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04.05.2026

AI-Commerce im Wandel: Wiener Startup Rankscale mit neuer Lösung für AI-Visibility

Das heimische KI-Startup Rankscale bietet Hilfestellungen in einem sich wandelnden E-Commerce-Markt, der verstärkt auf KI-Suche setzt. In knapp einem Jahr konnten damit einige Kunden, darunter auch namhafte, überzeugt werden.

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✨ AI Kontextualisierung

Online-Shopping steht vor einem Wandel. Eventuell gar vor einem Paradigmenwechsel. Denn die klassische Suchmaschine könnte bald ausgedient haben. Vor allem in den USA rückt KI im E-Commerce bereits immer stärker in den Fokus und droht damit, aktuellen Netz-Suchmaschinen das gleiche Schicksal widerfahren zu lassen, wie einst Altavista. Hier möchte Rankscale Unternehmen helfen.

Rankscale: Bosch und REWE als Kunden

Das Wiener Startup bewertete bei seiner Gründung die Sichtbarkeit von Unternehmen bei ChatGPT & Co. – brutkasten berichtete. Das Unternehmen von Mathias Ptacek und Patrick Schmid hatte im Mai des Vorjahres 500 User:innen in der Betaversion. Knapp ein Jahr später hat sich einiges getan. Heute verfügt Rankscale über 700 Kunden, darunter etwa Bosch, Rewe, O2, 1&1 und UBS. Das alles gelingt mit einem neuen Zugang, der aus vielen (kleinen) Features besteht.

Die „AI Visibility“-Analysen werden etwa mittlerweile in 17 „AI Search Engines“ angeboten – nicht nur in Google Gemini, ChatGPT, Perplexity und Claude.

Brand Visibility Dashboard

Als Kommandozentrum gilt das „Brand Visibility Dashboard“, mit dem Marken, Suchanfragen, Erwähnungen und Zitate in den KI-Suchmaschinen in einem Dashboard auf einen Blick verfügbar gemacht werden. Eine Wettbewerber-Übersicht zeigt zudem, wie die eigene Marke gegen die Marktbegleiter performt – differenziert nach analysierten AI-Engines. Dadurch könne ermittelt werden, wer die Suchanfragen dominiert und wo die eigenen Opportunitäten liegen.

„Universal Commerce Protocol“ im Anmarsch

Zudem hat das KI-Startup eine neue „KI Shopping Analyse“-Funktion vorgestellt, womit Marken und Händler schnell und intuitiv die Sichtbarkeit ihrer Produkte in ChatGPT, AI Mode (aktuell nur USA) und Copilot monitoren, analysieren und daraus Aktionen ableiten können sollen.

Das sei insbesondere deswegen wichtig, da Google in den nächsten Monaten in den USA bereits die sukzessive Einführung der Integration des neuen Universal Commerce Protocol (UCP) im Merchant Center angekündigt hat. Mit der UCP-aktivierten Funktion des US-Giganten können in den USA ausgewählte Händler einen Direktkauf-Button für Produkte im KI-Modus der Google-Suche und in Gemini implementieren.

Dadurch wird es möglich werden, dass Kund:innen einkaufen können, ohne die (KI-)Suche zu verlassen. Sollten diese Funktionalitäten dann zu einem nicht näher definierten Zeitpunkt auch nach Deutschland und andere Länder kommen, werde die Sichtbarkeit von Produkten ein entscheidender Erfolgsfaktor für Händler, E-Commerce Akteure und Hersteller sein, so das Rankscale-Team.

Browserbasiertes Dashboard

Die Wiener bieten daher in dem neuen, dezidierten Shopping-Tab ein Dashboard an, das auf einen Blick alle wichtigen ChatGPT, AI Mode und Copilot Shopping KPIs verfügbar macht. Das Browser-basierte Dashboard ist filterbar im Hinblick auf spezifische Themen und Suchanfragen, individuell konfigurierbare Tags und nach einem eigens definierten Zeithorizont. Dabei werden zwei übergreifende Perspektiven angeboten: Eine Produkt-Perspektive (aka Item) und eine Händler-Perspektive (aka Provider).

Im „AI Commerce Dashboard“ sehen Nutzer:innen auf einen Blick sämtliche eigenen Produkte, die in ChatGPT, AI Mode und Copilot sichtbar sind und von welchen Händlern sie angeboten werden. Dabei ist ein flexibles Rein- und Rauszoomen möglich: Nutzer:innen können entweder die gesamte Produktlandschaft aller Händler betrachten oder gezielt einzelne Händler auswählen, um ausschließlich deren KI-Sichtbarkeit und Produktperformance im Detail zu analysieren.

Rankscale bietet Ranking-Blick

Daneben gibt es eine „Buybox-Winner“-Analyse, bei der analysiert wird, wie oft ein Händler, der die zu analysierenden Produkte vertreibt, auf „Platz 1“ in ChatGPT, AI Mode oder Copilot angezeigt wird. Dadurch sollen Marken identifizieren können, welcher Händler die besten Sichtbarkeiten in ChatGPT für die eigenen Produkte liefert.

Darüber hinaus werden alle Suchanfragen (Search Terms) transparent ausgewiesen, die für die jeweiligen Rankings maßgeblich waren. Für jedes einzelne Ergebnis besteht außerdem die Möglichkeit, die ursprünglich ausgelieferten Suchergebnisseiten einzusehen. Diese werden im Tool gespeichert, sodass sich die Webansicht der überwachten Suchanfrage jederzeit nachvollziehen und im Detail rekonstruieren lässt.

Wettbewerbsanalysen bis auf Produktebene

Ergänzend stehen tabellarische Ansichten der einzelnen Shopping-Items zur Verfügung, inklusive eines Rankings jener Produkte, die in der KI-Sichtbarkeit besonders stark vertreten sind. Diese Übersicht wird um einen individuellen Visibility-Score ergänzt sowie um zentrale Kennzahlen wie durchschnittlichen Preis, durchschnittliche Bewertung und Anzahl der Reviews.

Eine detaillierte Analyse auf Produktebene ist ebenfalls möglich: Für jedes einzelne Produkt werden die beteiligten Händler sowie deren jeweilige Sichtbarkeit transparent dargestellt. Zusätzlich werden die Preisspannen der einzelnen Anbieter ausgewiesen, wodurch sich für Marken und Hersteller die Bedeutung einzelner Vertriebspartner bewerten lasse. Händler erhalten dadurch wiederum die Möglichkeit, Wettbewerbsanalysen bis auf Produktebene durchzuführen und Marktpositionen differenziert zu vergleichen, heißt es.

Auch in diesem Modul bleiben die ursprünglich ausgelieferten Ergebnisse jederzeit abrufbar, da sie im System gespeichert werden und somit eine vollständige Nachvollziehbarkeit der jeweiligen Datenansicht gewährleisten sollen.

Prompt-Hilfe

Zusätzlich gibt eine indexierte Ansicht im Zeitverlauf nach Produkten (Item) und nach Händler (Provider), so dass man die Entwicklung der Produktsichtbarkeit im Zeitverlauf beobachten kann.

Um die richtigen Prompts zu finden, bietet Rankscale mit dem Modul „Prompt Research“ eine tiefe Analyse des gewählten Segments an, bei der die stärksten im Modellwissen verankerten Suchintentionen sichtbar werden.

360 Grad Transparenz

Rankscale möchte damit eine beinahe „360-Grad-Transparenz“ für die Sichtbarkeit definierter Produkte in ChatGPT, AI Mode und Copilot zur Verfügung stellen.

Nicht zuletzt liefern Sentiment-Analysen die Tonalität, in der über die eigenen Marken oder die der Wettbewerber gesprochen wird.

Rankscale hebt dabei Suchanfragen hervor, bei denen Wettbewerber ranken und man selbst nicht. Dadurch soll man befähigt werden, sich auf solche Aktionen zu fokussieren, die einen besonders hohen Impact haben.

Auch lassen sich Wettbewerbertrends ermitteln, da die jeweilige Sichtbarkeit flexibel im Zeitverlauf getrackt werden könne. Dadurch soll ermittelt werden, wo Rivalen Boden gewinnen oder die eigene KI-Sichtbarkeit in den analysierten KI-Suchmaschinen ausgebaut wird. Mit einer automatischen Detektion sei es, so der Claim, sogar möglich, Wettbewerber zu identifizieren, die man noch gar nicht kennt.

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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