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Einblicke in die KI-Performance – Neuer Merchant Center-Bericht

Google testet neue KI-Leistungseinblicke im Merchant Center

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Google testet im Google Merchant Center einen neuen Bericht namens „KI-Performance-Einblicke“. Dieser Bericht soll einen Überblick darüber geben, wie die Marke im generativen KI-Ökosystem von Google gefunden wird.

Warum Google dieses Tool entwickelt hat

Mit der zunehmenden Beliebtheit von Chatbots im Online-Shopping werden die Fragen der Käufer immer detaillierter und gehen über einfache Suchanfragen mit Schlüsselwörtern hinaus. Nutzer stellen Fragen, die Informationsbeschaffung, Vergleiche und Kaufabsicht gleichzeitig verbinden. Um Händlern zu helfen, diesen Wandel im Konsumverhalten zu verstehen, hat Google KI-gestützte Leistungsanalysen entwickelt.

Wer kann jetzt auf den Bericht zugreifen?

Der Bericht befindet sich in der Pilotphase und ist derzeit nur für wenige Merchant Center-Konten in den USA verfügbar. Google plant, diese Funktion in den kommenden Monaten auch in anderen Ländern wie Australien, Kanada, Indien und Neuseeland einzuführen.

Händler, die bereits Zugriff auf diesen Bericht haben, finden ihn im Merchant Center unter dem Reiter „Analytics“. Anschließend klicken sie auf „Produkte“ und dann auf den Reiter „KI-Performance“, um das Dashboard zu öffnen.

Welche Kennzahlen der Bericht enthält

Dieser Bericht konzentriert sich auf einige wenige Kernkennzahlen, die als Vergleichswerte zwischen Wettbewerbern dienen sollen. Dazu gehört zunächst der Share of Voice, der die Sichtbarkeit einer bestimmten Marke oder eines Produkts im Vergleich zu seinen Wettbewerbern aufzeigt. Er wird berechnet, indem die Anzahl der KI-Impressionen der Marke durch die Summe der Impressionen der Marke und ihrer Wettbewerber für eine relevante Suchanfrage geteilt wird.

Die ergänzende Kennzahl „Durchschnittlicher Marktanteil der Wettbewerber“ zeigt den Marktanteil der Konkurrenzgruppe des Händlers an. So können Händler beurteilen, ob ihr Marktanteil über oder unter dem Marktstandard liegt. Die Berechnung basiert auf den Wettbewerbern, die bereits im Merchant Center für den Händler definiert wurden.

Zusätzlich gibt es die Suchhäufigkeit, die die Beliebtheit bestimmter Suchtypen, Produktbegriffe, Phasen des Kaufprozesses oder Produkteigenschaften anzeigt. Diese Kennzahl soll die allgemeine Kundennachfrage widerspiegeln. Ein verwandter Filter ist der Suchtyp, der anzeigt, ob ein Kunde nach Kategorien sucht, Produktspezifikationen recherchiert oder Bewertungen liest.

Es ist zu beachten, dass der Umfang dieses Berichts begrenzt ist. Die Erkenntnisse umfassen ausschließlich Gesprächsanfragen, die eine Kaufabsicht erkennen lassen und sich auf markenbezogene Fragen beziehen. Weitere Daten werden im Bericht nicht dargestellt.

Daten filtern

Händler können die Ansicht des Dashboards mithilfe einer Filterleiste am oberen Rand des Berichts einschränken. Es gibt einen Filter für Produktkategorien, allerdings existiert kein Bericht, der alle Kategorien gleichzeitig abdeckt. Händler können einen Zeitraum auswählen und nach den gewünschten Ländern filtern. Auch der Traffic lässt sich filtern.

Der Umfang dieses Filters ist jedoch recht begrenzt. Der Bericht umfasst ausschließlich organischen Traffic; Daten zu bezahltem Anzeigentraffic fehlen. Händler, die Informationen zu sowohl bezahltem als auch organischem KI-Traffic benötigen, werden hier daher wahrscheinlich nicht fündig.

Aufschlüsselung des Einkaufsprozesses

Der wohl detaillierteste Teil des Berichts ist die Scorecard, die Suchanfragen in drei Phasen des Kaufprozesses einteilt. Die Entdeckungsphase umfasst Anfragen in der frühen Phase, wenn Käufer lediglich Produktoptionen erkunden. Die Bewertungsphase beschreibt die mittlere Phase, in der Käufer Produktoptionen vergleichen und nach Spezifikationen suchen. Die Kaufphase schließlich umfasst Anfragen in der späten Phase kurz vor dem Kaufabschluss.

Für jede dieser Phasen liefert der Bericht einen Gesamtanteil an Sprachkommunikationsindikatoren, sodass Händler Leistungstrends im Vergleich zu Wettbewerbern analysieren können. Neben diesem Gesamtbild enthält der Bericht jedoch auch detailliertere Indikatoren, die aufzeigen, wo die Händler gut abschneiden und wo Optimierungspotenzial besteht.

Um dies besser zu verstehen, bietet Google folgendes Beispiel an: Wenn ein Händler feststellt, dass eine Suchanfrage wie die Suche nach Produktmerkmalen in der Entdeckungsphase beliebt ist, sein Anteil an den Suchergebnissen jedoch gering ist, deutet diese Kombination auf ein Optimierungspotenzial hin.

Es ist außerdem zu beachten, dass Google eine Einschränkung beschreibt. Einzelne Suchanfragen werden separat analysiert, und eine Suchanfrage kann gelegentlich in mehr als eine Kategorie des Kaufprozesses fallen, wenn ein Käufer eine komplexe Frage stellt, die eine Preisanfrage mit einem Produktvergleich kombiniert.

Erkenntnisse in die Tat umsetzen

Zusätzlich zu den Kernkennzahlen des Berichts enthält dieser Scorecards, die Händlern helfen, die Informationen in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Die erste Scorecard, „Häufig verwendete KI-Shopping-Begriffe“, zeigt die genauen Wörter, die Käufer in der dialogbasierten Suche verwenden, um funktionale Vorteile oder Produktmerkmale wie maximale Dämpfung oder Fußgewölbeunterstützung zu beschreiben. Die Scorecard zeigt für jeden Begriff die Anzahl der Produkte des Händlers, die diesem Begriff entsprechen, dessen Popularität und den entsprechenden Marktanteil. Durch Anklicken können Händler alle Produktbegriffe einsehen und die relevanten Konzepte in ihre Produkttitel und -beschreibungen integrieren.

Die zweite Scorecard, „Beliebte Produktattribute“, befasst sich mit strukturierten technischen Spezifikationen wie Größe, Farbe oder Material, nach denen Käufer suchen, die aber möglicherweise noch nicht in den Produktdaten des Händlers enthalten sind. Durch Anklicken können Händler alle Produktattribute einsehen und sehen, welche beliebten Attribute sie hinzufügen sollten. Wie Google anmerkt, zeigt diese Version des Berichts nur die strukturierten Attribute an; unstrukturierte Details in Freitextbeschreibungen werden hier nicht berücksichtigt.

Zu beachtende Datenbeschränkungen

Google weist auf einige spezifische Situationen hin, in denen dieser Bericht auf den ersten Blick unvollständig oder irreführend erscheinen kann. Wenn der Händler nicht genügend Impressionen erzielt, wird der Anteil der Sprachausgabe mit null und nicht als Teilwert angezeigt. Ebenso wird der Anteil der Sprachausgabe mit 100 Prozent angezeigt, wenn im Merchant Center-Konto eines Händlers keine Wettbewerber definiert sind. Dies bedeutet, wie Google anmerkt, dass keine Wettbewerbsdaten für die KI-Leistungsanalyse verfügbar sind und ist kein Zeichen für hohe Marktpräsenz.

Händler können ihre Wettbewerberliste in diesem Bericht nicht manuell anpassen, da die für die Analyse verwendeten Wettbewerber aus denjenigen ausgewählt werden, die bereits in den Analysetools des Merchant Center definiert sind.

Was das für Händler bedeutet

Dieses Pilotprojekt gibt Einblick, wie Google Marken dabei unterstützen wird, sich an die veränderte Suchlandschaft anzupassen und mit dialogorientierter KI-Technologie kompatibel zu werden. Obwohl der Bericht aktuell auf organischen KI-Traffic und einige wenige US-amerikanische Merchant Center-Konten beschränkt ist, wird die Richtung klar aufgezeigt. Da der KI-Modus und KI-Übersichten die Haupttreiber für Shopping-Entdeckungen werden, ist die Transparenz der Händlerperformance in diesem Bereich nahezu unerlässlich.

Da das Pilotprojekt im Laufe des Jahres auf weitere Länder ausgeweitet wird, können Händler aus anderen Regionen ebenfalls mit Zugriff auf diesen Bericht sowie auf diese Kennzahlen, Filter und Scorecards rechnen. Dies gibt ihnen die Möglichkeit, ihre Produkttitel, -beschreibungen und -attribute rechtzeitig an die veränderten Besucherzahlen anzupassen.

Häufig gestellte Fragen

Frage 1: Was sind KI-Leistungseinblicke?
Es handelt sich um einen neuen Bericht im Google Merchant Center, der zeigt, wie eine Marke im gesamten generativen KI-Ökosystem von Google entdeckt wird, einschließlich AI Mode und AI Overviews.

Frage 2: Wer hat derzeit Zugriff auf diesen Bericht?
Der Bericht befindet sich in einer Pilotphase und ist auf eine ausgewählte Anzahl von Merchant Center-Konten in den Vereinigten Staaten beschränkt.

Frage 3: Welche Länder erhalten als Nächstes Zugang?
Google hat angekündigt, dass die Funktion in den kommenden Monaten auf Australien, Kanada, Indien und Neuseeland ausgeweitet wird.

Frage 4: Wo können Händler den Bericht im Merchant Center finden?
Händler finden diese Funktion unter dem Reiter „Analytics“, dann „Produkte“ und anschließend oben auf der Seite unter dem Reiter „KI-Performance“.

Frage 5: Wie hoch ist der Anteil der Stimmen in diesem Bericht?
Es misst, wie viel Sichtbarkeit eine Marke im Vergleich zu ihren Wettbewerbern erzielt, basierend auf KI-Impressionen im Verhältnis zu den Gesamtimpressionen für verwandte Suchanfragen.

Frage 6: Beinhaltet der Bericht auch Traffic aus bezahlten Anzeigen?
Nein. Die aktuelle Version beschränkt sich strikt auf organischen KI-Traffic, wie z. B. kostenlose Einträge, und beinhaltet keine Daten zu bezahlten Anzeigen.

Frage 7: Welche drei Phasen des Einkaufsprozesses werden im Bericht beschrieben?
Die Phasen sind Entdeckung, Bewertung und Kauf und decken damit frühe, mittlere und späte Phasen der Kaufabsicht ab.

Frage 8: Was passiert, wenn für einen Händler im Merchant Center keine Wettbewerber definiert sind?
Der Anteil der Sprachpräsenz wird mit 100 Prozent angezeigt, was darauf hindeutet, dass keine Konkurrenzdaten verfügbar sind, und nicht auf eine dominante Sichtbarkeit.

Frage 9: Können Händler ihre Konkurrenten für diesen Bericht selbst auswählen?
Nein. Die Wettbewerber basieren auf dem jeweiligen Wettbewerberset, das bereits an anderer Stelle in den Analysetools von Merchant Center definiert ist.

Frage 10: Welche Produktdaten können Händler mithilfe dieses Berichts verbessern?
Händler können die häufig verwendeten KI-gestützten Shopping-Begriffe und die gängigen Produktattribut-Bewertungskarten nutzen, um Produkttitel, Beschreibungen und strukturierte Attribute wie Größe, Farbe und Material zu aktualisieren.

Über den Autor
Bild von Daniel Beauregard

Daniel Beauregard

Daniel Beauregard ist Manager für Content-Strategie bei ALM Corp. Mit seinem journalistischen Hintergrund und seiner langjährigen Erfahrung im Texten und Redigieren bringt er eine scharfsinnige redaktionelle Perspektive und strategisches Denken in jede Initiative ein. Seine Arbeit verbindet die Disziplin des Storytellings mit datengestützter Strategie und sorgt so für Konsistenz, Qualität und messbare Wirkung im gesamten Content-Portfolio von ALM.