Wenn wichtige Angaben wie Normen, Maße, Material, Kompatibilität und Anwendungsfälle nur im PDF stehen, werden sie nicht als strukturierte Datenpunkte erkannt und ausgelesen.
Angebot: KI-Ready Product Audit
Werden Ihre Produkte von Google, Shopping-Systemen und KI-Assistenten richtig verstanden?
10LYNNDALE prüft Produktseiten, Feeds, Attribute, technische Daten, Datenblätter und strukturierte Daten darauf, ob Google Shopping, Merchant Center, ChatGPT, Gemini und Perplexity Ihre Produkte eindeutig auslesen, einordnen und korrekt wiedergeben können. Für technische Händler, B2B-Shops und Hersteller, bei denen Produktwissen an den falschen Stellen liegt.
Produktdaten, Feeds und Produktseiten auf Maschinenlesbarkeit prüfen.
Probleme in Attributen, Varianten, Datenblättern und Merchant Center erkennen.
Konkrete Maßnahmen für bessere Sichtbarkeit, sauberere Datenstruktur und eindeutige Anfragewege erhalten.
Direktantwort
Was ist ein KI-Ready Product Audit?
Ein KI-Ready Product Audit ist eine strukturierte Prüfung von Produktdaten, Produktseiten, Feeds und Datenblättern. Ziel ist festzustellen, ob Suchmaschinen, Shopping-Systeme und KI-Assistenten technische Produkte eindeutig auslesen, vergleichen und korrekt wiedergeben können.
Technische Produkte werden nicht über schöne Texte allein verstanden, sondern über klare Datenpunkte: Produkttyp, Material, Norm, Maße, Kompatibilität, Anwendung, Variante, Verfügbarkeit, Preis, strukturierte Daten und konsistente Feed-Ausgabe. Fehlen diese Datenpunkte oder widersprechen sie sich zwischen Shop, Feed und Merchant Center, entstehen Sichtbarkeits- und Auslieferungsprobleme.
Der Audit zeigt nicht, ob Ihre Seite schön ist. Er zeigt, ob Ihre Produkte verstanden werden.
Das Problem
Ihre Produkte sind online. Für Maschinen sind sie oft nicht eindeutig lesbar.
Viele technische Unternehmen haben genug Produktwissen. Es liegt nur an den falschen Stellen: in PDF-Datenblättern, alten Shoptexten, Excel-Listen, Produktfeeds, ERP-Daten, Katalogen und in den Köpfen einzelner Mitarbeiter.
Für Menschen reicht das manchmal. Für Suchsysteme, Shopping-Plattformen und KI-Assistenten reicht es oft nicht. KI scheitert bei Produktdaten selten am Tool. Sie scheitert an unklaren, widersprüchlichen oder nicht auslesbaren Informationen.
Wenn Shop, Feed und Merchant Center unterschiedliche Angaben zu Preis, Versand oder Verfügbarkeit ausgeben, entstehen Ausspielungs- und Ablehnungsprobleme bei Google Shopping.
Wenn Varianten, Normen, Maße oder Anwendungen nicht sauber getrennt sind, können Produkte von Suchsystemen falsch eingeordnet oder gar nicht gefunden werden.
Häufige Befunde
Typische Probleme, die der Audit aufdeckt.
Technische Daten stehen nur im PDF
Such- und KI-Systeme lesen die Spezifikationen nicht als Datenpunkte aus.
Produktattribute fehlen oder heißen je Kategorie anders
Filter und Vergleichssysteme können Produkte nicht eindeutig einordnen.
Produkttitel sind zu allgemein
Zu wenig Produkttyp, Anwendung, Material oder Norm. Nicht unterscheidbar von Hunderten ähnlicher Treffer.
Varianten sind nicht sauber getrennt
Maschinen ordnen Größen, Ausführungen und Materialvarianten falsch zu.
Material, Norm, Maße oder Anwendung fehlen als eigene Felder
Informationen liegen nur als Fließtext oder PDF vor. Kein strukturierter Datenpunkt.
Produktfeed und Produktseite widersprechen sich
Unterschiedliche Preise, Versandangaben oder Beschreibungen führen zu Ausspielungsproblemen.
Merchant Center erhält andere Angaben als der Shop
Produkte werden abgelehnt oder eingeschränkt ausgeliefert.
JSON-LD ist unvollständig oder fehlerhaft
Strukturierte Daten existieren, werden aber von Suchmaschinen nicht zuverlässig genutzt.
Produkttexte sind austauschbar
Keine eindeutigen Alleinstellungsmerkmale, kein zitierfähiger Inhalt für KI-Systeme.
Interne Suche und Filter nutzen technische Merkmale nicht
Kunden finden Produkte nicht, auch ohne SEO-Problem.
KI-Systeme nennen Wettbewerber statt Ihrer Produkte
Deren Produktdaten sind eindeutiger strukturiert und werden bevorzugt zitiert.
Prüfbereiche
Was 10LYNNDALE im Audit prüft.
Wir prüfen, ob Ihre Produktdaten entlang der gesamten Kette eindeutig auslesbar sind: von der Produktseite bis zur KI-Suche.
Produktseiten
Produkttitel, Beschreibung, technische Angaben, Anwendungsfälle, FAQ, Anfrageweg. Sind Produkte so aufgebaut, dass Menschen und Maschinen den Kern auf Anhieb verstehen?
Produktdaten und Attribute
Material, Maße, Normen, Kompatibilität, Varianten, Kategorien, Filter, Pflichtfelder. Welche Angaben fehlen als eigene Datenpunkte, welche sind inkonsistent benannt?
Datenblätter und PDFs
Welche Informationen liegen nur im PDF? Welche Angaben müssen als strukturierte Datenpunkte auf Produktseite, Feed oder Attributebene verfügbar sein, damit Suchsysteme sie auslesen können?
Produktfeed und Merchant Center
Vollständigkeit, Konsistenz, Preis, Versand, Verfügbarkeit, GTIN/EAN, Kategorie, Variantenlogik, Ablehnungsrisiken. Stimmen Shop, Feed und Merchant Center überein?
Strukturierte Daten
JSON-LD, Schema.org, Product-Markup, Breadcrumbs, Organization, FAQ. Welche Angaben sind maschinenlesbar, welche fehlen oder sind fehlerhaft?
KI-Sichtbarkeit und GEO
Können ChatGPT, Gemini, Perplexity und generative Suchsysteme die Produkte verstehen, zusammenfassen und als passende Lösung nennen? Wo verlieren Produkte im Vergleich zu Wettbewerbern?
Vom PDF-Datenblatt zur auslesbaren Attributtabelle
Wir zeigen an Ihren echten Produkten, wie aus unstrukturierten Datenblättern saubere Datenpunkte werden: Material, Norm, Größe, Anwendung, Kompatibilität und Verfügbarkeit als eigene Felder.
Beispiel
Warum ein Produkt nicht eindeutig verstanden wird.
Exemplarisch an einem typischen B2B-Produkt aus dem Bereich Verkehrssicherheit.
Vorher
Warnmarkierung rot weiß
Hochwertige Warnmarkierung für verschiedene Anwendungen.
Probleme
- ✕Material, Maße, Reflexionsklasse, Norm, Temperaturbereich und Einsatzbereiche stehen nur im PDF-Datenblatt.
- ✕Anwendungsbereiche fehlen als strukturierte Angaben.
- ✕Varianten sind nicht sauber getrennt.
- ✕Produktfeed enthält weniger Informationen als die Produktseite.
Für Menschen erkennbar. Für Maschinen zu unklar.
Nachher
Warnmarkierung rot weiß: strukturierte Datenpunkte
Eigene Felder
- ✓Produkttyp: Warnmarkierung
- ✓Material: PVC-Folie
- ✓Norm: EN ISO 20471 / RAL
- ✓Reflexionsklasse: Klasse 1
- ✓Maße: 50 mm × 33 m (je Variante)
- ✓Klebstoff: Permanent, lösungsmittelfrei
- ✓Einsatzbereich: Verkehrssicherung, Maschinenkennzeichnung
- ✓Innen / Außen: Außen geeignet
- ✓Untergrund: Metall, Kunststoff, Glas
- ✓Temperaturbereich: −20 °C bis +70 °C
- ✓Verfügbarkeit: auf Lager
Mit sauber getrennten Datenpunkten kann Google Shopping die Variante korrekt zuordnen, ein KI-Assistent die Norm und den Einsatzbereich nennen und ein Einkäufer das richtige Produkt über den Filter finden.
Das Ergebnis
Was Sie nach dem Audit erhalten.
Sie erhalten keine allgemeine SEO-Präsentation. Sie erhalten einen klaren Befund zu einem ausgewählten Produktbereich oder zu repräsentativen Produkten Ihres Sortiments.
Priorisierte Fehlerliste
Bewertung von Produktseiten, Attributen, Datenblättern, Feed und strukturierten Daten
Konkrete Maßnahmen für Shop, Produktdaten und Merchant Center
Beispiele für bessere Produkttitel und Attribute
Hinweise auf fehlende technische Daten
Einschätzung, welche Informationen KI-Systeme vermutlich nicht sicher auslesen können
Empfehlung, was zuerst behoben werden sollte
Optionaler Vorschlag für die Umsetzung
Passende Fälle
Für wen ist der Audit geeignet?
Technische Händler mit erklärungsbedürftigen Produkten und Spezifikationen.
B2B-Shops, bei denen die Datenpflege über Jahre unübersichtlich geworden ist.
Hersteller mit digitalen Produktkatalogen, die online nicht ihr volles Produktwissen zeigen.
Shops mit vielen PDFs und Datenblättern, deren Inhalte nicht maschinenlesbar sind.
Unternehmen mit Feed-Problemen oder wiederkehrenden Ablehnungen im Merchant Center.
Sortimente mit vielen Varianten, Normen, Maßen und Materialien.
Industriebedarf, Arbeitsschutz, Verkehrssicherheit, Reflexfolien, Maschinenzubehör, Ersatzteile, technische Folien, Baubedarf, Befestigungstechnik.
Zur Einordnung
Für wen ist der Audit nicht gedacht?
Shops, die ausschließlich einfache Konsumprodukte ohne technische Spezifikationen verkaufen.
Unternehmen, die in erster Linie ein neues Website-Design suchen.
Unternehmen ohne Bereitschaft, Produktdaten mittel- bis langfristig zu strukturieren.
Projekte, bei denen kurzfristig KI-Texte generiert werden sollen, ohne die Datenbasis zu verbessern.
Warum 10LYNNDALE
Keine klassische Agenturperspektive.
10LYNNDALE kommt nicht aus der klassischen Agenturwelt, sondern aus dem laufenden Betrieb technischer Websites, Shops und Produktdaten. Das bedeutet Erfahrung mit Produktseiten, Shopstruktur, SEO, Produktdaten, Warenwirtschaft, Marktplätzen, Migrationen, Fehleranalyse und technischen Inhalten.
Der Audit betrachtet deshalb nicht nur Design oder Text, sondern die gesamte Kette: Produktwissen, Datenstruktur, Feed, Suchsysteme, KI-Sichtbarkeit und Anfrageweg. Das Ergebnis ist kein Konzeptpapier, sondern ein konkreter Befund zu Ihren Produkten.
B2B-Website & Conversion
Produktseiten, die nicht nur gefunden werden, sondern zur Anfrage führen. Mit klarer Struktur für Entscheider.
Produktdaten & Feed-Struktur
Attribute, Varianten, Datenblätter und Feeds sauber und maschinenlesbar. Konsistent über Shop, Feed und Merchant Center.
KI-lesbare Inhalte & GEO
Texte und strukturierte Daten, die Such- und KI-Systeme als belastbare Fakten auslesen und zitieren können.
Warum jetzt?
Die B2B-Recherche verändert sich.
Einkäufer suchen nicht mehr ausschließlich über klassische Trefferlisten. Sie nutzen zunehmend Google Shopping, Google AI Overviews, ChatGPT, Gemini und Perplexity für Recherche und Anbieter-Vorauswahl. Diese Systeme stellen eine eigene Antwort zusammen und entscheiden, welche Produkte und Anbieter genannt werden.
Diese Systeme können Produkte nur nennen, wenn Daten eindeutig, konsistent und auslesbar sind. Klassisches SEO bleibt wichtig, reicht aber bei technischen Produkten nicht mehr allein. Wer nur Fließtext, PDFs und schwache Attribute hat, wird schlechter vergleichbar und seltener genannt.
Der Audit zeigt, ob Ihre Daten für diese Systeme überhaupt eindeutig lesbar sind, bevor in einzelne Maßnahmen investiert wird.
Kontakt
Lassen Sie prüfen, was Maschinen aus Ihren Produkten lesen.
Wenn Ihre Produktinformationen in PDFs, alten Shoptexten, Tabellen oder uneinheitlichen Attributen liegen, lohnt sich meistens kein großes KI-Projekt als erster Schritt. Sinnvoller ist ein klar begrenzter Audit: ein Produktbereich, repräsentative Produkte, konkrete Fehlerliste, klare Priorisierung.
FAQ
Häufige Fragen
Was ist ein KI-Ready Product Audit?
Eine strukturierte Prüfung von Produktdaten, Produktseiten, Feeds und Datenblättern. Ziel ist festzustellen, ob Suchmaschinen, Shopping-Systeme und KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini und Perplexity technische Produkte eindeutig auslesen, vergleichen und korrekt wiedergeben können. Ergebnis ist eine priorisierte Fehlerliste mit konkreten Maßnahmen.
Ist das SEO oder GEO?
Beides, mit unterschiedlichem Fokus. Klassisches SEO zielt auf Rankings in der Google-Suche. Der Audit prüft zusätzlich, ob Ihre Produktdaten für Google Shopping, KI-Antworten und generative Suchsysteme lesbar sind. Dieser Bereich wird als Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet.
Muss der Shop dafür neu gebaut werden?
Nein. Der KI-Ready Product Audit ist keine Relaunch-Beratung, sondern eine Prüfung Ihrer vorhandenen Produktdaten, Produktseiten und Feeds.
Ziel ist zuerst herauszufinden, welche Informationen fehlen, welche Daten nicht eindeutig genug sind und wo Shop, Feed und Merchant Center widersprüchlich arbeiten.
Die meisten Befunde betreffen Inhalte, Attribute, technische Daten, Variantenlogik, strukturierte Daten oder Feed-Ausgaben. Nicht automatisch das Shopsystem selbst.
Ist der Audit an ein bestimmtes Shopsystem gebunden?
Nein. Der Audit prüft nicht das System an sich, sondern ob Ihre Produktdaten, Produktseiten, Attribute, technischen Informationen, Feeds und strukturierten Daten sauber aufgebaut und eindeutig auslesbar sind.
Der Audit eignet sich für bestehende B2B-Shops, E-Commerce-Systeme, Herstellerseiten und digitale Produktkataloge, unabhängig vom eingesetzten Shopsystem.
Prüft 10LYNNDALE auch Merchant Center und Google Shopping?
Ja. Feed und Merchant-Center-Daten werden auf Vollständigkeit, Pflichtangaben und Konsistenz geprüft. Einschließlich häufiger Ablehnungsgründe wie fehlende GTIN/EAN, Brutto/Netto-Differenzen oder abweichende Versandkosten.
Warum reichen PDF-Datenblätter nicht aus?
PDFs sind für Menschen lesbar, aber für Suchmaschinen, Google Shopping und KI-Systeme nicht zuverlässig als strukturierte Datenpunkte zugänglich.
Wenn Material, Norm, Maße, Reflexionsklasse oder Anwendungsbereiche nur im PDF stehen, können diese Angaben nicht als eigene Felder indiziert, verglichen oder zitiert werden. Suchsysteme und KI-Assistenten können Produktwissen nur dann eindeutig auslesen, wenn es als strukturierte, maschinenlesbare Daten vorliegt. Nicht als Bild oder Fließtext im Anhang.
Wie viele Produkte werden geprüft?
Der Audit kann mit einem ausgewählten Produktbereich oder repräsentativen Produkten starten. Der genaue Umfang wird vorab gemeinsam festgelegt, abhängig von Sortimentsgröße, Kategorienstruktur und den Hauptproblemen, die untersucht werden sollen.
Bekomme ich nur eine Analyse oder auch Umsetzung?
Der Audit endet mit Analyse und priorisierten Empfehlungen. Die Umsetzung können Sie selbst übernehmen, intern weitergeben oder an 10LYNNDALE beauftragen. Das entscheiden Sie nach dem Befund.