Wunderlich GmbH

Wunderlich ist ein führender Anbieter für BMW-Motorradzubehör mit einer starken SEO-Präsenz zu relevanten Keywords im Themencluster. Doch unklar war, ob Wunderlich auch in KI-gestützten Suchsystemen wie ChatGPT die gleiche Relevanz wie in der Google-Suche aufweist. Mit dieser Frage beschäftigte sich Löwenstark im Rahmen eines umfassenden GEO-Audits für Wunderlich. Ziel war es, die bestehende KI-Sichtbarkeit zu analysieren, technische und inhaltliche Optimierungspotenziale aufzudecken und konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Ergebnisse auf einen Blick

• Analyse der KI-Sichtbarkeit zur Identifizierung von Stärken und Schwächen
• Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen zur Optimierung der KI-Sichtbarkeit
• Priorisierte GEO-Roadmap als strategischer Ansatzpunkt für den Kunden

Projektsteckbrief

• Branche: E-Commerce / Motorradzubehör
• Zielgruppe: B2C, insbesondere BMW-Motorradfahrer
• Zielmarkt: Deutschland
• Leistung: Generative Engine Optimization (GEO)
• Projektumfang: GEO-Audit, KI-Sichtbarkeitsanalyse, Wettbewerbsanalyse, technisches Audit, Content- und Shopping-Analyse, Markenanalyse sowie strategische Handlungsempfehlungen
• Analysezeitraum: November 2025

Die Herausforderung: Wie gut ist Wunderlich für die KI-gestützte Produktsuche aufgestellt?

Das Suchverhalten verändert sich grundlegend. Anstelle klassischer Suchanfragen nutzen immer mehr Menschen KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity, um sich über Produkte zu informieren, Anbieter zu vergleichen und Kaufentscheidungen vorzubereiten.

Gerade im E-Commerce entstehen dadurch neue Anforderungen. Entscheidend ist nicht mehr nur, mit relevanten Keywords in Suchmaschinen gefunden zu werden. Marken und Produkte müssen auch in natürlichsprachlichen, KI-generierten Antworten präsent sein.

Für Wunderlich als etablierten Anbieter von BMW-Motorradzubehör ergab sich daraus eine zentrale Fragestellung: Wie gut können generative Suchsysteme die Marke, ihre Produkte und ihre Expertise bereits erkennen, einordnen und bei relevanten Nutzerfragen berücksichtigen?

Eine starke klassische SEO-Präsenz allein liefert darauf keine ausreichende Antwort. Besonders bei erklärungsbedürftigen Produkten spielt der Anwendungskontext eine entscheidende Rolle. Nutzer fragen beispielsweise nicht nur nach Zubehör für eine BMW R 1300 GS, sondern möchten wissen, welcher Motorschutz für bestimmte Einsatzzwecke geeignet ist oder wie sie den Komfort ihres Motorrads auf langen Touren verbessern können.

Ziel des Projekts war deshalb, die aktuelle GEO-Performance systematisch zu bewerten, die Position gegenüber relevanten Wettbewerbern einzuordnen und konkrete Ansatzpunkte zur Verbesserung der KI-Sichtbarkeit zu identifizieren.

Unser Lösungsansatz: Datenbasierte GEO-Analyse statt pauschaler Optimierung

Löwenstark setzte auf ein ganzheitliches GEO-Audit, der klassische SEO-Grundlagen mit den spezifischen Anforderungen generativer Suchsysteme verbindet.

Im Mittelpunkt stand die Frage, unter welchen Voraussetzungen KI-Systeme Wunderlich als relevante Quelle erkennen und die Marke beziehungsweise ihre Produkte in Antworten berücksichtigen.

Dafür betrachteten wir nicht nur die technische Zugänglichkeit der Website, sondern auch die tatsächliche Präsenz in KI-Antworten, die Informationsqualität der Produkt- und Kategorieseiten sowie die digitale Markenautorität.

Ein wesentlicher Bestandteil war die systematische Analyse relevanter Nutzer-Prompts. Mithilfe eines KI-Sichtbarkeitsmonitorings untersuchten wir, bei welchen Fragestellungen Wunderlich bereits genannt wurde, wie häufig die Marke gegenüber Wettbewerbern erschien und in welchen Themenbereichen Sichtbarkeitslücken bestanden.

Auf dieser Grundlage ließen sich Maßnahmen nach ihrem strategischen Potenzial priorisieren. Statt einzelne Seiten isoliert zu optimieren, stand die langfristige Stärkung der thematischen Relevanz von Wunderlich im Fokus.

Durchgeführte Maßnahmen: Sechs Analysebereiche für eine fundierte GEO-Strategie

• Definition eines relevanten Prompt-Sets
• Analyse der bestehenden KI-Sichtbarkeit
• Prüfung technischer GEO-Voraussetzungen
• Analyse der Produktdatenqualität als zentralen Shopping-Faktor
• Prüfung des Contents nach GEO-spezifischen Faktoren
• Bewertung der digitalen Markenautorität
• Ableitung von konkreten Handlungsempfehlungen und Entwicklung einer GEO-Roadmap

Das Ergebnis: Starke Markenbasis und klar identifizierte Wachstumshebel

Der GEO-Audit lieferte eine umfassende Bestandsaufnahme der KI-Sichtbarkeit von Wunderlich und zeigte, in welchen Bereichen die größten Optimierungspotenziale bestehen.

Bereits starke Präsenz im relevanten Wettbewerbsumfeld

Besonders positiv fiel die Sichtbarkeit bei allgemeinen Fragen nach Herstellern und Anbietern für BMW-Motorradzubehör aus. In diesem Cluster erreichte Wunderlich einen Sichtbarkeitswert von 74 %.

Auch die Markenwahrnehmung wurde positiv bewertet: Im Vergleich mit den untersuchten Wettbewerbern erzielte Wunderlich den höchsten Sentiment-Wert.

Diese Ergebnisse bestätigten, dass Wunderlich bereits als relevante Marke im Themenumfeld BMW-Motorradzubehör wahrgenommen wird.

Größtes Potenzial bei informativen Nutzerfragen

Deutliche Unterschiede zeigten sich zwischen den untersuchten Prompt-Clustern.

Während Wunderlich bei Hersteller- und Anbieterfragen stark vertreten war, lag die Sichtbarkeit im Cluster „Modellbezogene Recherche“ lediglich bei 25 %.

Gerade bei Fragen nach individuellen Einsatzmöglichkeiten, Komfortverbesserungen oder konkreten Produktempfehlungen bestand damit erhebliches Potenzial.

Die zentrale Erkenntnis: Die Sichtbarkeitsanalyse zeigt, dass die Marke war bereits gut mit ihrem Produktsegment verknüpft. Um zusätzliche KI-Anfragen abzudecken, mussten die vorhandenen Produkte jedoch stärker mit konkreten Nutzerproblemen, Einsatzgebieten und Kaufentscheidungen in Verbindung gebracht werden. Im Zentrum der erstellten GEO-Roadmap steht daher die Kontextualisierung des Produktsortiments, um die Sichtbarkeit in diesem Cluster strategisch weiterzuentwickeln.

Der zentrale Mehrwert des Projekts: Wunderlich erhielt eine fundierte Standortbestimmung seiner KI-Sichtbarkeit und eine priorisierte Roadmap, um vorhandene Stärken gezielt auszubauen und identifizierte Sichtbarkeitslücken systematisch anzugehen.