Herausforderung·Produktdaten
Produktdaten für KI: Empfohlen wird, was sich vergleichen lässt.
KI-Assistenten vergleichen Produkte, bevor ein Mensch eine Produktseite sieht. In die Auswahl kommt, was sie lesen und vergleichen können: Merkmale, Preis, Verfügbarkeit und Lieferbedingungen. Die Frage ist, wie deine Produktdaten dorthin kommen.
Auf einen Blick
KI-Assistenten wählen Produkte vor allem anhand strukturierter Daten aus. Gebraucht werden vergleichbare Merkmale je Kategorie, eindeutige Kennungen wie die GTIN, aktuelle Preise, Bestände und Lieferbedingungen, gleich in allen Kanälen. Der Weg dorthin beginnt beim Datenmodell der umsatzstärksten Kategorien, nicht bei einem neuen System.
Der Einkauf mit KI ist in Deutschland angekommen: 52 Prozent nutzen 2026 KI-Einkaufshilfen, im September 2025 waren es 44 Prozent.1 35 Prozent recherchieren mit KI, bevor sie ein Produkt kaufen.2 Eine vollständige Übergabe des Kaufs an die KI ist mit knapp sechs Prozent der Nutzer noch die Ausnahme.1 Die Vorauswahl aber trifft immer öfter die Maschine: Sie vergleicht Angebote und legt dem Menschen eine kurze Liste vor. Wie verschieden die Assistenten dabei auswählen, zeigt der Beitrag Ein Regal je Assistent.
Würde ein KI-Assistent dein Produkt empfehlen?
Ein kurzer Austausch reicht oft, um zu sehen, ob und wie wir helfen können.
Sprich mit uns →Was KI-Assistenten von deinen Produktdaten brauchen
Ein Assistent liest keine Gestaltung, er liest Felder. Google verlangt im Merchant Center für jedes Produkt ID, Titel, Beschreibung, Link, Bild, Verfügbarkeit und Preis; fehlt eine dieser Angaben, kann das Produkt nicht erscheinen.3 Der Produktfeed für ChatGPT setzt zusätzlich Marke und Verkäufer voraus, und eine Zeile ohne gültige Verfügbarkeit wird abgelehnt.4 Auch für das Universal Commerce Protocol, mit dem Google den Kauf im KI-Modus der Suche und in Gemini öffnet, ist das Merchant Center die Voraussetzung.5
Was Produktdaten für KI auszeichnet:
- Merkmale je Kategorie, die sich vergleichen lassen: Maße, Material, Kompatibilität, Einsatzzweck
- Eindeutige Kennungen wie GTIN und Marke, damit ein Produkt überall als dasselbe erkannt wird
- Preise, Bestände und Lieferzeiten, die in Shop, Feed und Marktplatz übereinstimmen
- Varianten, die als Varianten angelegt sind, nicht als lose Einzelartikel
- Beschreibungen, die Fragen beantworten: für wen das Produkt ist und wofür es sich eignet
Was in den Daten fehlt, kann kein Assistent ergänzen. Er greift dann eher zu einem Produkt, dessen Angaben vollständig sind, etwa dem eines Mitbewerbers oder einem Angebot auf einem Marktplatz. Wie sich ein Shop insgesamt für Agenten vorbereitet, von den Feeds bis zum Checkout, zeigt die Herausforderung Shop für KI-Agenten. Wie Inhalte in KI-Antworten auftauchen, behandelt der Kompass GEO.
Vom heutigen Stand zu Daten für Maschinen
Was KI-Assistenten brauchen, brauchen auch Shopsuche, Filter, Marktplätze und Shopping-Anzeigen. Jede Verbesserung an den Produktdaten wirkt also in mehreren Kanälen zugleich. Kunden merken den Unterschied ebenfalls: 69 Prozent der Befragten in Deutschland haben schon einen Kauf abgebrochen, weil Informationen fehlten oder unzuverlässig wirkten, am häufigsten bei Spezifikationen, Verfügbarkeit und Lieferbedingungen.6
So kommst du dorthin:
- Mit den Kategorien beginnen, die den meisten Umsatz bringen
- Je Kategorie festlegen, welche Merkmale Kunden und Maschinen zum Vergleichen brauchen
- Lücken messen: Wie vollständig sind die Pflichtmerkmale je Kategorie und Kanal?
- Kennungen, Preise und Bestände aus einer Quelle in alle Kanäle geben
- Zuständigkeiten klären, damit neue Produkte von Anfang an vollständig sind
Wie vollständig deine Daten heute sind, zeigt die Kennzahl Produktdatenqualität. Wer welche Angaben pflegt und freigibt, klärt die Herausforderung Produktdaten pflegen. Ob dafür ein PIM nötig ist, ordnet der Kompass Produktdaten und PIM ein.
Was sich bewegt
52 Prozent in Deutschland nutzen KI beim Einkauf. Die Vorauswahl trifft zunehmend die Maschine.
Was Maschinen brauchen
Vergleichbare Merkmale, eindeutige Kennungen, aktuelle Preise, Bestände und Lieferbedingungen in allen Kanälen.
Wie advise einordnet
Wir prüfen mit dir, wie gut deine Produktdaten für KI-Assistenten aufgestellt sind, und legen fest, welche Kategorien zuerst dran sind.
Der erste Schritt
Die umsatzstärkste Kategorie nehmen und messen, welche Pflichtmerkmale dort fehlen.
Wo stehst du bei diesem Thema?
Häufige Fragen zu Produktdaten für KI
Welche Produktdaten brauchen KI-Assistenten?
Vergleichbare Merkmale je Kategorie, eindeutige Kennungen wie GTIN und Marke, aktuelle Preise, Bestände und Lieferbedingungen sowie Beschreibungen, die typische Fragen beantworten. Google und OpenAI legen in ihren Vorgaben Pflichtfelder fest. Fehlen sie, kann ein Produkt nicht erscheinen oder wird abgelehnt.
Reichen gute Produkttexte für die KI-Suche?
Texte helfen, wenn sie Fragen beantworten. Entscheidend sind aber die strukturierten Felder dahinter: Merkmale, Preise, Verfügbarkeit und Kennungen. Ein Assistent vergleicht Werte, keine Formulierungen. Gute Texte auf lückenhaften Daten helfen deshalb nur begrenzt.
Brauche ich für KI-Assistenten ein PIM?
Nicht unbedingt. Ein PIM hilft, wenn viele Kanäle, Sprachen und Merkmale zusammenkommen. Wichtiger als das System sind ein Datenmodell je Kategorie und klare Zuständigkeiten. Wann sich ein PIM lohnt, zeigt der Kompass Produktdaten und PIM.
Wie aktuell müssen Preise und Bestände für KI sein?
So aktuell wie im Shop. OpenAI verlangt etwa, den Feed zu aktualisieren, sobald ein Sonderpreis beginnt oder endet oder sich die Lieferbarkeit ändert. Weichen Feed und Shop voneinander ab, passt die Empfehlung nicht mehr zum Angebot.
Alles zum Thema Produktdaten, auf jeder Seite in derselben Reihenfolge.
Worum es geht
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Woran du es misst
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Aktuell
Würde eine KI deine Produkte empfehlen?
Wenn du wissen willst, wie gut deine Produktdaten für KI-Assistenten aufgestellt sind, lohnt der gemeinsame Blick. Schreib uns kurz, worum es geht, wir melden uns persönlich.
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- 1Deloitte: The State of Agentic Commerce in Europe, Pressemitteilung vom 13.07.2026 (Online-Befragung im Mai 2026, 13.500 Konsumenten in 15 Ländern, davon 1.500 in Deutschland): 52 % in Deutschland nutzen 2026 KI-Einkaufshilfen, im September 2025 waren es 44 %; eine vollständige Übergabe des Kaufs an die KI nennen knapp 6 % der Nutzer. Quelle ansehen ↗
- 2Handelsverband Deutschland (HDE): HDE-Online-Monitor 2026, Pressemitteilung vom 03.06.2026: 35 % der Menschen in Deutschland nutzen KI zur Recherche beim Produktkauf. Quelle ansehen ↗
- 3Google Merchant Center-Hilfe: Produktdatenspezifikation, abgerufen am 04.11.2026: für alle Produkte erforderlich sind ID, Titel, Beschreibung, Link, Bildlink, Verfügbarkeit und Preis; andernfalls kann das Produkt nicht in Anzeigen und Produkteinträgen erscheinen. Quelle ansehen ↗
- 4OpenAI Developers: Product Feed Spec (Commerce, Stand „Stable“), abgerufen am 04.11.2026: Pflichtfelder u. a. Titel, Beschreibung, Link, Marke, Verkäufer, Bild, Verfügbarkeit und Preis; eine Zeile ohne gültige Verfügbarkeit wird abgelehnt; Feed aktualisieren, wenn ein Sonderpreis beginnt oder endet und wenn sich die Lieferbarkeit ändert. Quelle ansehen ↗
- 5Google Developers Blog: Under the Hood: Universal Commerce Protocol (UCP), 11.01.2026: erste Anwendung im KI-Modus der Google-Suche und in der Gemini-App; Voraussetzung ist ein aktives Merchant-Center-Konto. Quelle ansehen ↗
- 6Akeneo: Studie 2025 zu Vertrauen und Produktinformationen, Pressemitteilung vom 09.09.2025 (Befragung durch 3Gem, rund 1.800 Verbraucher in acht Ländern): 69 % der Befragten in Deutschland haben schon einen Kauf abgebrochen, weil Informationen fehlten oder unzuverlässig wirkten, besonders bei Produktspezifikationen, Verfügbarkeit und Lieferbedingungen. Quelle ansehen ↗