04.05.2026
KI

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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Rankscale
©Rankscale/Stefan Klinar - Patrick Schmid (r.) und Mathias Ptacek.

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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KI, Cybersecurity
@ Tina Schön/schoenfotografiert Wien/Canva - Carolin Desirée Töpfer.

Carolin Desirée Töpfer ist externe Chief Information Security Officer, Cybersecurity-Strategin und Gründerin von Cyttraction mit Fokus auf kosteneffizientes Risikomanagement, sichere KI-Nutzung und Cybersecurity-Zertifizierungen. Mit praxisnahen Lernformaten und strategischer Expertise unterstützt sie regulierte Unternehmen dabei, Sicherheitsanforderungen effizient umzusetzen und nachhaltige digitale Resilienz aufzubauen. In ihrem Beitrag warnt sie vor KI-Cyberangriffen und rät Startups und kleinen Unternehmen Cybersicherheit frühzeitig strategisch zu verankern.


„Wir konzentrieren uns jetzt erst mal auf Produkt, Teamaufbau und Sales – Cybersicherheit machen wir dann später.“ Ein Satz, den ich so oder ähnlich häufig von Gründer:innen höre – und der einige Unternehmen schon Multi-Millionen gekostet hat.

Identität stehlen

Cyberkriminelle haben seit KI ihr Repertoire erweitert und finden Milliarden von bereits geleakten Datasets, mit denen sie arbeiten können. Das Ergebnis sind nicht nur technische Attacken, die es in die Headlines internationaler Medien schaffen. Viel schmerzhafter ist es für Unternehmen, wenn es Angreifer zwischen Arbeitsprozesse schaffen, E-Mails und Nachrichten zwischen Team-Mitgliedern, Geschäftspartnern und mit Kunden manipulieren. Anweisungen versenden, die zweifellos echt aussehen und dann mit ganzen Sammlungen an sensiblen Daten verschwinden. Die Identität des CxO stehlen oder Entführungen von Führungskräften vortäuschen, um dem Unternehmen zu schaden.

Neben dem Zeitverlust, der Budget-Verschwendung und den Aufräum-Kosten, kommt dann auch noch der Vertrauensverlust am Markt hinzu, gegenüber Kunden und Investoren. Dinge, auf die Gründer:innen oft erst kommen, wenn es bereits zu spät ist.

„Gesunder Menschenverstand“ oder „Hausverstand“ existiert nicht in der Cybersicherheit!

Aufgrund der oft vernachlässigten digitalen Bildung in Schulen und da viele Arbeitgeber immer noch nicht in effektive Trainings investieren, kommen in jedem Unternehmen Menschen mit ganz unterschiedlichen digitalen Fähigkeiten zusammen. Das gilt für Startup-Teams, Kunden und Investoren gleichermaßen. Hinzu kommen volle ToDo-Listen, Stress-Situationen und die eigene Scham.

Angreifer lieben gestresste, beschämte Arbeitstiere!

Ob jemand in so einem Umfeld eine gefälschte KI-Mail erkennt, die im schlimmsten Fall noch aus dem echten Postfach eines gehackten Geschäftspartners kommt, ist nur noch Glücksfall.

Trotzdem gibt es Teams, die tägliche Angriffe auf allen Ebenen erfolgreich abwehren – weil sie eine holistische Cybersicherheits-Strategie implementiert haben. Diese besteht je nach Geschäftsmodell und Branche aus einem präzisen Projektmanagement und zwischen 60 und 90 Einzelmaßnahmen. Zweck ist in erster Linie der umfassende Schutz der eigenen Arbeit. Gleichzeitig erfüllt das Unternehmen damit Anforderungen von Kunden sowie regulatorische Vorgaben, von denen Gründer:innen oft nicht einmal wissen.

Erste Basis-Maßnahmen sind auch für Startups mit kleinem Budget machbar!

Jede/ r hat heutzutage Angst, gehackt zu werden, Geld zu verlieren und seine eigenen sensiblen Informationen öffentlich im Internet zu finden. Das sehe ich nicht nur an den Fragen, die ich über meine „Social Media“-Kanäle bekomme. Dabei können schon 30-Minuten-Team-Meetings einen enormen Unterschied machen. Offen über Angriffsszenarien und Ängste sprechen, gleichzeitig die aktuellen Sicherheits-Maßnahmen ins Gedächtnis rufen, erhöhen die Aufmerksamkeit für Cyber-Themen sofort!

Auch um Ruhe reinzubringen. Denn wer sowieso immer gleich springt, wenn eine neue Aufgabe um die Ecke kommt, wird wahrscheinlich auch die Aufgaben von Hackern erfüllen. Klare Arbeitsprozesse, 4-Augen-Prinzip und die allgemeine Erlaubnis im Team, Dinge kritisch zu durchdenken, noch zweimal nachzufragen, oder einfach mal kurz durchzuatmen, hat schon so einige teure Fehler verhindert.

Verantwortlichkeiten in ruhigen Zeiten klären

Den größten Hebel haben dabei Gründer und Entscheider. „Founder Mode“ bedeutet oft auch, vieles selbst zu machen. IT Systeme und Sicherheits-Lösungen sind mittlerweile aber so komplex, dass sich das Investment in einen seriösen IT-Dienstleister lohnt. Viele bieten auch eine Hotline für Notfälle an.

Wesentlich günstiger ist es allerdings, diese Notfälle zu verhindern. Denn nach meiner Erfahrung brauchen selbst schnelle kleine Unternehmen sechs bis zwölf Monate, um eine funktionierende Cybersicherheits-Strategie mit allen Maßnahmen aufzubauen. Neben den technischen Upgrades, müssen dabei auch die organisatorischen Strukturen sitzen.

Wo klar ist, wer was wann macht und auch, wer sich um die Cybersecurity Maßnahmen kümmert, Aufräum-Aktionen, Updates und Backups organisiert, geht weniger schief. Bei kleinen Unternehmen muss die Person nicht einmal einen IT-Hintergrund mitbringen. Es beginnt mit Interesse am Thema, Projektmanagement-Skills und der Bereitschaft, das Team regelmäßig mit aktuellen Informationen zu versorgen.

Konflikte eingehen, um sichere Lösungen zu finden

Und auch darum, Konfliktsituationen smart zu lösen. Zum Beispiel beim Thema „Zugriff und Zutritt„: Nicht jeder sollte Zugriff auf alles haben. Dabei geht es nicht darum, Team-Mitglieder zu degradieren, sondern eine saubere Segmentierung zu schaffen. Am stärksten trenne ich hier zwischen Marketing und Kern-Business.

Alles, was sowieso für die Öffentlichkeit und mit verschiedenen Partnern produziert wird, findet bei mir selbst sogar in einer anderen Firma statt. Für Kunden richten wir technische Lösungen und Prozesse ein, die kreatives Marketing erlauben, Kunden-Kommunikation klar strukturiert und gleichzeitig das eigentliche Geschäftsmodell und die damit verbundenen Daten auf einem hohen Level schützt. Wer mit besonders sensiblen Informationen arbeitet, seine Patente aus Forschung und Entwicklung schützen will oder an einer einzigartigen Datenbasis für KI-Modelle arbeitet, kann über Segmentierung kosteneffizient Datenintegrität dort gewährleisten, wo sie wirklich notwendig ist.

Solche Konzepte stehen und fallen mit sicheren Login-Lösungen und der Bereitschaft aller Nutzer, diese auch zu nutzen. Die Aktivierung von 2 Faktor- oder Multi-Faktor-Authentifizierung führt dabei immer wieder zu Diskussionen.

Passwörter reichen schon lange nicht mehr aus, um Accounts zu schützen. Häufig bekommen Nutzer nur über die Abfrage des 2. Faktors mit, dass gerade ein Angreifer versucht, in ihren Account zu kommen.

Keine Schatten-IT, keine Schatten-KI

Wesentlich einfacher wird es, wenn alle im Team wirklich nur die Accounts nutzen, die sie wirklich für ihre tägliche Arbeit brauchen – und die sichere Funktion dieser über regelmäßige Tests oder technisches Tracking sicherstellen. So lässt sich auch vermeiden, dass das eigene Unternehmen zehn Tage offline und per E-Mail nicht erreichbar ist. Wie es zuletzt einer Wiener Geschäftsinhaberin passiert ist.

Auch aus wirtschaftlichen Gründen, kaufen Unternehmen kaum noch komplette Enterprise-Lizenzen für alle Mitarbeiter. Und auch bei Startups lohnt es sich, Lizenzen mindestens einmal im Jahr auszumisten und den jeweiligen Support zu bitten, vorhandene Daten EU DSGVO-konform zu löschen. Denn Accounts die ordentlich gelöscht wurden, können auch nicht zu Datenlecks führen.

Das gleiche gilt für alle KI Tools. Wer ein klares Prüfschema verfolgt, sich nicht vom Hype treiben lässt, unkontrolliertes Vibe Coding verhindert und auch hier ungenutzte Accounts wieder ordnungsgemäß löscht, kann von KI Effizienz profitieren, ohne seine eigene Arbeit oder gleich das ganze Unternehmen zu zerstören.

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