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KI im Onlineshop

Im Shop zeigt sich schnell, ob KI etwas bringt, denn man sieht es an Zahlen. Wer nichts findet, kauft nicht. Wer eine Produktbeschreibung liest, die aus dem Herstellerdatenblatt kopiert wurde, kauft woanders. Und wer im Checkout eine letzte Frage hat, springt ab, wenn sie unbeantwortet bleibt. An diesen drei Stellen setzen wir an.

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Produktdaten, die niemand freiwillig pflegt

Der größte Hebel in den meisten Shops liegt nicht im Design, sondern im Katalog. Beschreibungen aus dem Lieferantenfeed lesen sich überall gleich, Attribute sind lückenhaft, Kategorien uneinheitlich gepflegt, und bei tausend Artikeln macht das niemand von Hand nach.

  • Beschreibungen aus vorhandenen Attributen und Datenblättern erzeugen, in eurem Tonfall und mit euren Argumenten statt in Herstellersprache.
  • Fehlende Attribute aus Freitext ergänzen, damit Filter und Suche endlich vollständig funktionieren.
  • Artikel automatisch einsortieren und verschlagworten, auch bei laufend neuen Lieferantendaten.
  • Übersetzungen für weitere Sprachen, wobei jemand mit Fachkenntnis gegenlesen sollte.

Wichtig ist dabei, wo der Text herkommt. Ein Modell, das frei formuliert, erfindet Eigenschaften, die das Produkt nicht hat, und das ist im Handel keine Kleinigkeit. Wir erzeugen Beschreibungen deshalb aus euren tatsächlichen Daten und legen sie zur Freigabe vor, statt sie direkt zu veröffentlichen.

Suche, die versteht, was gemeint ist

Die klassische Shop-Suche vergleicht Zeichenketten. Wer nach „Jacke für Regen“ sucht, findet nichts, wenn das Produkt „Hardshell wasserdicht“ heißt. Eine semantische Suche vergleicht stattdessen Bedeutung, und plötzlich liefert dieselbe Eingabe die richtigen Treffer.

Der Effekt ist unmittelbar messbar, weil Suchen ohne Treffer eine der teuersten Stellen im Shop sind. Wir werten deshalb zuerst aus, wonach in eurem Shop erfolglos gesucht wird. Diese Liste ist oft schon vor jeder Technik lehrreich, weil sie zeigt, welche Produkte Kundinnen und Kunden bei euch vermuten und nicht finden.

Beratung an der Stelle, wo sie fehlt

Im Laden fragt man eben kurz nach. Online steht die Frage im Raum, und die Antwort steckt im Datenblatt auf Seite vier. Ein Beratungs-Bot, der eure Produktdaten kennt, fängt genau diese Fälle ab: Passt das zusammen, welche Größe brauche ich, worin unterscheiden sich diese beiden Modelle?

Er antwortet dabei ausschließlich aus euren Daten und gibt an, woher die Auskunft stammt. Was er nicht weiß, gibt er an einen Menschen weiter, statt es sich auszudenken. Falsche Produktauskünfte sind im Handel kein Schönheitsfehler, sondern ein Rückgabegrund. Technisch ist das dieselbe Grundlage wie bei unseren KI-Chatbots.

WooCommerce und andere Systeme

Wir bauen Shops selbst, überwiegend mit WooCommerce, und das ändert den Zuschnitt solcher Projekte. Produktdaten, Varianten, Steuerlogik und Checkout sind uns vertraut, deshalb landen die KI-Funktionen dort, wo sie im System hingehören, statt als Fremdkörper danebenzustehen.

Mehr zu unserer Shop-Arbeit auf der WooCommerce-Seite. Mit anderen Systemen arbeiten wir ebenfalls, sofern sie eine brauchbare Schnittstelle mitbringen. Wenn ein Shop erst noch entstehen soll, fangt bei der Webshop-Entwicklung an.

Womit man anfängt

Fast immer mit den Produktdaten, und zwar für einen Teil des Sortiments statt für alles. Der Grund ist einfach: Bessere Daten verbessern gleichzeitig Suche, Filter, Beratung und die Auffindbarkeit bei Google. Wer stattdessen mit dem Beratungs-Bot beginnt, baut ihn auf einem Katalog auf, der ihm nicht genug sagt.

Auffindbarkeit gehört übrigens dazu, gerade weil Kaufrecherche zunehmend in KI-Assistenten stattfindet. Was dafür nötig ist, steht bei der Sichtbarkeit in KI-Suchen.

Häufige Fragen zu KI im Onlineshop

Kann KI unsere Produktbeschreibungen schreiben?
Ja, und das ist meist der beste Einstieg. Entscheidend ist, dass die Texte aus euren tatsächlichen Attributen und Datenblättern entstehen und nicht frei formuliert werden, sonst erfindet das Modell Eigenschaften. Wir legen die Ergebnisse zur Freigabe vor, statt sie direkt zu veröffentlichen, zumindest solange bis die Qualität für euer Sortiment belegt ist.
Schadet KI-Text dem Ranking bei Google?
Nicht die Entstehungsweise ist das Problem, sondern die Beliebigkeit. Tausend Beschreibungen, die alle gleich klingen und nichts sagen, was nicht schon im Datenblatt steht, ranken schlecht, ob von Hand geschrieben oder nicht. Texte, die aus euren echten Produktdaten stammen und Fragen beantworten, funktionieren gut.
Was ist eine semantische Suche?
Eine Suche, die Bedeutung vergleicht statt Zeichenketten. Wer nach einer Regenjacke sucht, findet damit auch das Produkt, das im Katalog als wasserdichte Hardshell steht. Sie ersetzt die vorhandene Suche nicht zwingend, sondern greift dort ein, wo diese nichts findet.
Funktioniert das mit WooCommerce?
Ja. Wir bauen WooCommerce-Shops selbst, deshalb ist die Anbindung an Produktdaten, Varianten und Checkout für uns Routine. Andere Systeme gehen ebenfalls, solange sie eine brauchbare Schnittstelle mitbringen.
Was kostet das im Betrieb?
Bei den Produktdaten fällt der Hauptteil einmalig an, denn eine Beschreibung wird einmal erzeugt und dann gespeichert. Laufende Kosten entstehen bei Suche und Beratungs-Bot, dort pro Anfrage. Wir rechnen das anhand eurer Besucherzahlen vorher durch und speichern häufige Anfragen zwischen.
Was, wenn der Beratungs-Bot etwas Falsches sagt?
Er antwortet nur aus euren Produktdaten und gibt die Quelle an, damit ein Fehler nachvollziehbar bleibt. Bei Fragen außerhalb seines Wissens übergibt er an einen Menschen. Für Themen mit rechtlicher Wirkung, etwa Zulassungen oder Sicherheitshinweise, grenzen wir ihn bewusst aus.
Lohnt sich das für einen kleinen Shop?
Bei wenigen Dutzend Artikeln pflegt ihr die Daten schneller selbst, als eine Automatisierung sich rechnet. Interessant wird es ab einigen Hundert Artikeln oder dann, wenn laufend neue Lieferantendaten hereinkommen. Die semantische Suche lohnt sich dagegen früher, sobald Kundinnen und Kunden regelmäßig nichts finden.
Können wir mit einem Teil des Sortiments anfangen?
Das empfehlen wir sogar. Eine Warengruppe reicht, um zu sehen, ob die Qualität stimmt und ob sich etwas an den Zahlen ändert. Erst danach lohnt es sich, den Rest nachzuziehen.

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