Von klassischen Feeds zu KI-optimierten Produktdaten mit Synesty

69 % der deutschen Konsumenten haben schon einmal einen Kauf abgebrochen, weil Produktinformationen fehlten oder unzuverlässig waren. Das zeigt eine aktuelle Studie von Akeneo und macht klar: Die Datenqualität entscheidet heute über Vertrauen, Umsatz und Retouren. Gleichzeitig verändert KI die Produktsuche grundlegend. Statt starrer Keywords nutzen Kunden immer häufiger konversationelle, kontextsensitive Anfragen. Für die Produktsuche greifen viele inzwischen nicht mehr primär auf klassische Suchmaschinen zurück, sondern verschaffen sich mit Hilfe von LLMs wie ChatGPT, Gemini oder Claude zunächst einen Überblick. Damit steigt der Druck auf Unternehmen enorm. Produktdaten müssen nicht nur vollständig und korrekt sein, sondern auch so strukturiert, dass KI-Systeme sie verstehen und weiterverarbeiten können. Wer künftig bei KI-Suchen, Voice Assistants oder digitalen Shopping-Assistenten sichtbar sein will, braucht LLM-fähige Produktdaten. Genau hier setzt Synesty als No-Code-Middlewarelösung an.

Von Keywords zu Konversationen

Noch vor wenigen Jahren suchten Nutzer mit einfachen Begriffen wie „rote Sneaker Größe 42“. Heute stellen sie komplexere Fragen wie: „Ich suche nachhaltige, bequeme Sportschuhe für den Sommer, am besten in Rot und gut für lange Spaziergänge.“ LLMs interpretieren solche Anfragen semantisch und geben direkte Empfehlungen, aber nur, wenn Ihre Produktdaten kontextreich und strukturiert genug sind, um im Ranking sichtbar zu werden.

Die Akeneo-Studie zeigt, wie entscheidend vollständige und glaubwürdige
Produktinformationen für den Kunden sind:

• 51 % der Konsumenten halten Infos auf Marktplätzen für nicht zuverlässig.
• 52 % wären bereit, 24 % mehr zu zahlen, wenn die Daten nachvollziehbar und vollständig sind.
• Häufige Retouren entstehen allein durch fehlerhafte oder unklare Angaben.

Genau hier setzt Synesty an. Mit der No-Code-Lösung automatisieren Sie die Aufbereitung Ihrer Produktdaten. CSV-Import, ChatGPT-basierte Textgenerierung aus Keywords, Mapping und automatischer Export zu Shopify oder anderen Kanälen sorgen dafür, dass Ihre Produktdaten LLM-fähig, konsistent und kanalübergreifend hochwertig sind. So machen Sie aus jedem Feed klickstarke, vertrauenswürdige Produktinformationen, ohne Programmieraufwand.

Sehen Sie hier in 60 Sekunden, wie Synesty Ihre Produktdatenfeeds automatisiert und LLM-fähig macht.

Das Video wird bei Klick von Youtube geladen und abgespielt. Dabei stellt Ihr Browser eine Verbindung zu den Youtube-Servern her. Es gelten die Datenschutzhinweise von Google / Youtube.

Was bedeutet LLM-fähig eigentlich genau?

LLM-fähige Produktdaten sind nicht nur maschinenlesbar, sondern auch inhaltlich verständlich und kontextbezogen auswertbar. Das bedeutet:

• Natürliche Sprache
  Nicht nur technische Daten, sondern Nutzenversprechen, Vorteile und typische Anwendungsfälle.
  
• Strukturierte Daten
  Klare Attribute wie Name, Material, Einsatzbereich, Nachhaltigkeit, Passform etc.
  
• Fragen & Antworten
  FAQs, die konkrete Nutzerfragen antizipieren.
  
• Tags & Synonyme
  Zusätzliche Begriffe, die in Suchdialogen vorkommen könnten
  (z. B. „leicht“, „für Sommer“, „atmungsaktiv“).
  
• Schema.org-Markup
  Damit Maschinen wie LLMs die Inhalte wirklich verstehen und nicht nur crawlen.
  
• Vollständigkeit der Daten
  Alle relevanten Informationen von Produktmerkmalen über Größen und Varianten bis zu Anwendungs- und Pflegehinweisen müssen vorhanden sein.
  

Beispiel: Klassischer vs. LLM-fähiger Produktdatenfeed

Produktdatenfeeds automatisieren und LLM-fähig machen mit Synesty

Die Transformation hin zu LLM-fähigen Feeds ist komplex, aber mit Synesty einfach automatisierbar. Skalierbare, automatisierte und flexible Aufbereitung Ihrer Produktdaten, ganz ohne tiefgreifende Entwickler Ressourcen und Programmierkenntnisse.

Was Synesty konkret ermöglicht:

• Daten anreichern & transformieren
  

  • Vervollständigen von Daten aus verschiedenen Quellen
    
  • Erstellen von Produktbeschreibungen aus Keywords (mit ChatGPT AddOn)
    

• Feeds individuell ausspielen
  Ob Google Shopping, Amazon, Meta, Shopify oder einen Marktplatz. Synesty
  kann spezifische Feeds für jeden Kanal aufbereiten.
  

• KI einbinden
  Sie können direkt unser ChatGPT Add-on nutzen oder andere LLMs via API anbinden, um automatisiert z. B. emotionale Produktbeschreibungen, FAQ-Antworten oder Kategorietags zu generieren.
  

• Skalierung ohne Qualitätsverlust
  Auch bei tausenden Artikeln bleiben Ihre Daten konsistent, korrekt und LLM-kompatibel. Besonders bei der Verarbeitung großer Datenmengen zeigt Synesty seine Stärken.
  

• Bestehende & neue Systeme miteinander verbinden
  Mit Synesty können Sie Datenflüsse zwischen ERP, PIM oder Shopsystem automatisieren

In 4 Schritten zu LLM-optimierten Produktdaten mit Synesty

1. CSV importieren

Laden Sie Ihre Produktdaten per CSV Reader-Step in Synesty.

2. ChatGPT-Step nutzen

Ziehe den OpenAI ChatGPT-Step in deinen Flow.
Prompt-Beispiel: „Erstelle aus Name, Marke, Farbe, Material eine verkaufsstarke Produktbeschreibung.”

3. Mapping und automatischer Export zu Zielsystem

Synesty bietet ein Mapping der Produktinformationen für die bspw. Shopify-Zielstruktur im Step Shopify Update Product Information und überträgt die optimierten Produktbeschreibungen automatisch über Shopify-, FTP- oder API-Schnittstellen ins Zielsystem.

4. Zeitpläne & Automatisierung

Starte Flows automatisch nach Zeitplan, per API oder manuell.

Fazit:

Wer sichtbar bleiben will, muss verstehen, wie KI denkt.Die LLM-Revolution hat den E-Commerce erreicht. Produktdaten, die nur für Kunden oder klassische Suchmaschinen erstellt wurden, verlieren zunehmend an Sichtbarkeit. Synesty ermöglicht es, diesen Wandel aktiv zu nutzen und Produktdaten automatisiert zu optimieren, KI-gerecht zu strukturieren und neue Sichtbarkeit zu gewinnen. Die Zahlen sind eindeutig. Wer Datenqualität vernachlässigt, verliert Vertrauen, Umsatz und erhöht die Retouren. Mit Synesty machen Sie Ihre Produktdatenfeeds LLM-fähig, damit Produkte nicht nur gefunden, sondern auch gekauft werden.