{"id":26460,"date":"2026-10-29T12:12:51","date_gmt":"2026-10-29T12:12:51","guid":{"rendered":"https:\/\/cosmo5.com\/?p=26460"},"modified":"2026-10-29T12:12:58","modified_gmt":"2026-10-29T12:12:58","slug":"orthogonale-daten-was-ki-nicht-ueber-ihre-produkte-erraten-kann","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cosmo5.com\/de-de\/orthogonale-daten-was-ki-nicht-ueber-ihre-produkte-erraten-kann\/","title":{"rendered":"Orthogonale Daten: Was KI nicht \u00fcber Ihre Produkte erraten kann"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p><em>Auf ChatGPT, Gemini oder im AI Mode von Google suchen Nutzerinnen und Nutzer nicht mehr nach einem \u201eKaschmirpullover&#8220;, sondern nach einem \u201eKaschmirpullover, der nicht pillt&#8220;. Herk\u00f6mmliche Produktseiten reichen f\u00fcr solche Anfragen nicht mehr aus. Der Wettbewerbsvorteil verlagert sich zunehmend auf eine andere Kategorie von Informationen: Daten, die KI weder ableiten noch erfinden kann &#8211; sogenannte orthogonale Daten. Warum das so ist, erfahren Sie hier.<\/em><\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Fragen Sie einen KI-Assistenten nach \u201eeinem Kaschmirpullover, der nicht pillt&#8220;. Er wird Ihnen selbstbewusst einige Optionen nennen. Aber worauf st\u00fctzt er seine Antwort? Keine Marke schreibt auf ihrer Produktseite, dass ihr Pullover \u201enicht pillt&#8220;, und niemand macht Versprechungen dar\u00fcber, wie sich Strickwaren im Laufe der Zeit halten werden.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Wenn offizielle Informationen fehlen, behilft sich das Modell anders. Es greift auf Kundenbewertungen, Reddit-Threads und Blogs zur\u00fcck, also auf anekdotische und zuf\u00e4llige Daten. Im besten Fall leitet es seine Antwort aus technischen Spezifikationen ab, sofern diese verf\u00fcgbar sind: Faserdurchmesser und -l\u00e4nge, Herkunft (Kaschmir aus der Inneren Mongolei soll weniger zum Pilling neigen) und zweif\u00e4dige Verarbeitung.<\/p>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Strukturierte Produktdaten: notwendig, aber nicht ausreichend<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Seit f\u00fcnfzehn Jahren st\u00fctzt sich der E-Commerce auf strukturierte Produktdaten. Mit seiner Taxonomie und seinen Feldern (Titel, Kategorie, Preis, Marke, Farbe, Gr\u00f6\u00dfe, Material, Verf\u00fcgbarkeit usw.) hat sich der Google-Shopping-Feed zum De-facto-Mindeststandard entwickelt. Und das zu Recht: F\u00fcr die meisten etablierten E-Commerce-Unternehmen z\u00e4hlt die Verbesserung der Zuverl\u00e4ssigkeit dieses Feeds nach wie vor zu den Investitionen mit dem h\u00f6chsten Grenzertrag, da er kanal\u00fcbergreifend genutzt wird und jede Verbesserung eine sp\u00fcrbare Kettenreaktion ausl\u00f6st.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Eine St\u00e4rke dieses Modells liegt darin, dass es sich perfekt f\u00fcr herk\u00f6mmliche Suchanfragen nach dem Schema \u201eSubstantiv + Adjektiv&#8220; eignet, wie beispielsweise \u201eKaschmirpullover&#8220;, \u201egrauer Pullover&#8220; oder \u201eSerum mit LSF 15&#8243;. Allerdings ver\u00e4ndert sich die Lage durch das Aufkommen KI-basierter Suchmaschinen.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>KI kann diese Attribute inzwischen eigenst\u00e4ndig extrahieren. Steht in einer Beschreibung beispielsweise \u201eFeinstrick aus 100 % Kaschmir&#8220;, erkennt ein LLM das Material, selbst wenn das daf\u00fcr vorgesehene Feld nicht ausgef\u00fcllt wurde. Wird der Farbton im Titel genannt, wird die Farbe automatisch abgeleitet. Google Shopping f\u00fcllt fehlende Felder zunehmend automatisch aus, und neue Werbeplattformen wie ChatGPT Ads extrapolieren alles, was sich ableiten l\u00e4sst. Mit anderen Worten: Eine saubere Pflege der grundlegenden Produktdaten im Feed bleibt zwar Voraussetzung, gen\u00fcgt aber nicht mehr, um sich von der Masse abzuheben.<\/p>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Suchanfragen der Nutzer ver\u00e4ndern sich<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Eine weitere, noch tiefgreifendere Ver\u00e4nderung verdient die Aufmerksamkeit von Marketing- und E-Commerce-Teams: Mit dialogbasierter KI ver\u00e4ndern sich die Suchanfragen selbst. Laut Google sind Fragen, die im KI-Modus gestellt werden, im Durchschnitt dreimal so lang wie herk\u00f6mmliche Suchanfragen.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Es mag den Anschein haben, als w\u00fcrden Nutzer einfach nur mehr Adjektive aneinanderreihen. Das ist jedoch nicht der Fall: Sie wechseln von einem \u201eSubstantiv + Adjektiv&#8220;-Ansatz zu einem \u201eKonzept + Bedingungen&#8220;-Ansatz. Bei der Nutzung von KI suchen sie beispielsweise nicht mehr nach \u201eeiner tierversuchsfreien Serum-Foundation mit LSF 15&#8243;, sondern nach \u201eder g\u00fcnstigsten tierversuchsfreien Serum-Foundation mit einem LSF \u00fcber 15&#8243;. Sie suchen nicht mehr nach \u201eschwarzen Lederstiefeln&#8220;, sondern nach \u201eeinem Paar schwarzer Lederstiefel, die bequem genug sind, um den ganzen Tag darin zu laufen, und die regenfest sind&#8220;.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Eine herk\u00f6mmliche Suchanfrage l\u00e4sst sich durch das Auslesen von Feldern beantworten, w\u00e4hrend eine Suchanfrage nach dem Prinzip \u201eKonzept + Bedingungen&#8220; dagegen logisches Schlussfolgern erfordert: den niedrigsten Preis ermitteln, eine ganze Bandbreite von LSF-Werten akzeptieren, erkennen, dass ein Siegel wie \u201eLeaping Bunny&#8220; f\u00fcr \u201etierversuchsfrei&#8220; steht, und im Fall von \u201eden ganzen Tag bequem&#8220; nach Informationen suchen, die auf der Produktseite schlichtweg nicht existieren. Da KI-Systeme jedoch lieber eine schlechte Antwort liefern als gar keine, gew\u00f6hnen sich die Nutzer und Nutzerinnen an diese komplexen Anfragen, selbst wenn die Datenbasis daf\u00fcr fehlt.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Um die Zuverl\u00e4ssigkeit von KI-Ergebnissen zu verbessern, hat Google damit begonnen, das Merchant Center um dialogorientierte Attribute auszubauen, darunter auch ein Frage-und-Antwort-Feld. Das ist eine n\u00fctzliche L\u00f6sung, reicht jedoch nach wie vor nicht aus. Ohne eine passende Methode, mit der bestimmt werden kann, was in diese Fragen und Antworten geh\u00f6ren soll, verwerten die meisten Unternehmen lediglich das, was sie ohnehin schon ver\u00f6ffentlichen. Sie w\u00e4ren besser beraten, ihre Ressourcen auf den Aufbau von Datenbanken mit orthogonalen Produktdaten zu konzentrieren.<\/p>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was sind orthogonale Daten?<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Orthogonale Daten sind Informationen, die sich nicht aus bereits ver\u00f6ffentlichten Angaben zu einem Produkt ableiten, extrapolieren oder erschlie\u00dfen lassen. Sie sind sowohl f\u00fcr Verbraucher als auch f\u00fcr LLMs, Suchmaschinen und alle anderen Recherchetools neu.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Mit einem einfachen Test l\u00e4sst sich feststellen, ob Daten wirklich orthogonal sind: K\u00f6nnte ein KI-Modell diese Information aus meiner aktuellen Produktseite ableiten? Falls ja, sind sie nicht orthogonal. Material, Farbe oder Gr\u00f6\u00dfe lassen sich beispielsweise ableiten. Die Abriebfestigkeit einer Hose, die Lautst\u00e4rke eines Reiskochers oder die T\u00fcrbreite, die erforderlich ist, um ein Sofa hindurchschieben, dagegen nicht.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Diese Daten bieten Marken mehrere Vorteile: Sie verringern Halluzinationen von KI-Assistenten, erweitern die Bandbreite der Anfragen, die ein Produkt beantworten kann, und verbessern die Sichtbarkeit in dialogbasierten Suchmaschinen sowie neuen Suchoberfl\u00e4chen. Vor allem aber sind sie f\u00fcr Wettbewerber deutlich schwerer zu replizieren!<\/p>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Neue Daten erheben und erg\u00e4nzen<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Leider sind die n\u00fctzlichsten Daten oft nicht verf\u00fcgbar, teuer in der Beschaffung oder k\u00f6nnen von der Marke selbst aus Reputations- oder Haftungsgr\u00fcnden nicht ver\u00f6ffentlicht werden.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Dennoch stehen mehrere Optionen zur Verf\u00fcgung. F\u00fcr Marken besteht ein erster Schritt darin, die in ihren internen Systemen (PIM, DAM, ERP, CMS) schlummernden Daten endlich ans Licht zu bringen. H\u00e4ndler wiederum m\u00fcssen ihre Bem\u00fchungen verst\u00e4rken, wenn sie Produkte in ihre Kataloge aufnehmen. Einige nutzen bereits Computer Vision bei Produktfotoshootings, um Merkmale zu identifizieren, die von den Herstellern nicht angegeben werden.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Gleichzeitig k\u00f6nnen redaktionelle Partnerschaften ein weiterer Weg sein, Produktinformationen anzureichern, insbesondere in Branchen mit Fachmedien und Enthusiasten-Communities. Spezialisierte Websites, die Produkte testen, vermessen und detailliert beschreiben, verf\u00fcgen \u00fcber besonders wertvolle Informationen: Manche schneiden Sportschuhe auf, um die Dicke und Dichte der Sohle zu messen; andere \u00fcberwachen die Temperatur einer Matratze \u00fcber die gesamte Nacht hinweg, zeichnen das Ger\u00e4usch von Tastaturtasten auf oder bewerten deren haptisches Feedback &#8230; All dies sind Messwerte, die auf keiner Produktseite zu finden sind und die kein Modell ableiten kann.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Eine weitere M\u00f6glichkeit sind nutzergenerierte Inhalte, die nach wie vor viel zu selten genutzt werden. Sie sind der ideale Weg, um Informationen sichtbar zu machen, die stark nachgefragt werden, die die Marke jedoch nicht selbst bereitstellen kann. Ein besserer Umgang mit nutzergenerierten Inhalten kann verschiedene Formen annehmen: das Zusammenstellen von Gr\u00fcnden f\u00fcr R\u00fccksendungen und Kundenservice-Anfragen zur Anreicherung der Produktseite (\u201edieses Modell f\u00e4llt klein aus&#8220;), das Belohnen von Kunden, die das Produkt in der Anwendung durch Fotos oder Videos dokumentieren, das Sammeln von durch Kunden verifizierten Informationen und vieles mehr.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>All diese Ans\u00e4tze verdienen einen Platz auf einer Roadmap f\u00fcr 2027. Da KI nicht erraten kann, was sie nicht wei\u00df, sind orthogonale Daten zum neuen Schauplatz im E-Commerce geworden. Und dabei hat jeder seine Rolle zu spielen. Marken allein verf\u00fcgen \u00fcber einen Gro\u00dfteil dieser Informationen zu ihren eigenen Produkten. Multibrand-H\u00e4ndler sind wiederum die Einzigen, die neutral bleiben und das gesamte Sortiment abbilden k\u00f6nnen. Nur sie liefern auch die Daten, mit denen sich zwei Produkte wirklich vergleichen lassen und die offenlegen, welches davon das schw\u00e4chere ist. Denn keine Marke w\u00fcrde jemals die Schw\u00e4chen der eigenen Produkte ansprechen.<\/p>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p><strong><a href=\"https:\/\/cosmo5.com\/de-de\/kontakt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Kontaktieren Sie uns<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n<div style=\"height:60px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Auf ChatGPT, Gemini oder im AI Mode von Google suchen Nutzerinnen und Nutzer nicht mehr nach einem \u201eKaschmirpullover&#8220;, sondern nach einem \u201eKaschmirpullover, der nicht pillt&#8220;. Herk\u00f6mmliche Produktseiten reichen f\u00fcr solche Anfragen nicht mehr aus. 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