Ob E-Commerce-Unternehmen, Softwareanbieter oder Dienstleister: Ein großer Teil des Kontakts zu Kund:innen findet heute digital statt. Fragen zu Produkten, Bestellungen, Verträgen, Preisen oder Services landen per E-Mail, Kontaktformular, Social Media, Helpdesk oder Live-Chat beim Kundenservice. Gerade bei häufig wiederkehrenden Anliegen entsteht dadurch erheblicher Aufwand.

Chatbots im Kundenservice können einen Teil dieser Kommunikation übernehmen und Service-Teams entlasten. Mit generativer KI haben sich ihre Möglichkeiten in den vergangenen Jahren erheblich erweitert. Statt lediglich zuvor festgelegte Antworten auszuspielen, können moderne Systeme Fragen flexibler interpretieren, Informationen aus Wissensdatenbanken abrufen und Unterhaltungen über mehrere Nachrichten hinweg verstehen. Damit verändern sich auch die möglichen Einsatzbereiche. Wir zeigen Dir acht Gründe, warum Chatbots im Kundenservice für Unternehmen interessant sind und worauf Du bei ihrem Einsatz achten solltest.

1. Rund um die Uhr und schnell erreichbar

Eine Service-Hotline ist üblicherweise nur während bestimmter Geschäftszeiten besetzt. E-Mails werden ebenfalls selten innerhalb weniger Sekunden beantwortet. Ein Chatbot kennt diese Einschränkungen nicht. Er kann Anfragen rund um die Uhr entgegennehmen und unmittelbar reagieren.

Das ist besonders für Unternehmen interessant, deren Kund:innen aus unterschiedlichen Zeitzonen kommen oder am Wochenende und am Abend einkaufen. Auch bei einfachen Fragen zum Versand, zu Öffnungszeiten, Produkten oder Dienstleistungen müssen Nutzer:innen dadurch nicht auf den nächsten Arbeitstag warten.

Chatbots erweitern außerdem die Auswahl der Kommunikationsmöglichkeiten. Viele Kund:innen möchten für eine kurze Frage weder telefonieren noch eine E-Mail formulieren. Über einen Chat lässt sich ein Anliegen meist innerhalb weniger Sekunden schildern. Für Unternehmen ergibt sich daraus ein zusätzlicher Kontaktpunkt direkt auf der Website oder im Online-Shop. Im Idealfall bekommen Interessent:innen genau in dem Moment Unterstützung, in dem eine Frage während des Kauf- oder Informationsprozesses auftaucht.

2. Chatbot entlastet die Mitarbeiter:innen auch außerhalb der Peak-Season

Black Friday, Weihnachtsgeschäft, Produktlaunch oder eine größere Marketingkampagne: In solchen Situationen steigt die Zahl der Service-Anfragen häufig innerhalb kurzer Zeit erheblich. Service-Teams lassen sich dagegen kaum spontan vergrößern. Chatbots im Kundenservice können einen Teil dieser Last auffangen. Wiederkehrende Fragen lassen sich automatisiert beantworten. Dazu gehören beispielsweise Fragen zu Lieferzeiten, Rücksendungen, Rechnungen, Produkten oder dem Status einer Bestellung.

Der Nutzen beschränkt sich inzwischen nicht mehr auf solche Stoßzeiten. Auch im normalen Tagesgeschäft können KI-Chatbots Anfragen vorsortieren, Informationen erfassen oder Nutzer:innen zu den passenden Ressourcen führen.

Besonders hilfreich ist ein klar definierter Übergang zwischen KI und menschlichem Kundenservice. Erkennt das System, dass es eine Anfrage nicht zuverlässig beantworten kann, sollte es den Fall weitergeben. Mitarbeiter:innen erhalten im besten Fall direkt den bisherigen Gesprächsverlauf und wichtige Informationen zum Anliegen. Kund:innen müssen ihr Problem dadurch nicht noch einmal vollständig erklären.

Diese Verbindung zwischen Automatisierung und persönlichem Service wird immer wichtiger. Eine Gartner-Befragung aus dem Jahr 2026 zeigt beispielsweise, dass 87 Prozent der befragten Kund:innen bei KI-basiertem Kundenservice Wert darauf legen, bei Bedarf einen Menschen erreichen zu können.

3. Zeitersparnis für Kund:innen und Mitarbeiter:innen

Geschwindigkeit gehört zu den größten Vorteilen von Chatbots im Kundenservice. Ein gut eingerichtetes System kann innerhalb weniger Sekunden auf häufig auftretende Fragen reagieren. Für Service-Mitarbeiter:innen reduziert sich dadurch die Zahl repetitiver Aufgaben. Statt jeden Tag mehrfach dieselben Informationen zu Versandkosten, Vertragsbedingungen oder Funktionen zu erklären, können sie sich stärker mit individuellen und komplexeren Fällen beschäftigen.

Moderne Chatbots können noch einen Schritt weitergehen. Werden sie mit Shop-, CRM-, Helpdesk- oder anderen Unternehmenssystemen verbunden, können sie abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall Informationen abrufen oder Prozesse anstoßen. Denkbar sind beispielsweise die Abfrage eines Bestellstatus, das Erstellen eines Support-Tickets, eine Terminvereinbarung oder die Suche nach passenden Produktinformationen. Damit entwickelt sich der Chatbot vom reinen Informationskanal zunehmend zu einer Schnittstelle zwischen Kund:innen und Unternehmensprozessen.

4. Kundenzufriedenheit steigt bei richtigem Einsatz

Eine schnelle Antwort allein sorgt noch nicht automatisch für einen guten Kundenservice. Entscheidend ist, wie hilfreich die Antwort tatsächlich ist. Moderne KI-Systeme können natürliche Sprache deutlich besser verarbeiten als klassische regelbasierte Chatbots. Kund:innen müssen ihre Anfrage dadurch weniger häufig anhand vorgegebener Menüs oder bestimmter Schlüsselbegriffe formulieren.

Trotzdem können KI-Chatbots falsche oder unpassende Antworten geben. Problematisch wird es vor allem, wenn Kund:innen immer wieder in automatisierten Dialogen landen und keine Möglichkeit bekommen, ihr Anliegen an einen Menschen weiterzugeben. Unternehmen sollten deshalb genau festlegen, welche Aufgaben ein Chatbot zuverlässig übernehmen kann. Zusätzlich braucht es eindeutige Eskalationswege. Bei komplexen Beschwerden, individuellen Vertragsfragen, ungewöhnlichen technischen Problemen oder emotional aufgeladenen Situationen ist eine persönliche Betreuung oft die bessere Wahl. Ein guter Chatbot versucht also nicht, jede Unterhaltung selbst zu Ende zu führen. Er erkennt seine Grenzen und sorgt dafür, dass der passende Kontaktweg verfügbar ist.

5. Analyse und Qualitätsmanagement

Chatbots im Kundenservice liefern Unternehmen außerdem wertvolle Informationen darüber, welche Fragen ihre Kund:innen tatsächlich beschäftigen. Werden Gespräche datenschutzkonform ausgewertet, lassen sich wiederkehrende Themen und Probleme erkennen. Vielleicht fragen auffällig viele Nutzer:innen nach einer Funktion, die auf der Produktseite bereits beschrieben wird. Das kann ein Hinweis darauf sein, dass die Erklärung dort nicht verständlich genug ist. Häufen sich dagegen Beschwerden zu einem bestimmten Schritt im Checkout, lohnt sich möglicherweise eine Überarbeitung des Prozesses.

Die Daten helfen damit nicht nur beim Kundenservice. Auch Produktmanagement, Marketing, Vertrieb und UX-Teams können daraus Erkenntnisse gewinnen. Bei KI-Chatbots ist allerdings eine wichtige Unterscheidung notwendig: Ein System wird nicht automatisch mit jeder Unterhaltung dauerhaft besser. Die Qualität hängt unter anderem von den bereitgestellten Wissensquellen, den verwendeten Modellen, den definierten Regeln und der kontinuierlichen Kontrolle ab.

Unternehmen sollten deshalb regelmäßig prüfen, welche Fragen der Chatbot beantworten konnte, wo falsche Antworten aufgetreten sind und bei welchen Themen Kund:innen an Mitarbeitende weitergeleitet wurden. Auf dieser Grundlage lassen sich Wissensdatenbanken ergänzen, Antworten optimieren und Service-Prozesse weiterentwickeln.

6. Skalierbarkeit kann Kosten senken

Ein weiterer Vorteil liegt in der Skalierbarkeit. Ein Servicemitarbeiter kann nur eine begrenzte Zahl von Gesprächen gleichzeitig führen. Digitale Systeme können wesentlich mehr Anfragen parallel bearbeiten. Steigt das Anfragevolumen kurzfristig deutlich an, lässt sich ein Teil davon deshalb auffangen, ohne die Kapazitäten des Service-Teams im gleichen Umfang erhöhen zu müssen. Trotzdem sollten Unternehmen die möglichen Einsparungen realistisch betrachten. Einführung, Integration, laufender Betrieb, Datenpflege und Qualitätskontrolle verursachen ebenfalls Aufwand.

Ob sich ein Chatbot wirtschaftlich lohnt, hängt stark vom jeweiligen Einsatzgebiet ab. Besonders interessant sind Prozesse mit hohem Anfragevolumen und vielen wiederkehrenden Anliegen. Weniger attraktiv kann eine Automatisierung sein, wenn fast jede Anfrage individuell geprüft werden muss.

Deshalb lohnt es sich, vor der Einführung konkrete Kennzahlen festzulegen. Dazu gehören beispielsweise die Zahl automatisiert gelöster Anfragen, die Weiterleitungsquote an den persönlichen Support, die durchschnittliche Bearbeitungsdauer und die Kundenzufriedenheit.

Moderne KI-Chatbots können mehr als Fragen beantworten

Der vielleicht größte Unterschied zu früheren Chatbot-Generationen liegt in der Verbindung generativer KI mit Unternehmensdaten. Ein klassischer Bot arbeitet häufig mit Entscheidungsbäumen oder festgelegten Fragen und Antworten. Moderne KI-Chatbots können dagegen größere Wissensbestände durchsuchen und passende Informationen abhängig vom Kontext einer Anfrage zusammenstellen.

Damit lassen sich beispielsweise interne Wissensdatenbanken, Produktinformationen, Hilfeartikel oder Dokumentationen für den Kundenservice nutzbar machen. Noch interessanter wird es, wenn der Chatbot über Schnittstellen mit weiteren Anwendungen verbunden wird. Aus einem einfachen Dialogsystem kann dann ein digitaler Assistent werden, der Nutzer:innen durch komplette Service-Prozesse begleitet. Die technische Möglichkeit allein reicht dafür allerdings nicht aus. Entscheidend sind verlässliche Daten und klar definierte Zugriffsrechte. Ein KI-Chatbot kann nur so gute Informationen liefern, wie ihm das Unternehmen zur Verfügung stellt.

Veraltete Produktinformationen, widersprüchliche Dokumentationen oder schlecht gepflegte Wissensdatenbanken werden durch KI nicht automatisch korrigiert. Gute Datenqualität wird damit zu einer zentralen Voraussetzung für erfolgreichen KI-gestützten Kundenservice. Mehr dazu erfährst Du in unserem Artikel „Prozessmanagement: Grundlage für Automatisierung und moderne Zielsysteme„.

Datenschutz und EU AI Act beachten

Mit leistungsfähigeren Chatbots steigen auch die Anforderungen an einen verantwortungsvollen Einsatz. Unternehmen müssen insbesondere prüfen, welche personenbezogenen Daten über den Chat verarbeitet werden und für welche Zwecke sie genutzt werden. Kund:innen geben in einem vermeintlich einfachen Service-Chat schnell Namen, Bestellnummern, Adressen oder andere persönliche Informationen ein.

Entsprechend wichtig sind klare Prozesse für Datenschutz, Speicherung und Zugriff auf Gesprächsdaten. Seit dem 2. August 2026 spielen außerdem die Transparenzvorgaben des europäischen AI Acts eine noch größere Rolle. Bei entsprechenden KI-Systemen müssen Nutzer:innen darüber informiert werden, dass sie mit einem KI-System interagieren, sofern dies aus den Umständen nicht bereits offensichtlich ist.

Für Unternehmen empfiehlt sich daher eine eindeutige Kennzeichnung direkt zu Beginn einer Unterhaltung. Transparenz kann dabei zusätzlich das Vertrauen fördern: Kund:innen wissen, mit wem oder was sie kommunizieren, und können selbst entscheiden, ob sie den automatisierten Service nutzen möchten. Auch intern braucht es klare Verantwortlichkeiten. Unternehmen sollten definieren, wer die Antworten des Systems überprüft, welche Datenquellen verwendet werden dürfen und wann Gespräche an Mitarbeiter:innen weitergeleitet werden.

Fazit: Chatbots im Kundenservice brauchen Strategie und gute Daten

Chatbots im Kundenservice haben sich in den vergangenen Jahren deutlich weiterentwickelt. Aus einfachen FAQ-Systemen werden zunehmend KI-gestützte Assistenten, die Fragen verstehen, Informationen aus Unternehmenswissen abrufen und bestimmte Service-Prozesse begleiten können.  Die größten Vorteile bleiben dabei klar: Kund:innen erhalten schneller Unterstützung, Service-Teams werden bei wiederkehrenden Aufgaben entlastet und Unternehmen können große Anfragevolumen flexibler bewältigen.

Der Erfolg hängt allerdings stark von der Umsetzung ab. Ein Chatbot benötigt aktuelle Informationen, klar definierte Aufgaben und eine zuverlässige Verbindung zum menschlichen Kundenservice. Datenschutz und Transparenz müssen ebenfalls von Beginn an berücksichtigt werden. Unternehmen sollten deshalb zuerst prüfen, welche Anfragen heute besonders häufig auftreten und bei welchen Prozessen Mitarbeitende viel Zeit mit wiederkehrenden Aufgaben verbringen. Genau dort finden sich meist die besten Einsatzmöglichkeiten für Chatbots.

Der Beitrag 6 Gründe für den Einsatz von Chatbots im Kundenservice erschien zuerst auf contentmanager.de.

Neben klassischen SEO-Daten stehen inzwischen Search Console Insights, KI-gestützte Auswertungsmöglichkeiten, aktuellere Performance-Daten und neue Berichte zur Sichtbarkeit in generativen KI-Funktionen zur Verfügung. Seit Juli 2026 können Unternehmen sogar analysieren, wie Inhalte von Instagram, TikTok, X und YouTube über Google gefunden werden.

Was ist die Google Search Console?

Die Google Search Console ist ein kostenloses Analyse- und Verwaltungstool für die organische Google-Suche. Sie zeigt Dir unter anderem, wie häufig Deine Website in den Suchergebnissen erscheint, wie viele Klicks daraus entstehen und über welche Suchanfragen Nutzer:innen Deine Inhalte finden. Hinzu kommen technische Informationen. Du kannst beispielsweise prüfen, ob Google bestimmte URLs indexiert hat, XML-Sitemaps übermitteln, Probleme mit strukturierten Daten erkennen und die Core Web Vitals beobachten.

Damit unterscheidet sich die Search Console deutlich von klassischen Webanalyse-Systemen. Sie konzentriert sich auf den Weg bis zum Klick aus der Google-Suche und auf die technische Beziehung zwischen Deiner Website und Google. Was Besucher:innen anschließend auf Deiner Website tun, lässt sich besser mit einem Webanalyse-Tool untersuchen. Für Marketing-Teams entsteht der größte Nutzen deshalb durch die Kombination verschiedener Datenquellen.

Google Search Console einrichten: Domain oder URL-Präfix?

Bevor Daten analysiert werden können, musst Du Deine Website als sogenannte Property hinterlegen und die Inhaberschaft bestätigen. Google bietet hierfür zwei zentrale Varianten an: die Domain-Property und die URL-Präfix-Property.

Eine Domain-Property umfasst grundsätzlich die gesamte Domain inklusive verschiedener Subdomains und Protokolle. Für beispiel.de werden beispielsweise auch www.beispiel.de oder andere Subdomains erfasst. Die Bestätigung erfolgt über einen DNS-Eintrag.

Eine URL-Präfix-Property umfasst nur URLs, die mit dem exakt angegebenen Präfix beginnen. Dadurch lassen sich beispielsweise einzelne Bereiche einer Website separat betrachten. Google bietet für diese Variante mehrere Bestätigungsmöglichkeiten an.

Für die meisten Unternehmen ist eine Domain-Property eine gute Basis, weil sie einen umfassenden Blick auf die Website ermöglicht. Zusätzliche URL-Präfix-Properties können sinnvoll sein, wenn einzelne Länderbereiche, Shops, Magazine oder andere Websitebereiche gesondert ausgewertet werden sollen.

Die wichtigsten Kennzahlen in der Google Search Console

Im Leistungsbericht begegnen Dir vier Kennzahlen besonders häufig: Klicks, Impressionen, CTR und durchschnittliche Position. Eine Impression entsteht vereinfacht gesagt, wenn ein Ergebnis Deiner Website in Google angezeigt wird. Klicks zeigen, wie oft Nutzer:innen über ein Suchergebnis auf Deine Website gelangt sind. Die CTR, also die Click-through-Rate, setzt Klicks und Impressionen ins Verhältnis.

Die durchschnittliche Position zeigt, auf welcher Position das jeweils höchste Ergebnis Deiner Website im Durchschnitt angezeigt wurde. Doch hier ist etwas Vorsicht angebracht: Die Kennzahl ist ein Durchschnittswert und kann durch verschiedene Suchanfragen, Geräte, Regionen und Ergebnisarten beeinflusst werden. Google empfiehlt bei Performance-Analysen daher, stärker auf Entwicklungen bei Klicks und Impressionen zu schauen als ausschließlich auf die Position.

Ein Beispiel: Eine Seite erhält plötzlich deutlich mehr Impressionen, während die durchschnittliche Position etwas sinkt. Das muss kein schlechtes Signal sein. Die Seite könnte inzwischen für wesentlich mehr Suchanfragen eingeblendet werden und dadurch insgesamt mehr Reichweite erzielen.

Der Leistungsbericht: Das Herzstück für SEO und Content

Für die tägliche Arbeit ist der Leistungsbericht häufig der wichtigste Bereich der Google Search Console. Hier kannst Du die organische Performance nach verschiedenen Dimensionen aufschlüsseln.

Besonders interessant sind Suchanfragen und Seiten. Über den Bereich „Suchanfragen“ erfährst Du, welche Begriffe tatsächlich dazu geführt haben, dass Deine Website in den Google-Suchergebnissen erschienen ist. Unter „Seiten“ kannst Du analysieren, welche URLs besonders viele Klicks oder Impressionen erhalten.

Zusätzlich lassen sich Daten nach Ländern, Geräten, Zeiträumen und Darstellungen in der Suche filtern. Damit kannst Du beispielsweise untersuchen, ob sich die mobile Performance anders entwickelt als die Desktop-Sichtbarkeit. Ein häufiger Fehler besteht darin, nur die Gesamtzahl der Klicks anzuschauen. Interessanter werden die Daten, wenn Du verschiedene Dimensionen miteinander kombinierst.

Wähle beispielsweise zuerst einen bestimmten Artikel aus und schaue anschließend, für welche Suchanfragen diese URL eingeblendet wird. So erkennst Du häufig Keywords, die bei der ursprünglichen Content-Erstellung gar nicht berücksichtigt wurden.

Keywords mit der Google Search Console finden

Darin steckt eine der größten Chancen für Content-Teams: Die Google Search Console ist ein hervorragendes Werkzeug zur Keyword-Optimierung vorhandener Inhalte.

Nehmen wir an, ein Artikel rankt für das Hauptkeyword bereits ordentlich. In der Search Console stellst Du jedoch fest, dass er gleichzeitig für zehn verwandte Fragen und Begriffe Impressionen erhält. Einige davon liegen vielleicht im Bereich der Positionen acht bis 20. Diese Daten liefern Dir Hinweise, welche Themen Du im bestehenden Beitrag vertiefen kannst. Vielleicht fehlt eine passende Zwischenüberschrift, eine konkrete Definition oder die Antwort auf eine häufig gestellte Frage.

Besonders spannend sind Suchanfragen mit vielen Impressionen und vergleichsweise wenigen Klicks. Hier lohnt sich ein genauer Blick auf Suchintention, Titel und Inhalt. Passt die Seite tatsächlich zu dem, was Nutzer:innen suchen? Vermittelt der Seitentitel klar, welche Antwort sie erwartet? Auch Seiten, die knapp außerhalb der Top-Ergebnisse liegen, sind interessant. Oft lässt sich dort mit einem gezielten Content-Update schneller zusätzliche Sichtbarkeit gewinnen als mit einem komplett neuen Beitrag.

Search Console Insights macht Content-Trends schneller sichtbar

Für Nutzerinnen, die sich weniger intensiv durch umfangreiche Tabellen arbeiten möchten, bietet Google Search Console Insights. Seit Juni 2025 ist die überarbeitete Version direkt in die zentrale Search-Console-Oberfläche integriert. Sie soll Creatorn, Websitebetreiber:innen und Content-Verantwortlichen einen leichter zugänglichen Blick auf die Performance ermöglichen.

Dort kannst Du schneller erkennen, welche Inhalte besonders erfolgreich sind und wo sich deutliche Veränderungen ergeben.

Ende 2025 hat Google außerdem sogenannte Query Groups eingeführt. Dabei werden ähnliche Suchanfragen mithilfe von KI thematisch zusammengefasst. Unterschiedliche Formulierungen derselben Suchintention lassen sich dadurch leichter als gemeinsames Thema erkennen. Die Gruppen können beispielsweise zeigen, welche Themen besonders viele Klicks bringen und welche Bereiche aktuell an Bedeutung gewinnen oder verlieren. Google stellt diese Funktion allerdings nur für Properties mit ausreichend großem Suchanfragevolumen bereit. Für die Content-Planung ist das spannend: Statt hunderte ähnliche Keyword-Varianten einzeln auszuwerten, kannst Du stärker in Themenclustern denken.

Indexierung prüfen: Ist Deine Seite überhaupt bei Google?

Ein guter Artikel kann keinen organischen Traffic aufbauen, wenn Google ihn nicht indexieren kann. Der Bericht zur Seitenindexierung zeigt Dir, welche Seiten Google gefunden und indexiert hat und bei welchen URLs Probleme auftreten.

Für einzelne Seiten eignet sich die URL-Prüfung. Damit lässt sich nachvollziehen, was Google über eine bestimmte URL weiß. Du kannst außerdem eine Live-Version testen und bei Bedarf die Indexierung einer einzelnen Seite anstoßen. Gerade nach Relaunches, größeren Website-Änderungen oder der Veröffentlichung wichtiger Landingpages lohnt sich diese Prüfung. Dabei solltest Du Indexierung und Ranking klar voneinander trennen. Eine indexierte Seite hat zunächst die Voraussetzung erfüllt, grundsätzlich in der Google-Suche erscheinen zu können. Ein gutes Ranking ergibt sich daraus noch nicht automatisch.

Sitemaps und technische SEO überwachen

Über den Sitemap-Bericht kannst Du Google auf XML-Sitemaps Deiner Website hinweisen und überprüfen, ob beim Verarbeiten Fehler aufgetreten sind. Eine Sitemap hilft Google dabei, zu erkennen, welche Seiten einer Website bekannt sein sollten. Besonders bei umfangreichen Websites kann sie die technische Pflege erleichtern.

Daneben liefert die Search Console Daten zu den Core Web Vitals. Der Bericht basiert auf tatsächlichen Nutzungsdaten und bewertet URL-Gruppen unter anderem anhand von LCP, INP und CLS. Für Marketing-Verantwortliche ist dabei weniger entscheidend, jedes technische Detail selbst lösen zu können. Die Search Console dient vielmehr als Frühwarnsystem: Wenn bestimmte Seitengruppen Probleme aufweisen, können SEO-, Entwicklungs- und Content-Teams gezielt reagieren.

Strukturierte Daten und Rich Results kontrollieren

Auch strukturierte Daten spielen in der Search Console eine Rolle. Für erkannte Rich-Result-Typen kann Google eigene Berichte bereitstellen. Dort siehst Du, welche strukturierten Datenelemente gültig oder fehlerhaft sind. Das ist beispielsweise für Produktdaten, Artikel oder andere Inhalte relevant, die für erweiterte Suchdarstellungen infrage kommen.

Ein fehlerfreier Bericht garantiert dabei keine besondere Darstellung in Google. Er hilft Dir jedoch dabei, technische Fehler in den strukturierten Daten frühzeitig zu erkennen. Gerade bei Websites mit vielen automatisiert erzeugten Seiten lohnt sich eine regelmäßige Kontrolle. Änderungen an Templates, Plugins oder Datenquellen können sonst unbemerkt große Mengen an Schema Markup beeinflussen.

Neu 2026: KI-Sichtbarkeit in der Search Console messen

Eine der spannendsten Entwicklungen des Jahres 2026 betrifft die generative Suche. Google hat am 3. Juni 2026 neue Leistungsberichte für generative KI-Funktionen in der Search Console angekündigt. Damit lässt sich separat betrachten, wie häufig URLs einer Website beispielsweise in AI Overviews und im AI Mode erscheinen. Vergleichbare Daten gibt es auch für generative Funktionen in Discover.

Die Berichte zeigen unter anderem Impressionen, betroffene Seiten, Länder und zeitliche Entwicklungen. Für die Google-Suche können zusätzlich Geräte ausgewertet werden. Google testet diese separaten Berichte zunächst mit einer Teilmenge von Websites. Es kann also sein, dass Du die Funktion in Deiner Property noch nicht siehst. Die Sichtbarkeit in generativen KI-Funktionen fließt laut Google weiterhin auch in die übergeordneten Performance-Daten ein.

Für Unternehmen ist das ein wichtiger Schritt. Bislang ließ sich die Sichtbarkeit innerhalb von Googles generativen Suchfunktionen nur eingeschränkt separat bewerten. Mit den neuen Reports entsteht erstmals eine klarere Datengrundlage dafür, welche Inhalte in diesen Umgebungen sichtbar werden.

Neu 2026: Instagram, TikTok und YouTube über die Search Console analysieren

Eine weitere große Erweiterung betrifft Inhalte außerhalb der eigenen Website. Google hat im Juli 2026 Plattform-Properties für Instagram, TikTok, X und YouTube eingeführt. Ende Juli gab Google die weltweite Verfügbarkeit bekannt. Damit können Creator und Unternehmen untersuchen, wie ihre Social– und Videoinhalte in Google Search, Discover und Google News abschneiden.

Das eröffnet neue Möglichkeiten für Social SEO. Marketing-Teams können beispielsweise sehen, über welche Suchbegriffe Nutzer:innen auf einen YouTube-Kanal oder einen Instagram-Inhalt aufmerksam werden. Damit wächst die Google Search Console über die klassische Website-Analyse hinaus. Für Unternehmen mit einer starken Content-Präsenz auf mehreren Plattformen entsteht eine deutlich umfassendere Sicht auf die organische Auffindbarkeit.

Aktuelle Inhalte mit der 24-Stunden-Ansicht beobachten

Auch für Publisher und Content-Teams hat Google die Search Console verbessert. Die 24-Stunden-Ansicht zeigt Performance-Daten mit stündlicher Aufschlüsselung und einer Verzögerung von wenigen Stunden. Sie steht in den Berichten für Suchergebnisse, Discover und Google News zur Verfügung. Das ist besonders praktisch, wenn Du einen neuen Artikel veröffentlicht hast und schnell erkennen möchtest, ob Google bereits relevante Suchanfragen dafür registriert.

Für langfristige Analysen sind dagegen die inzwischen verfügbaren Wochen- und Monatsansichten interessant. Sie glätten kurzfristige Schwankungen und machen größere Traffic-Trends leichter sichtbar.

KI hilft inzwischen auch beim Konfigurieren von Reports

Google experimentiert außerdem mit einer KI-basierten Konfiguration des Leistungsberichts. Damit kannst Du in natürlicher Sprache beschreiben, welche Daten Du sehen möchtest. Eine Anfrage könnte beispielsweise sinngemäß lauten: Zeige mir die Klicks auf Blogseiten dieses Quartals im Vergleich zum gleichen Zeitraum des Vorjahres.

Die KI übersetzt solche Angaben in Filter, Vergleiche und Messwerte. Google weist allerdings darauf hin, dass die Funktion experimentell ist und Eingaben falsch interpretieren kann. Die erzeugten Filter sollten deshalb immer kontrolliert werden. Auch diese Funktion steht bislang nur einem begrenzten Kreis von Properties zur Verfügung.

Fünf Analysen, die Du regelmäßig durchführen solltest

Du musst nicht jeden Bericht täglich öffnen. Für die meisten Content- und Marketing-Teams reicht ein fester Analyse-Rhythmus. Prüfe regelmäßig, welche Seiten bei den Klicks deutlich gewinnen oder verlieren. Suche nach Keywords mit hohen Impressionen und schwacher CTR. Untersuche Seiten, die für relevante Suchanfragen knapp außerhalb der vorderen Positionen liegen. Kontrolliere nach wichtigen Veröffentlichungen die aktuellen Daten. Achte außerdem auf Indexierungs- und technische Fehler. Diese wenigen Analysen liefern häufig schon genügend Ansatzpunkte für den nächsten Content-Sprint.

Die Google Search Console ist 2026 mehr als ein SEO-Kontrollzentrum

Die Google Search Console hat sich zu einer zentralen Datenquelle für organische Sichtbarkeit entwickelt. Klassische SEO-Aufgaben wie Indexierung, Keyword-Analyse und technische Kontrolle bleiben wichtig. Neue Funktionen erweitern den Blick inzwischen auf KI-Suche, Social Media und kurzfristige Content-Performance.

Der größte Nutzen entsteht, wenn Du die Search Console regelmäßig als Arbeitswerkzeug nutzt. Suche gezielt nach Veränderungen, erkenne neue Suchintentionen und leite daraus konkrete Maßnahmen für bestehende Inhalte ab. Gerade für Content-Teams steckt dabei enormes Potenzial in den eigenen Daten. Sie zeigen Dir, wonach Deine Zielgruppe tatsächlich sucht, welche Themen bereits Sichtbarkeit aufbauen und an welchen Stellen Inhalte noch besser auf die Nachfrage abgestimmt werden können.

Der Beitrag Google Search Console 2026: Der komplette Guide für Unternehmen erschien zuerst auf contentmanager.de.

Was sind strukturierte Daten?

Eine normale Website enthält für Menschen viele verständliche Informationen. Nehmen wir eine Produktseite: Dort stehen beispielsweise Produktname, Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen und Hersteller. Der Browser zeigt diese Angaben an, doch ihre genaue Bedeutung ergibt sich zunächst aus dem Kontext. Strukturierte Daten versehen solche Informationen mit einer eindeutigen semantischen Zuordnung. Sie können einer Suchmaschine beispielsweise mitteilen: „Diese Zahl ist der Preis“, „dieser Text ist der Produktname“ oder „diese Person hat den Artikel geschrieben“.

Google beschreibt strukturierte Daten als standardisiertes Format, mit dem Informationen über eine Seite bereitgestellt und deren Inhalte klassifiziert werden können. Die Suchmaschine kann sie verwenden, um Inhalte besser zu verstehen und für bestimmte Rich Results aufzubereiten. Für Besucher:innen der Website sind diese Angaben in der Regel nicht direkt sichtbar. Sie befinden sich im Quellcode der Seite.

Schema.org und Schema Markup: Was steckt dahinter?

Wenn von strukturierten Daten gesprochen wird, fallen schnell Begriffe wie Schema Markup, Schema.org oder JSON-LD. Sie beschreiben unterschiedliche Teile desselben Konzepts.

Schema.org stellt ein gemeinsames Vokabular zur Verfügung, mit dem Inhalte beschrieben werden können. Das System arbeitet mit sogenannten Typen und Eigenschaften. Ein Typ kann beispielsweise Person, Organization, Product, Event oder Article sein. Eigenschaften liefern weitere Informationen zu diesem Typ. Das Vokabular ist inzwischen sehr umfangreich. Schema.org führt aktuell mehr als 800 unterschiedliche Typen und über 1.500 Eigenschaften auf. Für die meisten Unternehmenswebsites ist jedoch nur ein kleiner Teil davon relevant.

Das Schema Markup ist die konkrete Auszeichnung auf der Website. Für die technische Umsetzung gibt es verschiedene Formate. Google empfiehlt für strukturierte Daten nach Möglichkeit JSON-LD.

Warum sind strukturierte Daten für SEO interessant?

Der wichtigste Vorteil liegt darin, Inhalte für Suchmaschinen eindeutiger zu beschreiben. Eine sauber ausgezeichnete Produktseite enthält beispielsweise klare Informationen zu Produkt, Angebot, Preis und Bewertung. Bei einem Artikel können Titel, Autor, Veröffentlichungsdatum und Bild eindeutig gekennzeichnet werden.

Ein weiterer Vorteil betrifft die Darstellung in den Suchergebnissen. Google unterstützt strukturierte Daten für zahlreiche Suchfunktionen. Dazu zählen unter anderem Produkte, Veranstaltungen, Stellenangebote, Rezepte, Videos und verschiedene andere Inhaltstypen.

Aus einer klassischen Darstellung mit Titel, URL und Beschreibung kann dadurch je nach Suchanfrage eine umfangreichere Darstellung entstehen. Google bezeichnet solche Ergebnisse als Rich Results. Wichtig ist jedoch die richtige Erwartungshaltung: Das Einbauen von Schema Markup führt nicht automatisch zu einem Rich Result. Google entscheidet anhand verschiedener Systeme, welche Darstellung zu einer Suchanfrage passt. Auch technisch korrekt ausgezeichnete Inhalte haben daher keinen Anspruch auf eine erweiterte Darstellung.

Strukturierte Daten sollten deshalb als Teil einer sauberen technischen und inhaltlichen SEO-Strategie betrachtet werden.

Welche strukturierten Daten brauchen Unternehmen?

Welche Schema-Typen sinnvoll sind, hängt stark von den angebotenen Inhalten ab. Für die Unternehmenswebsite selbst kann beispielsweise Organization relevant sein. Damit lassen sich Informationen über ein Unternehmen eindeutig beschreiben. Lokale Unternehmen können je nach Anwendungsfall mit LocalBusiness arbeiten.

Für redaktionelle Angebote kommen Typen wie Article, NewsArticle oder BlogPosting infrage. Google unterstützt entsprechende strukturierte Daten für Artikel und nennt beispielsweise Angaben zu Autor, Überschrift, Bildern sowie Veröffentlichungs- und Änderungsdatum.

Online-Shops sollten sich vor allem mit Product und den dazugehörigen Angebotsinformationen beschäftigen. Strukturierte Produktdaten können Google Informationen wie Preis, Verfügbarkeit oder Bewertungen liefern und für umfangreichere Produktdarstellungen in der Suche genutzt werden.

Für andere Websites können Event, Person oder VideoObject relevant sein. Entscheidend ist, dass das verwendete Schema tatsächlich zum Inhalt der Seite passt. Mehr Markup ist daher nicht automatisch besser. Eine präzise Beschreibung der vorhandenen Inhalte ist sinnvoller, als möglichst viele Schema-Typen einzubauen.

JSON-LD: So können strukturierte Daten aussehen

JSON-LD wird häufig als eigener Codeblock im HTML-Dokument eingebunden. Für Besucher:innen verändert sich die sichtbare Seite dadurch nicht.

Ein vereinfachtes Beispiel für einen Blogartikel könnte so aussehen:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BlogPosting",
  "headline": "Strukturierte Daten einfach erklärt",
  "datePublished": "2026-08-18",
  "dateModified": "2026-08-18",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Max Mustermann"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Beispiel GmbH"
  }
}
</script>

Der entscheidende Punkt steckt in den einzelnen Eigenschaften. headline beschreibt die Überschrift, datePublished das Veröffentlichungsdatum und author die Person, die den Beitrag verfasst hat. In realen Projekten können weitere Angaben sinnvoll sein. Welche Eigenschaften empfohlen oder erforderlich sind, hängt vom jeweiligen Suchfeature und Inhaltstyp ab.

Strukturierte Daten und KI-Suche: Wie groß ist der Einfluss?

Durch AI Overviews, AI Mode und andere KI-basierte Suchangebote ist rund um Schema Markup eine neue Diskussion entstanden. Die naheliegende Frage lautet: Brauchen Unternehmen jetzt spezielle strukturierte Daten für KI?

Für die Google Suche lautet die Antwort derzeit klar: Nein.

Google erklärt ausdrücklich, dass für AI Overviews und den AI Mode keine zusätzlichen technischen Anforderungen und kein spezielles Schema.org-Markup notwendig sind. Seiten müssen grundsätzlich indexierbar und für eine Darstellung in der Google Suche geeignet sein. Strukturierte Daten bleiben trotzdem relevant. Google zählt zu seinen Empfehlungen für KI-Funktionen, dass vorhandene strukturierte Daten mit den sichtbaren Inhalten einer Seite übereinstimmen sollten.

Das ist ein wichtiger Unterschied. Schema Markup ist kein geheimer Schalter, mit dem eine Website automatisch in KI-Antworten erscheint. Es kann Maschinen jedoch dabei unterstützen, Inhalte eindeutig zu beschreiben. Die Basis bleibt eine gut strukturierte, crawlbare Website mit hilfreichen und verständlichen Inhalten. Unternehmen sollten daher vorsichtig sein, wenn Tools oder Dienstleister spezielle „KI-Schemas“ als Voraussetzung für Sichtbarkeit in AI Overviews versprechen. Google verlangt derzeit kein solches Markup.

Häufige Fehler bei strukturierten Daten

Ein typischer Fehler entsteht, wenn Markup Informationen enthält, die auf der eigentlichen Seite gar nicht vorhanden sind. Google verlangt, dass ausgezeichnete Inhalte die Inhalte der Seite korrekt wiedergeben. Strukturierte Daten dürfen Nutzer:innen keine irreführenden oder falschen Angaben vermitteln.

Problematisch sind beispielsweise veraltete Preise, erfundene Bewertungen oder Angaben zu Produkten, die auf der jeweiligen Seite gar nicht behandelt werden.

Auch ein technisch valider Code kann inhaltlich falsch sein. Wenn beispielsweise eine Seite als Product ausgezeichnet wird, obwohl sie gar keine konkrete Produktseite darstellt, hilft die technische Fehlerfreiheit wenig. Ein weiterer häufiger Fehler sind veraltete Implementierungen. Websites entwickeln sich weiter, Templates werden geändert und Plugins ausgetauscht. Strukturierte Daten sollten deshalb regelmäßig kontrolliert werden.

Wie kannst Du strukturierte Daten testen?

Nach der Implementierung solltest Du prüfen, wie Google das Markup interpretiert.

Dafür bietet Google den Rich Results Test an. Das Tool zeigt, ob Google unterstützte strukturierte Daten auf einer Seite erkennt und ob Fehler oder Warnungen vorhanden sind. Google empfiehlt zudem, nach dem Ausrollen von strukturierten Daten die entsprechenden Berichte in der Search Console zu beobachten.

Für das grundlegende Schema.org-Markup kann zusätzlich der Schema Markup Validator hilfreich sein. Tests sollten jedoch kein einmaliger Schritt beim Relaunch sein. Gerade bei automatisiert erzeugten Produkt-, Artikel- oder Eventdaten können spätere Änderungen zu fehlerhaften Angaben führen.

Strukturierte Daten gehören in eine moderne SEO-Strategie

Strukturierte Daten sind kein direkter Weg zu besseren Rankings und keine Garantie für auffälligere Suchergebnisse. Sie geben Suchmaschinen jedoch zusätzliche Informationen über die Bedeutung von Inhalten und schaffen damit eine wichtige technische Grundlage für verschiedene Suchdarstellungen.

Für Unternehmen lohnt sich deshalb zunächst ein Blick auf die eigenen Seitentypen. Gibt es viele Produktseiten? Einen umfangreichen Blog? Veranstaltungen? Videos? Lokale Standorte? Daraus lässt sich ableiten, welche Schema-Typen überhaupt relevant sind.

Anschließend sollte das Markup sauber implementiert, getestet und regelmäßig überprüft werden. Gerade bei größeren Websites ist eine zentrale Umsetzung über Templates oder das Content-Management-System sinnvoller als die manuelle Pflege einzelner Seiten. Auch mit Blick auf die KI-Suche gilt: Spezielle Markups für AI Overviews sind derzeit nicht erforderlich. Saubere strukturierte Daten bleiben dennoch ein sinnvoller Bestandteil einer Website, deren Inhalte von Maschinen möglichst eindeutig verstanden werden sollen.

Der Beitrag Strukturierte Daten: So nutzt Du Schema Markup für SEO und KI-Suche erschien zuerst auf contentmanager.de.

Digital Asset Management (DAM) Systeme sind essenzielle Werkzeuge für Unternehmen, die ihre digitalen Inhalte effizient verwalten möchten. Sie bieten eine Vielzahl an Funktionen, die den gesamten Lebenszyklus von digitalen Assets abdecken – von der Erstellung über die Verwaltung bis hin zur Verteilung und Analyse. Bei der Auswahl eines passenden Systems sollte man also wissen, welche Basisfunktionen ein DAM-System unbedingt haben sollte und welche eher als zusätzliche Goodies zählen. Im Beitrag gehen wir auf die wichtigsten Basisfunktionen von DAM-Systemen ein.

In unserem Marktüberblick zu Digital Asset Management Systemen haben wir Branchenspezialisierung, die Sprachen, rechtlichen Kriterien und zusätzlichen Services behandelt und betrachtet. Diese Aspekte gilt es bei der Auswahl einer passenden DAM-Lösung zu beachten. Jedes Unternehmen muss für sich entscheiden, welche Funktionen besonders wichtig sind, um Prozesse flüssig und effizient zu gestalten. Bevor es jedoch ans Feintuning geht, sollte im Auswahlprozess überprüft werden, welche Basisfunktionen die Lösungen anbieten. Denn ohne Services wie den Im- und Export oder die Klassifizierung von Assets wird die neue DAM-Software in der Unternehmenspraxis schnell an ihre Grenzen stoßen.

Basisfunktionen von DAM-Systemen – Jetzt Übersicht herunterladen

Wie man auf dem Weg zur Entscheidung für eine passende Lösung am besten vorgeht, haben wir in einem allgemeinen Beitrag zur Software-Auswahl anschaulich erklärt.

DAM-Systeme: Grundlegende Funktionen und Fragen bei der Auswahl

1. SaaS-Lösung oder On-Premise

Eine SaaS-basierte DAM-Lösung bietet den Vorteil, dass sie in der Regel von verschiedenen Standorten aus zugänglich ist und keine lokale Installation erfordert. Betrieb, technische Updates und Wartung der Infrastruktur übernimmt üblicherweise der Anbieter. Die interne Administration von Nutzer:innen, Berechtigungen, Schnittstellen, Workflows und Metadaten bleibt jedoch Aufgabe des Unternehmens.

Diese Cloud-basierte Lösung ermöglicht es Teams, standortunabhängig zusammenzuarbeiten, was besonders in Zeiten von Remote-Arbeit von Vorteil ist. Hier ist es allerdings besonders wichtig, auf den Datenschutz sowie eine zuverlässige Absicherung vor Cyber-Risiken zu achten. Denn der Verlust von Unternehmensdaten durch einen Cyber-Angriff kann große finanzielle Einbußen und Reputationsschäden nach sich ziehen.

Alternativ kann ein DAM-System auch auf eigenen Servern betrieben werden. Dies bietet Unternehmen mehr Kontrolle über die technische Infrastruktur, die Datenhaltung und die Umsetzung eigener Sicherheitsrichtlinien, was besonders bei strengen internen Anforderungen relevant sein kann. Ein On-Premises-Betrieb kann auch die Integration mit bestehenden IT-Infrastrukturen erleichtern.

Auch bei einem On-Premises-System ist eine standortunabhängige Zusammenarbeit möglich. Voraussetzung sind entsprechend abgesicherte Zugänge, geeignete Netzwerkstrukturen und ein durchdachtes Identitäts- und Berechtigungsmanagement. Welche Betriebsform sinnvoll ist, sollten Fachabteilung, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Einkauf anhand der jeweiligen Vorgaben und Prozesse gemeinsam prüfen.

2. Nutzer-Berechtigungssystem

Ein umfassendes Nutzer-Berechtigungssystem ist entscheidend für den sicheren und effizienten Betrieb eines DAM-Systems. Administrator:innen können detaillierte Zugriffsrechte festlegen, sodass nur autorisierte Personen bestimmte Assets sehen, bearbeiten oder freigeben können. Dies schützt sensible Informationen und gewährleistet, dass nur qualifizierte Nutzer:innen Zugriff auf kritische Inhalte haben.

3. Import-Funktionalität und Export-Funktionalität

DAM-Systeme bieten vielfältige Möglichkeiten, digitale Assets in das System zu importieren. Dies kann über Drag-and-Drop, Batch-Uploads oder API-Integrationen mit anderen Systemen erfolgen. Diese Flexibilität erleichtert es, bestehende Inhalte in das DAM-System zu migrieren und neue Inhalte schnell verfügbar zu machen.

Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, Assets in verschiedenen Formaten und Auflösungen zu exportieren. Dies ermöglicht es, Inhalte schnell für verschiedene Anwendungen und Plattformen bereitzustellen, z.B. für Web, Print oder Social Media. Automatisierte Export-Workflows können zudem die Effizienz steigern.

4. Klassifizierung von Assets

Die Klassifizierung von Assets ist ein zentraler Bestandteil eines DAM-Systems. Dies umfasst das Kategorisieren von Inhalten nach verschiedenen Kriterien wie Typ, Thema, Projekt oder Kund:in. Durch die Nutzung von Metadaten und Tags können Assets schnell gefunden und verwaltet werden. Eine klare Klassifizierungsstruktur erleichtert die Suche und verbessert die Organisation innerhalb des Systems.

5. Versionierung

Die Versionierung von Assets ist besonders wichtig für die Zusammenarbeit in Teams. DAM-Systeme ermöglichen es, verschiedene Versionen eines Assets zu speichern und die Änderungen nachzuverfolgen. Nutzer:innen können so ältere Versionen wiederherstellen oder vergleichen, was die Transparenz erhöht und die Qualitätssicherung unterstützt. Auch Fehler, zum Beispiel durch Misskommunikation, können so rückgängig gemacht und Überarbeitungen einfacher gestaltet werden.

6. Nutzungsnachweise werden dokumentiert

Viele DAM-Systeme erfassen Nutzungs- und Änderungsdaten, die beispielsweise zeigen, wer ein Asset hochgeladen, bearbeitet, freigegeben oder heruntergeladen hat. Der genaue Umfang dieser Protokollierung unterscheidet sich jedoch je nach Anbieter und Konfiguration.

Solche Informationen sind für interne Kontrollen, die Nachvollziehbarkeit von Prozessen und die Verwaltung von Nutzungsrechten hilfreich. Kennzahlen wie Aufrufe oder Downloads können außerdem Hinweise darauf geben, wie häufig bestimmte Inhalte verwendet werden.

Eine verlässliche Bewertung der Performance einer Marketingkampagne ist allein auf Grundlage der DAM-Daten meist nicht möglich. Dazu müssen die Daten in der Regel mit Informationen aus Webanalyse-, Kampagnen-, Content-Management- oder Commerce-Systemen verbunden werden.

7. Verschlagwortung / Keywords

Die Verschlagwortung von Assets ist entscheidend für die schnelle und präzise Suche innerhalb des DAM-Systems. Ähnlich wie bei der Klassifizierung können Nutzer:innen durch die Zuordnung von Keywords und Tags relevante Inhalte leichter finden. Moderne DAM-Systeme bieten oft auch Funktionen zum automatischen Tagging basierend auf Bild- oder Texterkennung, was die Effizienz weiter steigert.

Automatisch erzeugte Schlagwörter sollten vor der dauerhaften Übernahme geprüft werden. Die Qualität der Ergebnisse hängt unter anderem vom Asset, vom eingesetzten Modell und von der unternehmenseigenen Metadatenstruktur ab.

8. Lizenz-Dokumentation

Ein wichtiger Aspekt der Nutzung digitaler Assets ist die Verwaltung von Lizenzinformationen. DAM-Systeme ermöglichen die Dokumentation und Überwachung von Lizenzvereinbarungen und können Unternehmen dabei unterstützen, rechtliche und vertragliche Vorgaben einzuhalten.

Dies umfasst Informationen über Nutzungsrechte, Lizenzdauer und Einschränkungen. Voraussetzung für eine zuverlässige Verwaltung ist, dass die Angaben vollständig und korrekt im System hinterlegt und regelmäßig gepflegt werden.

9. Geografische Lizenzverwaltung

Bei global operierenden Unternehmen kann die geografische Verwaltung von Lizenzen besonders wichtig sein. Einige DAM-Systeme unterstützen die Verwaltung und Kontrolle von Nutzungsrechten anhand geografischer Regionen.

Solche Funktionen können dabei helfen, Assets nur in den freigegebenen Ländern oder Märkten bereitzustellen. Ob Verstöße gegen Lizenzvereinbarungen tatsächlich vermieden werden, hängt jedoch auch von korrekt gepflegten Daten, klaren Verantwortlichkeiten und verbindlichen Freigabeprozessen ab.

10. Lizenzkosten-Controlling

Einige DAM-Systeme bieten Funktionen zur Erfassung und Auswertung von Lizenzkosten. Wie umfassend diese Möglichkeiten ausfallen, unterscheidet sich je nach Lösung und kann teilweise zusätzliche Module oder die Anbindung weiterer Systeme erfordern.

Berichte über die Nutzung lizenzpflichtiger Assets können Unternehmen dabei helfen, ungenutzte Lizenzen, Doppelkäufe oder unnötige Verlängerungen zu erkennen. Ein vollständiges Kosten-Controlling setzt jedoch voraus, dass Vertrags-, Nutzungs- und Abrechnungsdaten konsistent miteinander verknüpft werden.

11. Auslesen der Metadaten

Die meisten DAM-Systeme sind in der Lage, automatisch Metadaten aus digitalen Assets auszulesen und zu speichern. Diese Metadaten umfassen Informationen wie Dateiformat, Auflösung, Erstellungsdatum, Urheber:in und mehr. Die Nutzung dieser Metadaten ist entscheidend für die Verwaltung, Suche und Wiederverwendung von Assets. Die automatisierte Metadatenerfassung spart Zeit und erhöht die Genauigkeit der Asset-Informationen.

Welche Metadaten tatsächlich ausgelesen werden können, hängt vom Dateiformat, von den eingebetteten Informationen und von den unterstützten Standards des jeweiligen DAM-Systems ab. Unternehmen sollten daher prüfen, ob die für sie relevanten Metadatenformate importiert, bearbeitet und exportiert werden können.

Behalte die Basisfunktionen von DAM-Systemen bei der Auswahl immer im Auge!

Die Auswahl eines DAM-Systems ist eine individuelle Angelegenheit. Trotzdem gibt es bestimmte Basisfunktionen, die abgedeckt sein müssen. Unsere elf Funktionen und Auswahlkriterien, die je nach Einsatzbereich besonders relevant sind, haben wir in diesem Beitrag vorgestellt. Du möchtest die Basisfunktionen verschiedener DAM-Systeme direkt vergleichen? Lade Dir jetzt unsere kompakte Übersicht herunter und prüfe auf einen Blick, welche Lösungen die wichtigsten Anforderungen abdecken. So gehst Du strukturiert in die Auswahl und findest schneller ein DAM-System, das zu Deinen Prozessen passt.

Der Beitrag Basisfunktionen von DAM-Systemen: Was zählt bei der Auswahl? erschien zuerst auf contentmanager.de.

Warum KI in der Logistik an Bedeutung gewinnt

Logistische Entscheidungen hängen von vielen Faktoren ab. Absatzdaten, Lieferzeiten, Verkehrsaufkommen, Lagerkapazitäten, Wetterlagen und verfügbare Transportmittel beeinflussen sich gegenseitig. Klassische Planungssysteme arbeiten häufig mit festen Regeln und historischen Durchschnittswerten. Bei stabilen Bedingungen kann das ausreichen. In einer volatilen Umgebung verlieren solche Modelle schnell an Aussagekraft.

KI-Modelle können deutlich mehr Variablen einbeziehen und neue Informationen fortlaufend berücksichtigen. Dadurch entsteht eine dynamischere Planung. Ein System erkennt beispielsweise, dass eine regionale Absatzsteigerung mit einer Wetterveränderung, einer Verkaufsaktion oder einem bestimmten Wochentag zusammenhängt. Diese Erkenntnisse fließen in neue Prognosen ein.

Das Ziel besteht dabei nicht darin, jede Entscheidung vollständig zu automatisieren. Häufig liegt der größte Nutzen in einer besseren Entscheidungsgrundlage. Disponent:in, Einkäufer:in und Lagerverantwortliche erhalten frühzeitig Hinweise auf Abweichungen und können gezielter reagieren.

Whitepaper-Tipp: Ladeinfrastruktur strategisch planen

Elektrische Fahrzeugflotten verändern auch die Anforderungen an Logistikstandorte. Unternehmen müssen frühzeitig klären, wie viele Ladepunkte benötigt werden, welche Ladeleistung zum Fuhrpark passt und wie sich Stromkosten transparent abrechnen lassen. Das Whitepaper „Ladeinfrastruktur für Unternehmen 2026“ begleitet Dich von der Bestandsaufnahme über die Planung bis zum laufenden Betrieb. Ein Praxisbeispiel und ein konkreter Entscheiderplan helfen Dir dabei, typische Fehler zu vermeiden und eine skalierbare Ladeinfrastruktur aufzubauen.

Bedarfsprognosen und Bestandsplanung mit KI

Eine der wichtigsten Anwendungen von KI im Supply Chain Management ist die Vorhersage der Nachfrage. Ungenaue Prognosen führen schnell zu hohen Beständen, fehlenden Artikeln oder unnötigen Expresslieferungen. Besonders schwierig wird die Planung bei saisonalen Produkten, kurzen Produktlebenszyklen oder stark schwankendem Kaufverhalten.

KI-basierte Prognosemodelle verbinden historische Verkaufsdaten mit zusätzlichen Einflussgrößen. Dazu zählen Feiertage, Preisänderungen, Marketingaktionen, regionale Besonderheiten oder Wetterdaten. Das System analysiert, welche Faktoren die Nachfrage in der Vergangenheit beeinflusst haben, und erstellt daraus eine aktuelle Prognose.

Unternehmen können ihre Bestände dadurch differenzierter planen. Häufig nachgefragte Artikel lassen sich frühzeitig nachbestellen. Langsam drehende Produkte blockieren weniger Lagerfläche und Kapital. Auch Sicherheitsbestände können genauer an tatsächliche Risiken angepasst werden.

Die Qualität der Prognose hängt allerdings stark von den verfügbaren Daten ab. Fehlende Verkaufszahlen, uneinheitliche Artikelnummern oder unvollständige Bestandsinformationen beeinträchtigen die Ergebnisse. Eine KI kann aus fehlerhaften Eingangsdaten keine verlässliche Planung ableiten.

Intelligente Routenplanung und Transportsteuerung

Bei der Routenplanung müssen zahlreiche Bedingungen berücksichtigt werden. Lieferfenster, Fahrzeuggrößen, Lenkzeiten, Mautkosten, Verkehr, Straßensperrungen und die Reihenfolge der Stopps wirken sich auf die Tour aus. Schon kleine Veränderungen können eine ursprünglich gute Planung unbrauchbar machen.

KI-gestützte Systeme können Touren anhand aktueller Daten neu berechnen. Entsteht auf einer Strecke ein Stau, lässt sich die Route während der Fahrt anpassen. Fällt ein Fahrzeug aus, kann das System prüfen, wie sich die Sendungen auf andere Touren verteilen lassen. Auch kurzfristige Abholaufträge können in bestehende Pläne integriert werden.

Besonders relevant ist diese Fähigkeit auf der letzten Meile. Viele Stopps, enge Zeitfenster und wechselnde Verkehrslagen machen Zustellungen in Städten komplex. Eine intelligentere Bündelung der Aufträge kann Fahrtstrecken verkürzen, Fahrzeuge besser auslasten und verspätete Lieferungen reduzieren.

Neben der Effizienz spielt die Nachhaltigkeit eine Rolle. Weniger Leerfahrten und besser geplante Routen können den Energieverbrauch senken. Das World Economic Forum sieht in KI-gestützten Lieferketten Potenzial, Verschwendung zu reduzieren, Logistikprozesse zu optimieren und die Widerstandsfähigkeit von Liefernetzwerken zu verbessern.

KI in Lager und Intralogistik

Auch im Lager entstehen zahlreiche Datenpunkte. Wareneingänge, Stellplätze, Aufträge, Laufwege, Maschinenzustände und Bearbeitungszeiten liefern Hinweise darauf, wie effizient ein Standort arbeitet. KI kann diese Informationen auswerten und Abläufe anpassen.

Ein System kann beispielsweise häufig gemeinsam bestellte Artikel näher beieinander platzieren. Dadurch verkürzen sich die Wege bei der Kommissionierung. Bei stark schwankender Nachfrage kann die Belegung der Lagerplätze regelmäßig neu bewertet werden. Auftragswellen lassen sich anhand verfügbarer Mitarbeiter:innen, Maschinen und Versandtermine priorisieren.

Computer Vision erweitert diese Möglichkeiten. Kamerasysteme können Pakete erfassen, Barcodes erkennen, beschädigte Waren identifizieren oder die Vollständigkeit einer Sendung prüfen. Die visuelle Kontrolle wird dadurch schneller und konsistenter. Mitarbeitende behalten die Verantwortung für Sonderfälle und unklare Ergebnisse. Physical AI verbindet künstliche Intelligenz mit Maschinen, Robotern und Fahrzeugen, die ihre Umgebung erfassen und darin handeln. In der Logistik betrifft das etwa autonome mobile Roboter, intelligente Fördertechnik oder Fahrzeuge, die sich flexibel an veränderte Umgebungen anpassen.

Störungen erkennen, bevor sie zum Problem werden

Lieferketten werden regelmäßig durch Ereignisse beeinflusst, die außerhalb des direkten Einflussbereichs eines Unternehmens liegen. Unwetter, Streiks, politische Konflikte, Insolvenzen oder Engpässe bei Transportkapazitäten können zu Verzögerungen führen.

KI-Systeme können interne Lieferdaten mit externen Informationen verbinden. Sie analysieren Nachrichten, Wetterberichte, Hafenmeldungen oder öffentlich verfügbare Verkehrsinformationen. Erkennt das System ein mögliches Risiko, erhalten Verantwortliche einen Hinweis. Anschließend lassen sich alternative Lieferanten, Transportwege oder Produktionspläne prüfen. Der Nutzen liegt vor allem im zeitlichen Vorsprung. Wird ein Problem erst erkannt, wenn eine Lieferung ausbleibt, sind die Handlungsmöglichkeiten begrenzt. Ein früher Hinweis schafft Raum für Alternativen.

Moderne Systeme können zudem verschiedene Szenarien simulieren. Unternehmen sehen dann, welche Aufträge, Kund:innen oder Produktionsstandorte von einer Störung betroffen wären. Das World Economic Forum beschreibt KI zunehmend als Bestandteil operativer Entscheidungen, mit denen alternative Beschaffungsstrategien simuliert, Engpässe vorhergesagt und Reaktionen auf Nachfrageschwankungen koordiniert werden können.

Generative KI und KI-Agenten in der Supply Chain

Generative KI eröffnet weitere Anwendungsmöglichkeiten. Mitarbeitende können Fragen in natürlicher Sprache stellen und Informationen aus verschiedenen Systemen abrufen. Denkbar sind Anfragen wie: „Welche Lieferungen sind heute gefährdet?“ oder „Welche Artikel hatten in den vergangenen vier Wochen die größten Prognoseabweichungen?“

Die KI kann Berichte zusammenfassen, Abweichungen erklären oder Handlungsmöglichkeiten formulieren. Es gibt Einsatzmöglichkeiten entlang der gesamten logistischen Wertschöpfungskette. Dazu gehören Planung, Lager, Transport, Instandhaltung, Einkauf und Kundenservice. KI-Agenten gehen einen Schritt weiter. Sie können mehrstufige Aufgaben bearbeiten, Daten aus unterschiedlichen Quellen abrufen und definierte Aktionen auslösen. Ein Agent könnte eine drohende Verspätung erkennen, verfügbare Alternativrouten prüfen, die Kosten vergleichen und einen Vorschlag zur Umbuchung erstellen.

Welche Vorteile KI in der Logistik bietet

Richtig eingesetzt kann KI mehrere logistische Ziele unterstützen. Prognosen werden genauer, Planungszyklen kürzer und Abweichungen früher sichtbar. Mitarbeitende müssen weniger Zeit mit der manuellen Zusammenführung von Daten verbringen und können sich stärker auf Ausnahmen, Kund:innen und strategische Aufgaben konzentrieren. Auch die Transparenz innerhalb der Supply Chain kann steigen. Informationen aus ERP-, Lagerverwaltungs- und Transportmanagementsystemen lassen sich gemeinsam auswerten. Verantwortliche erkennen schneller, an welcher Stelle Verzögerungen oder Mehrkosten entstehen. Ein weiterer Vorteil ist die Skalierbarkeit. Ein regelbasierter Prozess muss bei neuen Produkten, Standorten oder Lieferwegen häufig manuell angepasst werden. Lernende Systeme können zusätzliche Daten berücksichtigen und ihre Modelle regelmäßig aktualisieren. Diese Vorteile entstehen allerdings nur, wenn das Projekt an einem konkreten Prozess ansetzt. Eine allgemeine KI-Initiative ohne klaren Anwendungsfall erzeugt häufig hohe Erwartungen und unklare Ergebnisse.

Herausforderungen bei der Einführung

Neben den Daten müssen Unternehmen ihre technische Infrastruktur betrachten. Ältere Systeme bieten teilweise keine passenden Schnittstellen. Echtzeitdaten stehen nur eingeschränkt zur Verfügung, und wichtige Prozessschritte werden weiterhin manuell dokumentiert. Auch die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen ist wichtig. Mitarbeiter:innen müssen verstehen können, auf welcher Grundlage eine Empfehlung entstanden ist. Das gilt besonders, wenn die Entscheidung Auswirkungen auf Lieferanten, Kund:innen oder Personal hat.

Datenschutz, IT-Sicherheit und Zugriffsrechte gehören ebenfalls in die Projektplanung. KI-Systeme sollten nur auf Informationen zugreifen, die sie für ihre Aufgabe benötigen. Bei externen Cloud-Diensten ist zu klären, wo Daten verarbeitet werden und wie sie geschützt sind.

Ein weiterer Faktor betrifft die Akzeptanz im Team. Wird KI lediglich als Instrument zur Kostensenkung kommuniziert, entstehen schnell Vorbehalte. Eine offene Einführung zeigt, welche Aufgaben erleichtert werden, wo Menschen weiterhin entscheiden und welche neuen Kompetenzen benötigt werden.

KI in der Logistik: So gelingt der Einstieg in KI-Projekte

Ein sinnvoller Startpunkt ist ein klar abgegrenztes Problem mit messbarem Nutzen. Das kann eine hohe Zahl verspäteter Lieferungen, eine ungenaue Absatzplanung oder ein wiederkehrender Maschinenstillstand sein. Anschließend werden Datenlage, Prozess und Zielkennzahlen geprüft. Geeignete Kennzahlen sind beispielsweise Prognosegenauigkeit, Liefertermintreue, Lagerumschlag, Leerfahrten oder Ausfallzeiten. Ein begrenztes Pilotprojekt zeigt, ob das Modell unter realen Bedingungen funktioniert.

Die Fachabteilung sollte von Beginn an beteiligt sein. Logistikexpert:innen kennen Sonderfälle, praktische Einschränkungen und typische Datenfehler. IT-Verantwortliche sichern Integration und Betrieb. Datenschutz- und Sicherheitsverantwortliche prüfen den Umgang mit sensiblen Informationen.

Nach dem Pilotprojekt folgt eine nüchterne Auswertung. Hat die Anwendung die vereinbarten Kennzahlen verbessert? Sind die Ergebnisse nachvollziehbar? Lässt sich das System in bestehende Arbeitsabläufe integrieren? Erst danach sollte die Lösung auf weitere Standorte, Produktgruppen oder Prozesse übertragen werden.

Der Beitrag KI in der Logistik: Wie intelligente Systeme Lieferketten verändern erschien zuerst auf contentmanager.de.

Download Summary Marktüberblick „Digital Asset Management Software“

Digital Asset Management Software: Inhalte in digitalen Assets zentral verwalten

In vielen Unternehmen ist eine aufwändigere Dateien-Suche bisher Alltag. Zu viele Dateien, zusammengefasst in einem Digital Asset, treffen auf rudimentäre Speicherung und Verwaltung. Das bedeutet, dass im schlimmsten Fall digitale Inhalte im Dateien-Chaos verloren gehen. Oder sie werden nur noch unter höchst ressourcenintensiver Suche gefunden. Egal, ob im Marketing mit Inhalten wie Bildern, Videos, Brand-Logos, etc. oder in anderen Abteilungen: Eine solche Suche hemmt die Produktivität jedes Unternehmens. Umso wichtiger ist es für Unternehmen daher, Digital Assets zentral zu speichern, mit Metadaten für die bessere Suche anzureichern und auszuspielen.

Mehr Informationen zum Portal b2bsoftwarematch hier.

Ein DAM bzw. Digital Asset Management System übernimmt eben diese Verwaltung von Daten und Medien, die in digitalen Assets zusammengefasst werden. Außerdem reichert die DAM Software neben der zentralen Speicherung die digitalen Inhalte in Assets mit Metadaten an, konvertiert Inhalte wie Bilder und Videos, taggt digitale Assets und viele mehr. Du willst genau wissen, welche Funktionen DAM Systeme im Detail übernehmen? Dann lies dazu unser Whitepaper inklusive Leitfaden für die Auswahl von Digital Asset Management Software.

Kategorien des Marktüberblicks:

• Allgemeine Informationen
• Sprachen der Bedieneroberfläche
• Branchen-Expertise der DAM Lösung
• Allgemeine Funktionen der DAM Lösung
• Umfang der Assets, die verwaltet werden können
• Weitere Funktionen der DAM Lösung
• Schnittstellen der DAM Lösung zu Shop-Systemen
• Schnittstellen der DAM Lösung zu ERP-Systemen
• Schnittstellen der DAM Lösung zu CMS Systemen
• Schnittstellen zu PIM-Systemen
• Weitere Schnittstellen der DAM Lösung
• Nachhaltigkeit und Soziale Gerechtigkeit
• Rechtliche Kriterien
• Zusätzliche Services der DAM Anbieter
• Preis-Ansatz der DAM Software

Diese Digital Asset Management Software Anbieter haben wir verglichen:

4ALLPORTAL

Die Lösung 4ALLPORTAL gehört zur gleichnamigen GmbH mit Hauptsitz in Güterloh. Beschäftigt sind dort 60 Mitarbeiter:innen. Das Unternehmen existiert seit 2001.

USP (laut eigener Aussage): „4ALLPORTAL vereint DAM und PIM in einer zentralen, flexibel anpassbaren Plattform. Kunden profitieren von einer einzigen Quelle für Medien, Produktdaten und Marketinginhalte. Das sorgt für konsistente Daten, schnellere Prozesse, weniger manuelle Arbeit und eine effizientere Ausspielung in alle Kanäle.“

Referenzen: Schindler AG, Warner Bros. Discovery, Red Dot Design Award, LEONARDO, Rheinhessen-Touristik GmbH

AdmiralCloud

Die AdmiralCloud AG stellt seit 2015 die DAM Lösung AdmiralCloud bereit und das Unternehmen aus Berlin zählt nach eigenen Angaben 20 Mitarbeiter:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Headless DAM, diverse KI Tools, Hybrid Cloud, Desktop Synchronisation, Video-Management“

Referenzen: Continental AG, Techniker Krankenkasse (TK), Vattenfall, Bilfinger, documenta Kassel

Agravity GlobalDAM

Die Agravity GmbH stellt die DAM-Lösung Agravity GlobalDAM seit 2024 zur Verfügung. Das Unternehmen ist ansässig in Linz in Österreich und beschäftigt dort derzeit 15 Mitarbeiter:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Agravity GlobalDAM kombiniert cloudnative Single-Tenant-Architektur mit flexiblen Metadatenmodellen, API-first/Headless-Ansatz und KI-gestützter Automatisierung. Die Plattform wurde modern auf Azure entwickelt, ist hochgradig integrierbar und wächst flexibel mit Kundenanforderungen. Direkte Zusammenarbeit mit dem Hersteller ermöglicht kurze Wege und schnelle Weiterentwicklung.“

Referenzen: Faber-Castell, LEICHT Küchen AG, Haus- u. Küchentechnik Handels-GmbH & Co.KG, ASP Systeme GmbH

Bynder Digital Asset Management

Das Digital Asset Management Bynder wird seit 2013 von der Bynder b.v. mit Sitz in Amsterdam, Niederlande, vertrieben. Dort beschäftigt das Unternehmen 596 Mitarbeiter:innen. Außerdem verwalten 3.700 Kund:innen ihre digitalen Assets mit der hauseigenen DAM Lösung nach Angaben des Unternehmens.

USP (laut eigener Aussage): „Bynder ist das DAM mit der besten User Experience (UX) und dem intuitivsten User Interface (UI). Unser Tool bringt Ruhe und Effizienz in eine chaotische Content-Welt aus immer mehr Inhalten, Beziehungen und digitalen Touchpoints, sodass Marken erfolgreich wachsen können.“

Referenzen: SIXT, Puma, Nordea, Omron, Alpro

CELUM

CELUM ist ein DAM System vom gleichnamigen Anbieter. Seit 2004 bereits am Markt zählt das Unternehmen 141 Mitarbeitende und 250 Kund:innen.

UPS (laut eigener Aussage): „CELUM ist die einzige echte Agentic und AI-first End-to-End Lieferkettenlösung für digitale Inhalte. Von der Erstellung, Feigabe und Online Änderung, über zentrales Management, Syndizierung und API First Ausleitung, bis zur Einbettung von Viewern und Messung des Erfolgs von Content.“

Referenzen: Schwarz Gruppe, Shop Apotheke, Bauhaus, Claas, voestalpine

coconutbox

Mit Firmensitz in Dresden stellt coconutbox ihre Lösung seit 2008 zur Verfügung. 20 Mitarbeiter:innen kümmern sich um insgesamt 50 Kund:innen.

UPS (laut eigener Aussage): „Extreme Flexibilität und damit Anpassbarkeit an Unternehmensprozesse inklusive durchdachtes Design in modularer Bauweise.“

Referenzen: REMONDIS SE & Co. KG, Koenig & Bauer AG, Dr. Babor GmbH & Co. KG, ROMA KG, Würzburger Versorgungs- und Verkehrs-GmbH

Comrads Digital Asset Management

Die Comrads Solutions B.V. aus Amsterdam stellt die DAM Lösung Comrads Digital Asset Management bereit. Das Unternehmen beschäftigt sind dort derzeit rund 10 Mitarbeiter:innen. Insgesamt nutzen 82 Kund:innen die Lösung. Im Übrigen erzielte das Unternehmen im vorigen Jahr einen Umsatz von 1,5 Millionen Euro.

USP (laut eigener Aussage): „Market standard DAM software with a local and personal approach.“

Referenzen: Grolsch, Landal, PON, Blom Interiors, Intratuin

crossbase

Der Unternehmenssitz von crossbase ist in Böblingen. Dort arbeiten 55 Mitarbeitende, um die Lösung ihren mehr als 80 Kund:innen zur Verfügung zu stellen. Das Unternehmen ist seit 2000 am Markt.

UPS (laut eigener Aussage): „Modulare Lösung, optimiert für Industrieunternehmen“

Referenzen: KTM, Ceratizit, Hydac, Hoppe, Isoplus

DALIM ES

Seit 2009 stellt DALIM SOFTWARE GmbH ihre Lösung zur Verfügung. Dafür sind derzeit 65 Mitarbeitende beim Unternehmen tätig.

USP (laut eigener Aussage): „WIP DAM mit Workflow Management und Print Know-How“

dynamicTools

Die dietz GmbH & Co. KG stellt die DAM-Lösung dynamicTools her. Das 2014 gegründete Unternehmen ist ansässig in Wiesbaden und beschäftigt dort derzeit 25 Mitarbeiter:innen. Mit einem Kundenstamm von 20 Personen konnte das Unternehmen im vorigen Jahr einen Umsatz von 2,2 Millionen Euro erwirtschaften.

USP (laut eigener Aussage): „Integriert auf Wunsch PIM und DAM, voll Kostenkontrolle durch Full Flat Lizenz ohne Nutzerbeschränkung, komplette Betreuung durch Digitalagentur“

Referenzen: Procter & Gamble, Unilever, Coty, Wella, De’Longhi, NOBILIS GROUP

eyebase DAM

eyebase DAM ist die Digital Asset Management Software der CMB Informationssysteme GmbH aus Anger, Deutschland. Mit 12 Mitarbeiter:innen vertreibt das Unternehmen die DAM Lösung seit 2006. Diese nutzen nach Unternehmensangaben über 150 Kund:innen. Im vergangenen Jahr erwirtschaftete CMB Informationssysteme somit 1 Millionen Euro.

USP (laut eigener Aussage): „In höchstem Masse mit minimalstem Konfigurationsaufwand anpassbar an Kundenwünsche“

Referenzen: Stiftung Humboldt Forum, BMW AG, Konrad Adenauer Stiftung, RIEKER, Stöckli, Alexianer, REHAB Basel, Bauhaus, BVAEB Sozialversicherungsanstalt

footage.one

Die footage.one UG stellt die gleichnamige DAM Lösung seit 2020 zur Verfügung. Das Unternehmen ist ansässig in Bochum.

USP (laut eigener Aussage): „Funktionen für KI Agenten, Umfangreiche REST API, Nutzung verschiedener externer Speicher“

Fotoware DAM

Aus Norwegen heraus bietet Fotoware seine DAM Lösung an. Dort arbeiten 100 Mitarbeiter:innen, damit die Firma ihren 4.000 Kund:innen die Lösung zur Verfügung stellen kann.

USP (laut eigener Aussage): „The Fotoware solution is versatile and scalable with advanced options for metadata configuration and management: The API allows for seamless integrations to third parties; the metadata-driven setup enable users to automate manual tasks and streamline content workflows; and the built-in Consent Management tool allows for efficient GDPR compliance. The system can also be connected to FotoStation.“

Referenzen: Equinor, MUNCH museum, Klambt Verlag, White House Historical Association, Uelzena group

huGO

Die Software huGO hat letztes Jahr einen Umsatz von ca. 7 Millionen Euro erzielen können. Der Unternehmenssitz ist in Dresden. Dort arbeiten 50 Mitarbeitende für 18 Kundinnen und Kunden. Seit 1996 ist die Lösung am Markt.

UPS (laut eigener Aussage): „Wir verstehen uns mehr als Content Operations System, als ‘nur‘ als Content Management System. Im Zeitalter von KI bietet huGO eine Reihe von Automatismen, die es dem Anwender extrem erleichtern Content automatisiert zu finden und Synergien zwischen dem Thema, der Meldung und dem automatisierten beliefern eines Editors, oder CMS. HuGO agiert im Hintergrund, Headless, oder mit moderner UI.“

Referenzen: RTL; NZZ; Handelsblatt; Bauer; Berliner Verlag; Coop; Tamedia; Deutscher Apotheker Verlag; Deutscher Verkehrs Verlag

IntelligenceBank DAM

Die IntelligenceBank Pty Ltd stellt die IntelligenceBANK DAM Lösung seit 2009 zur Verfügung. Das Unternehmen hat mehrere Offices weltweit und den Hauptsitz in Australien. Dort arbeiten 90 Mitarbeitende für derzeit 450 Kundinnen und Kunden.

USP (laut eigener Aussage): „IntelligenceBank is a unified content operations platform where asset management, brand governance, workflow, and AI brand, legal and marketing compliance live together. The positioning is ‘DAM + compliance + workflows in one place,‘ aimed squarely at regulated industries and multi-channel marketing teams.“

Referenzen: ANZ Bank, Minor Hotels, Hertz

InterRed

Die InterRed GmbH mit Unternehmensbüro in Siegen bietet die gleichnamige Digital Asset Management Software InterRed an. Das Unternehmen ist seit 1996 am Markt und beschäftigt nach eigenen Angaben 70 Mitarbeiter:innen. Außerdem ist die DAM Lösung laut Unternehmen bei mehr als 10.000 Kund:innen im Einsatz.

USP (laut eigener Aussage): „InterRed ist DIE zentrale DAM Lösung für alle Kanäle: Online, Social, Print, E-Paper, App. Als zentraler Content Hub bietet InterRed u.a. integrierte Maßnahmen- & Themenplanung, Kommunikations- & Workflowmanagement und KI & Data Analytics. Das Multi Channel Publishing bietet die flexible Content-Steuerung, einen KI-basierten WYSIWYG-Editor und KI-Automatisierungen.“

Referenzen: Axel Springer, Bühler Group, Rheinische Post Mediengruppe; Motor Presse Stuttgart, VDI Wissensforum, Wort und Bild Verlag

JustRelate Web Builder

Die JustRelate Group stellt die JustRelate Web Builder DAM Lösung seit 2018 zur Verfügung. Das Unternehmen hat mehrere Offices in Berlin, Hamburg, München, Paris, Lille und Warschau. Dort arbeiten 200 Mitarbeitende für derzeit 210 Kundinnen und Kunden.

USP (laut eigener Aussage): „Das DAM im JustRelate Web Builder (ehemals Scrivito) ist ein zentraler, cloudbasierter Speicher für Headless-Inhalte, direkt integriert im WYSIWYG-Editor. Durch Drag-and-Drop dient es als Single Source of Truth für stets aktuelle Medien. Die SaaS-Lösung bietet intuitive Bedienung, Enterprise-Funktionen wie Versionierung und Workflows.“

Referenzen: MAINGAU, Flughafen Nürnberg, SCHAKO, TROX, Viessmann

Keepeek

Keepeek ist ein Produkt der gleichnamigen Firma. Aus Frankreich stammend, zählt das Unternehmen derzeit dort 75 Mitarbeiter:innen und über 330 Kundinnen und Kunden. Im vergangenen Jahr konnte das Unternehmen einen Jahresumsatz von über 8,2 Mio. Euro erzielen.

UPS (laut eigener Aussage): Keepeek is the most versatile DAM solution on the market. It manages marketing, communication and brand content, as well as product and heritage content for companies of all sizes and in all sectors.

Referenzen: Airbus – Stellantis – Intermarché – Orange – La Redoute

M@RS X

M@RS X ist die DAM Lösung, die mediamid digital services GmbH zur Verfügung stellt. Seit 2006 ist die Lösung mit Firmensitz in Wien, Österreich auf dem Markt. 30 Angestellte arbeiten dort daran, dass die 130 Kund:innen zufrieden sind. Außerdem hat das Unternehmen letztes Jahr 3,8 Millionen Euro Umsatz verzeichnet.

USP (laut eigener Aussage): „Unlimited User, MediaPortal konfigurierbar, adaptive/mobile, barrierefrei, Nutzen als Newsroom, MAM, DAM, PIM, Brand Management und CMS bis hin zum Archiv und Sammlungsmanagement für Museen. Wartung & Support: In allen Angeboten inklusive, umfassende Updates (Security, Update von M@RS, Performance, angepasste Konfigurationen & Schnittstellen) und Upgrades sind inkludiert.“

Referenzen: Deutsche Bahn, Daimler Truck, Mercedes-Benz Gruppe, WILO SE, Verkehrsbüro-Gruppe Österreich, Kuhzuchtverbände in der Schweiz: Swiss Herdbook, Swiss Genetics

Manja DAM

Das Digital Asset Management Manja Digital wird seit 2008 von dem deutschen Unternehmen Manja Digital mit Sitz in Schöneiche bei Berlin vertrieben. Dort zählt das Unternehmen weniger als 10 Mitarbeiter:innen und betreut aber nach eigenen Angaben über 5o Kund:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Das Manja DAM verfügt über eine herausragende Performance bei allen 50 Dateiformaten. Optimale Skalierbarkeit & Erweiterbarkeit, dank des nachhaltigen Datenmodells und modularen Aufbaus, ist in der SaaS- und in der On-Premise-Variante gegeben. Anwender schätzen die einfache Bedienbarkeit, zahlreiche Kollaborationsmöglichkeiten sowie die individuellen Anpassungen an Prozesse ihres Unternehmens.“

Referenzen: Industrie- und Handelskammern (IHK), Stadtwerke Tübingen, Universität Hohenheim u.a. Bildungseinrichtungen, Evangelisches Jugendwerk in Württemberg, Deutsche Gesellschaft für Orthopädie und Unfallchirurgie (DGOU) u.a. medizinische Einrichtungen

Marvia

Die DAM Lösung Marvia stammt aus Amsterdam und gehört zur gleichnamigen Firma Marvia. Das Unternehmen existiert seit 2007. Ihren Fokus legt das Unternehmen mit ihrer Lösung vorwiegend auf große und mittelständische Unternehmen. Deswegen gehören kleinere Startups nicht zu ihrer Zielgruppe.

Referenzen: Domino’s Pizza, Steve Madden, Zeiss, Kabrita

mediacockpit

Die Lösung mediacockpit vertreibt die Firma Bertsch Innovation GmbH seit dem Jahr 1996. Den Firmensitz hat das Unternehmen in Stuttgart. Dort werden insgesamt 90 Mitarbeiter:innen beschäftigt. So ist die Lösung aktuell bei insgesamt über 1000 Kund:innen im Einsatz.

USP (laut eigener Aussage): „Unser USP liegt in der nahtlosen Integration zwischen PIM und DAM. Diese Integration ermöglicht es unseren Kunden, ihre Produkte einfach und effizient mit relevanten Medien zu verknüpfen, anzureichern und auszuleiten. Durch die Zusammenführung der beiden Komponenten schaffen wir eine ganzheitliche Plattform, die die Grundlage für einzigartige Produkterlebnisse schafft.“

Referenzen: Deichmann SE, Mercedes-Benz Customer Solutions GmbH, Schomburg GmbH & Co. KG, alfer aluminium GmbH, ASSA ABLOY AG

MomaPIX DAM

Das Digital Asset Management System MomaPIX DAM gehört zum seit 2006 bestehenden Unternehmen MomaSoft. Hauptsitz des Unternehmens befindet sich in Italien, wo derzeit sechs Mitarbeiter:innen beschäftigt sind. Im vorigen Jahr konnte das Unternehmen einen Umsatz von 750000 Euro bei einem Kundenstamm von 100 Personen erzielen.

USP (laut eigener Aussage): „Flexibility and customizations.“

Referenzen: Edison, Generali, WeBuild, Grosby Group, Agences Online

Online Media Net (OMN)

Online Media Net (OMN) ist die Lösung des Unternehmens apollon GmbH+CO. GK aus Pforzheim. Derzeit beschäftigt das Unternehmen dort rund 85 Mitarbeiter:innen und zählt über 100 Kund:innen. Das 2015 gegründete Unternehmen konnte im letzten Jahr einen Umsatz von 8,5 Millionen Euro generieren.

USP (laut eigener Aussage): „Automatisierung in Kombination mit bester Workflow-Engine | Diverse KI-Services integriert | Standardauslieferung „OMN-Accelerator“ sofort einsetzbar | Flexibel erweiterbar, auch funktional (bspw. Fotografie-Workflow) | Inline Bildbearbeitung eCommerce | Assets direkt aus Ihrer Applikation (Adobe, Office365, etc.) bearbeiten | Bestes Preis-/Leistungs-Verhältnis“

Referenzen: RUCK, Popken, Porsche, IKEA, Efalock, Bär, Bacardi, pewag

Papirfly DAM

Das Unternehmen Papirfly mit Firmensitzen in Oslo und Karlsruhe stellt die gleichnamige Lösung Papirfly DAM bereit. Die Firma beschäftigt laut eigenen Angaben 230 Mitarbeiter:innen und zählt rund 500 Kund:innen. Seit 2000 existiert die Firma und richtet sich seitdem mit ihrer Lösung an große, mittelständische und kleine Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „Unser DAM wird im Paket mit unserem Brand Hub angeboten. Dies ermöglicht zusätzlich zu den DAM-Funktionen die ansprechende und mit Content angereicherte Präsentation von DAM-Assets, z.B. um Kampagnenmaterial bereitzustellen oder Best Practices redaktionell hervorzuheben. Daneben umfasst unsere Plattform weitere Module, z.B. in den Bereichen Web-2-Print, Creative Automation, Workflow und Reporting.“

Referenzen: Mercedes-Benz, SAP, Miele, Grenke, Vodafone

PhotoShelter for Brands

Die Firma PhotoShelter aus New York vertreibt die gleichnamige DAM Lösung PhotoShelter for Brands. Das Unternehmen existiert seit 2005 und zählt laut eigenen Angaben 198 Mitarbeiter:innen. Ihr Kundenstamm beläuft sich auf über 1300 Personen. Diese sind vorwiegend aus mittelständischen und großen Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „The real-time workflow functionality in PhotoShelter for Brands allows brands, organisations and creative teams to share content with their audiences in real time. From the moment an image is captured on camera to sharing it on social media it takes 60 seconds.“

Referenzen: FujiFilm, Merlin Entertainments, International Olympic Committee, ATP Tour

Phrasea

Phrasea ist die DAM Lösung der Firma Alchemy aus Paris. Das 2005 gegründete Unternehmen beschäftigt dort 10 Mitarbeiter:innen und hat einen Kundenstamm von über 100 Personen. Der Schwerpunkt der Lösung liegt sowohl bei großen als auch bei mittelständischen und kleinen Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „Architectured to answer transversal needs in wide organizations“

Referenzen: Société Générale, VINCI group, Case Western Reserve University, TF1 group, City hall of Paris

Pics.io

Seit 2012 besteht die Firma TopTechPhoto Inc., die die Lösung Pics.io für Unternehmen zur Verfügung stellt. Mit ihrem Sitz in den USA beschäftigt die Firma derzeit 20 Mitarbeiter:innen. Außerdem ist Pics.io bei über 10000 Kund:innen im Einsatz.

USP (laut eigener Aussage): „1. Three available storage options, two of which are customer-owned. 2. No implementation phase. 3. Competitive pricing. 4. The use of AI“

Referenzen: uri.edu, gentlemansgazette.com, spiritrock.org, pen.org

picturemaxx DAM

Aus München heraus stellt die Firma picturemaxx AG ihre gleichnamige DAM Lösung seit 2010 zur Verfügung. Dort kümmern sich 30 Mitarbeitende um die 1300 Kund:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Webbasierter, ortsunabhängiger Zugriff; schnelle, automatisierbare Abläufe und Workflowmanagement, rollenbasiertes Rechtemanagement; Skalierbarkeit; API; ausgefeilte Funktionen zur Assetbeschaffung und -verteilung; umfangreiche Export- und Importmechanismen und Schnittstellen; eigener Profimarktplatz für Nutzer und Anbieter von visuellen Medien, breite Kundenbasis.“

Referenzen: Axel Springer, Action Press, Beautiful Sports, Cornelsen Verlag, Mondadori Portfolio, United Archives

pixafe

Das Unternehmen pixafe GbR stellt die DAM Lösung pixafe her. Das Unternehmen hat seinen Firmensitz seit 2000 in München und zählt dort insgesamt fünf Mitarbeiter:innen. Außerdem beläuft sich der Kundenstamm auf 200 Personen.

USP (laut eigener Aussage): „Günstige, flexible und performante Lösung zur sicheren Archivierung mit Konzept, DSGVO Management und integrierter Auditfunktionalität.“

Referenzen: Dechema, Schlüter Baumaschinen, IHK, Bayrisches Staatsministerium, Südhausbau, Handwerkskammer

pixelboxx DAM

Die Lösung pixelboxx DAM stammt aus dem Hause der 1999 gegründeten pixelboxx GmbH mit Firmensitz in Dortmund. Das Unternehmen beschäftigt dort insgesamt 10 Mitarbeiter:innen und zählt 250 Kund:innen. Ihren Fokus legt das Unternehmen auf große und mittelständische Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „unlimited user und Lizenzen“

Referenzen: KFW, Seidensticker, JCK

pixx.io

Mit der Lösung pixx.io stellt die gleichnamige pixx.io GmbH eine DAM Lösung zur Verfügung, die eine breite Zielgruppe bedient. Insgesamt nutzen über 1000 Kund:innen aus großen, mittelständischen sowie kleinen Firmen die Lösung des Unternehmens. Mit ihrem Hauptsitz in Mühldorf am Inn beschäftigt die 2015 gegründete Firma dort über 40 Mitarbeiter:innen.

USP (laut eigener Aussage): „pixx.io vereinfacht deine Workflows und die Art, wie du Bilder, Videos und andere digitale Media Dateien im Team organisierst.“

Referenzen: Liqui Moly, Sport2000, BMW Mini Driving Experience, Noveltea, Manner

Quay

Protecmedia GmbH ist ein deutsches Unternehmen mit Sitz in München. Deren Lösung, das System Quay, wird seit 2004 vertrieben. Derzeit beschäftigt das Unternehmen 140 Mitarbeiter:innen und zählt über 300 Kund:innen. Im vorigen Jahr konnte die Protecmedia GmbH einen Umsatz von 10 Millionen Euro erzielen.

USP (laut eigener Aussage): „Quay wendet die Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) an, um die Archivierung und Klassifizierung von Dokumenten und Dateien zu bereichern: automatische Katalogisierung, automatische Verschlagwortung, Gesichts- und Logoerkennung in Bildern und Videos, Speech-to-Text.“

Referenzen: VRM, Der Standard, Verlag Parzeller, Avvenire, Polska Presse, Unidad Editorial

ResourceSpace

Die Lösung ResourceSpace gehört zum Unternehmen Montala Ltd. mit Hauptsitz in England. In der dort ansässigen Firma arbeiten zurzeit 18 Mitarbeiter:innen. Außerdem beläuft sich der Kundenstamm laut eigenen Angaben auf 450 Personen.

USP (laut eigener Aussage): „We provide easy to use open source Digital Asset Management software from an ethical employee-owned Certified B Corporation®. “

Referenzen: Oxfam, TOMY, Unicef, The Walters Museum, University of Oxford

Scaleflex DAM

Das Scaleflex DAM gehört zur gleichnamigen Firma. Das Unternehmen ist seit 2021 am Markt, hat seinen Firmensitz in Lyon, Frankreich, und beschäftigt 75 Mitarbeiter:innen.

UPS (laut eigener Aussage): Skalierbarkeit (Asset-Volumen und Anwendungen); Headless-Software (IT) & Benutzerfreundliches UI (Marketing); Kundenspezifische KI-Modelle

Referenzen: Ludwig Beck, Hyundai, Toom, HSE, Reisenaktuell.com

ScorePlay

Das Digital Asset Management System ScorePlay gehört zur gleichnamigen Firma ScorePlay, die aus New York stammt. Das 2021 gegründete Unternehmen beschäftigt dort 14 Mitarbeiter:innen. So konnte das Unternehmen bei einem Kundenstamm von über 100 Personen im vorigen Jahr einen Umsatz von 1 Millionen Euro erwirtschaften.

USP (laut eigener Aussage): „We are a solution designed specifically for the sports industry, with the sports industry. Every feature is designed, built and tested with and for sports organisations.“

Referenzen: West Ham United, AS Monaco, Real Betis, The Amundi Evian Championship, Corinthians

Sharedien

Seit 2011 ist die DAM Lösung Sharedien der gleichnamigen Firma Sharedien AG auf dem Markt. Das Schweizer Unternehmen zählt über hundert Mitarbeiter:innen und über 50 Kund:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Mit Sharedien verwalten Sie flexibel, intuitiv und KI-unterstützt alle digitalen Assets- dank modernster Architektur & innovativer Cloud-nativer Technologie auch sehr große Datenmengen. Out-of-the-box Integration aller gängigen Systeme. Zudem bieten wir herausragende DAM Funktionalitäten wie z.B. eine Business Rule Engine, Versionierung, Administration, Dashboards und Portale für externen Zugriff.“

Referenzen: Bosch, Liebherr, Markant, Otto, tesa, Beiersdorf

Sitecore Content Hub DAM

Die Firma Sitecore stellt die Lösung Sitecore Content Hub seit 2001 zur Verfügung. Mit Sitzen in San Francisco und Mannheim ist das Unternehmen in Nordamerika und Europa vertreten. Von diesen Standorten aus arbeiten aktuell über 2000 Mitarbeiter:innen. Die Lösung von Sitecore richtet sich an große und mittelständische Unternehmen und konnte so bereits über 5000 Kund:innen überzeugen.

USP (laut eigener Aussage): „Flexibles Datenmodellierungsmodell, sehr gute Anpassbarkeit (Look and Feel + Prozesse und Worksflows), PCM (Produktcontentmanagement, Assets zu Produktgruppen- und familien organisierbar)”

Referenzen: SCHOTT, Hilti, GROHE, L’Oréal, Thule

SixOMC

SixOMC ist die DAM Lösung der Six Offene Systeme GmbH aus Stuttgart. Die Firma existiert dort seit 1991 und beschäftigt rund 50 Mitarbeiter:innen. Mehr als 500 User setzen Six-Produkte seit Jahren erfolgreich ein. Mit seiner Lösung richtet sich das Unternehmen an große und mittelständische Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „SixOMC optimiert Marketing- und Publikationsprozesse in mittleren und großen Unternehmen. Kunden wie die August Storck KG oder die Bitburger Braugruppe GmbH nutzen SixOMC zur zentralen Verwaltung Ihrer Mediendaten und deren Integration in bestehende Workflows. Unsere Consultants setzen Ihre Anforderungen passgenau um – inkl. persönlichem Support und fester Ansprechperson.“

Referenzen: Jacques´ Wein-Depot, Bitburger Braugruppe GmbH, AUGUST STORCK KG, Johannes Gerstaecker Verlag GmbH, DGUV, BG Bau, PONS Langenscheidt GmbH, Stadt Karlsruhe, Hansestadt Rostock

teamnext | Media Hub

Die DAM Lösung teamnext | Media Hub stammt von der gleichnamigen teamnext GmbH & Co. KG aus Kassel. Seit 2018 können große, mittelständische und kleinere Unternehmen diese Lösung nutzen. Das Unternehmen zählt 150 Kund:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Das Digital Asset Management Tool für alle, die eine einfache und intelligente Arbeitsweise lieben. Mittels eigenentwickelter Künstlicher Intelligenz geben wir mit dem teamnext | Media Hub auch umfangreichen Medienbeständen eine zukunftssichere Struktur, steigern die Zugänglichkeit und erhöhen die Effizienz bei der Arbeit mit digitalen Assets.“

Referenzen: DOSB – Deutsche Olympische Sportbund, VDA – Verband der Automobilindustrie, Handball Bundesliga GmbH, Freie Universität Berlin, FC St. Pauli

TESSA DAM

Die Lösung TESSA DAM gehört zur EIKONA Media GmbH mit Firmensitz in Volkach. Das Unternehmen besteht seit 2015 und beschäftigt rund 30 Mitarbeiter:innen. Über 75 Kund:innen nutzen die DAM Lösung des Unternehmens bereits.

USP (laut eigener Aussage): „DAM-System für E-Commerce“

Referenzen: LAMY, Edeka, ZEG, Wein Wolf, Wüsthof

VAULO

Die Lösung VAULO gehört zur gleichnamigen VAULO GmbH mit Firmensitz in München.

USP (laut eigener Aussage): „VAULO – entwickelt mit Kunden, für Kunden. Regelmäßige Updates, modernste Features und eine intuitive Benutzeroberfläche – bei höchster Datensicherheit auf deutschen Servern.“

Referenzen: Bayerische Staatsregierung, Wiernerberger, Olympiapark München, Wilhelma

vjoon seven

vjoon seven ist die DAM Lösung von vjoon aus Bönningstedt.

USP (laut eigener Aussage): „Offenes Plattformkonzept (API First); tiefe Integration mit Adobe Creative Cloud (die Integration mit InDesign ist ideal für kleine Teams, auch ohne Redaktionssystem, und bietet u.a. Verwendungsnachweise, Relationen zwischen Assets, Asset-Referenzierung in InDesign per URL, usw. ). Integrationen mit Microsoft Office, verschiedenen KI-Lösungen; Betrieb wahlweise On-Premises oder in der Cloud.“

Xpublisher Digital Asset Management

Xpublisher Digital Asset Management ist eine Lösung der gleichnamigen Xpublisher GmbH. Ihren Firmensitz hat das 2009 gegründete Unternehmen in München. Mit ihrer Lösung richten sie sich von dort aus an große sowie kleine und mittelständische Firmen.

USP (laut eigener Aussage): „User profitieren u.a. von Zertifikaten in Bezug auf Zuverlässigkeit, Daten- & Rechenzentrumssicherheit (BSI C5, EU Cloud CoC Level 3, ISAE 3000 SOC2 u.v.m.) & einer barrierefreien Benutzeroberfläche (WACA Zertifikat). Weitere Benefits: Revisionssicheres Versionsmanagement, Datenzentren in DACH, BPMN 2.0 Workflow Engine inkl. grafischem Editor, granulares Rechtemanagement, mobiler Zugriff via App.“

Referenzen: Heise Medien, Holtzbrinck Buchverlage (u.a. Fischer, Droemer Knaur, rowohlt, Kiepenheuer & Witsch), Diogenes, Michael Page, American Society of Health-System Pharmacists (ashp)

Deutsch und Englisch Standard-Sprachen

Unternehmen, die in mehreren sprachlichen Regionen am Markt agieren, brauchen DAM Systeme, die für Mitarbeiter:innen verschiedene Sprachen für die Bediener-Oberfläche bereitstellen. So können Mitarbeiter:innen digitale Assets effizient unabhängig vom Standort erstellen und verwalten. In unserem Vergleich zeigt sich: Fast alle Digital Asset Management Software Anbieter stellen ihre Bediener-Oberfläche in deutscher und englischer Sprache zur Verfügung. Ein paar DAM Lösungen bieten darüber hinaus eine Vielzahl weiterer Sprachen für globale Teams an.

DAM Lösungen zum Großteil für viele Branchen gleichermaßen geeignet

Wer in speziellen Branchen tätig ist, benötigt oftmals Tools und Systeme, die Funktionen speziell für die Bedürfnisse einer Branche anbieten. Gerade digitale Assets können beispielsweise in der Baubranche ganz anders ausfallen – Stichwort CAD-Dateien –, als in anderen Wirtschaftsbereichen. Bei der Branchenspezialisierung der Anbieter können wir feststellen, dass der Großteil der Anbieter Digital Asset Management Software bereitstellen, die in nahezu allen Branchen gleichermaßen oft zum Einsatz kommt. Nur einzelne Anbieter haben hingegen eine klare Spezialisierung auf einige wenige der abgefragten Wirtschaftsbereiche.

Solide Basis-Funktionen bei allen Digital Asset Management Software Anbietern

Können digitale Assets problemlos importiert und exportiert werden? Sind Assets klassifizierbar und können Schlagworte für die digitalen Assets vergeben werden? Lassen sich vorhandene Metadaten auslesen? Gibt es ein Nutzer-Berechtigungssystem für verschiedene Teams? Und: Welche Dateien und Assets können über die DAM Software verwaltet werden? Diese und mehr grundlegende Fragen haben wir bei den Basis-Funktionen berücksichtig. Fast alle Anbieter stellen in Sachen Basis-Funktionen nahezu alle Features bereit. Die Abdeckung von Dateien-Typen ist ebenfalls sehr gut aufgestellt. Die erweiterten Funktionen variieren hingegen stärker.

Digitale Assets zu verwalten bedeutet je nach Anforderungen auch, Dateien und Inhalte wie Videos und Bilder optimieren und konvertieren zu können. Zum Beispiel dann, wenn Inhalte für verschiedene Medien bereitgestellt werden. Erweiterte Funktionen wie ein Bilder- oder Video-Bearbeitungstool können daher für Unternehmen äußerst relevant sein. Gleiches gilt außerdem für ein Workflow-Management. Aber auch die Programmiersprache kann eine Rolle spielen, wollen Anwender etwa das DAM System mit anderen Systemen verknüpfen oder selbst Anpassungen vornehmen können. Deswegen haben wir all diese Möglichkeiten und weitere bei den erweiterten Funktionen für die Verwaltung digitaler Assets berücksichtigt. Unser Vergleich zeigt dabei: Die erweiterten Funktionen variieren stark nach Anbieter. Während ein Großteil der Anbieter mehr als die Hälfte der abgefragten Funktionen in ihre Lösung integriert haben, bieten andere Anbieter teils deutlich weniger.

Umfangreiche Schnittstellenabdeckung bei den meisten DAM Anbietern gegeben

Ähnlich essenziell wie die Basis-Funktionen sind Schnittstellen zu gängigen anderen Systemen bei Anwender:innen. Nur so können DAM Systeme ihrer Aufgabe, digitale Inhalte vollumfänglich zu verwalten, auch nachkommen. In unserem DAM Vergleich haben wir gängige Shopsysteme, ERP-Systeme, CMS Software und einige sonstige relevante Tools wie Bilddatenbanken berücksichtigt. Der Großteil der DAM Anbieter stellt für nahezu alle abgefragten Tools und Systeme Schnittstellen bereit, sodass Teams im Marketing und Vertrieb Inhalte aus gängigen Systemen problemlos über die DAM Software verwalten können. Lediglich ein paar Anbieter machen Angaben zu nur wenigen Schnittstellen.

Rechtliche Kriterien bei den Anbietern

Bei rechtlichen Geschichten wie Server-Standort und Datenverarbeitung besteht traditionell mehr Skepsis. Meist wird ein Server-Standort in Deutschland gewünscht. Zudem ist die Einhaltung der DSGVO zwingend notwendig. Hinzu kommen Fragen zur Auftragsdatenvereinbarung, Dokumentation und Absicherung gegen Cyber-Kriminalität. Anwender:innen wollen selbstverständlich bei (oft auch kritischen) Dateien sicher gehen, dass ihr Datenschatz sicher und gesetzeskonform verwaltet wird. Die verglichenen Anbieter haben ihren Server-Standort etwa mehrheitlich in Deutschland. Außerdem liegt ein Standard-Vertrag zur Auftragsdatenvereinbarung ebenfalls bei den Meisten vor. Mitunter weisen sogar einige Anbieter Zertifizierungen auf.

Zusätzliche Services werden umfangreich von fast allen Anbietern geboten

Auch beim Thema Zusatz-Services sind Unternehmen tendenziell sensibler. Denn gerade was Support und Einarbeitung in neue Systeme angeht ist das verständlich. Immerhin soll das Tool bzw. System auch richtig von Mitarbeiter:innen genutzt werden können. Außerdem sollte im Problemfall schnell jemand erreichbar sein, damit die Geschäftsabläufe nicht empfindlich gestört werden. Die DAM Anbieter unseres Vergleichs stellen Unternehmen daher mehrheitlich umfangreiche Zusatzleistungen zur Verfügung. Vom Präsenz- oder Online-Training für Anwender:innen bis zum 24-Stunden-Support und mehr. Besonders hervorzuheben: Die Reaktionszeit liegt bei fast allen Anbietern unter vier Stunden.

Preisansatz: Von wenigen hundert Euro bis in den fünfstelligen Bereich

Zu guter Letzt stellt sich immer die Frage der Kosten. Hier variieren die Anbieter sehr stark. Die Preisspanne zieht sich von wenigen hundert Euro bis in den fünfstelligen Bereich pro Monat. Die Kosten hängen dabei unter anderem von der Nutzer:innen-Anzahl, Anzahl der Assets, der Module und Zusatzfunktionen sowie vielen weiteren Komponenten ab. Erfreulich: Einige Anbieter stellen kostenfreie Testversionen zur Verfügung. Im Durchschnitt dauert die Integration der DAM Systeme zwischen drei und zwölf Wochen, bis Marketing und Vertrieb die Verwaltung der digitalen Inhalte darüber übernehmen können.

Der Beitrag Digital Asset Management Software: 45 Anbieter im Vergleich erschien zuerst auf contentmanager.de.

Plattformstrategie mit PIM und DAM: Die Basis für skalierbare Datenprozesse

Viele Unternehmen arbeiten heute mit einer Vielzahl von Systemen, die Produktinformationen, Bilder, Dokumente und Marketinginhalte verwalten. Ohne eine durchdachte Strategie entstehen dabei schnell Datensilos, Medienbrüche und unnötige manuelle Arbeitsschritte. Das Whitepaper zur Plattformstrategie mit PIM- und DAM-Systemen zeigt, wie Unternehmen ihre Systemlandschaft stärker vernetzen und Produktinformationen zentral steuern können. Im Fokus steht das Zusammenspiel verschiedener Plattformen und Anwendungen, die gemeinsam eine konsistente Datenbasis schaffen.

Besonders spannend ist der strategische Blick auf moderne Digital-Commerce-Architekturen. Wer wissen möchte, wie PIM und DAM als zentrale Drehscheiben für Produktdaten und Medieninhalte funktionieren können, erhält hier wertvolle Einblicke und konkrete Denkanstöße.

Hier direkt das Whitepaper herunterladen:

PIM System: Der umfassende Leitfaden für Strategie, Auswahl und Kosten

Die Auswahl eines PIM-Systems gehört zu den wichtigsten Entscheidungen im Produktdatenmanagement. Gleichzeitig fällt es vielen Unternehmen schwer, den Überblick über Anbieter, Funktionen und Kostenmodelle zu behalten.

Dieser Leitfaden bietet eine umfassende Orientierung für Unternehmen, die sich erstmals intensiver mit dem Thema beschäftigen oder bestehende Strukturen hinterfragen möchten. Dabei werden wichtige Auswahlkriterien ebenso beleuchtet wie typische Anforderungen verschiedener Unternehmensgrößen und Branchen.

Ein besonderer Mehrwert liegt im Blick auf die wirtschaftliche Seite eines PIM-Projekts. Welche Kosten entstehen tatsächlich? Welche Funktionen sind wirklich relevant? Und welche Fragen sollten Unternehmen vor einer Investition beantworten? Der Leitfaden liefert dazu hilfreiche Antworten und unterstützt bei der Vorbereitung einer fundierten Entscheidung.

KI im PIM und DAM: Produktdatenmanagement neu gedacht

Künstliche Intelligenz verändert zunehmend die Arbeit mit Produktdaten. Automatisch generierte Produktbeschreibungen, intelligente Verschlagwortung von Bildern oder die Anreicherung fehlender Informationen sind keine Zukunftsmusik mehr.

Dieses Whitepaper zeigt anhand konkreter Anwendungsfälle, wie KI bereits heute in PIM- und DAM-Systemen eingesetzt wird. Dabei stehen nicht nur technische Möglichkeiten im Mittelpunkt, sondern auch die Frage, welche Aufgaben sich tatsächlich automatisieren lassen und wo menschliche Kontrolle weiterhin unverzichtbar bleibt.

Unternehmen erhalten einen praxisnahen Überblick über aktuelle Entwicklungen und erfahren, wie KI dabei helfen kann, Prozesse effizienter zu gestalten und die Qualität von Produktinformationen zu verbessern. Wer das Potenzial von KI im Produktdatenmanagement besser verstehen möchte, findet hier zahlreiche spannende Impulse.

Whitepaper PIM Software erfolgreich einführen: Funktionen, Auswahl und Implementierung

Die Einführung einer PIM-Software beginnt lange vor der eigentlichen Implementierung. Bereits bei der Definition von Anforderungen, Datenstrukturen und Prozessen werden wichtige Weichen für den späteren Projekterfolg gestellt.

Dieses Whitepaper begleitet Unternehmen durch die wichtigsten Schritte eines PIM-Projekts und zeigt, welche Funktionen moderne Lösungen mitbringen. Gleichzeitig werden zentrale Fragen rund um Auswahl, Planung und Einführung verständlich erläutert.

Besonders hilfreich ist der praxisnahe Überblick über typische Projektphasen und organisatorische Herausforderungen. Dadurch eignet sich das Whitepaper hervorragend für Unternehmen, die eine PIM-Einführung konkret vorbereiten oder laufende Projekte strukturierter gestalten möchten.

Whitepaper PIM: Gute Produktdaten entstehen nicht zufällig

Die Qualität von Produktinformationen entscheidet heute maßgeblich über Sichtbarkeit, Kundenerlebnis und Effizienz in digitalen Vertriebskanälen. Gleichzeitig wächst die Komplexität der Datenlandschaft in vielen Unternehmen kontinuierlich.

Die vorgestellten Whitepaper beleuchten unterschiedliche Perspektiven auf PIM-Systeme, DAM-Lösungen und moderne Produktdatenstrategien. Von der technologischen Grundlage über die Systemauswahl bis hin zu KI-Anwendungen und Implementierungsprojekten entsteht so ein umfassender Überblick für Unternehmen, die ihre Produktdaten professioneller organisieren möchten.

Wer langfristig konsistente und hochwertige Produktinformationen bereitstellen will, findet in diesen Whitepapern wertvolle Unterstützung für die nächsten Schritte.

Der Beitrag PIM System erfolgreich auswählen und einsetzen: Diese Whitepaper helfen bei Strategie, Auswahl und Umsetzung erschien zuerst auf contentmanager.de.

Warum AI Traffic jetzt stärker in den Fokus rückt

AI Traffic beschreibt Website-Besuche, die über KI-Assistenten entstehen. Ein:e Nutzer:in stellt zum Beispiel eine Frage in ChatGPT, erhält eine Antwort mit einer Quelle oder einer Empfehlung und klickt anschließend auf eine Website. Solche Besuche können für Unternehmen sehr wertvoll sein, weil sie oft aus konkreten Informations- oder Entscheidungsprozessen entstehen.

Gerade im B2B-Bereich ist das relevant. Viele Nutzer:innen recherchieren komplexe Themen, vergleichen Softwarelösungen, suchen nach Frameworks oder informieren sich über neue Marketing- und Technologieentwicklungen. KI-Assistenten fassen Inhalte zusammen, strukturieren Optionen und verweisen teilweise auf weiterführende Quellen. Wer dort als verlässliche Quelle auftaucht, kann zusätzliche Reichweite gewinnen.

Bisher fehlte Teams jedoch ein klarer Blick auf diese Besuche. Klassische SEO-Reports zeigen Rankings, Impressions und Klicks aus Suchmaschinen. Webanalyse-Tools zeigen Sitzungen, Quellen und Conversions. KI-Traffic lag dazwischen. Er entstand aus neuen Such- und Antwortsystemen, wurde im Reporting aber oft nur unscharf sichtbar.

Mit dem neuen Google-Analytics-Update wird dieser Bereich greifbarer. Unternehmen können genauer erkennen, ob KI-Assistenten bereits Besucher:innen liefern und welche Inhalte davon profitieren.

Was sich in Google Analytics 4 ändert

Google Analytics bietet nun eine dedizierte Messung für Traffic aus bekannten KI-Assistenten. Dazu gehören unter anderem Systeme wie ChatGPT, Gemini und Claude. In den Default Channel Group Reports kann dieser Traffic als eigener AI-Assistant-Channel erscheinen. Dadurch wird klarer, welche Besuche aus KI-gestützten Antwortsystemen stammen.

Das ist aus mehreren Gründen hilfreich. Erstens lassen sich Besuche aus KI-Assistenten besser von klassischem Referral-Traffic unterscheiden. Zweitens können Unternehmen analysieren, welche Seiten über KI-Systeme angesteuert werden. Drittens lassen sich Engagement und Conversion-Verhalten dieser Nutzer:innen mit anderen Kanälen vergleichen.

Das schafft eine neue Ebene im Reporting. Statt nur zu sehen, dass ein Besuch über eine externe Quelle kam, können Teams gezielter prüfen, ob KI-Assistenten bereits eine Rolle in der Customer Journey spielen. Besonders interessant wird das bei Inhalten, die erklärungsbedürftige Themen behandeln: Ratgeber, Glossare, Vergleichsseiten, Studienauswertungen, Tool-Übersichten oder technische Fachbeiträge.

Wenn solche Inhalte über KI-Assistenten Besucher:innen erhalten, ist das ein starkes Signal. Es zeigt, dass der Content offenbar in Antwortkontexte passt, die Nutzer:innen bei konkreten Fragen weiterhelfen.

Warum Google Analytics nur einen Teil der KI-Sichtbarkeit zeigt

So hilfreich die neue Auswertung ist: Sie zeigt nur den Traffic, der tatsächlich auf der Website ankommt. Genau hier liegt die zentrale Grenze. KI-Systeme können eine Marke, ein Produkt oder einen Inhalt nennen, ohne dass Nutzer:innen auf eine Quelle klicken. Diese Sichtbarkeit bleibt in Google Analytics unsichtbar.

Das ist für GEO entscheidend. Generative Engine Optimization beschäftigt sich mit der Frage, wie Inhalte so gestaltet werden, dass sie in KI-Antworten berücksichtigt, korrekt eingeordnet und als relevante Quelle wahrgenommen werden. Dabei geht es nicht allein um Klicks. Auch Erwähnungen, Zusammenfassungen, Zitate, Produktnennungen oder Empfehlungen können Einfluss auf Wahrnehmung und Nachfrage haben.

Ein Beispiel: Eine KI-Antwort nennt mehrere Anbieter für Marketing Automation. Nutzer:innen lesen die Antwort, merken sich einen Namen und besuchen die Website später direkt oder über eine klassische Google-Suche. In GA4 kann dieser spätere Besuch als Direct oder Organic Search auftauchen. Der ursprüngliche KI-Kontakt bleibt verborgen.

Deshalb sollte AI Traffic in Google Analytics als wichtiger Messpunkt verstanden werden, aber nicht als vollständiges Bild der KI-Sichtbarkeit. Wer GEO ernsthaft aufbauen möchte, braucht zusätzliche Datenquellen.

Der GEO Stack braucht mehrere Perspektiven

Ein sinnvoller GEO Stack verbindet verschiedene Mess- und Analyseebenen. Google Analytics ist dabei ein wichtiger Baustein, weil es zeigt, welche KI-Assistenten messbare Website-Besuche erzeugen. Ergänzend braucht es weitere Methoden, um Sichtbarkeit in generativen Antworten besser zu verstehen.

Dazu gehört das regelmäßige Monitoring relevanter Fragen in KI-Systemen. Unternehmen können prüfen, ob ihre Marke, ihre Produkte, ihre Expert:innen oder ihre Inhalte in Antworten auftauchen. Besonders relevant sind Fragen, die nah an echten Suchintentionen liegen: Welche Software eignet sich für ein bestimmtes Problem? Welche Anbieter gibt es in einem Marktsegment? Wie funktioniert eine bestimmte Methode? Welche Kriterien sind bei einer Entscheidung wichtig?

Auch klassische SEO-Daten bleiben wichtig. Inhalte, die organisch gut sichtbar sind, sauber strukturiert wurden und fachlich überzeugen, haben häufig bessere Voraussetzungen, von KI-Systemen als Quelle herangezogen zu werden. Dazu kommen strukturierte Daten, klare Autor, nachvollziehbare Quellen, aktuelle Inhalte und thematische Tiefe. Für B2B-Teams kann außerdem eine Verknüpfung mit CRM- und Conversion-Daten sinnvoll sein. Wenn AI Traffic zwar wenige Sitzungen bringt, aber überdurchschnittlich qualifizierte Leads erzeugt, kann dieser Kanal strategisch deutlich wichtiger sein, als reine Traffic-Zahlen vermuten lassen.

Gemini und Google Business Profile erweitern den Kontext

Neben dem Analytics-Update ist auch Googles Entwicklung rund um Gemini relevant. Google hat neue Gemini-Funktionen für Unternehmen angekündigt, darunter eine Verbindung mit dem Google Business Profile. Dadurch kann Gemini stärker auf Unternehmensinformationen zugreifen, die bereits im Google-Ökosystem gepflegt werden.

Das zeigt eine wichtige Entwicklung: Unternehmensdaten werden Teil der KI-Sichtbarkeit. Wer sein Google Business Profile vernachlässigt, riskiert unvollständige oder veraltete Informationen in digitalen Entscheidungsprozessen. Wer seine Daten regelmäßig pflegt, Bewertungen im Blick behält und klare Leistungsbeschreibungen hinterlegt, schafft eine bessere Grundlage für Auffindbarkeit in KI-gestützten Such- und Empfehlungssituationen. Website-Content allein reicht auf Dauer nicht aus. Unternehmen sollten auch ihre externen Profile, Bewertungsdaten und strukturierten Unternehmensinformationen einbeziehen.

Was Marketing-Teams jetzt konkret tun sollten

Der erste Schritt ist ein Blick in Google Analytics 4. Teams sollten prüfen, ob AI-Assistant-Traffic bereits ausgewiesen wird und welche Reports dafür genutzt werden können. Danach lohnt sich eine Auswertung der Landingpages, die über KI-Assistenten besucht werden. Diese Seiten können Hinweise darauf geben, welche Themen bereits in generativen Antwortkontexten funktionieren.

Im zweiten Schritt sollten Content-Teams ihre wichtigsten Inhalte aus GEO-Perspektive prüfen. Gute KI-Quellen liefern klare Antworten, erklären Zusammenhänge verständlich und bieten belastbare Informationen. Besonders hilfreich sind Inhalte, die konkrete Fragen beantworten, Begriffe sauber einordnen und Entscheidungswissen liefern.

Der dritte Schritt betrifft die Datenbasis außerhalb der Website. Unternehmensprofile, Autor, strukturierte Daten, aktuelle Kontaktinformationen, Bewertungen und konsistente Beschreibungen sollten regelmäßig gepflegt werden. Je klarer ein Unternehmen digital beschrieben ist, desto einfacher können Such- und KI-Systeme diese Informationen einordnen.

Fazit: Google Analytics Updates

Das Google-Analytics-Update ist ein wichtiger Schritt für mehr Transparenz im Reporting. Unternehmen können besser erkennen, ob KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini oder Claude Besucher:innen auf ihre Website bringen. Damit wird AI Traffic erstmals leichter als eigener Kanal greifbar.

Für eine belastbare GEO-Strategie reicht dieser Blick jedoch nicht aus. Google Analytics zeigt nur Besuche, die tatsächlich auf der Website ankommen. Viele KI-Kontakte finden bereits vorher statt: in Antworten, Empfehlungen, Zusammenfassungen oder Quellenlisten. Genau deshalb braucht ein moderner GEO Stack mehrere Perspektiven.

Wer jetzt GA4-Daten, Content-Analysen, KI-Monitoring und Unternehmensprofile zusammendenkt, schafft eine bessere Grundlage für digitale Sichtbarkeit in einer Suchlandschaft, die sich deutlich verändert. Damit entsteht eine neue Aufgabe: Marketing-Teams müssen nicht nur messen, woher Besucher:innen kommen. Sie müssen auch verstehen, in welchen Antwortsystemen ihre Inhalte auftauchen und wie diese Systeme Entscheidungen vorbereiten.

Der Beitrag Google Analytics misst AI Traffic besser: Warum das für den GEO Stack wichtig wird erschien zuerst auf contentmanager.de.

Commerce wird stärker von KI und Kontext geprägt

Shopware stellte den Community Day 2026 unter die Frage, wie Händler:innen in einer Handelswelt erfolgreich bleiben, in der KI-Agenten künftig stärker suchen, vergleichen und einkaufen. Produktdaten, Preislogiken, Verfügbarkeiten, Kundendaten und Geschäftsregeln müssen maschinenlesbar, verlässlich und steuerbar sein. Das menschliche Einkaufserlebnis bleibt dennoch wichtig. Vertrauen, Markenidentität und emotionale Produktinszenierung lassen sich schwer automatisieren.

An dieser Schnittstelle positioniert Shopware seine Plattform. Die zentrale Idee: Händler:innen brauchen eine Infrastruktur, die technische Offenheit bietet, Daten zusammenführt und ihnen die Kontrolle über Geschäftslogik, Workflows und Kundenerlebnisse lässt. Für B2B- und B2C-Unternehmen ist das besonders relevant, weil Commerce-Prozesse selten einfach aufgebaut sind. Komplexe Kataloge, individuelle Preise, internationale Märkte, mehrere Organisationseinheiten oder spezielle Genehmigungsprozesse gehören in vielen Unternehmen längst zum Alltag.

Mit seiner Open-Source-Architektur und einem API-first-Ansatz will Shopware diese Anforderungen abbilden. Auf dem Community Day wurde dafür unter anderem eine vollständige MCP-Abdeckung hervorgehoben. Damit sollen Aktionen innerhalb der Plattform für KI-Tools und Agenten zugänglich werden. Für Händler:innen entsteht dadurch eine Grundlage, auf der sich Automatisierung gezielter einsetzen lässt.

Shopware Nexus soll Daten und Systeme besser verbinden

Eine der zentralen Ankündigungen war Shopware Nexus. Die Lösung soll als eventgetriebene Orchestrierungsschicht dabei helfen, Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenzuführen. Denn in vielen Unternehmen liegen wichtige Informationen verteilt in ERP-, CRM-, PIM- und weiteren Anwendungen. Diese Fragmentierung macht Commerce-Projekte aufwendig und erschwert es, Prozesse schnell anzupassen.

Shopware Nexus soll hier ansetzen und Integrationen stärker standardisieren. Wiederverwendbare Konnektoren, automatisiertes Daten-Mapping und KI-gestützte Workflow-Generierung sollen dafür sorgen, dass Unternehmen weniger Aufwand in technische Verknüpfungen investieren müssen. Für Händler:innen ist das besonders dann interessant, wenn sie mehrere Märkte, Länder oder Geschäftsmodelle bedienen und ihre Systemlandschaft schrittweise modernisieren wollen.

Quelle: Generiert mit KI

Der Gedanke dahinter ist einfach: KI kann nur dann sinnvoll unterstützen, wenn sie auf verlässlichen Kontext zugreifen kann. Dieser Kontext entsteht aus Daten, Regeln und Geschäftslogik. Liegen diese Informationen verstreut, steigen Fehleranfälligkeit und Abstimmungsaufwand. Werden sie zentral nutzbar, können Automatisierung und Analyse deutlich näher an die realen Geschäftsprozesse rücken.

Shopware Copilot soll aus Daten konkrete Aktionen machen

Auf dieser Grundlage setzt Shopware Copilot auf. Die Lösung wurde als agentische Anwendung vorgestellt, die über reine Analyse hinausgehen soll. Copilot soll den Geschäftskontext von Händler:innen verstehen, Empfehlungen ableiten und innerhalb definierter Workflows Aktionen vorbereiten oder ausführen. Dabei betont Shopware Kontrollmechanismen wie Rollenbeschränkungen, Whitelisting und menschliche Freigabeprozesse. Shopware positioniert Copilot als Werkzeug, das Arbeitsschritte beschleunigen kann, ohne die Kontrolle über geschäftskritische Entscheidungen aus der Hand zu geben.

Quelle: Generiert mit KI

Im Alltag könnten solche Funktionen zum Beispiel helfen, Risiken in Datenbeständen früher zu erkennen, Chancen in Produktkatalogen sichtbar zu machen oder wiederkehrende Aufgaben in Marketing, Vertrieb und Commerce Operations zu beschleunigen.

Shopware Payments bringt Zahlungen direkt in die Plattform

Die greifbarste Produktneuheit für viele Händler:innen dürfte Shopware Payments sein. Die neue Zahlungslösung ist nativ in Shopware integriert und basiert auf der globalen Infrastruktur von PayPal. Damit können Händler:innen Zahlungen direkt in ihrer Shopware-Umgebung aktivieren und verwalten.

Der Vorteil liegt vor allem in der Vereinfachung operativer Abläufe. Zahlungsprozesse müssen nicht mehr über zusätzliche Integrationen oder externe Orchestrierungslösungen verwaltet werden. Händler:innen können Payment-Funktionen näher an Datenflüsse, Checkout-Prozesse und Geschäftslogik rücken. Das kann die Verwaltung erleichtern und die technische Komplexität im laufenden Betrieb reduzieren.

Für internationale Händler:innen ist auch die Skalierbarkeit relevant. PayPal ist in vielen Märkten aktiv und bringt Risiko- und Compliance-Funktionen mit. Dadurch kann Shopware Payments den Weg vom Setup bis zum Live-Betrieb verkürzen. Laut Shopware startet der Rollout zunächst in Deutschland und Österreich. Weitere zentrale EU-Märkte und die USA sollen schrittweise folgen.

Warum Payments für Händler:innen strategischer werden

Zahlungsprozesse wirken auf den ersten Blick wie ein technisches Detail im Checkout. Tatsächlich beeinflussen sie aber viele geschäftliche Kennzahlen. Wenn bevorzugte Zahlungsmethoden fehlen, kann das Kaufabbrüche erhöhen. Wenn Zahlungsabwicklung, Reporting und Support auf verschiedene Systeme verteilt sind, steigt der operative Aufwand. Wenn internationale Märkte erschlossen werden, müssen lokale Anforderungen, Kundenerwartungen und regulatorische Vorgaben beachtet werden.

Shopware Payments greift genau diese Punkte auf. Die Lösung soll Zahlungen stärker in die Commerce-Plattform integrieren und Händler:innen gleichzeitig Flexibilität lassen. Shopware betont, dass die Zahlungslösung optional bleibt und keine Exklusivität erzwingt. Händler:innen können also weitere Zahlungsanbieter ergänzen und ihre Payment-Strategie an eigene Anforderungen anpassen.

Das ist für viele Unternehmen wichtig. Gerade größere Händler oder B2B-Anbieter arbeiten oft mit gewachsenen Zahlungsstrukturen. Eine native Lösung kann Prozesse vereinfachen, darf bestehende Strategien aber nicht unnötig einschränken. Shopware versucht hier, die Vorteile einer eingebetteten Zahlungslösung mit der Offenheit der Plattform zu verbinden.

Experience Studio: Storefronts mit mehr Erlebnisqualität

Neben Infrastruktur, KI und Payments zeigte Shopware auch eine Forschungsvorschau auf das Experience Studio. Damit sollen Händler:innen künftig über Prompts funktionsfähige Commerce-Frontends und storybasierte Einkaufserlebnisse erstellen können. Ziel ist es, Content, Kontext und Commerce enger miteinander zu verbinden. Wenn KI-Agenten künftig stärker in Produktsuche und Kaufprozesse eingreifen, werden menschlich gestaltete Erlebnisse wertvoller. Händler:innen müssen erklären, inspirieren und Vertrauen schaffen. Eine technisch saubere Commerce-Infrastruktur reicht dafür allein nicht aus. Es braucht Storefronts, die Markenidentität sichtbar machen und Kund:innen Orientierung geben.

Ein solches Werkzeug kann interessant werden, wenn es die Erstellung neuer Landingpages, Kampagnenwelten oder Produktinszenierungen beschleunigt. Entscheidend wird sein, wie gut sich automatisch erzeugte Erlebnisse später an Design, Content-Strategie und Conversion-Ziele eines Unternehmens anpassen lassen.

Fazit: Shopware stellt die Weichen für stärker vernetzten Commerce

Der Shopware Community Day 2026 zeigt, wohin sich die Plattform entwickeln soll. Shopware rückt Commerce, KI, Datenorchestrierung, Kundenerlebnis und Zahlungsabwicklung enger zusammen. Für Händler:innen kann das Vorteile bringen, wenn sie ihre Systemlandschaft vereinfachen, internationale Märkte erschließen oder operative Prozesse besser steuern wollen. Auch die offene Architektur bleibt ein wichtiger Punkt. Unternehmen müssen Zahlungsanbieter, Workflows und Datenstrategien flexibel gestalten können, weil sich Anforderungen im Commerce schnell verändern.

Mit Nexus, Copilot, Payments und Experience Studio skizziert Shopware eine Plattformstrategie, die auf Kontrolle, Automatisierung und differenzierte Kundenerlebnisse setzt. Für B2B- und B2C-Händler:innen wird damit eine zentrale Frage immer wichtiger: Wie gut ist die eigene Commerce-Infrastruktur darauf vorbereitet, wenn KI, Daten und Checkout künftig noch enger ineinandergreifen?

Der Beitrag Shopware Community Day 2026: Shopware verzahnt KI, Commerce und Payments enger erschien zuerst auf contentmanager.de.

Um potenzielle Kund:innen auf die eigene Website aufmerksam zu machen, muss diese soweit optimiert sein, dass sie bei Suchmaschinen hoch rankt und gefunden werden kann. Dabei helfen Keywords. Doch nach welchen Keywords sucht meine potenzielle Leserschaft wirklich? Um das herauszufinden, sollte man eine Keyword-Recherche durchführen. Doch die Anforderungen haben sich verändert. Früher ging es vor allem darum, die passenden Suchbegriffe für Google zu finden. Heute müssen Inhalte zusätzlich für KI-gestützte Suchsysteme optimiert werden. Wie man eine Keyword-Recherche durchführt und welche Besonderheiten es dabei heute zu beachten gilt, erklären wir Dir in diesem Beitrag.

Was sind Keywords?

„Keyword“ ist ein Begriff, der im Internet fast schon inflationär verwendet wird. Ganz egal, ob man einen Leitfaden für die Suchmaschinenoptimierung liest oder ein Content Briefing erstellt, Keywords finden oft Gebrauch. Doch was genau steckt hinter diesem Begriff? Keywords sind die tatsächlichen Suchbegriffe, die ein Mensch in Suchmaschinen im Internet eingibt, um nach Dienstleistungen, Produkten oder Informationen zu suchen. Dabei kann es sich um einzelne Wörter wie „CRM“ oder um komplexe Fragen wie „Welches CRM eignet sich für mittelständische Unternehmen?“ handeln.

Keywords bilden die Verbindung zwischen den Fragen Deiner Zielgruppe und den Inhalten Deiner Website. Wer versteht, wonach potenzielle Kund:innen suchen, kann passende Inhalte erstellen und seine Sichtbarkeit erhöhen.

Wonach häufig gesucht wird, folgt dem aktuellen Zeitgeschehen und wird von Google jedes Jahr in einem Rückblick zusammengefasst.

Keywords im Zeitalter von KI-Suchen

Die Art der Suchanfragen verändert sich zunehmend. Während klassische Google-Suchen häufig aus wenigen Begriffen bestehen, formulieren Nutzer:innen in KI-Systemen deutlich ausführlichere Fragen.

Statt nach „CRM System Vergleich“ wird beispielsweise gefragt „Welches CRM eignet sich für ein B2B-Unternehmen mit 50 Mitarbeitenden und integriertem Marketing Automation?“

Neben einzelnen Keywords müssen Unternehmen also auch vollständige Fragestellungen, Anwendungsfälle und konkreteProbleme der Zielgruppe berücksichtigt werden. Die Optimierung von Inhalten für KI-gestützte Systeme nennt sich GEO. Was genau dahinter steckt, welche Technologie Du im Rahmen dessen benötigst und wie sich der Erfolg Deiner GEO-Maßnahmen messen lässt, haben wir in weiteren Beiträgen und Whitepapers ausführlich betrachtet.

Lade Dir hier das Whitepaper Generative Engine Optimization (GEO) herunter:

Shorttail und Longtail Keywords

Wie der Name es schon verrät unterscheiden sich diese beiden Arten von Keywords erst einmal in ihrer Länge. Shorttail Keywords sind kurze, meist einzelne Wörter, die bei Suchmaschinen eingegeben werden. Der Vorteil, diese kurzen Keywords auf seiner Website zu verwenden, ist das hohe Suchvolumen. Viele Menschen verwenden solche knappen Suchanfragen, anstatt lange, vollständige Sätze in das Suchfeld einzugeben. Mit diesem Vorteil kommt aber auch der größte Nachteil von Shorttail Keywords: Die Konkurrenz. Dadurch, dass so viele Nutzer:innen nach diesen Begriffen suchen, werden sie von vielen verwendet. Um dann immer noch hoch zu ranken, muss man meist mit Ad-Budget aufstocken. Außerdem werden Shorttail Keywords durch ihre unspezifische Art oftmals eher zur Informationssuche als im Einkaufsprozess benutzt. Das bedeutet, dass zwar viele Nutzer:innen auf Deine Seite aufmerksam werden, diese Aufmerksamkeit aber nicht direkt in Conversions endet.

Longtail Keywords sind hingegen lange Begriffe. Hier können ganze Sätze oder die Kombination von mehreren Wörtern gemeint sein. Diese Suchanfragen sind um einiges spezifischer als Shorttail Keywords. Vor allem, wenn sie im fortgeschrittenen Einkaufsstadium verwendet werden, enthalten sie viele detaillierte Eigenschaften der gesuchten Produkte. Mit dieser Spezifizierung sinkt das Suchvolumen, aber auch die Konkurrenz. Weniger Menschen geben diese ausführlichen Anfragen ein, aber die, die es tun, wollen mit höherer Wahrscheinlichkeit einen Einkauf tätigen, anstatt nur nach Informationen zu suchen.

Was ist eine Keyword-Recherche?

Um zu ermitteln welche Keywords für das eigene Unternehmen wichtig sind, ist eine Keyword-Recherche sinnvoll. Ziel dieser ist es nicht nur eine einfache Liste an Wörtern zu erstellen, die später in den Website-Texten genutzt werden. Die Liste soll ausschließlich für die User:innen und Deine Thematik relevante Begriffe enthalten, sodass die Website und alle einzelnen Landingpages in den Ergebnissen der Suchmaschinen hoch ranken. Deswegen steht diese Recherche auch an erster Stelle, wenn man seine Website optimieren will oder auch nur eine neue Landingpage hinzufügt. Denn anhand der Liste kann man die Inhalte auf den gegebenen Seiten verbessern und so mehr Traffic auf die Website generieren.

Ziel der Keyword-Recherche ist nicht, möglichst viele Suchbegriffe zu sammeln. Stattdessen geht es darum, die tatsächlichen Informationsbedürfnisse potenzieller Kund:innen zu verstehen.

Eine moderne Keyword-Recherche beantwortet unter anderem folgende Fragen:

• Welche Probleme möchte meine Zielgruppe lösen?
• Welche Begriffe verwendet sie dafür?
• Welche Fragen stellt sie?
• Welche Inhalte werden bereits von Wettbewerbern angeboten?
• Welche Themen fehlen bislang?

Die Ergebnisse bilden die Grundlage für Content-Strategien, Landingpages, Blogartikel und GEO-Maßnahmen.

Während eine Keyword-Recherche viele Begriffe ermittelt, die für die Landingpage wichtig sind, gibt es in der Rangfolge einige Unterschiede. So gibt es immer ein Fokus-Keyword, oder auch primäres Keyword. Dies ist dann das Hauptwort der Seite und sollte an unterschiedlichen Punkten Verwendung finden. Alle weiteren Begriffe sollten in variabler Häufigkeit im Fließtext eingebunden werden. Das Fokus-Keyword wird neben dem eigentlichen Inhalt dann auch noch in URL, Titel und der Metabeschreibung eingebaut. Innerhalb des Textes kann der Begriff dann noch Verwendung in den Unterüberschriften oder den Bildbeschreibungen finden. Doch hier ist auch Vorsicht geboten. Zu häufiges Verwenden von Keywords kann auch einen negativen Effekt haben. Stichwort: Keyword Stuffing.

Was ist Keyword Stuffing?

Der Text auf einer Landingpage sollte immer als erstes Ziel verfolgen, den Nutzer:innen einen Mehrwert zu bieten. Egal ob dieser oder diese auf der Suche nach neuen Produkten, Unterhaltung oder allgemeinen Informationen ist – die angebotenen Inhalte sollen lesbar sein. Und ob die Inhalte wirklich informativ und hilfreich sind oder bloß eine Aneinanderreihung von Keywords darstellen, können Suchmaschinen wie Google heute leicht feststellen.

Vermeide deshalb:

• das Fokus-Keyword in nahezu jedem Satz
• unnatürlich formulierte Überschriften
• überladene Meta-Beschreibungen
• wiederholte Alt-Texte bei Bildern

Stattdessen solltest Du natürlich schreiben und Synonyme sowie verwandte Begriffe verwenden.

Schritt-für-Schritt: So geht eine Keyword-Recherche

1. Ausgangsthemen sammeln

Notiere alle Themenbereiche, Produkte und Dienstleistungen Deines Unternehmens.

2. Zielgruppenfragen analysieren

Welche Fragen stellen Kund:innen regelmäßig im Vertrieb, Support oder Beratungsgespräch? Diese Fragen sind oft wertvoller als reine Suchvolumina.

3. Keyword-Ideen erweitern

Nutze Google Suggest, verwandte Suchanfragen oder SEO-Tools, um weitere Suchbegriffe zu finden.

4. Suchintention bestimmen

Nicht jede Suchanfrage verfolgt dasselbe Ziel.

Typische Suchintentionen sind:

• Informational
• Navigational
• Transactional
• Commercial Investigation

5. Themencluster erstellen

Ordne Keywords in übergeordnete Themenbereiche ein.

6. Konkurrenz analysieren

Prüfe, welche Inhalte bereits gut ranken und welche Lücken noch bestehen.

7. GEO-Potenziale identifizieren

Suche gezielt nach Fragen, die sich für KI-Antworten eignen.

Typische Formulierungen sind:

• Was ist …
• Wie funktioniert …
• Welche Vorteile hat …
• Welche Lösung eignet sich für …

Im nächsten Schritt geht es darum, die gefundenen Erkenntnisse der Keyword-Recherche in die Tat umzusetzen und die einzelnen Begriffe in den Text, und im Falle des Fokus-Keywords im URL, Titel, Untertitel, Bildbeschreibungen und Metabeschreibungen, einzubauen.

Kostenlose Tools für die Keyword-Recherche

Natürlich kann man sich bei der Recherche auf sein eigenes Know-How verlassen. Hier ist aber dann die Keyword-Suche eingeschränkt und die Ergebnisse sind nicht so umfangreich wie bei einer objektiven Suche. Um hier Abhilfe zu schaffen, gibt es Recherche-Tools.

Google Keyword Planner

Ein Tool, das die Keyword-Recherche vereinfachen soll, wird von Google selbst zur Verfügung gestellt: der Google Keyword Planner. Google gibt zwei Möglichkeiten die Suche zu erleichtern. Zum einen kann man über ‚Neue Keywords entdecken‘ ganz neue Wortgruppen und Themencluster ermitteln. Auch bereits vorhandene Keyword-Listen können hochgeladen werden, um diese dann im nächsten Schritt zu überprüfen. Diese Analyse der Keywörter hilft dann zu entscheiden, welche Begriffe sich lohnen und deshalb aufgenommen werden sollen. Zum einen zeigt das Tool die Anzahl der monatlichen Suchanfragen. (Hier muss beachtet werden, dass die Zahlen nur eine grobe Spanne angeben. Diese wird genauer, wenn man bereit ist dafür zu zahlen.) Zum anderen wird für jede Keyword-Idee auch der vorhandene Wettbewerb eingeschätzt. Da das System bei Google Ads eingegliedert ist, wird auch angezeigt, wie viel das Pushen der Einträge kostet. So werden die Preise für gesponserte Posts im oberen wie im unteren Bereich für jeden Eintrag aufgelistet.

Die Vorteile des Tools liegen auf der Hand. Es hilft bei der Ideenfindung und dient als erste Orientierung, wenn man frisch mit der Keyword-Recherche startet. Außerdem kann es bei der Entscheidung zwischen Keywords helfen. Wenn man Probleme hat seine Keyword-Liste zu priorisieren oder das Fokus-Keyword zu bestimmen, können die Angaben des Planners das entscheidende Zünglein an der Waage sein. Wer bereits Google Ads nutzt wird außerdem die Preisauflistung hilfreich finden. Was man jedoch beachten muss, ist, dass die Angaben alle vage sind. Dies gilt für die durchschnittlichen Suchanfragen pro Monate genauso wie für die Wettbewerbsspalte. Bei letzterer sind die Kategorien sehr ungenau. Da Google die Einstufung zwischen ‚gering‘, ‚mittel‘ und ‚hoch‘ nicht publiziert, sind die daraus gewonnenen Erkenntnisse nur zu einem gewissen Grad aussagekräftig. Wenn man diese Hindernisse beachtet, kann man das Tool sehr gut in seine Keyword-Recherche einbauen und von diesem kostenlosen System profitieren.

Keyword-Sheeter

Ein weiteres beliebtes Tool ist der Keyword-Sheeter (früher bekannt als Keyword-Shitter). Obwohl die Landingpage etwas veraltet ist, erfüllt das Tool die gleichen Aufgaben wie die Google Funktion ‚Neue Keywords entdecken‘. Auch hier kann man einen Begriff eingeben, positive und negative Filter einstellen und dann erstellt das Tool eine Liste relevanter Keywords. Der Import und die darauffolgende Analyse bereits bestehender Keyword-Listen ist auch eine Möglichkeit, jedoch muss man dafür ein monatliches Abo abschließen.

Weitere kostenlose Tools, wie das Sistrix Keyword Tool oder Suggestit, stellen wir in einem separaten Artikel vor.

Häufige Fehler bei der Keyword-Recherche

Viele Unternehmen konzentrieren sich bei der Recherche ausschließlich auf Suchvolumen.

Dabei werden häufig folgende Fehler gemacht:

• Nutzerintention wird ignoriert
• Themencluster fehlen
• Wettbewerbsanalyse wird ausgelassen
• Inhalte werden nicht aktualisiert
• KI-Suchsysteme werden nicht berücksichtigt
• Keywords werden isoliert statt im Themenkontext betrachtet

Um eine gute Keyword-Liste anzulegen, bedarf es Zeit. Vor allem in den frühen Stadien der Website-Erstellung sollte man deswegen nicht hetzen. Da sie als Basis für die Sichtbarkeit der Landingpages gilt, lohnt es sich meist mehr zu Beginn Arbeit hineinzustecken, als im Nachgang Verbesserungen durchführen zu müssen.

Zuletzt ist es auch wichtig, Listenhygiene zu betreiben. Genauso wie man, wenn man Newsletter versendet, in gewissen Abständen die Aktualität der Empfängerliste überprüfen muss, sollte man auch seine Keyword-Liste aktualisieren. Welche Themen sind für meine Kund:innen noch relevant? Sind meine Keywords überholt? Oder gibt es vielleicht neue Begriffe, die ich auf meine Liste mit aufnehmen soll? Sich diese Fragen nicht zu stellen und nach Erstellen der initialen Keyword-Liste diesen Bereich der Keyword-Recherche zu vernachlässigen, kann sich als ein grober Fehler für das eigene Unternehmen entpuppen.

Fazit: Keyword-Recherche wird zur Themen- und Fragenrecherche

Keywords bleiben ein zentraler Bestandteil der Suchmaschinenoptimierung. Gleichzeitig verändert sich die Suche grundlegend. Nutzer:innen formulieren komplexere Fragen und erhalten Antworten zunehmend direkt von KI-Systemen.

Eine erfolgreiche Keyword-Recherche betrachtet deshalb nicht nur einzelne Begriffe, sondern ganze Themenfelder, Fragestellungen und Nutzerbedürfnisse. Wer Inhalte für SEO und GEO optimiert, erhöht seine Chancen, in Suchmaschinen sichtbar zu werden und gleichzeitig als Quelle in KI-generierten Antworten aufzutauchen. Damit entwickelt sich die klassische Keyword-Recherche zunehmend zu einer umfassenden Themen-, Fragen- und Entitätenrecherche.

Die Keyword-Recherche zum ersten Mal durchzuführen klingt nach einer großen Aufgabe. Jedoch wird sie einfacher, je öfter man sie durchführt und je tiefer man sich mit der Materie beschäftigt. Hier helfen auch die vorgestellten Tools, um vor allem zu Beginn die Recherche zu vereinfachen. Außerdem werden viele SEO-Kriterien bereits von Content Management Systemen abgedeckt. Dieses Feature ist auch Teil unseres Marktüberblicks.

Der Beitrag Wie gestalte ich eine Keyword-Recherche? erschien zuerst auf contentmanager.de.