Von Urban Kopitar - Sales Enablement & Marketing Specialist
Wie Dynafit durch Experten-Content einen Anstieg der KI-Zitationen um 209 % und mehr Markenerwähnungen erzielte
Die Herausforderung: KI verändert die Produktsuche
Die Produktsuche verlagert sich zunehmend von Markenwebsites hin zu KI-Assistenten. Käuferinnen und Käufer, die früher auf dynafit.com Produktkategorien durchstöbert und Produkte verglichen haben, wenden sich heute zuerst an ChatGPT, Gemini, Perplexity oder die Google AI Overviews. Oft bilden sie sich bereits eine Meinung und erstellen eine engere Produktauswahl, bevor sie überhaupt eine Markenwebsite besuchen.
Dabei suchen Menschen und die LLMs, die ihre Fragen beantworten, nach denselben Informationen: echte Erfahrungen und Empfehlungen von Personen, die das Produkt tatsächlich genutzt und getestet haben.
Genau deshalb ist Content, der persönliche Erfahrungen sichtbar macht, entscheidend, um in der KI-Suche sichtbar zu werden.
Für eine Bergsportmarke wie Dynafit ist das besonders relevant. Viele Kaufentscheidungen hängen von praktischen Fragen ab, die über klassische Produktbeschreibungen hinausgehen: Wie fühlt sich ein Schuh bei langen Anstiegen an? Wie viel Stabilität bietet ein Trailrunning-Schuh in technischem Gelände? Verhindert eine Laufweste das Springen der Trinkflaschen? Oder wie gut funktioniert eine Windjacke über einem Rucksack bei schnellen Bewegungen?
Gemeinsam mit GUURU führte Dynafit eine Fallstudie durch, um zu untersuchen, ob von Expertinnen und Experten verfasste Antworten, die direkt auf den Produktseiten veröffentlicht werden, die Sichtbarkeit in KI-Suchen verbessern können.
Die Messung wurde mithilfe etablierter AI-Visibility-Tracking-Tools von Peec.ai, Searchable und Profound durchgeführt. Im Fokus stand dabei, ob Dynafit in KI-generierten Antworten erwähnt wurde und ob dynafit.com als zitierte Quelle herangezogen wurde.
Die Messung wurde mithilfe etablierter AI-Visibility-Tracking-Tools von Peec.ai, Searchable und Profound durchgeführt. Im Fokus stand dabei, ob Dynafit in KI-generierten Antworten erwähnt wurde und ob dynafit.com als zitierte Quelle herangezogen wurde.
Die Ergebnisse zeigten ein deutliches Wachstum in beiden gemessenen Bereichen: KI-Zitationen und Markenerwähnungen.
Über die fünf getesteten Produkte hinweg stieg die Nutzung von dynafit.com als Quelle insgesamt von 23 % auf 73 %. In Deutschland erhöhte sich die Quellenverwendung von 25 % auf 82 %. In der US-Auswertung stieg sie von 22 % auf 64 %.
Auch die Markenerwähnungen verbesserten sich deutlich. Die durchschnittliche Anzahl der Dynafit-Erwähnungen über alle getesteten Produkte hinweg stieg von 76 % auf 91 %.
| Metrik | Ausgangswert | Nach der Implementierung | Steigerung |
|---|---|---|---|
| Globale KI-Quellennutzung | 23% | 73% | +209% |
| Quellennutzung in Deutschland | 25% | 82% | +227% |
| Durchschnittliche Markenerwähnungen | 76% | 91% | +20% |
Diese Fallstudie zeigt, wie von Expertinnen und Experten erstellte Inhalte Produktseiten sowohl für das Einkaufserlebnis als auch für die KI-gestützte Produktsuche zu wertvolleren Ressourcen machen können.
Ziel der Fallstudie: Verbesserung der KI-Sichtbarkeit von Dynafit durch Experten-Content
Dynafit wollte testen, ob von Expertinnen und Experten erstellter Produkt-Content die KI-Sichtbarkeit ausgewählter Produktdetailseiten verbessern kann.
Die Fallstudie konzentrierte sich auf zwei Signale der KI-Sichtbarkeit:
- Zum einen wurde untersucht, ob Dynafit in KI-generierten Antworten erwähnt wird.
- Zum anderen wurde analysiert, ob dynafit.com in diesen Antworten als Quelle herangezogen und zitiert wird.
Der Experten-Content wurde über das GUURUs Community Contentdirekt auf den ausgewählten Produktseiten veröffentlicht.
Aufbau der Fallstudie: Wie Experten-Content die KI-Sichtbarkeit beeinflusst
Die Fallstudie wurde zwischen dem 2. März und dem 13. April durchgeführt.
Fünf ausgewählte Produktseiten von Dynafit wurden in die Untersuchung einbezogen:
- Blacklight Boot Men
- Dynafit Ultra 100 v3
- Dynafit Trail Graphic
- Dynafit DNA 8
- DNA Race Wind Jacket
Für jedes der fünf Produkte wurden drei vordefinierte Fragen als Prompts in den AI-Visibility-Tracking-Tools verwendet. Jeder Prompt wurde sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch getestet, sodass insgesamt 30 Prompts ausgewertet wurden: 5 Produkte × 3 Fragen × 2 Sprachen.
Die in den folgenden Abschnitten dargestellten Ergebnisse basieren auf einem Vorher-Nachher-Vergleich, bei dem die KI-Sichtbarkeit vor und nach der Implementierung von Community Content auf den jeweiligen Produktseiten gemessen wurde.
Die beiden wichtigsten KPIs waren:
- Sichtbarkeit/Erwähnungen: Der Anteil der KI-generierten Antworten, in denen Dynafit erwähnt wurde.
- Quellennutzung nach Domain: Der Anteil der KI-generierten Antworten, die dynafit.com als Quelle verwendeten.
Diese Unterscheidung war ein zentraler Bestandteil der Fallstudie.
Erwähnungen zeigen, ob die Marke in KI-generierten Antworten erscheint. Die Quellennutzung zeigt hingegen, ob KI-Systeme dynafit.com tatsächlich als Grundlage für ihre Antworten heranziehen.
Die Expertenantworten wurden direkt auf den relevanten Produktdetailseiten veröffentlicht. Dadurch wurden sie sowohl Teil des Produkterlebnisses für Käuferinnen und Käufer als auch Teil des indexierbaren Contents, der Suchmaschinen und KI-Systemen zur Verfügung steht.
Wie GUURU Dynafits Produkt-Expertise in KI-sichtbaren Content verwandelte
Die Fallstudie kombinierte Dynafits Community und ihr Produktwissen mit dem Community-Content-Workflow von GUURU, um authentische Expertise in wiederverwendbaren, KI-sichtbaren Content auf relevanten Produktseiten zu verwandeln.
GUURU unterstützt dabei zwei sich ergänzende Ansätze zur Erstellung dieser Inhalte.
Proaktive Content-Erstellung: Wertvolle Content-Lücken gezielt schließen
Die proaktive Content-Erstellung konzentriert sich auf Kaufentscheidungsfragen, die auf Produktseiten bislang nicht beantwortet werden. Für Dynafit wurden relevante Produktfragen an Mitglieder der Experten-Community weitergegeben, die auf Grundlage ihrer eigenen Produkterfahrung authentische Antworten verfassten. Diese Antworten wurden anschließend für die Veröffentlichung auf den entsprechenden Produktseiten aufbereitet.
Dieser Ansatz ermöglichte es Dynafit, gezielt Experten-Content zu produktspezifischen Fragen bereitzustellen, die für Käuferinnen und Käufer relevant sind und die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten unterstützen können.
Organische Content-Erstellung: Shopper-Gespräche in wiederverwendbaren Content verwandeln
Die organische Content-Erstellung basiert auf realen Beratungsgesprächen zwischen Shoppern und Community-Expertinnen und -Experten. Wenn Nutzerinnen und Nutzer relevante Produktfragen stellen, kann GUURU wertvolle Erkenntnisse aus diesen Gesprächen identifizieren und die stärksten Antworten in wiederverwendbaren, KI-sichtbaren On-Page-Content umwandeln.
So entsteht eine kontinuierliche Quelle neuer Inhalte, die auf tatsächlichen Interessen, Kaufüberlegungen und praktischen Produkterfahrungen von Shoppern basiert.
Bei beiden Ansätzen stammt der Content nicht von generischen Copywritern oder synthetischen KI-Stimmen. Er wird von Mitgliedern der Dynafit-Community erstellt, darunter Produktnutzer, Athletinnen und Athleten sowie Markenfans mit praktischer Erfahrung im Einsatz der Produkte.
Das Ergebnis ist eine zusätzliche Ebene authentischen Experten-Contents direkt auf den Produktseiten von Dynafit. Sie beantwortet die detaillierten Fragen, die sich Käuferinnen und Käufer vor einer Kaufentscheidung stellen, und liefert KI-Systemen produktspezifische Informationen, die sie abrufen und in hilfreichen Antworten nutzen können.
Die Ergebnisse: deutlich mehr KI-Zitationen, stärkere Quellenautorität und mehr Markenerwähnungen
Die Fallstudie zeigte klare Verbesserungen sowohl bei den KI-Zitationen als auch bei den Markenerwähnungen.
Der stärkste Anstieg war bei der Nutzung von dynafit.com als Quelle zu beobachten. Nachdem der Experten-Content veröffentlicht und indexiert wurde, griffen KI-Systeme bei der Beantwortung relevanter Produktfragen deutlich häufiger auf die eigene Domain von Dynafit zurück.
Auch die Markenerwähnungen verbesserten sich insgesamt, insbesondere bei Produkten, bei denen der Ausgangswert zuvor noch nicht sehr hoch war.
Die KI-Zitationen von Dynafit haben sich mehr als verdreifacht, mit einem relativen Anstieg von 209 %
![[Translate to German:] A screenshot of Dynafit citations increase results](/fileadmin/user_upload/Dynafit_1.PNG "[Translate to German:] Dynafit Increase in Citations - Result")
Über alle fünf getesteten Produkte hinweg stieg die Quellennutzung nach Domain deutlich an.
Dies zeigt: Sobald der Experten-Content live und indexiert war, wurde dynafit.com deutlich häufiger als Quelle in KI-generierten Antworten herangezogen.
Insgesamt stiegen die Zitationen von dynafit.com innerhalb des getesteten Prompt-Sets um 209 %. Damit hat sich die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten mehr als verdreifacht.
![[Translate to German:] Dynafits strong gains across all products in AI citations.](/fileadmin/user_upload/Dynafit_2.PNG "[Translate to German:] Strong gains across all products")
Insbesondere in Deutschland konnten außergewöhnlich starke Verbesserungen beobachtet werden:
- Ultra 100 v3: 20% to 90%
- Trail Graphic: 5% to 91%
- DNA 8: 20% to 90%
- DNA Race Wind Jacket: 38% to 91%
Diese Ergebnisse zeigen, dass von Expertinnen und Experten erstellter Content weit mehr bewirkte, als lediglich zusätzliche Informationen auf den Produktseiten bereitzustellen.
Er erhöhte die Wahrscheinlichkeit deutlich, dass Dynafits eigene Produktseiten in KI-generierten Produktempfehlungen und Antworten abgerufen und als Quelle zitiert werden.
Gegen Ende der Fallstudie war Dynafit die am häufigsten genutzte Quelle und wurde häufiger herangezogen als Google, YouTube oder Reddit.
![[Translate to German:] Dynafit Source Retrievals](/fileadmin/user_upload/Dynafit_Source_Retrieval.PNG)
Dynafit wurde häufiger in produktbezogenen KI-Antworten erwähnt
Auch die Erwähnungen von Dynafit verbesserten sich über die getesteten Produkte hinweg.
Die durchschnittlichen Dynafit-Erwähnungen stiegen von:
- 76 % auf 82 % insgesamt
- 87 % auf 93 % in Deutschland
- 68 % auf 72 % in den USA
Auf Produktebene zeigten mehrere Produkte deutliche Zuwächse:
- Blacklight Boot Men: von 82 % auf 87 %
- Ultra 100 v3: von 68 % auf 86 %
- DNA 8: von 73 % auf 87 %
Nach einer erneuten Auswertung der Daten einen Monat später, im Mai, stiegen die durchschnittlichen Dynafit-Erwähnungen insgesamt auf 91 %.
Insgesamt zeigen die quantitativen Ergebnisse Verbesserungen in beiden Dimensionen: Dynafit wurde häufiger erwähnt und dynafit.com wurde deutlich häufiger als Quelle herangezogen.
![[Translate to German:] Brand Mentions Dynafit](/fileadmin/user_upload/Dynafit_Mentions.PNG)
KI-Assistenten begannen, Dynafits eigene Inhalte zur Generierung der Antworten zu nutzen
Über die KPI-Veränderungen hinaus zeigte sich der stärkste qualitative Nachweis in den KI-generierten Antworten selbst.
Bevor der Experten-Content hinzugefügt wurde, wurde Dynafit häufig nicht als Quelle verwendet, selbst wenn das Produkt in der Antwort besprochen wurde.
Nachdem der Content veröffentlicht wurde, begannen KI-generierte Antworten damit:
- dynafit.com direkt zu zitieren
- Dynafit-Produktseiten in der Quellenliste zu verwenden
- charakteristische Beschreibungen aus den Expertenantworten zu übernehmen
Das ist wichtig, weil es zeigt, dass die KI-Antworten die Marke nicht nur erwähnten. Sie riefen den neu hinzugefügten Experten-Content von dynafit.com ab und nutzten ihn für die Antwort.
Beispiel: KI-Antworten begannen, Dynafits Speedfoam-Content zu zitieren
Eine der Fragen, die wir im getesteten Prompt-Set verwendet haben, lautete: „Wie weich und komfortabel ist die neue Speedfoam-Dämpfung bei Ultra-Distanz-Läufen?“
Vor Community Content:
![[Translate to German:] Before community content](/fileadmin/user_upload/dynafit_4.PNG "[Translate to German:] Before community content")
Vor der Implementierung von Community Content wurde Dynafit bei derselben Anfrage weder erwähnt noch zitiert. Stattdessen wurde der Käufer zu einem Produkt von Under Armour weitergeleitet, einem Wettbewerber von Dynafit.
Nach der Ergänzung von Community Content:
![[Translate to German:] After Dynafit adding Community Content](/fileadmin/user_upload/Dynafit_5.PNG "[Translate to German:] After Dynafit adding Community Content")
Nach der Veröffentlichung von Community Content lieferte dieselbe Anfrage ein deutlich anderes Ergebnis. Die SPEEDFOAM-Dämpfung von Dynafit wurde korrekt beschrieben, dynafit.com wurde als Quelle zitiert, und die Antwort griff direkt auf eine der veröffentlichten Community Opinions zurück.
Wie Community Content zu einem deutlichen Anstieg der KI-Sichtbarkeit von Dynafit führte
Die Fallstudie war erfolgreich, weil sie genau die Art von Content bereitstellte, die KI-Systeme benötigen, um produktbezogene Fragen gut zu beantworten. Der Experten-Content war spezifisch, erfahrungsbasiert, produktrelevant und auf Long-Tail-Fragen ausgerichtet. Er war direkt mit der jeweiligen Produktseite verbunden und wurde von echten menschlichen Expertinnen und Experten verfasst, nicht aus generischem KI-Content erzeugt.
Das ist besonders wichtig in der KI-Suche. Generischer, KI-generierter FAQ-Content wiederholt häufig nur Informationen, die bereits an anderer Stelle verfügbar sind. Er ist oft breit, vorlagenhaft und wenig differenziert.
Im Gegensatz dazu enthielt Dynafits Experten-Content nuancierte Details aus echter Produkterfahrung, zum Beispiel zu:
- Laufgefühl bei langen Anstiegen
- Manschettenbewegung und Balance beim Abstieg
- Passformänderungen im Vergleich zu früheren Schuhversionen
- Springen von Trinkflaschen in Race Vests
- Zusammenspiel mit dem Rucksack bei schneller Bewegung
- realistischen Abwägungen zwischen Wärmeleistung und Packbarkeit unter Bergbedingungen
Für Käuferinnen und Käufer hilft dieser Content, praktische Fragen vor dem Kauf zu beantworten. Für KI-Systeme entsteht dadurch eine klarere und nützlichere Quelle für produktbezogene Informationen. Für Dynafit stärkt er die Rolle der eigenen Produktseiten in KI-generierten Antworten.
Wie profitiert Dynafit davon?
Zu Beginn dieser Fallstudie haben wir die zentrale Herausforderung beschrieben: Die Produktsuche verlagert sich zunehmend von dynafit.com hin zu KI-Assistenten, wo sich Käuferinnen und Käufer bereits eine Meinung bilden, bevor sie überhaupt eine Markenwebsite besuchen.
Die Ergebnisse zeigen, dass Dynafit seine eigene Expertise genau in dem Moment sichtbar machen kann, in dem KI-Assistenten die Kaufentscheidung beeinflussen. Durch die Veröffentlichung von Expertenantworten direkt auf den Produktseiten wird Dynafit heute häufiger zitiert, erwähnt und als Quelle genutzt, wenn KI-Assistenten Produktempfehlungen generieren.
In der Praxis wurde dies durch die Veröffentlichung hochwertiger Experteninhalte direkt auf den Produktseiten erreicht. Dadurch konnte die Abdeckung von Long-Tail-Fragen skaliert und echtes Produktwissen in Content umgewandelt werden, den KI-Systeme indexieren und nutzen können.
Genau deshalb funktioniert dieser Ansatz. KI-Assistenten bevorzugen Inhalte, die auf echter Praxiserfahrung basieren, gegenüber generischem oder synthetischem Content. Community Content wird von Menschen erstellt, die die Produkte tatsächlich nutzen. Dadurch enthält er die spezifischen Details und die Authentizität, nach denen LLMs suchen, wenn sie entscheiden, welche Inhalte sie zitieren und empfehlen. Synthetisch erzeugter Massencontent liefert dieses Signal nicht, weshalb authentische Antworten als Quelle besonders hervorstechen.
Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse eine klare Chance für jede Marke: Wenn Produktseiten die detaillierten Fragen beantworten, die Käuferinnen, Käufer und KI-Systeme bereits stellen, werden sie zu stärkeren Assets für Sichtbarkeit, Vertrauen und Conversion. Gleichzeitig sorgt die Marke selbst dafür, wie KI-Assistenten ihre Produkte beschreiben und empfehlen.
Verbessern Sie Ihre KI-Sichtbarkeit mit Community Content
Genau wie Dynafit können Sie echte Produkterfahrung in Inhalte verwandeln, die KI-Assistenten zitieren, denen sie vertrauen und die sie empfehlen. Hier fangen Sie an.
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