Unvollständige oder sehr einfache Produktdaten sind eines der häufigsten Probleme im E-Commerce. In vielen Online-Shops stammen die Informationen direkt aus ERP- oder PIM-Systemen und erfüllen gerade so die technischen Mindestanforderungen. Für Suchmaschinen, Marktplätze und moderne KI-basierte Suchsysteme wie Google oder ChatGPT sind diese Daten jedoch oft zu oberflächlich.
Dabei entscheiden genau diese Inhalte darüber, ob ein Produkt gefunden, verstanden und letztlich gekauft wird. Produktdaten sind heute kein reiner Pflegeaufwand mehr – sie sind ein zentraler Wettbewerbsvorteil. Und genau hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel.
KI als intelligenter Produktdaten-Veredler
Statt Produktdaten manuell zu hinterlegen oder mühsam zu erweitern, kann KI vorhandene Informationen automatisch analysieren, interpretieren und sinnvoll anreichern. Schon wenige Basisdaten wie ein Produktname, einzelne Attribute oder Produktbilder reichen aus, um daraus hochwertige Inhalte zu erzeugen.
Die KI fungiert dabei als eine Art „Übersetzer“ zwischen Rohdaten und verkaufsstarken Content. Sie erstellt aussagekräftige Produktbeschreibungen, ergänzt fehlende Merkmale, ordnet Produkte korrekt ein und erzeugt suchmaschinenoptimierte Metadaten. Gleichzeitig bleibt die Tonalität konsistent und markenkonform – unabhängig davon, wie groß der Produktkatalog ist.
Das funktioniert nicht nur in Shopware, sondern grundsätzlich in jedem System, das über eine API angebunden werden kann, etwa Shopify, Magento oder individuelle Shoplösungen.
Wenn Bilder sprechen dürfen: KI-Produktdaten mit Bildanalyse
Den größten Mehrwert entfaltet KI, wenn sie nicht nur mit Textdaten arbeitet, sondern zusätzlich Produktbilder analysieren kann. Bilder enthalten häufig Informationen, die in klassischen ERP-Daten gar nicht hinterlegt sind – etwa Farben, Stilrichtungen oder funktionale Details.
Ein einfaches Beispiel aus dem Modebereich:
Ein Herrensneaker ist im ERP lediglich als „Herrensneaker aus Kunstleder in Größe 42“ angelegt. Auf dem Produktfoto erkennt die KI jedoch eine klassische Schnürung, eine weiße Grundfarbe mit schwarzen Akzenten sowie auffällige Nähte. Aus dieser Kombination entsteht automatisch eine vollständige, suchmaschinenoptimierte Beschreibung inklusive zusätzlicher Attribute wie Stil, Farbe, Saison oder Verschlussart.
Ähnlich verhält es sich bei Accessoires wie Handtaschen. Während im System oft nur „Damentasche aus Leder“ hinterlegt ist, erkennt die KI auf dem Bild eine goldene Metallschließe, unterschiedliche Trageoptionen sowie ein elegantes Design. Daraus entstehen strukturierte Merkmale, Zielgruppen- und Anlass-Zuordnungen sowie ein hochwertiger Beschreibungstext, der deutlich mehr verkauft als eine reine Materialangabe.
Auch im Bereich Home & Living zeigt sich das Potenzial. Ein Esstisch wird im ERP als „Esstisch Holz, 180 × 90 cm“ geführt. Die KI erkennt auf dem Bild ein skandinavisches Design, helle Eiche und abgerundete Kanten – und ergänzt Stilrichtung, Farbwelt, Zielgruppenansprache und passende Keywords wie „minimalistisch“ oder „zeitlos“.
Welche Informationen KI aus Produktbildern ableiten kann
Durch Bildanalyse ist KI heute in der Lage, weit mehr zu erkennen als nur Farben. Sie identifiziert Materialien, Oberflächenanmutungen, funktionale Elemente wie Reißverschlüsse oder Schnallen, aber auch Stilrichtungen, Nutzungskontexte und saisonale Einordnungen. Darüber hinaus lassen sich Zielgruppen oder typische Anlässe ableiten, etwa „Business“, „Freizeit“ oder „Outdoor“.
Diese Informationen fließen direkt in Filter, Suche, SEO-Texte und strukturierte Daten ein – vollständig automatisiert.
KI ohne Bilder: Produktdaten nur auf Textbasis optimieren
Nicht immer stehen Produktbilder zur Verfügung oder sie sind für eine Analyse ungeeignet. Auch in diesen Fällen kann KI Produktdaten erheblich aufwerten. Selbst aus einem Titel, wenigen technischen Merkmalen und Herstellerinformationen lassen sich konsistente, suchmaschinenfreundliche Texte erzeugen.
Beispiel: Fahrradhelm
Vorhandene Produktdaten:
- Produkttyp: Sporthelm
- Gewicht: 280 g
- Belüftung: 14 Öffnungen
- Farbe: Schwarz
Was die KI daraus generiert:
- Produktbeschreibung:
„Leichter Fahrradhelm mit optimaler Belüftung und hohem Tragekomfort. Ideal für Touren- und Sportfahrer, die Wert auf Sicherheit und Komfort legen.“ - Hervorgehobene Vorteile:
- geringes Gewicht für angenehmes Tragegefühl
- effiziente Luftzirkulation durch 14 Belüftungsöffnungen
- sportliches, zeitloses Design
- SEO-relevante Ergänzungen:
- Keywords: Fahrradhelm leicht, Sporthelm, Fahrradhelm belüftet
- Einsatzbereich: Freizeit, Sport, Touren
Ein Fahrradhelm mit Angaben zu Gewicht, Belüftung und Farbe wird so zu einer klar positionierten Produktbeschreibung, die Vorteile herausstellt, Zielgruppen anspricht und relevante Keywords integriert. Gerade bei großen Sortimenten mit tausenden ähnlichen Artikeln spart das enorm viel Zeit und sorgt gleichzeitig für bessere Rankings.
Einheitliches Branding trotz Automatisierung
Ein häufiger Vorbehalt gegenüber KI-generierten Texten ist die Sorge vor Beliebigkeit. In der Praxis ist jedoch das Gegenteil der Fall: Die Tonalität lässt sich exakt steuern. Ob Du- oder Sie-Ansprache, technisch-nüchterner Stil oder emotionaler Verkaufstext – die KI orientiert sich an klar definierten Vorgaben.
Auch Corporate Language, bevorzugte Begriffe und Markenwerte lassen sich hinterlegen. Zusätzlich können Produkttexte automatisiert übersetzt und für unterschiedliche Märkte lokalisiert werden, inklusive SEO-Optimierung für die jeweilige Sprache.
Strukturierte Daten als zusätzlicher SEO-Hebel
Neben Fließtext erzeugt KI auch strukturierte Produktdaten, die für Suchmaschinen und Shopsysteme besonders wertvoll sind. Dazu gehören technische Datenlisten, Bullet-Features, Filter-Tags, Google-Shopping-Attribute oder Schema.org-Markups.
Diese Struktur sorgt nicht nur für bessere Auffindbarkeit bei Google, sondern verbessert auch die interne Suche, Filterfunktionen und letztlich die Conversion-Rate im Shop.
Praxisbeispiel: KI-Produktdaten in Shopware 6
Bei Golle IT haben wir bereits eine Middleware entwickelt, die genau diesen Prozess automatisiert abbildet. Unvollständige ERP-Daten werden übernommen, Produktbilder analysiert und mithilfe von KI hochwertige Beschreibungen sowie strukturierte Merkmale erzeugt. Die angereicherten Daten werden anschließend automatisiert in Shopware 6 zurückgespielt.
Das Ergebnis sind deutlich bessere Produktdaten, eine höhere Sichtbarkeit in Suchmaschinen, spürbar bessere Conversion-Raten und ein drastisch reduzierter manueller Pflegeaufwand.
Übertragbar auf jedes System mit API
Das zugrunde liegende Prinzip ist nicht auf Shopware beschränkt. Überall dort, wo eine API existiert, kann KI als zentrale Daten-Anreicherungs-Schicht eingesetzt werden – egal ob Shopify, Pimcore, Akeneo, Magento oder individuelle Eigenentwicklungen.
Fazit: Produktdaten neu denken
Produktdaten sind längst mehr als eine Pflichtaufgabe. Mit KI werden sie zu einem skalierbaren, strategischen Werkzeug für Sichtbarkeit, Effizienz und Umsatz. Besonders bei großen Produktkatalogen entfaltet die automatisierte Anreicherung ihr volles Potenzial.
Die Kombination aus strukturierten Attributen und intelligenter Bildanalyse liefert dabei den größten Mehrwert – heute und in Zukunft.
