Für Omnichannel-Händler ist Datenqualität entscheidend für die Umsatzentwicklung. Nur wer stationäre und digitale Daten intelligent für die KI-Suche synchronisiert, verbessert seine Geschäftschancen. Wie Unternehmen diese Herausforderung meistern können.
(Bild: kelvin-ang/unsplash)
Die Digitalisierung hat das Kaufverhalten grundlegend verändert. Kunden erwarten heute konsistente und valide Informationen unabhängig vom gewählten Kanal, egal ob online, mobil oder in der Filiale. Mit dem Aufkommen der KI-Suche, wie Google Gemini oder ChatGPT, gewinnt das Thema Datenstrategie zusätzlich an Bedeutung. Händler, die ihre Daten nicht sauber aufbereiten und intelligent verknüpfen, können Kunden verlieren. Veraltete oder falsche Daten können direkt zu Umsatzeinbußen führen. Ein Kunde, der online nach einem Produkt sucht, dieses als verfügbar angezeigt bekommt, aber im Geschäft enttäuscht wird, wechselt höchstwahrscheinlich zur Konkurrenz. Eine zentrale Datenhaltung kann diese Risiken minimieren.
KI-Suche: Konsistenz schafft Vertrauen
Die KI-Suche bewertet vor allem eines: Konsistenz. Weichen Daten wie Öffnungszeiten, Produktverfügbarkeit oder Preise auf verschiedenen Plattformen voneinander ab, mindert dies Vertrauen und Sichtbarkeit. Händler sollten daher ihre Informationen auf einer zentralen Plattform zusammenführen und von dort aus automatisiert über alle Kanäle verteilen. Eine konsistente Datenlage schützt davor, dass KI falsche oder irreführende Aussagen über ein Unternehmen macht – ein zunehmend wichtiger Aspekt für Markenführung und Vertrauen.
Strukturierte Daten sind ein Muss
Suchmaschinen und KI-Tools bevorzugen strukturierte Daten. Mit Technologien wie schema.org oder Knowledge Graphs können Händler ihre Daten so aufbereiten, dass sie von KI-Tools präzise interpretiert werden können. Das erhöht nicht nur die Sichtbarkeit, sondern auch die Chance, bei spezifischen Kundenanfragen ausgespielt zu werden.
KI-Suche: Publisher-Netzwerke nutzen
Einträge in Google-Business-Profile, lokalen Verzeichnissen und branchenspezifischen Plattformen erhöhen die Sichtbarkeit der erheblich. Diese Publisher liefern zusätzliche, konsistente Datenpunkte, die von KI-Systemen zur Validierung verwendet werden. Je besser ein Händler in diesen Netzwerken vertreten ist, desto höher ist seine KI-Relevanz. Sowohl Studien als auch praktische Erfahrungen belegen eindeutig: Je häufiger eine Marke von verschiedenen Publishern korrekt und konsistent gelistet wird, desto größer ist ihre Chance, in KI-basierten Suchergebnissen sichtbar zu sein. KI-Systeme wie ChatGPT, Bing AI oder Google Gemini nutzen zunehmend strukturierte und mehrfach validierte Informationen, um Antworten zu generieren. Dabei spielt es für die Algorithmen keine Rolle, ob die Daten von der eigenen Website oder aus externen Quellen stammen - entscheidend ist, dass sie übereinstimmen
KI-Suche: Bewertungen aktiv managen
Online-Rezensionen haben einen direkten Einfluss auf das Ranking in KI-Systemen. Positive und glaubwürdige Bewertungen auf verschiedenen Plattformen signalisieren Vertrauenswürdigkeit und Qualität. Händler sollten aktiv auf Kundenfeedback reagieren und Rezensionen systematisch in ihre Datenstrategie integrieren – und zwar über alle Kanäle, in den Filialen und im Online-Shop. Falsche Angaben schaden der Reputation: Macht eine KI-Suche fehlerhafte Aussagen zu Lieferzeiten, Services oder Öffnungszeiten, leidet das Vertrauen in das Unternehmen.
Automatische Aktualisierungen implementieren
Manuelle Aktualisierungen sind fehleranfällig und zeitaufwändig. Händler profitieren von API-basierten Schnittstellen zwischen Filialwarenwirtschaft, E-Commerce-Plattform und Drittanbieter-Portalen. So werden Daten automatisiert synchronisiert, Änderungen sofort sichtbar und Fehler minimiert.
KI-Suche: Datensilos vermeiden
Viele Händler betreiben isolierte Datenbanken für Filiale, Online-Shop und Marketing. Diese Silos verhindern ein konsistentes Kundenerlebnis und erschweren die KI-gestützte Auffindbarkeit. Eine zentrale Datenstrategie, idealerweise über ein Headless CMS, schafft Abhilfe und sorgt für konsistente Kundenerlebnisse.
Social Media nicht vernachlässigen
Soziale Netzwerke sind nicht nur für den Dialog mit jüngeren Zielgruppen wie der Generation Z entscheidend, sie erhöhen auch die Auffindbarkeit bei der KI-Suche. Inhalte von Plattformen wie LinkedIn, YouTube, Instagram oder TikTok werden zunehmend von KI analysiert und zur Beantwortung von Nutzerfragen genutzt. Von besonderer Bedeutung sind dabei Beiträge mit lokalem Bezug: Posts zu Veranstaltungen, Kundenprojekten oder branchenspezifischen Themen mit klarem Standort- oder Marktbezug dienen KI-Systemen als besonders glaubwürdige Referenzpunkte.
Händler mit Filialnetz sollten ihre lokalen Stärken gezielt ausspielen. Regionale Angebote, Filialevents, regionale Feiertage oder besondere Services sind wertvolle Datenpunkte, die KI-Systeme berücksichtigen. Sie stärken die lokale Auffindbarkeit und die Kundenbindung gleichermaßen. Dazu gehört auch eine lokal ausgespielte Social-Media-Strategie: Inhalte auf Instagram und TikTok nutzen lokale Marker, um Inhalte gezielter auszuspielen und so die Relevanz für Konsumenten in der näheren Umgebung zu erhöhen. Für Filialisten gibt es Social-Media-Tools, die dabei helfen, eine lokale Social-Media-Strategie auch für viele Standorte effizient und automatisiert zu entwickeln und auszuspielen.
Stand: 16.12.2025
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KI-Suche: Regelmäßig analysieren
Die Sichtbarkeit in KI-Systemen lässt sich messen und optimieren. Händler sollten kontinuierlich analysieren, wie ihre Inhalte in KI-Systemen dargestellt werden und gezielt nachjustieren. Tools zur Analyse der KI-Sichtbarkeit wie Yext Scout helfen dabei, schnell auf Veränderungen zu reagieren und die Strategie kontinuierlich zu verbessern.
Datenstrategie für exakte Resultate
Händler, die im Zeitalter der KI-Suche erfolgreich sein wollen, müssen ihre Daten konsequent strukturieren, aktuell halten und intelligent synchronisieren. Wer diese Aufgabe ernst nimmt, wird nicht nur besser gefunden, sondern generiert auch mehr Umsatz über alle Kanäle hinweg.
Björn Lorenzen ist seit Ende 2020 Regional Vice President EMEA Central bei Yext, eine Plattform für die digitale Präsenz von Marken mit mehreren Standorten. Er verantwortet in dieser Position unter anderem das strategische Neugeschäft des Unternehmens. Zuvor war der gelernte Informatikkaufmann sieben Jahre bei Facelift tätig, zuletzt als Head of Enterprise Sales. Zu seinen weiteren Stationen gehören Actito und die Mail Select AG.