Wie Sie den Katalog Ihres Online-Shops für KI vorbereiten: Struktur, Attribute und Datenreinheit
Welche Anforderungen stellen Sprachmodelle an die Eigenschaften und Bestandsniveaus von Produkten? Damit der KI-Berater nicht verwirrt wird und den Kunden genau das empfiehlt, was sie benötigen.
Kurzfassung, falls keine Zeit ist, alles zu lesen
- ✓KI wird kein Produkt empfehlen, wenn die Schlüsselfunktionen in vagen Werbetexten verborgen sind.
- ✓Eigenschaften müssen strukturiert sein: Name der Eigenschaft, Wert und einheitliche Maßeinheiten.
- ✓Das Feld für den Bestandsstatus ist obligatorisch. Andernfalls schlägt der Bot Artikel vor, die nicht verfügbar sind.
- ✓Je weniger Junk-Keywords in der Beschreibung vorhanden sind, desto besser funktioniert die semantische Suche.
Ein Inhaber eines Online-Shops bindet einen modernen KI-Berater an seine Website an. Und das Erste, was er sieht: Das Modell versteht gar nichts. Der Bot verwechselt Größen, empfiehlt Damenkleider Leuten, die nach Kinderoveralls gesucht haben, oder rät zu Modellen, die seit drei Monaten nicht mehr auf Lager sind.
Und schuld ist hier fast nie das Modell. Schuld ist der Zustand des Produktkatalogs.
1. Die größten Feinde von KI in Produktdatenbanken
- Eigenschaften, die im Fließtext versteckt sind: statt eines separaten Feldes „Material: 100 % Baumwolle“ gibt es einen durchgehenden emotionalen Absatz mit 1000 Wörtern.
- Unterschiedliche Maßeinheiten: In manchen Produktkarten steht die Größe in Millimetern, in anderen in Zentimetern, in wieder anderen in Zoll. KI kann Zahlen umrechnen, aber bei Tausenden von Anfragen führt das zu zufälligen Fehlern.
- Veraltete oder unvollständige Lagerbestände: Im System ist ein Produkt „verfügbar“, tatsächlich wartet man aber schon seit 2 Wochen auf die Lieferung vom Anbieter.
- SEO-Spam-Müll in den Namen: so etwas wie „Sneaker kaufen Berlin günstig Aktion 2026“ bringt den semantischen Vektor durcheinander und verschlechtert die Suchgenauigkeit.
2. Checkliste: Ist Ihr Katalog bereit für Automatisierung?
Bevor Sie einen KI-Berater oder eine intelligente Suche starten, gehen Sie diese Liste durch:
- Eindeutige SKU / Artikelnummer: Jede Produktvariante hat ihre eigene klare Kennung.
- Eigenschaftstabelle (Key-Value): Kritische Parameter (Größe, Farbe, Leistung, Kompatibilität) liegen in separaten Spalten der Datenbank.
- Einheitliche Attributnamen: Es darf nicht sein, dass in einer Kategorie gleichzeitig „Volumen“, „Fassungsvermögen“ und „Inhalt“ verwendet werden.
- Klarer numerischer Bestand oder binärer Status:
in_stock: true/false. - Einsatzzweck des Produkts (Use Case): Bei komplexen Produkten lohnt sich ein kurzes Feld „für wen / für welche Bedingungen“ (zum Beispiel: „für trockene Haut“, „zum Laufen im Gelände“).
Mehr über Automatisierung für Online-Shops finden Sie auf der Seite KI für Online-Shops. Oder schauen Sie sich das Demo-Szenario eines einheitlichen Assistenten für Suche und Katalog an.
- Spezifikation der Produktdaten von Google Merchant Center
- Praktische Erfahrungen bei der Vorbereitung von Produktdatenbanken für die semantische Suche
Marketing- und Inhaltsautomatisierung
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Schauen wir gemeinsam, wie diese Ansätze genau zu den Prozessen Ihres Unternehmens passen.