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Wie Produkte in KI-Antworten erscheinen (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity)

Framepx-TeamVeröffentlicht 5 Min. Lesezeit

Schema: eine Produktseite erreicht ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity auf vier Wegen
Ein Produkt, vier Wege in die Antwort

Es gibt keinen einzelnen Schalter, um in KI-Antworten zu erscheinen. ChatGPT, Gemini und Perplexity nutzen jeweils eigene Shopping-Daten, Claude antwortet aus der Live-Websuche, und alle stützen sich auf das, was ein Shop veröffentlicht: korrekte Produktdaten, lesbare Seiten und aktuelle Preise.

Sie können diese Daten überall, wo sie gelesen werden, sauber und vollständig halten.

Dieser Beitrag gibt wieder, was die Dokumente der Plattformen sagen. Die Funktionen ändern sich schnell; betrachten Sie die verlinkten Seiten als maßgeblich.

Was jeder Assistent liest

ChatGPT. OpenAI dokumentiert ein Produkt-Feed-Format für ChatGPT Shopping: eine Datei mit Artikel-ID, Titel, Beschreibung, URL, Marke, Verkäufername, Bild-URL, Verfügbarkeit und Preis je Produkt, per SFTP geliefert, mit einem vollständigen Abzug mindestens einmal täglich (OpenAI: Agentic Commerce, OpenAI: product feed spec). Die Aufnahme von Feeds ist derzeit auf zugelassene Unternehmen beschränkt, die sich über ein Formular auf chatgpt.com/merchants bewerben (OpenAI: Agentic Commerce). OpenAIs Hilfeartikel sagt laut Suchergebnis-Auszügen, dass ChatGPT Produktergebnisse selbst und getrennt von Werbung auswählt und dass Shopify-Händler über Shopify Catalog ohne Zusatzaufwand abgedeckt sind (OpenAI Help Center: Shopping with ChatGPT search). Prüfen Sie den aktuellen Wortlaut im Artikel auf OpenAIs Seite.

Gemini. Die Gemini-App nutzt Daten aus Googles Shopping Graph, um Produkte zu finden, zu vergleichen und Kaufentscheidungen zu stützen. Sie läuft in der mobilen und der Web-App sowie in Gemini in Chrome, für persönliche Konten Erwachsener, in 21 Ländern und Regionen und nur für geeignete Händler (Gemini Apps Help).

Google AI Overviews und AI Mode. Google sagt, dass es für sie keine zusätzlichen Anforderungen und kein spezielles schema.org-Markup gibt. Eine Seite muss indexiert und für ein Snippet in der normalen Suche zugelassen sein (Google Search Central: AI features).

Claude. Anthropic beschreibt die Websuche: Claude sucht im Web, wenn es passt, um aktuelle Antworten zu geben, und nennt die verwendeten Quellen. Die Websuche steht seit dem 27. Mai 2025 weltweit in allen Claude-Tarifen zur Verfügung (Claude blog: web search). Diese Seite beschreibt die Websuche, keinen Shopping-Feed.

Perplexity. Perplexitys Hilfecenter sagt laut Suchergebnis-Auszügen, dass Produktlisten nach ähnlichen Kriterien gerankt werden wie Quellen in normalen Antworten, dass Listungen mit Verfügbarkeit, Bewertungen, Preis und Spezifikationen eher vorgeschlagen werden und dass die Reihenfolge nach Relevanz und Bewertungen bestimmt wird, nicht nach Werbung (Perplexity Help Center: Shop like a Pro). Prüfen Sie den aktuellen Wortlaut auf der Seite von Perplexity.

Was das für einen Shop bedeutet

Die Wege unterscheiden sich, das Rohmaterial ist dasselbe. Ein Shopping-Feed, ein Produktgraph und eine Websuche beruhen alle auf Fakten, die Ihre Website und Ihre Feeds klar benennen.

Schema: Ihre Produktdaten und Ihre Website führen auf fünf Wege. ChatGPT liest einen Produkt-Feed, Gemini liest Googles Shopping Graph, Google AI Overviews und AI Mode lesen den normalen Suchindex, Claude nutzt die Live-Websuche und Perplexity rankt Produktlisten.
Wie jeder Assistent zu Ihren Produkten kommt

1. Klare, vollständige Produktdaten

Ein Titel, der das Produkt benennt, eine sachliche Beschreibung, Marke, eine funktionierende Bild-URL und die URL der Produktseite sind die ersten Felder in OpenAIs Spezifikation (OpenAI: product feed spec). Der Preis hat eine feste Form: Betrag, Dezimalpunkt und ein großgeschriebener dreibuchstabiger Währungscode, etwa 79.99 USD. Die Verfügbarkeit stammt aus einer festen Liste: in_stock, out_of_stock, pre_order, backorder oder unknown. Unbekannte optionale Werte lässt man weg, statt n/a einzutragen.

2. Produkt-Markup auf der Seite (schema.org Product)

Googles Dokumentation unterscheidet zwei Einsatzzwecke von Product-Markup. Produkt-Snippets passen zu Seiten, auf denen man nicht kaufen kann; Händlereinträge (Merchant Listings) zu Seiten, auf denen man kaufen kann, und sie tragen mehr Details wie Versand und Rückgabe (Google: Product structured data). Für einen Händlereintrag sind name, image und offers Pflicht; im Angebot ein Preis über null und ein dreibuchstabiger Währungscode. Verfügbarkeit ist empfohlen. Der Verkäufer muss der Händler sein, also ein einzelnes Offer, kein AggregateOffer. JSON-LD ist eines der Formate, die die Seite zeigt, neben RDFa und Microdata (Google: Merchant listing structured data).

Google sagt außerdem, strukturierte Daten sollten mit dem sichtbaren Text der Seite übereinstimmen (Google Search Central: AI features). Ein Preis im Markup, der vom Preis auf der Seite abweicht, ist genau die Art Widerspruch, die Sie vermeiden sollten.

3. Korrekte Preise und Bestände

OpenAIs Spezifikation verlangt, den aktuellen Preis zu übermitteln, den Feed zu aktualisieren, wenn eine Aktion beginnt oder endet, und die Verfügbarkeit nachzuführen, wenn Artikel ausverkauft sind oder wieder eintreffen (OpenAI: product feed spec). Google bittet, die Merchant-Center-Angaben aktuell zu halten (AI features), und empfiehlt, zusätzlich zum Markup einen Merchant-Center-Feed in Betracht zu ziehen (Product structured data). Ein falscher Preis in der Antwort eines Assistenten war irgendwo in Ihren Daten schon falsch.

4. Eine lesbare Website

Für AI Overviews und AI Mode nennt Google schlichte Grundlagen: Crawling in der robots.txt oder bei CDN und Hosting nicht blockieren, Seiten untereinander verlinken, eine gute Seitenerfahrung bieten und wichtige Inhalte als Text bereitstellen (Google Search Central: AI features). Die Websuche von Claude und anderen Assistenten erreicht dieselben öffentlichen Seiten; eine Produktseite, die ohne Skript funktioniert und das Produkt in Worten beschreibt, hilft also auch dort. Dieser zweite Teil ist eine Einschätzung, kein Zitat dieser Seiten.

5. llms.txt, eine aufkommende Idee

llms.txt ist ein Vorschlag von Jeremy Howard vom September 2024 für eine Markdown-Datei im Stammverzeichnis Ihrer Website, die KI-Agenten eine kurze Übersicht und Links zu den wichtigsten Seiten gibt. Es ist ein Vorschlag, kein fertiger Standard, und der Vorschlag selbst sagt nicht, dass ein Anbieter die Datei für Antworten liest (llmstxt.org). Googles Leitfaden sagt, für dessen KI-Funktionen seien keine KI-spezifischen Textdateien nötig (AI features). Sie anzulegen ist günstig und harmlos; erwarten Sie aber nicht, dass sie die Grundlagen oben ersetzt.

6. Messen, was sich messen lässt

Klicks aus AI Overviews und AI Mode werden im Leistungsbericht der Search Console unter dem Suchtyp Web gezählt (Google Search Central: AI features). Bei den anderen Assistenten beobachten Sie Verweis-Traffic in Ihrer Analytik und prüfen von Hand: Fragen Sie die Assistenten nach Ihren eigenen Produkten und notieren Sie, was sie zeigen.

Kurze Checkliste

  • Jedes Produkt hat eine stabile ID, einen klaren Titel, Marke, Bild und eine öffentliche URL.
  • Preis, Währung und Verfügbarkeit stimmen auf der Seite, im Markup und im Feed überein.
  • Das Produkt-Markup ist gültig und entspricht dem, was Käufer sehen.
  • Crawling ist erlaubt, Seiten sind verlinkt und indexiert.
  • Feed oder Merchant-Center-Daten werden bei jeder Preis- oder Bestandsänderung aktualisiert.

FAQ

Kann ich für Produktergebnisse in ChatGPT oder Perplexity zahlen?

Beide beschreiben Produktergebnisse als getrennt von Werbung: ChatGPT wählt Ergebnisse unabhängig von Anzeigen (OpenAI Help Center), Perplexity sagt, die Reihenfolge folge Relevanz und Bewertungen, nicht Werbung (Perplexity Help Center). Beides stammt aus Auszügen; bestätigen Sie es auf den Seiten der Plattformen.

Brauche ich spezielles Markup für Googles KI-Funktionen?

Nein. Google sagt, es gebe kein spezielles schema.org-Markup und keine zusätzliche Anforderung außer Indexierung und Snippet-Eignung (Google Search Central: AI features). Product-Markup hilft weiterhin bei den normalen Shopping-Funktionen (Product structured data).

Sorgt llms.txt dafür, dass Assistenten meine Produkte empfehlen?

Weder der Vorschlag noch Googles Leitfaden liefern dafür einen Beleg (llmstxt.org, AI features). Betrachten Sie es als optionale Ergänzung.

Verfasst von

Framepx-Team, Redaktionsteam

Das Framepx-Redaktionsteam schreibt für Marken, Marketer und Agenturen über Werbeplattformen, Messung, Creatives und Produktfeeds.

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