METHODIK

Wie wir die KI-Bereitschaft Ihres Onlineshops messen

Das AgentReady-Audit bewertet die KI-Empfehlungsbereitschaft eines Onlineshops anhand von drei gleichwertigen Dimensionen. Jede mit 0–100 Punkten, inklusive priorisiertem Aktionsplan und Wettbewerbs-Benchmark.

GRUNDPRINZIP

„Die KI empfiehlt nicht das günstigste Produkt, sondern das am besten beschriebene.“

Die KI bevorzugt gut beschriebene, vertrauenswürdige Produkte, die zur Kundenabsicht passen — nicht die günstigere Variante ohne Kontext.

DREI BEWERTUNGSSÄULEN

Jede Säule 0–100 Punkte · drei unabhängige Scores

SÄULE 10 — 100 Punkte

Product Content Score

Qualität und Vollständigkeit der Daten zu jedem Produkt. Wie detailliert, strukturiert und maschinenlesbar Ihr Katalog ist.

Beispiel

Ein Taschenhändler verbesserte sich von 35/100 auf 72/100, nachdem fehlende Materialien, Maße und Use-Case-Daten ergänzt wurden.

Was wir bewerten

Vollständigkeit der Parameter — Tech-Specs, Maße, Material, Kompatibilität
Tiefe der Beschreibung — Use-Cases, Szenarien, Vorteile gegenüber Alternativen
Datenstruktur — Attribute, Kategorisierung, Varianten zum Filtern
Katalogkonsistenz — gleiche Qualität über alle Produkttypen hinweg
Maschinenlesbarkeit — JSON-LD, strukturierte Formate, saubere Feeds
KI-Anreicherung — Einsatzszenarien und Suchintention der Kunden

SÄULE 20 — 100 Punkte

Entity Trust Score

Die Gesamt-Vertrauenswürdigkeit des Onlineshops. Wie Plattformen, Bewertungen und Kunden Sie außerhalb Ihrer eigenen Seite wahrnehmen.

Beispiel

Ein Elektronikshop hatte perfekte Produktdaten, aber nur 40/100 Trust-Score wegen fehlender Heureka-Bewertungen, 5-tägiger Lieferzeit und fehlender FAQ.

Was wir bewerten

Reputation und Bewertungen — Produktrezensionen und Shop-Ratings auf externen Plattformen
Operative Zuverlässigkeit — SLA-Erfüllung, Lagerverfügbarkeit, Lieferzeiten, Reklamationen
Kundensupport — FAQ, Guides, Qualität von Dokumentation und Antworten
Markenkonsistenz — einheitlicher Auftritt über Marktplätze und Kanäle hinweg
Transparenz des Unternehmens — klare AGB, Kontakt, Firmennummer, Anschrift
Reputationssignale — Marktpräsenz, Anzahl Bewertungen, Verteilung der Ratings

SÄULE 30 — 100 Punkte

Recommendation Fit Score

Wie gut Ihre Daten zu echten Kundenfragen passen und wann Sie in KI-Empfehlungen erscheinen.

Beispiel

Ein Bademoden-Händler hatte keine Größentabellen und keine Angaben zu Körpertypen — die KI empfahl ihn nicht für konkrete Bedürfnisse („Bademode für kurvige Figuren“).

Was wir bewerten

Abdeckung realer Suchanfragen — beantworten Ihre Daten „beste Bademode für kurvige Figuren“
Entscheidungsszenarien — Inhalte unterstützen Auswahl, Vergleich und Empfehlung
KI-Sichtbarkeit — Häufigkeit des Erscheinens in relevanten KI-Antworten
Wettbewerbsbewusstsein — Abgrenzung gegenüber Konkurrenten in der Kategorie
Kontextuelle Relevanz — Übereinstimmung mit Saison und aktuellen Trends
Bewertungen und Reputation — externe Empfehlungen, die Ihre Produktaussagen stützen

REIFEGRADE

So interpretieren Sie den Gesamtscore

ScoreStufeStatus des Katalogs

80 — 100HervorragendDer Katalog ist über alle Kanäle hinweg vollständig KI-empfehlungsbereit.

60 — 79GutSolide Basis mit kleineren Lücken. Die KI wählt Sie gelegentlich aus, aber nicht konsistent.

40 — 59VerbesserungsbedarfDeutliche Lücken. Die KI übergeht Sie wahrscheinlich zugunsten der Konkurrenz.

0 — 39KritischUnzureichende Daten für Empfehlungen. In der KI-Auswahl sind Sie überhaupt nicht sichtbar.

WAS SIE BEKOMMEN

Konkrete Audit-Ergebnisse

3 separate Scores

Product Content, Entity Trust und Recommendation Fit — plus einen Gesamtdurchschnitt.

Priorisierter Aktionsplan

Nach Wirkung sortiert: was zuerst zu beheben ist, was als Nächstes, was warten kann.

Wettbewerbs-Benchmarking

Wie Sie im Vergleich zu den Top-3-Wettbewerbern Ihrer Kategorie abschneiden.

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