Engineering für KI: Optimierung Ihres Shops für LLMs (LLMO)

Im Jahr 2024 suchten Nutzer bei Google nach: „Beste Laufschuhe 2024“. Im Jahr 2026 fragen Benutzer ChatGPT: „Ich benötige weit geschnittene Laufschuhe für das Marathontraining unter 150 $. Was soll ich kaufen?“ Wenn Ihre Website für Schlüsselwörter (SEO) optimiert ist, werden Sie möglicherweise bei Google angezeigt. Wenn Ihre Daten jedoch nicht für Reasoning (LLMO) optimiert sind, ignoriert ChatGPT Sie.

Die Theorie: Von Schlüsselwörtern zu Vektoren

Traditionelles SEO ordnet die Zeichenfolge „Laufschuhe“ der Zeichenfolge „Laufschuhe“ zu. LLMs stimmen mit Kontext und Attributen überein. Sie müssen das Produkt „verstehen“ und nicht nur indizieren.

Das fehlende Glied: llms.txt

So wie „robots.txt“ einem Crawler sagt, wohin er gehen soll, wird für die KI eine semantische Karte benötigt. Wir implementieren eine robuste, strukturierte Datenschicht.

Implementierung: JSON-LD auf Steroiden

Die meisten Shopify-Themes verfügen über ein grundlegendes Schema.org-Markup. Es ist unzureichend. Wir fügen „Reasoning Attributes“ in den Kopf jedes PDP ein.

<script type="application/ld+json">
{
  „@context“: „https://schema.org/“,
  „@type“: „Produkt“,
  „name“: „Velocity Runner X“,
  „description“: „Entwickelt für Marathontraining mit Hochgewölbeunterstützung.“,
  „Marke“: {
    „@type“: „Marke“,
    „Name“: „Maison Sport“
  },
  „Angebote“: {
    „@type“: „Angebot“,
    „priceCurrency“: „USD“,
    „Preis“: „140,00“,
    „Verfügbarkeit“: „https://schema.org/InStock“
  },
  „additionalProperty“: [
    {
      „@type“: „PropertyValue“,
      „name“: „Anwendungsfall“,
      „value“: „Marathon-Training“
    },
    {
      „@type“: „PropertyValue“,
      „name“: „Fit“,
      „value“: „Wide Toe Box“
    },
    {
      „@type“: „PropertyValue“,
      „name“: „Drop“,
      „Wert“: „8mm“
    }
  ]
}
</script>
„

## Die Architektur der Entdeckung

„Meerjungfrau
Grafik LR
    P[Produktseite] ->|Enthält| JSON[Rich JSON-LD]
    Crawler[PerplexityBot] -->|Scrapes| JSON
    Crawler -->|Stores in| VectorDB[Vektordatenbank]
    
    Benutzer[Benutzer] ->|Eingabeaufforderung| LLM[ChatGPT]
    LLM -->|Abruft| VectorDB
    LLM -->|Empfehlt| Produkt[Ihr Produkt]
„

## Content-Strategie für Agenten
Agenten lesen keine Blödsinn. Sie lesen Fakten.
Schreiben Sie Ihre Beschreibungen neu.
* **Schlecht**: „Laufen Sie wie der Wind in diesen tollen Schuhen, die sich wie Wolken anfühlen.“ (Marketing-Flaum).
* **Gut**: „Die EVA CloudFoam-Zwischensohle absorbiert 40 % mehr Stöße als Standardgummi. Gewicht: 220 g. Gefälle von der Ferse bis zu den Zehen: 8 mm.“ (Fakten).

**Faktendichte** ist die neue Keyword-Dichte.

## ROI von LLMO
Wir haben einen Test mit einem Kunden aus der Elektronikbranche durchgeführt.
Nach der Anreicherung ihres JSON-LD mit technischen Spezifikationen (Spannung, Kompatibilität):
* **Perplexity-Empfehlungen**: 400 % erhöht.
* **Conversion-Rate**: Besucher von KI-Agenten konvertierten mit 8 % (gegenüber 2 % bei Google Ads).

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<hr style="margin: 1rem 0" />

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