SearchGPT kommt. Was uns die Sichtbarkeit der Marke im KI-Chat über die Entwicklung von SEO verrät

Wie könnte SHEIN für generative KI optimieren, da seine Marke kaum erwähnt wird, wenn KI-Chatbots nach erschwinglichen Modeempfehlungen gefragt werden?

Der Aufstieg von Generative AI (GenAI) Chatbots wie ChatGPT verändert die Online-Suche und das Einkaufserlebnis – ein Trend, der sich mit der Ankündigung einer SearchGPT-Prototyp-Suchmaschine durch OpenAI beschleunigen dürfte, die schließlich in ChatGPT integriert werden soll.

Diese Chatbots werden zunehmend von Verbrauchern verwendet, um Marken und Produkte zu recherchieren, wie eine Analyse erschwinglicher Modeoptionen zeigt, wie die Daten von Similarweb zeigen. Und während sowohl die Suche als auch der GenAI-Chat Möglichkeiten sind, wie Verbraucher Informationen entdecken können, ist die Art und Weise, wie sie funktionieren, unterschiedlich.

Wir waren besonders daran interessiert, eine erhebliche Lücke zwischen dem Bewusstsein der Verbraucher für Marken wie SHEIN – die aufgrund eines bevorstehenden Börsengangs in den Nachrichten war – und der Art und Weise, wie wenig sie erwähnt wurden, als Verbraucher nach einer Empfehlung fragten, zu finden. Obwohl KI-Chatbots eine neue Art der Informationssuche darstellen, wird sie unweigerlich eine neue Generation von SEO-Techniken von Marken erfordern, die wahrgenommen werden wollen.

Bei der kundenspezifischen Recherche für Kunden hat Similarweb mit Stichprobenabfragen begonnen, die in ChatGPT und ähnliche Dienste und die von ihnen erstellten Antworten eingegeben wurden.

Zum Verständnis der Daten

Die folgenden Diagramme veranschaulichen zwei Aspekte von GenAI-Fragen und -Antworten:

1. Anteil markenbezogener Eingabeaufforderungen bei Suchanfragen zu erschwinglichen Modeartikeln auf GenAI-Chatbots
2. Anteil der Markenerwähnungen bei Antworten auf Fragen zu erschwinglicher Mode

Anteil der Markenaufforderungen bei Suchanfragen zu erschwinglicher Mode

Unser erstes Diagramm untersucht, wie oft Marken in einer Stichprobe von Eingabeaufforderungen, die in GenAI-Plattformen eingegeben werden, namentlich erwähnt werden.

Aus dieser Grafik geht hervor, dass bestimmte Marken die Verbrauchersuche nach erschwinglicher Mode auf GenAI-Plattformen dominieren. Hier ist die Aufschlüsselung:

• SHEIN führt mit 37,04 % der gesamten GPT-Suchen.
• TEMU folgt dicht mit 31,11 %.
• H&M und ASOS erhalten 12,59 % bzw. 9,63 %.
• ZARA, Fashion Nova und Cider erhalten kleinere Anteile, was auf weniger häufige Erwähnungen in Benutzeranfragen hinweist.

Diese Daten zeigen die Beliebtheit und das Vertrauen der Verbraucher in diese Marken, wenn sie nach erschwinglicher Mode suchen. Klar ist auch, dass fast zwei Drittel der Verbraucher nach keiner Marke mit Namen gefragt haben und wirklich auf der Suche nach einer Empfehlung waren.

Anteil der Markenerwähnungen bei Antworten auf Fragen zu erschwinglicher Mode

Wenn Verbraucher GenAI-Chatbots bitten, eine erschwingliche Bekleidungsmarke zu empfehlen, welche Marke empfehlen sie dann? Das zeigt das nächste Diagramm.

Zusammenfassend ist festzustellen:

• H&M dominiert die Antworten mit einem Anteil von 88,89 %.
• ASOS und ZARA sind mit 48,89 % bzw. 45,93 % ebenfalls sehr präsent.
• Interessanterweise erscheint SHEIN trotz seines hohen Suchvolumens nur in 9,63 % der Antworten.
• TEMU fehlt mit einem Antwortanteil von 0 % in diesen Ergebnissen, obwohl es sich um die Marke handelt, die Verbraucher bei markenbezogenen Suchanfragen am zweithäufigsten erwähnen.

Suchen und Sentiment

Schließlich handelt es sich bei dieser Herabstufung bestimmter Marken tatsächlich um eine Chatbot-Sache. Das Fehlen von Empfehlungen kommt nicht von zuvor eingegebenen negativen Markenanfragen. Tatsächlich ergab die obige Grafik trotz häufiger Gegenreaktionen der öffentlichen Meinung auf die chinesische Plattform in einer kürzlich durchgeführten Analyse von Suchanfragen der Marke Shein, dass nur 2 % davon negativ waren (z. B. „Preise für Shein steigen“, „sobal ich Artikel hinzufüge“, „wie man Bestellungen von Shein zurückgibt“ oder „wie schlecht Shein ist“).

Die wichtigsten Erkenntnisse und Implikationen

Die Diskrepanz zwischen Suchanfragen und Antworten unterstreicht eine entscheidende Lücke. Während Verbraucher häufiger nach Marken wie SHEIN und TEMU suchen, bevorzugen die GenAI-Chatbot-Antworten H&M, ASOS und ZARA. Diese Diskrepanz deutet darauf hin, dass Marken ihre Präsenz in den GenAI-Antworten optimieren können.

Warum die Optimierung für GenAI wichtig ist

1. Vertrauen und Engagement der Verbraucher: In Chatbot-Antworten referenziert zu werden, baut das Vertrauen der Verbraucher auf und erhöht das Markenengagement. Wenn Verbraucher sehen, dass ihre Anfragen durchweg mit Antworten von bestimmten Marken beantwortet werden, stärkt dies ihre Wahrnehmung dieser Marken als verlässliche Quellen für erschwingliche Mode.
2. Sichtbarkeit und Conversion: Eine höhere Sichtbarkeit in GenAI-Antworten kann zu mehr Traffic und höheren Conversion-Raten führen. Marken, die Chatbot-Antworten dominieren, treiben die Verbraucher eher auf ihre Websites und wandeln Anfragen in Verkäufe um.
3. Wettbewerbsvorteil: Marken, die für GenAI optimieren, können einen Wettbewerbsvorteil erhalten. Indem sie sicherstellen, dass ihre Produkte und Markeninformationen leicht zugänglich sind und von GenAI-Algorithmen bevorzugt werden, können sie einen größeren Marktanteil gewinnen.

Strategien für Marken

Um die Lücke zwischen Suchanfragen und Chatbot-Antworten zu schließen, müssen Marken die folgenden Strategien implementieren:

1. Inhaltsoptimierung: Stellen Sie sicher, dass der Inhalt gut für GenAI-Algorithmen optimiert ist. Dazu gehören die Verwendung relevanter Schlüsselwörter, die Bereitstellung detaillierter Produktinformationen und die Pflege aktualisierter Bestandsdaten. Mit anderen Worten: Marken sollten weiterhin viele der gleichen Dinge tun, die sie für SEO tun, aber mit einem parallelen Testzyklus, in dem die Auswirkungen dieser Bemühungen auf GenAI getestet werden, im Gegensatz zu Suche und Iteration, um die Ergebnisse zu verbessern.
2. Partnerschaften mit KI-Plattformen: Arbeiten Sie mit GenAI-Plattformen zusammen, um zu verstehen, wie ihre Algorithmen Antworten priorisieren. Dies kann direkte Partnerschaften oder die Nutzung KI-spezifischer SEO-Praktiken beinhalten.
3. Kundenfeedback und Anpassung: Sammeln und analysieren Sie regelmäßig Kundenfeedback, um Strategien anzupassen und zu verfeinern. Das Verständnis, warum Verbraucher nach bestimmten Marken suchen und was sie in den Antworten erwarten, kann dazu beitragen, Inhalte an diese Bedürfnisse anzupassen.

„Das Aufkommen von GenAI-Kanälen hat die Fluidität des Verbraucherverhaltens dramatisch erhöht und zahlreiche neue Berührungspunkte für die Markenerkennung und Entscheidungsfindung geschaffen. Obwohl traditionelle Suchmaschinenoptimierungstaktiken – wie Inhaltserstellung, Bewertungsmanagement, technisches SEO und semantische Beziehungen – schon lange wirksam sind, lassen sie sich möglicherweise nicht direkt auf GenAI-Plattformen übertragen. Dieser Wandel stellt sowohl Chancen als auch Herausforderungen für Marken dar. Um in dieser sich entwickelnden Landschaft erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen innovative Strategien entwickeln, die spezifisch für GenAI sind, und gleichzeitig eine zusammenhängende Markenbotschaft über alle Medien hinweg sicherstellen, sowohl traditionelle als auch aufstrebende. Dieser integrierte Ansatz ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Markenkonsistenz.“

– Baruch Toledano, VP and General Manager of Digital Marketing Solutions, Similarweb

Fazit und Zusammenfassung

Die Daten von Similarweb unterstreichen die Bedeutung der Optimierung für GenAI im erschwinglichen Modesektor und in allen Branchen. Marken, die ihre Suchpräsenz effektiv auf Chatbot-Antworten abstimmen können, verbessern nicht nur ihre Sichtbarkeit, sondern fördern auch das Vertrauen und das Engagement der Verbraucher. Experimentieren hilft dabei die richtige Formel zu finden, aber Marken können es sich nicht leisten, die Notwendigkeit außer Acht zu lassen, sicherzustellen, dass sie nicht nur gefunden, sondern auch empfohlen werden, wenn Verbraucher nach Antworten von GenAI-Chatbots suchen.

Bild von Alexandra_Koch von Pixabay

by Inès Durand

Inès bietet Marktforschungseinblicke in den Bereichen Einzelhandel, CPG und Finanzdienstleistungen. Ihre Arbeit erschien in Retail Today, CNBC und AFP.