Sehen Sie das gesamte AI Shelf Ihrer Kategorie – und holen Sie den Verkauf zurück in Ihren eigenen Shop
GEOly gibt DTC-Markenverantwortlichen eine operative Gesamtsicht auf das AI Shelf ihrer gesamten Kategorie: AIGVR- und Share-of-Model-Lücken gegenüber Wettbewerbern verfolgen, den Buy-now-Einstieg auf KI-Produktkarten von Händlern zurück in den eigenen Shop holen und das GEM-Budget anhand realer ChatGPT-Werbedaten dimensionieren.
Was sind die besten Gepäckmarken für Vielreisende im Business?
KI-Assistenten bauen das Produktregal schon vor dem Klick: Sie ranken Marken, zeigen shoppable Karten und setzen den Buy-now-Link. GEOly zeigt Ihren Share-of-Card, wo Händler den Verkauf abfangen und wo in der Kategorie noch White Space offen ist.
Shoppable Anzeigenkarten sind hier bereits live, doch rund 60% der Werbetreibenden bleiben im organischen Regal unsichtbar.
Produktkarten erscheinen, aber der Buy-now-Link führt oft zu Händlern statt zu Ihrem Shop.
Drittquellen-Zitationen und Preisbelege sind zu dünn, um eine Karte in der Shortlist zu halten.
Kaufintensive Empfehlungs-Prompts sind offener White Space der Kategorie, den noch niemand besetzt.
Das AI Shelf entscheidet Ihre Kategorie – und dort nehmen Händler Ihnen still den Verkauf ab
E-Commerce-Teams schauen weiter auf Rankings, Klicks und Umsatz. Doch Käufer lassen inzwischen die KI das Produktregal bauen, die Marken ranken und einen Buy-now-Link öffnen – und dieser Link zeigt oft nicht auf Ihren Shop.
Ihre Kategorie hat ein AI Shelf – und Sie sehen Ihren Platz darauf nicht
Die gesamte Kategorie wird gerade in ein KI-Produktregal sortiert. Ohne Ihren Share-of-Card und den offenen White Space wissen Sie nicht, was zuerst zu beheben ist oder welchen Wettbewerber Sie angreifen sollten.
Händler fangen den Buy-now-Klick ab
Auf KI-Produktkarten führt der Buy-now-Link oft zu Amazon und anderen Händlern – Marge und Kundendaten landen in deren Shop. DTC-Capture holt diesen Einstieg zurück auf Ihre eigene Website.
Sie dimensionieren GEM-Budget ohne Anzeigendaten
Rund 60% der Werbetreibenden bleiben im organischen Regal unsichtbar, und der Intent-Ad-Benchmark liegt bei etwa 22%. Ohne Ad-Library-Daten bleibt das GEM-Budget ein Ratespiel.
Was DTC-Markenverantwortliche brauchen, ist ein System aus Regal, Capture und Budget – kein weiterer Visibility-Tracker
Eine KI-Antwort entsteht heute aus dem Kategorie-Regal, Produktkarten, externen Belegen und Wettbewerbersignalen. GEOly macht aus einer Branchendatenschicht mit 100k+ Marken und 26k+ Themen ein einziges Betriebsmodell.
Kategorie-AI-Shelf
Sehen Sie das komplette Kategorie-Regal über 100k+ Marken und 26k+ Themen, plus Ihren Share-of-Card und den White Space, den Wettbewerber noch nicht besetzt haben.
KI-Produktkarten & DTC-Capture
Verfolgen Sie shoppable Karten und Preisabfang – und holen Sie den Buy-now-Einstieg von Händlern zurück in Ihren eigenen Shop.
GEM-Budget aus Anzeigendaten
Werten Sie 360k+ ChatGPT-Anzeigenkarten von 5,000+ Werbetreibenden aus, um das GEM-Budget auf Basis realer Daten statt Bauchgefühl zu dimensionieren.
Wettbewerberanteil (AIGVR / SoM)
Benchmarken Sie AIGVR- und Share-of-Model-Lücken, um genau zu wissen, welchen Wettbewerber Sie zuerst verdrängen.
Kundenstimme (VOC) in KI-Antworten
Hören Sie die Voice of Customer, die die KI über Ihre Marke wiederholt – Sentiment nach Plattform und Zeitraum, mit zitierten Belegen und Quellen hinter jeder Aussage.
Verwandeln Sie Kategorie-Nervosität in einen Betriebsrhythmus aus Regal, Capture und Budget
Dieser Workflow ist für Brand- und Growth-Verantwortliche gebaut: erst das Kategorie-Regal lesen, den Buy-now-Einstieg halten, dann das GEM-Budget anhand realer Anzeigendaten festlegen und verteilen.
Das Kategorie-AI-Shelf kartieren
Lesen Sie das komplette Produktregal der Kategorie und quantifizieren Sie Share-of-Card, Wettbewerberanteil und den White Space, den noch niemand besetzt.
KI-Produktkarten tracken
Sehen Sie, wo Karten erscheinen, wie sie bepreist sind und an welchem Schritt Händler den Verkauf abfangen.
Den Verkauf in Ihren Shop zurückholen
Führen Sie DTC-Capture aus: Beheben Sie Buy-now-Routing und Produktbelege, damit Marge und Kundendaten in Ihrem eigenen Shop landen.
GEM-Budget aus Anzeigendaten dimensionieren
Nutzen Sie die ChatGPT Ads Library, um das GEM-Budget anhand realer Werbetreibenden-Daten statt Bauchgefühl festzulegen und zu verteilen.
Was das Markenteam davon hat
Das Ergebnis ist nicht nur mehr Reporting, sondern ein klares Bild des Kategorie-Regals: wo der Verkauf an Händler abfließt und wie das GEM-Budget zu dimensionieren ist.
Shopify-Daten zeigen für 2026 rund 7x mehr KI-Referral-Traffic – DTC-Capture sorgt dafür, dass er in Ihrem eigenen Shop landet und nicht beim Händler.
KI-getriebene Bestellungen wachsen rund 11x im Jahresvergleich; DTC-Capture entscheidet, wessen Shop den Verkauf verbucht.
Benchmarken Sie Ihre Intent-Ad-Rate gegen die 22%-Kategorie-Baseline und dimensionieren Sie das GEM-Budget aus realen Ad-Library-Daten.
Das Kategorie-Regal und die Kanäle dahinter – direkt im Produkt
Das ist keine Metapher: Das AI Shelf ist eine Datenoberfläche, die Sie öffnen können. Die Wettbewerbslandschaft trägt jede Marke Ihrer Kategorie nach Share of Model auf; AI-Shelf-Kanäle zeigen, wohin die Kaufoption jedes empfohlenen Produkts tatsächlich führt.
Ihre Position, quantifiziert
AIGVR und Share of Model gegenüber der gesamten Kategorie – aktualisiert aus den wöchentlichen Batches des öffentlichen Datensatzes und Ihren eigenen täglichen Prompt-Läufen.
Wohin der Verkauf wirklich geht
AI-Shelf-Kanäle: Verfügbarkeitsrate im offiziellen Shop, wer Ihre Produkte in KI-Antworten verkauft – und jede SKU, die ohne offizielle Kaufoption empfohlen wird.
Beleg in Ihren eigenen Analytics
GA4- und Cloudflare-Integrationen messen echte KI-Referral-Sessions, AI Conversions und AI Revenue – so zeigt sich DTC-Capture in der GuV, nicht nur im Dashboard.
Der Commerce-Spielzug, Ende zu Ende
Kategorie-Sichtbarkeit, Katalog-Optimierung und tägliches Tracking verstärken einander.
Plattform-Funktionen hinter dieser Lösung
Diese Lösungsseite ist eine Business-Ebene auf den GEOly-Plattformfunktionen: Kategorie-Regal-Intelligence, AI Shopping Monitoring, die ChatGPT Ads Library und Wettbewerbsanalyse.
Häufige Fragen zu dieser Lösung
Besetzen Sie das AI Shelf Ihrer Kategorie und holen Sie den Verkauf zurück in Ihren Shop
Benchmarken Sie Ihren Share-of-Card und die Wettbewerberlücke, holen Sie den Buy-now-Einstieg von den Händlern zurück und dimensionieren Sie das GEM-Budget anhand realer ChatGPT-Werbedaten.