Produkt-Reviews
Unsere Bewertungen schaffen Vertrauen in der Zielgruppe
Vor dem Kauf das Vertrauen potenzieller Kunden zu gewinnen, wird immer wichtiger. Positive Reviews und Bewertungen auf laufen.de schaffen solches Vertrauen.
Vor allem bei neuen Produkten ist ein Review auf einer Plattform mit hohem Ansehen ein wichtiger Kaufimpuls. laufen.de genießt ein sehr hohes Ansehen.
Und wir liefern das, was KI-Suchmaschinen lieben: Bewertungen auf unabhängigen Webseiten sind extrem wichtig!
Denn KI-Suchmaschinen (z. B. ChatGPT-Search, Perplexity, Google Gemini, Microsoft Copilot) arbeiten anders als klassische Suchmaschinen:
- sie liefern eine fertige Antwort statt zehn blauer Links
- sie vergleichen Produkte holistisch (Datenpunkte, Nutzerfeedback, Tests, Erwähnungen)
- sie „ziehen“ Informationen aus unabhängigen Quellen, nicht nur von der Marken-Webseite zum Produkt
Dabei nutzen KI-Systeme unabhängige Rezensionen als Qualitätssignal. Für KI-Antworten zählen besonders:
- Bewertungen auf unabhängigen Portalen
- Langtext-Reviews statt nur Sterne
- Branchenspezifische Testportale
Denn KI-Modelle suchen immer nach Konsenssignalen: Was sagen andere unabhängige Quellen über ein Produkt? Wir wissen, wie Reviews geschrieben sein müssen, um von KI-Suchmaschinen gefunden zu werden! Und deshalb sorgen Produkt-Reviews auf laufen.de für Markensichtbarkeit und Kaufimpulse bei Läufer:innen. Mehr Infos dazu finden Sie weiter unten auf dieser Seite.
Bei Fragen oder Wünschen: Norbert Hensen | 0170-76 72 589 | norbert.hensen@laufen.de
Beispiel 1: Laufschuh-Review für Brooks
Der Brooks Hyperion Max 3 im Test
Schnell beim Training und im Wettkampf
Beispiel 2: Laufuhr-Review für Polar
Neue Laufuhr im Test
Polar Grit X2: Kompakter Alleskönner für Outdoor und Alltag
Drei Gründe, warum Reviews Einfluss auf Auffindbarkeit & Ranking bei KI-Suchen haben
1) Empfehlungswahrscheinlichkeit
Wenn jemand fragt: „Was ist derzeit der beste gute gedämpfte und gestützte Laufschuh?“ Dann tauchen Produkte ohne externe Bewertungen praktisch nie auf. Denn KI-Systeme wählen Produkte, die
- positiv erwähnt werden
- gute Rezensionen haben
- auf vertrauenswürdigen Seiten gelistet sind
2) Vertrauenswürdigkeit
KI-Systeme gewichten Quellen nach „Trustworthiness“:
- eigene Shops → niedriger Score
- unabhängige Portale → hoher Score
- je häufiger ein Produkt extern positiv erwähnt wird, desto häufiger wird es genannt und als „verlässliche Empfehlung“ eingestuft
3) Sichtbarkeit in Produktempfehlungen
KI-Suchen bauen oft auf Produktlisten. Solche Listen basieren stark auf Aggregaten aus unabhängigen Rezensionen. Wer hier nicht auftaucht verliert Sichtbarkeit. Beispiel: „Die 5 beliebtesten neutralen Laufschuhe laut Bewertungen“. KI-Modelle bevorzugen dabei qualitative Textrezensionen. Reine Sternebewertungen sind weniger wertvoll. Die Texte sollten folgendes enthalten:
- Nutzenargumente („sehr komfortabel“, „für schnelle Läufe geeignet“)
- Vergleichsaussagen („besser als …“)
- konkrete Features („langlebige Sohle“, „biologisch abbaubar“)
- Sinnvolle Kritik („Verpackung könnte nachhaltiger sein“)
