das eine das andere verursacht, zeigt die Studie nicht. Klar ist aber: Die Recherche vor dem Kauf wandert in KI-Antworten, und die Shops werden dort selten genannt. Ihre Beteiligung stieg nur von 2,3 auf 5,3 Prozent.

Oft liegt das an Dingen, die in fast jedem Shop vorkommen: übernommene Herstellertexte, Maße in einer Grafik, Sale-Preise, die im Feed hinterherhinken. Wir gehen diese Stellen einzeln durch.

Wo die KI den Kaufprozess beeinflusst

69,7 Prozent der informationalen Suchen lösen laut Studie ein AI Overview aus, bei transaktionalen Suchen sind es 0,2 Prozent. Die KI übernimmt also nicht den Kauf, sondern die Beratung davor.

Eine Kundin fragt ChatGPT: „Welches Schlafsofa passt in ein 3,5 Meter breites Wohnzimmer und ist in zwei Wochen lieferbar?“ Die Antwort nennt drei Modelle und zwei Shops. Die spätere Suche nach dem Modellnamen läuft klassisch, aber nur für die Anbieter aus der Antwort. Warst du nicht dabei, siehst du das in keinem Report.

Gutes SEO bleibt dabei die Grundlage: Das Fünftel der Shops mit der höchsten Sichtbarkeit bekommt rund 72 Prozent aller KI-Zitierungen, das unterste etwa ein Prozent. Googles KI und ChatGPT wählen ihre Quellen allerdings deutlich unterschiedlich aus.

Drei Ziele, die du auseinanderhalten solltest

Die folgenden Schritte zahlen auf die ersten beiden Ziele ein.

Finde heraus, wer statt dir empfohlen wird

Sammle 15 bis 20 Fragen, die deine Kund:innen wirklich stellen. Du findest sie in Kundenservice-Mails („Passt das Sofa durch eine 80 cm breite Tür?“), in der Onsite-Suche („laufschuh breit“), in Rücksendegründen („fällt klein aus“) und in Produktfragen unter deinen Artikeln.

Stell jede Frage an zwei verschiedenen Tagen in ChatGPT (mit Websuche) und im AI Mode von Google, denn die Antworten schwanken. Notier dir in einer einfachen Tabelle das Datum, die genannten Shops und die verlinkten Quellen. Zähl danach, wie oft du und deine Wettbewerber:innen genannt werden und welche Seiten die KI am häufigsten zitiert. Das ist eine Momentaufnahme, keine Messung, aber du weißt danach, gegen wen du antrittst.

Je nach Shopsystem findest du die Stellschrauben hier: Bei Shopify passt du die robots.txt über die Vorlage robots.txt.liquid im Theme-Code an. Bei WooCommerce geht das über ein SEO-Plugin wie Yoast oder Rank Math, bei Shopware 6 über die Datei im öffentlichen Verzeichnis. Die Standard-Storefronts aller drei Systeme liefern Produktdaten serverseitig aus. Kritisch sind vor allem Headless-Setups, Preis-Plugins und Bewertungs-Widgets, die per JavaScript nachladen.

Wenn der Bot-Schutz auch die KI aussperrt

Viele Shops blocken Preis-Scraper von Wettbewerbern. Der Bot-Schutz in Cloudflare oder einer anderen Firewall kann dabei auch den OAI-SearchBot aussperren, ohne dass in der robots.txt etwas davon steht. Prüf in den Bot-Einstellungen, ob KI-Crawler durchgelassen werden. In der robots.txt erlaubst du die Suche und schließt das Training aus:

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: GPTBot
Disallow: /

Für AI Overviews und AI Mode reicht der normale Googlebot.

Das zweite Problem sind nachgeladene Inhalte. Google rendert JavaScript, viele KI-Crawler tun das nicht oder nur eingeschränkt. Der Schnelltest: Produktseite öffnen, Strg+U drücken, im Quelltext nach dem Preis suchen. Fehlt er, solltest du Preis und Verfügbarkeit im ausgelieferten HTML ergänzen, etwa per serverseitigem Rendering oder Prerendering.

Wenn Shop und Feed Verschiedenes erzählen

Ein Klassiker zur Black Week: Der Preis im Shop sinkt mittags, der Merchant-Center-Feed aktualisiert sich erst nachts. Stundenlang steht auf der Seite 89,90 Euro und im Feed 119,90 Euro. Solche Abweichungen führen dazu, dass Google deine Produktdaten als unzuverlässig einstuft.

Tipp: Prüfe direkt 10 aktuell reduzierte Produkte auf deiner Seite: Ist im Feed der gleiche Preis, wie auf der Seite hinterlegt?

Ergänze die strukturierten Daten um das, wonach Kund:innen fragen: brand und gtin, damit Google dein Produkt mit denselben Artikeln anderer Shops zusammenführt, dazu color, material und size. Versand und Lieferzeit hängst du über shippingDetails an das Angebot, beim Sofa etwa „Spedition in 10 bis 14 Tagen“. Eine shopweite Rückgaberegel hinterlegst du einmal auf Unternehmensebene (Organization). Varianten fasst du mit ProductGroup zusammen, jede mit eigener, dauerhafter URL. Die Google Search Console kann dir in Berichten zu Händlereinträgen Fehler im über den gesamten Shop hinweg anzeigen.

Wenn 50 Shops denselben Herstellertext haben

Übernimmst du die Herstellerbeschreibung, steht derselbe Text in 50 Shops, und keine KI hat einen Grund, deinen zu nennen. Du hast aber Wissen, das der Hersteller nicht hat: Rücksendegründe, Kundenservice-Anfragen, Bewertungen.

Vorher: „Leichter Trailrunning-Schuh mit innovativer Dämpfung für maximalen Komfort.“

Nachher: „Fällt eher schmal aus, bei breiten Füßen eine halbe Größe größer bestellen. 5 mm Stollen für matschige Waldwege, 290 Gramm in Größe 42.“

Den Passform-Hinweis kennt nur ein Shop, der seine Retouren auswertet. Er macht die Seite zitierwürdig und kann Fehlkäufe vermeiden.

Stecken Maße nur in einer Maßzeichnung als JPG oder in einem Hersteller-PDF, werden sie nicht zuverlässig erfasst. Übertrage kaufentscheidende Angaben wie Sitzhöhe oder Akkulaufzeit zusätzlich als HTML-Tabelle auf die Seite.

Kategorieseiten, die mehr als ein Produktraster sind

Bei Vergleichsfragen zitieren KI-Systeme eher einen gegliederten Ratgeber als eine Produktseite. In vielen Shops besteht die Kategorieseite aber nur aus Filtern und Rastern. Nimm die häufigsten Vergleichsfragen aus deiner Stichprobe, etwa „guter Akkusauger unter 300 Euro“ oder „Staubsauger für Tierhaare auf Teppich“, und beantworte sie oben auf der passenden Kategorieseite: erst die direkte Antwort, dann ein kurzer Vergleich der Top-Modelle mit Daten aus deinem Sortiment.

Bewertungen, die mehr sagen als „schnelle Lieferung“

„Alles super, schnelle Lieferung“ schafft Vertrauen in den Shop, sagt aber nichts über das Produkt. Stell in der Bewertungsmail eine konkrete Frage je Kategorie. Bei Schuhen: „Fällt der Schuh eher eng oder weit aus?“ Bei Möbeln: „Wie lange hat der Aufbau gedauert?“ Eine Bewertung wie „Aufbau zu zweit in 40 Minuten“ beantwortet genau die Frage, die jemand vorher der KI stellt.

Steht in deiner Stichprobe ein Testportal oder YouTube-Kanal wiederholt als Quelle, prüfe, ob du dort mit Testmustern oder vollständigen Produktdaten vertreten sein kannst.

So gehst du in den nächsten Wochen vor

Wiederhole die Stichprobe monatlich mit denselben Fragen. KI-Zitate schwanken oft nach wenigen Wochen, entscheidend ist die Entwicklung über mehrere Monate. In GA4 siehst du zusätzlich, wie viele Besuche von chatgpt.com kommen und ob sie kaufen. Googles eigener Report für KI-Shopping im Merchant Center läuft bisher nur als Pilot in den USA.

Kurz gesagt: Gib der KI Antworten, die nur dein Shop geben kann, und sorge dafür, dass sie diese auch lesen kann.

Wenn du GEO und SEO für deinen Shop systematisch angehen willst, findest du im GEO-Seminar mit Alexander Holl oder Alin Radulescu den kompakten Einstieg und im Certified GEO Manager den vollständigen Rahmen.

Hat dir der Artikel gefallen? Dann lass uns gerne eine Bewertung oder einen Kommentar da. Dieser Artikel wurde KI-unterstützt erstellt und durch menschliche Fachkenntnis überarbeitet und optimiert.

Quellen:

SISTRIX: KI & SEO im E-Commerce: Warum Zitierfähigkeit über Sichtbarkeit entscheidet (01.09.2026)

Semrush Blog: Ecommerce AI SEO: How to optimize online stores for LLMs (30.06.2026)

OpenAI: Power product discovery in ChatGPT

Google Merchant Center Hilfe: About AI performance insights