E-Commerce-Marke gewinnt KI-Shopping-Shortlists mit Produkt-Schema
Eine DTC E-Commerce-Marke, die nachhaltige Haushaltswaren verkauft, optimierte 120 Produktdetailseiten mit Produkt JSON-LD, FAQ-Blöcken und einem llms.txt-Manifest. KI-Shopping-Assistenten begannen, die Marke bei 'beste' und 'Alternativen'-Anfragen anzuzeigen.
Die Herausforderung
Produktseiten waren reich an Bildern, aber arm an maschinenlesbaren Daten. KI-Engines konnten Preis, Verfügbarkeit oder Bewertungen nicht zuverlässig extrahieren, so dass die Marke in KI-generierten Shopping-Shortlists fehlte.
Unser Vorgehen
- Überprüfte alle PDPs mit OptimAIze, um fehlende Produkt- und AggregateRating-Schema zu finden.
- Fügte Produkt JSON-LD mit Name, Bild, Marke, Angeboten und aggregateRating zu jeder PDP hinzu.
- Veröffentlichte FAQ-Blöcke auf PDPs, die Versand, Rücksendungen und Größen in vollständigen Sätzen beantworteten.
- Implementierte eine llms.txt, die auf Kategorie-Kaufberater und top-bewertete Produkte verweist.
- Erlaubte GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot in robots.txt.
Ergebnisse
Allein das Produkt-Schema veränderte, wie Perplexity Shopping unsere Angebote darstellte. Wir gingen innerhalb eines Monats von 'unsichtbar' zu 'vorgestellt' bei mehreren Anfragen mit hoher Kaufabsicht über.
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