Wer heute ein Produkt sucht, fragt immer öfter einen KI-Assistenten statt einer Suchmaschine. Ob eine Marke in dieser Antwort empfohlen, nur erwähnt oder übergangen wird, war bislang kaum messbar. Sistrix hat dafür im Juli 2026 drei neue Analysen im kostenlosen AI Check veröffentlicht – und zeigt in einem Tutorial, wie daraus eine vollständige Brand-Gap-Analyse wird. Wir haben uns beides angesehen und zusammengefasst, was Shopbetreiber daraus mitnehmen können.
Auf einen Blick
- Was: Der Sistrix AI Check misst mit drei neuen Analysen, wie KI-Systeme über Marken sprechen – Sentiment, Wettbewerbs-Wahrnehmung und Empfehlungs-Landkarte.
- Datenbasis: echte Nutzerfragen und echte KI-Antworten; jede Aussage ist mit Originalzitat und auslösendem Prompt belegt.
- Kosten: in der Beta-Phase kostenlos für alle Sistrix-Pakete, ohne eigenes Projekt.
- Für Shopbetreiber: Mit dem 5-Schritte-Workflow der Brand-Gap-Analyse lassen sich Lücken zwischen Selbstbild und KI-Wahrnehmung finden und gezielt mit Inhalten beantworten.
Was ist der Sistrix AI Check?
Der AI Check (ai.sistrix.com) wertet aus, wie KI-Systeme wie ChatGPT in ihren Antworten über Marken sprechen. Die Besonderheit: Die Analysen basieren nicht auf einzelnen Testfragen, sondern auf echten Nutzerfragen und echten KI-Antworten. Markenerwähnungen werden automatisch extrahiert und deterministisch verrechnet – jede Aussage lässt sich bis zum Originalzitat und zum auslösenden Prompt zurückverfolgen. Seit dem 21. Juli 2026 stehen drei neue Analysen bereit:
Sentiment-Analyse
Ein Score von −100 bis +100 zeigt, wie positiv oder negativ KI-Systeme über eine Marke urteilen. Die Themen-Bilanz schlüsselt auf, wofür die Marke gelobt und wofür sie kritisiert wird – belegt mit Originalzitaten.
Wahrnehmung im Wettbewerb
Eine Matrix stellt die zugeschriebenen Eigenschaften aller relevanten Wettbewerber nebeneinander. Sichtbar wird, welche Attribute die eigene Marke besetzt – und in welchen Feldern die Konkurrenz führt.
Empfehlungs-Landkarte
Für jeden Kaufanlass zeigt die Landkarte, ob eine Marke als erste Wahl, als eine Option oder gar nicht empfohlen wird. So werden Kaufsituationen sichtbar, in denen die eigene Marke schlicht nicht vorkommt.
Wie funktioniert eine Brand-Gap-Analyse?
Eine Brand-Gap-Analyse vergleicht das Selbstbild einer Marke mit dem Fremdbild, das KI-Systeme von ihr zeichnen. Das Sistrix-Tutorial beschreibt dafür einen Workflow in fünf Schritten:
Selbstbild definieren
Positionierung in einem Satz, 5–10 Kernbegriffe, die wichtigsten Kaufanlässe, das Sortiment mit Zielgruppen sowie bewusste Stärken und Schwächen dokumentieren.
Sentiment-Analyse lesen
Gesamt-Score und Themen-Bilanz auswerten: Wofür wird die Marke gelobt, wofür kritisiert? Das Tutorial-Beispiel Lufthansa erreicht +45 – mit Stärken beim Streckennetz und deutlicher Kritik an den Gepäckbestimmungen.
Wettbewerbs-Wahrnehmung prüfen
Welche Eigenschaften besetzt die eigene Marke, welche besetzen die Wettbewerber? Interessant sind vor allem Attribute, die zum Selbstbild gehören, aber von niemandem wahrgenommen werden.
Empfehlungs-Landkarte auswerten
Bei welchen Kaufanlässen wird die Marke empfohlen – und in welcher Rolle? Lufthansa wurde nur bei 5 von 12 relevanten Anlässen erwähnt und nie als erste Wahl.
Gaps priorisieren und mit Inhalten beantworten
Abweichungen zwischen Selbst- und Fremdbild systematisch sammeln, nach Attraktivität und Wettbewerbsstärke priorisieren und daraus konkrete Content- und Kommunikationsmaßnahmen ableiten.
Was die Analyse sichtbar macht – das Lufthansa-Beispiel
Das Tutorial rechnet den Workflow am Beispiel Lufthansa durch. Spannend ist weniger die Airline selbst als das Muster dahinter – dieselben Lücken gibt es in jeder Branche:
| Selbstbild der Marke | So beschreiben es die KI-Systeme |
|---|---|
| Premium-Anbieter | Die Premium-Wahrnehmung gilt nur für die oberen Buchungsklassen; bei den Gepäckbestimmungen fällt der Themenwert auf −67. |
| Markenwerte Weltoffenheit und Nachhaltigkeit | Tauchen in keinem einzigen KI-Zitat auf – Kampagnenbotschaften kommen in den Antworten nicht an. |
| Eigenes Vielfliegerprogramm als Vorteil | Beim Kaufanlass „Flugmeilen sammeln“ wird am häufigsten ein Wettbewerber empfohlen – das eigene Programm wird teils gar nicht dem Konzern zugeordnet. |
| Modernisierte Kabine, ausgezeichnetes Design | Die Kabine wird weiterhin als teilweise veraltet beschrieben – die Modernisierung ist in den Antworten noch nicht angekommen. |
Die Lehre daraus: KI-Systeme geben wieder, was sich belegen und zitieren lässt. Werbliche Botschaften ohne faktische Grundlage erscheinen in den Antworten schlicht nicht.
Was können Shopbetreiber jetzt konkret tun?
Selbstbild dokumentieren
Positionierung in einem Satz, Kernbegriffe und die wichtigsten Kaufanlässe festhalten – etwa „Geschenk zum Geburtstag“, „B2B-Großbestellung“ oder „schnelle Ersatzteillieferung“. Ohne dokumentiertes Selbstbild gibt es keinen Maßstab für Lücken.
AI Check kostenlos ausprobieren
Die eigene Marke und die wichtigsten Wettbewerber im AI Check ansehen. Die Beta ist kostenlos und braucht kein eigenes Projekt – der Aufwand für einen ersten Befund ist überschaubar.
Fakten statt Werbesprache
KI-Systeme zitieren belegbare Aussagen: Lieferzeiten, Garantien, Zertifikate, Materialangaben, Zahlen. Superlative ohne Beleg werden dagegen selten übernommen. Markenwerte gehören in zitierfähige, faktische Inhalte übersetzt.
Fragen sichtbar beantworten
FAQ-Bereiche und Ratgeber mit Frage-Überschriften decken sich mit dem, was Nutzer KI-Assistenten tatsächlich fragen – und lassen sich als Frage-Antwort-Paare sauber auslesen.
Unbesetzte Kaufanlässe bespielen
Für Kaufanlässe, bei denen die eigene Marke in KI-Antworten nicht vorkommt, gezielte Ratgeber-Inhalte erstellen – bevorzugt dort, wo der Anlass attraktiv und der Wettbewerb schwach besetzt ist.
Kritikpunkte transparent adressieren
Der größte negative Themenwert – im Beispiel die Gepäckbestimmungen – ist der beste Kandidat für eine eigene Transparenz-Seite mit klaren, vollständigen Informationen.
Was Ihr XONIC-Shop dafür mitbringt
Eine Garantie, in KI-Antworten aufzutauchen, gibt es nicht – die Antworten formulieren die KI-Anbieter. Maschinenlesbare, belegbare Inhalte zählen aber zu den Voraussetzungen dafür, dass KI-Systeme einen Shop überhaupt korrekt auswerten können. Das XONIC Shopsystem bringt dafür ab Werk einiges mit:
- Strukturierte Daten: Produkte, News-Artikel und FAQ-Inhalte werden automatisch mit Schema.org-Auszeichnungen (JSON-LD und Microdata) ausgeliefert – inklusive Autor, Datum und Publisher bei News-Beiträgen.
- Autorenprofile: Der News-Bereich unterstützt verwaltete Autorenprofile mit Foto, Funktion und Biografie samt Person-Auszeichnung – ein Baustein für nachvollziehbare Urheberschaft (E-E-A-T).
- Steuerbare KI-Crawler-Zugriffe: Seit XONIC 4.8.2 entscheiden Sie per Konfiguration, welche KI-Anbieter Ihre Inhalte abrufen dürfen – und können den Zugriff für KI-Suche und KI-Training getrennt steuern.
- GEO-taugliche Inhaltsbausteine: Faktenboxen, sichtbare FAQ und HTML-Infografiken lassen sich direkt im Shop pflegen – als Text, den KI-Systeme lesen können, statt als Bild, das sie ignorieren.
Häufige Fragen zum Sistrix AI Check
Was ist der Sistrix AI Check?
Ein Analyse-Tool von Sistrix, das aus echten Nutzerfragen und echten KI-Antworten auswertet, wie KI-Systeme über Marken sprechen. Seit Juli 2026 gehören eine Sentiment-Analyse, eine Wettbewerbs-Wahrnehmungsmatrix und eine Empfehlungs-Landkarte dazu.
Was kostet der AI Check?
In der Beta-Phase ist der AI Check für alle Sistrix-Pakete kostenlos nutzbar – ein eigenes Projekt ist nicht erforderlich.
Was ist eine Brand-Gap-Analyse?
Der systematische Vergleich zwischen dem Selbstbild einer Marke und dem Fremdbild, das KI-Systeme von ihr zeichnen. Abweichungen – die „Gaps“ – werden priorisiert und mit gezielten Inhalten beantwortet.
Warum ist die Wahrnehmung durch KI-Systeme für Onlineshops relevant?
Ein wachsender Teil der Kaufberatung findet in KI-Assistenten statt. Ob ein Shop dort empfohlen, nur erwähnt oder übergangen wird, prägt die Wahrnehmung potenzieller Kunden – und war bislang kaum messbar.
Wie werden Shop-Inhalte für KI-Systeme besser auswertbar?
Belegbare Fakten statt Werbesprache, sichtbare Frage-Antwort-Blöcke, strukturierte Daten nach Schema.org und klar benannte Kaufanlässe gehören zu den Faktoren, die die Auswertbarkeit verbessern.
Quellen & weiterführende Informationen
- Sistrix-Changelog: „Drei neue Analysen: Wie KI Ihre Marke bewertet“ (21.07.2026) – sistrix.de
- Sistrix-Tutorial: „Brand-Gap-Analyse mit dem AI Check“ – sistrix.de
Stand: August 2026. Sistrix ist eine Marke der SISTRIX GmbH; die Nutzung des AI Checks setzt ein Sistrix-Konto voraus.
Inhalte fit für die KI-Suche machen
Sprechen Sie uns an – wir schauen gemeinsam, wie Ihr Shop Fakten, FAQ und strukturierte Daten am besten ausspielt.
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Stephan Dunger
Stephan Dunger gehört zu den Köpfen hinter dem XONIC Shopsystem. Seit 2012 entwickelt er die Plattform gemeinsam mit dem Team weiter – von der Datenbank über die Schnittstellen bis zum Checkout.
Programmierer aus Leidenschaft, technischer Kopf und Berater zugleich: Mit tiefem Know-how rund um Shopsysteme und E-Commerce verbindet Stephan die Tiefe eines Entwicklers mit dem Blick fürs große Ganze. Gemeinsam mit dem XONIC-Team prägt er die technische Ausrichtung, denkt Funktionen konsequent vom Nutzen des Händlers her und berät bei maßgeschneiderten Lösungen.
Das Ergebnis ist Software mit Gesicht: Kunden bekommen keinen anonymen Anbieter, sondern einen direkten Draht zu den Menschen, die XONIC entwickeln. Pragmatisch, schnell und auf Augenhöhe.
