Wie ein KI-Wachstum von 1,119 % und 68.97 % Markenerwähnungen die Sichtbarkeit im E-Commerce verändert haben

Wenn KI heute gebeten würde, Produkte in Ihrer Kategorie zu empfehlen, würden Sie die Führung übernehmen?

KI-Plattformen sind keine peripheren Traffic-Quellen mehr. Für viele E-Commerce-Marken entwickeln sie sich zu wichtigen Einstiegspunkten mit hoher Kaufabsicht, insbesondere zur Produktsuche und zum Produktvergleich.

Diese Fallstudie untersucht, wie eine E-Commerce-Marke ihre KI-Sichtbarkeit gemessen und verbessert hat und wie sich diese Sichtbarkeit in einem signifikanten jährlichen Wachstum des KI-Traffics niederschlug.

Momentaufnahme der Ergebnisse (Zicy + GA4)

KI-Traffic-Wachstum (im Jahresvergleich – GA4)

• Aktive Benutzer: Gewachsen durch 1,119%
• Sitzungen: Gewachsen durch 886%
• Allein der ChatGPT-Verkehr:
  • Die Zahl der aktiven Nutzer stieg 1,140%
  • Die Sitzungen haben zugenommen 882%
• Gemini-Verkehr wiesen ebenfalls ein dreistelliges Wachstum auf

KI-Sichtbarkeits- und Autoritätssignale (Zicy)

• Markenerwähnungsberichterstattung: 68.97% (40 von 58 KI-Antworten enthielten die Marke)
• Abdeckung durch Website-Zitate: 20.69%
• Durchschnittliches KI-Ranking: 2.15
• Stimmanteil: 8.42%

2-Wochen-Sichtbarkeitstrend

• Der Marktanteil stieg von 7.2 % auf 8.4 %.
• Die Anzahl der Markenerwähnungen stieg von 96 auf 362.

Wettbewerbsfähige KI-Leistung

• Rang #2.1 durchschnittliche KI-Position, vor mehreren Konkurrenten.
• Leicht höhere Rangkonstanz als Marken mit einer höheren Anzahl an Zitationen.
• Die Konkurrenten wiesen zwar höhere absolute Zitationszahlen auf, zeigten aber eine geringere Stabilität im Ranking.

Was wurde getan (Strategieübersicht)

1. KI-Sichtbarkeits-Baseline & Wettbewerbsanalyse

• Erfasst wurden Markenerwähnungen, Zitate, Rankings und der Anteil der Markenpräsenz an den erfassten Werbebotschaften.
• Identifizierte Marktsegmente, in denen Wettbewerber trotz ähnlicher Produktpositionierung den Markt dominierten.
• Priorisierte Optimierung für kommerzielle Suchanfragen mit hoher Kaufabsicht.

2. AEO-Optimierung auf Produkt- und Kategorieebene

• Verbesserte Übersichtlichkeit auf den Produkt- und Kollektionsseiten.
• Strukturierte Inhalte basierend auf Vergleichslogik, Anwendungsfalldarstellung und klaren Differenzierungshinweisen.

3. Überwachung auf Prompt-Level

• Die Performance wurde anhand einzelner Käufer-Prompts verfolgt.
• Es wurde ermittelt, welche Anreize eine starke Markenerwähnung auslösten.
• Sichtbarkeitslücken bei schwächeren Eingabeaufforderungen wurden geschlossen.

4. Kontinuierliche Iteration

• Wöchentliche Beobachtung der Entwicklung in den Rankings und im Marktanteil.
• Verbesserungen wurden anhand messbarer Differenzen validiert.

Was diese Fallstudie zeigt…

Die Sichtbarkeit von KI ist keine bloße Eitelkeitskennzahl. Sie steht zunehmend in engem Zusammenhang mit der Qualität des Datenverkehrs und Veränderungen im Akquisitionsprozess.

Diese E-Commerce-Marke verließ sich nicht allein auf SEO-Rankings. Sie analysierte, wie KI-Systeme sie bewerteten, und passte ihre Strategie entsprechend an.

Da sich die Informationssuche zunehmend auf KI-generierte Antworten verlagert, wird das Verständnis dafür, wo und wie eine Marke in diesen Antworten auftaucht, zu einer Wettbewerbsnotwendigkeit.

Plattformen wie Zicy Diese Sichtbarkeit muss erfassbar sein, damit Marken auf die Weiterentwicklung KI-gestützter Entdeckungsprozesse reagieren können.

Weitere AEO/GEO-Fallstudien finden Sie unter https://www.zicy.com/case-studies