Wie ChatGPT ein Produkt für jemanden auswählt: fünf Schritte und was es dabei gelesen hat

Wenn jemand einen KI-Assistenten fragt, welches Produkt er kaufen soll, sieht die Antwort aus, als käme sie aus dem Nichts: eine kurze Liste, eine Begründung, ein paar Links. Tut sie nicht. Dahinter steckt eine feste Folge von Schritten, und wer sie kennt, liest die Antwort anders.

Hier ist diese Folge, mit einem echten Beispiel, das wir am 7. September 2026 durchgeführt haben: eine ChatGPT-Sitzung ohne Login, gefragt wurde „Welche Espressobohnen soll ich in den USA kaufen, unter $25 pro Packung? Gib mir eine kurze, nummerierte Top 5 mit Marke und Onlineshop zum Kaufen."

Schritt 1: Jemand fragt

Die Frage ist normale Sprache und enthält, wie die meisten Kauffragen, zwei Einschränkungen (das Land, das Budget) und eine Aufforderung (fünf Stück, mit Shop). Nachgeschlagen wird noch nichts.

Schritt 2: Die Frage wird in Suchanfragen umgeschrieben

Der Assistent sucht nicht nach dem Satz, den Sie eingetippt haben. Er macht daraus mehrere Websuchen, typisch drei bis sechs, jede so formuliert, wie es einer Suchmaschine gefällt: „best espresso beans under $25", „espresso beans US review 2026" und so weiter. Deshalb kann eine Antwort Dinge enthalten, die Sie nie erwähnt haben, und Dinge auslassen, die Sie genannt haben: Was gefunden wird, entscheiden die Suchanfragen, nicht Ihre Worte.

Schritt 3: Eine Handvoll Seiten wird abgerufen

Aus diesen Suchen öffnet er eine kleine Zahl von Seiten, meist fünf bis zehn, und liest sie. Nicht das ganze Web, nicht die ersten hundert Treffer: eine Handvoll. Diese gelesenen Seiten sind das komplette Universum an Fakten, die in der Antwort stehen können.

In unserem Durchlauf waren die gelesenen Seiten: Coffee Bean Index, Tamp & Pour (zweimal), Whole Latte Reviews, Complete Home Barista und Burr & Basket. Fünf Seiten, sechs Zitate. Alle davon Testblogs. Kein einziger Shop. (Screenshot)

Schritt 4: Die Seiten werden verglichen

Jetzt stellt er gegenüber, was diese Seiten sagen: Preis, Röstung, Geschmacksnoten, für wen die jeweilige Bohne gedacht ist. Wo eine Seite einen Fakt als Text nennt, ist dieser Fakt nutzbar. Wo der Fakt in einem Foto, einem PDF oder einem Diagrammbild steckt, ist er für den Vergleich überhaupt nicht vorhanden. Der Vergleich ist nur so gut wie der Text auf dieser Handvoll Seiten.

Schritt 5: Die Antwort entsteht aus diesen Seiten

Die Antwort nannte fünf Bohnen (Lavazza Super Crema, Stumptown Hair Bender, Counter Culture Big Trouble, Peet's Espresso Forte, illy Classico) und zu jeder einen Ort zum Kaufen: dreimal Amazon, dazu Counter Culture und illy direkt. Sie nannte Shops, die sie nie gelesen hatte. Diese Shops kamen hinein, weil die Testblogs sie erwähnten.

Was das bedeutet

Eine Beobachtung ist keine Quote. Eine andere Frage oder ein anderer Tag liest andere Seiten. Aber der Mechanismus ist jedes Mal derselbe, und daraus folgen drei Dinge.

Die Testseiten sind die Türsteher. Bei einer Kauffrage liest der Assistent die Seiten, die Produkte in dieser Kategorie schon vergleichen. Wenn es in einer Kategorie zwei oder drei Testblogs gibt, auf die alle verlinken, dann entscheiden diese Seiten über die Antwort. Dort vorzukommen ist wichtiger als jedes Keyword.

Shops werden aus zweiter Hand genannt. Ein Shop erscheint in der Antwort, wenn die gelesenen Seiten ihn erwähnen. Das ist ein anderes Spiel als Suchmaschinen-Ranking: Es geht darum, der Ort zu sein, auf den ein Tester zeigt, und eine Produktseite zu haben, die ihre Fakten klar benennt, wenn der Assistent sie doch öffnet.

Die Fakten müssen Text sein. Schritt 4 vergleicht Text. Herkunft, Röstung, Preis, also genau das, worüber ein Käufer entscheidet: Steckt es in einem Bild, fehlt es im Vergleich, wie gut das Produkt auch sein mag.

Der einfache Test für jede Kategorie: Stellen Sie dem Assistenten die Frage, die Ihre Kunden stellen, und schauen Sie auf die Quellen unter der Antwort, nicht nur auf die Marken darin. Die Quellen sind die Seiten, die gelesen wurden. Dort ist die Antwort entstanden.