Produktkonfigurator für KI lesbar machen: der Drehlix-Test
- Im Test las ChatGPT von unserer alten Stuhl-Demo nur das rohe HTML: 128 Zeichen. Ein Regelwerk, das nur im JavaScript steckt, existierte für ChatGPT nicht.
- Nach dem Umbau beantwortet ChatGPT dieselbe Frage vollständig: vier Schritte, 39 Bezüge, drei Regeln, Demo-Preis.
- Ein erfundenes Produkt ist der sauberste Test: Was eine KI über Drehlix weiß, kann nur von unserer Website stammen.
- Ein Konfigurator braucht neben der Oberfläche für Menschen einen zweiten Ausgang für Maschinen: einen Faktenblock im ausgelieferten HTML.
In der letzten Ausgabe: Produktkonfigurator oder Angebotskonfigurator
Drei Abteilungen, ein Wort, drei Systeme: Der Vertrieb meint die Oberfläche, die IT das Regelwerk, das Controlling das Angebot. Der Schluss der Ausgabe war ein Satz, an dem dieser Artikel ansetzt: Ein Konfigurator braucht zwei Ausgänge, einen für den Menschen und einen für die Maschine.
→ Produktkonfigurator oder Angebotskonfigurator: der Unterschied
Zuletzt bei Skill-Abo: SkillSpector (#11)
SkillSpector prüft Claude-Skills, bevor du sie installierst: was sie lesen, was sie schreiben, wohin sie Daten schicken.
Wer meine Artikel zum Thema Sales und KI verfolgt, dem dürfte der nächste Schritt klar sein: Was ist, wenn die KI nicht nur deine Website zitiert oder empfiehlt? Was, wenn ein potenzieller Kunde seine Produktauswahl inklusive Varianten mit einer KI ausdiskutieren möchte? Kann dein Produktkonfigurator das?
Karl fragt ChatGPT nach dem Bürostuhl aus der Demo der letzten Ausgabe. Zurück kommt ein Satz über eine Demo-Seite, sonst nichts. Keine Sitzform, kein Bezug, keine Regel.
Anton: „Auf der Website ist doch alles drin.“
Franz: „Im Code, ja.“
Wie sich Suche verändert hat
Früher haben Menschen bei Google eine Liste mit zehn Treffern in zig Tabs geöffnet und von Hand gesucht. Heute diskutieren sie mit Claude, ChatGPT, Copilot oder dem KI-Modus von Google aus, was genau sie suchen, und klicken am Ende auf einen einzigen Treffer. Der KI-Modus von Google hat nach Googles Angaben über eine Milliarde Nutzer, die Anfragen sind dreimal so lang wie früher.
Klassische Konfiguratoren sind für diese Suche so unsichtbar wie ein Papierkatalog vor 20 Jahren im Internet. Die Website bleibt die Quelle, die eine KI vollständig lesen können muss. Was nicht im ausgelieferten HTML steht, kann keine KI zitieren.
Der Anfang: ein Kaffee und ein VW
Im August traf ich mich mit Sebastian Grillo, und wir hatten neben Apple-Technologie eine Idee im Handgepäck. Wenn ein Produkt variantenreich ist, ein Auto oder ein Bürostuhl, liefert der Konfigurator dann alle Informationen so, dass eine KI den Interessenten bis zum Schluss begleiten kann? Oder ist er eine vernagelte Kiste, an der die KI abbrechen muss?
Nach dem Treffen verglich Sebastian einfach einen VW-Konfigurator mit unserer USDconfig-Demo. Natürlich hinkt der Vergleich: Ein Auto ist komplexer als ein Bürostuhl. Als Benchmark taugt er trotzdem.
Wer ist Sebastian Grillo?
Sebastian Grillo macht seit 2004 Online-Marketing, also schon lange bevor sich jeder Zweite auf LinkedIn „Growth Hacker“ nannte. Mit PeakWerks baut er für kleine und mittlere Unternehmen aus Professional Services, High-Tech und Medizin Sichtbarkeit auf, die bleibt: Audits, Strategie, SEO/GEO, SEA, Content und KI-gestützte Prozesse. Die Haltung: Marketing ist ein Marathon und kein Sprint, und KI ist intelligente Energie und Werkzeug zugleich, aber kein Ersatz für Erfahrung und Urteilsvermögen.
Der erste Prüfbericht: VW ID. Polo, 20.08.2026
Die Ausgangsfrage: „Konfigurier mir einen schwarzen ID. Polo mit maximaler Reichweite und allen Fahrassistenzsystemen, und gib mir die Konfigurations-ID mit Link.“
| Teil der Anfrage | Beantwortbar | Warum |
|---|---|---|
| Maximale Reichweite | Ja | Zahlenfeld je Modelllinie im Quelltext. Ergebnis: Life 155 kW, 52 kWh, 454 km, ab 33.795 € |
| Schwarze Lackierung | Nein | Kein Farbname, kein lesbarer Farbcode, kein Preis in einer erreichbaren Quelle |
| Alle Assistenzsysteme | Nein | Keine wählbaren Assistenzoptionen, keine Pakete, keine Preise |
| Konfigurations-ID | Nein | Wird serverseitig erst nach Bedienung der Oberfläche vergeben |
| Link zur Konfiguration | Nein | Setzt die ID voraus |
„llms.txt und ai-plugin.json: beide 404.“ Und: „Sichtbarkeit in KI-Systemen hängt davon ab, ob ein System die Anfrage eines Kunden vollständig beantworten kann. Texte und Backlinks decken diesen Fall nicht ab.“
Kann ChatGPT einen Produktkonfigurator lesen?
Nur das, was im ausgelieferten HTML steht. Im Test vom 07.10.2026 bekam ChatGPT von unserer alten Stuhl-Demo 128 Zeichen Text und nichts von Schritten, Bezügen oder Regeln.
Sebastian rief die Seite so ab, wie es die drei OpenAI-Crawler tun, und stellte ChatGPT dieselbe Frage. ChatGPT gab das rohe HTML Wort für Wort wieder: kein JavaScript ausgeführt, kein Skript gelesen. Als Quelle nannte es nicht viSales, sondern „Kopfkino“, weil die Demo damals auf GitHub lag.
Am 22.10.2026 kam derselbe Prompt auf die neue Drehlix-Seite. Die Antwort: alle vier Schritte mit allen Optionen, alle 39 Bezüge, alle drei Regeln, der Demo-Preis. Nichts erfunden.
Ehrlich gesagt sind das zwei Läufe mit einem System. Am 22.10. hat ChatGPT die Seite nach eigener Aussage in einem Browser geöffnet. Was andere KI-Systeme sehen, zeigt die Messung weiter unten.
Die Prüfberichte im Detail
- Methode: Abruf mit den User-Agents von GPTBot, OAI-SearchBot und ChatGPT-User, einmal ohne und einmal mit JavaScript, dazu derselbe Prompt in ChatGPT.
- 07.10.2026, alte Demo: 128 Zeichen ohne JavaScript, 174 mit, kein JSON-LD, keine robots.txt auf GitHub.
- 22.10.2026, Drehlix: 4.996 Zeichen, ohne und mit JavaScript gleich, sechs JSON-LD-Blöcke, alle drei Bots erlaubt, Seite in Sitemap und llms.txt.
- Was daraus für jeden Konfigurator folgt: Was ohne JavaScript nicht im HTML steht, existiert für den Abruf nicht.
Mit diesen Befunden setzte ich mich an die Demo. Daraus wurde Drehlix, mit einer Funktion, die ein Kundenprojekt ohnehin gerade brauchte: regelbasierte Varianten.
Warum ein fiktives Produkt KI-Sichtbarkeit sauber misst
Bei einem erfundenen Produkt gibt es kein Vorwissen im Netz. Jede richtige Antwort einer KI über Drehlix lässt sich auf unsere Website zurückführen.
Drehlix ist ein Kunstname. Die Bezüge heißen D01 bis D39, dahinter stehen beschreibende Farbnamen wie „Pergament/Cremeweiß“, keine Stoffnamen eines Herstellers. Das 3D-Modell basiert auf einem frei lizenzierten Stuhl aus NVIDIAs SimReady-Sammlung (CC BY 4.0), von uns für USDconfig verändert.
Exkurs: Drehlix als Red Herring
Den Namen haben wir bewusst als Testbegriff gewählt. Am 13.10.2026, einen Tag vor dem Livegang, fragte ich den KI-Modus von Google danach. Die Antwort: Ein offizielles Produkt namens Drehlix-Stuhl gebe es nicht. Stattdessen kamen Vermutungen, ein Wortspiel mit einem Möbelhaus und ein YouTube-Kanal namens Drehlix mit rund 40 Abonnenten.
Screenshot: Gerhard Schröder, Google KI-Modus am 13.10.2026
Genau das macht den Test sauber: Alles, was eine KI danach Richtiges über den Stuhl sagt, kann nur von visales.de kommen. Echte Stoffnamen hätten die Antworten mit fremdem Markenwissen vermischt.
Hintergrund: OpenUSD, USDZ und NVIDIA Omniverse
Drehlix ist kein Einzelstück. viSales arbeitet seit vielen Jahren mit OpenUSD, dem offenen 3D-Standard, den Pixar entwickelt hat und den heute die Alliance for OpenUSD weiterführt, mit Apple, NVIDIA, Autodesk und Adobe. viSales ist dort Mitglied. USDZ ist das gepackte Format dazu, das iPhone, iPad und Apple Vision Pro ohne App öffnen. NVIDIA Omniverse baut auf demselben Standard auf, für Simulation, digitale Zwillinge und KI.
Für den Vertrieb heißt das: Eine Masterdatei aus den CAD-Daten speist den Konfigurator im Browser, AR auf dem iPad und, wo nötig, die Simulation in Omniverse. Darauf haben wir uns spezialisiert.
→ NVIDIA Omniverse, eine Einordnung für den Mittelstand
→ OpenUSD: der offene Standard für 3D-Daten
→ Sales im Industrial Metaverse
→ Digital Twins im Mittelstand: Was mitgeliefert wird, spart später Zeit und Geld
Drehlix-Konfigurator: Optionen, Regeln, gültige Varianten
Der Drehlix hat vier Schritte, ein Paket und drei Regeln. Daraus ergeben sich 385 gültige Konfigurationen, mit Paket Comfort 424.
- Sitzform: Kontur oder Normal
- Lehne: Soft oder Trim
- Armlehnen: ohne, eloxiert 3D oder poliert mit Ring
- Bezug: D01 bis D39
Das Paket Comfort legt Soft-Lehne und polierte Ring-Armlehnen fest und geht nur mit Sitzform Normal. Drei Regeln sagen jeweils, warum: D14 gibt es nicht zur Trim-Lehne. Ring-Armlehnen gibt es nur zur Sitzform Normal. Trim-Lehne mit Ring-Armlehnen verringert den Verstellbereich um 20 mm. Die Demo-Preise liegen zwischen 850 und 1.065 Euro und sind ausdrücklich kein Angebot.
→ Drehlix auf eigener Seite öffnen
Maschinenraum: Wie aus 468 Kombinationen 385 werden
2 × 2 × 3 × 39 = 468 Kombinationen sind möglich, 83 davon gesperrt, 385 gültig, mit Paket Comfort 424. Am 22.10.2026 haben wir alle 936 Kombinationen mit und ohne Paket durch die Regelauswertung des Konfigurators geschickt, mit identischem Ergebnis. Beide alten Zahlen stimmten. Sie zählten nur verschieden.
Die vier Ebenen eines KI-tauglichen Konfigurators
Ein vollständiger Options-Baum ist die Voraussetzung, um in einer KI-Antwort überhaupt vorzukommen. Für eine gültige Konfiguration reicht er nicht. Vier Ebenen entscheiden:
- Options-Baum: alle Optionen mit sprechenden Bezeichnern, vor der ersten Entscheidung.
- Zustand als Datensatz: Die Konfiguration lässt sich per Link in beide Richtungen übergeben.
- Typisierte Werte: Preis, Maße und Kennzahlen je Option als Zahl, nicht als Text.
- Regeln als Daten: requires, excludes, bundle und affects, mit Meldungen, die sagen, warum etwas nicht geht.
Im August erfüllte die alte Demo Ebene 1, Ebene 2 zur Hälfte, 3 und 4 gar nicht. Drehlix erfüllt heute alle vier.
Konfiguratordaten ohne JavaScript für KI lesbar machen
Ein Faktenblock im ausgelieferten HTML macht Optionen, Regeln und Codes ohne JavaScript lesbar. Er wird aus demselben Datensatz erzeugt wie der Konfigurator.
Ein aufklappbarer Bereich reicht, er steht trotzdem im HTML. Dazu gehört eine stabile Adresse statt einer neuen URL pro Version.
Maschinenraum: Faktenblock, JSON-LD und Datensatz
JSON-LD als WebApplication, als ProductGroup ohne Preis und Marke und als Dataset. Der Datensatz liegt öffentlich unter visales.de/data/drehlix.json. Alte Versionsadressen leiten auf die neue Seite um.
Konfigurationslink: Varianten, die KI direkt verlinkt
Jede Konfiguration hat einen eigenen Link. Das Muster steht im sichtbaren Text, damit eine KI fertige Konfigurationslinks ausgeben kann.
Ein Beispiel: Dieser Link öffnet den Drehlix mit Sitzform Normal, Soft-Lehne, Ring-Armlehnen und Bezug D32, direkt in genau dieser Konfiguration.
Wichtig: Der Link öffnet die Konfiguration im Browser. Im ausgelieferten HTML steht bei jedem Link der Startzustand. Deshalb muss der Faktenblock die Fakten selbst tragen. Der Link allein reicht einer KI nicht.
Gesperrte Kombination per Link
Wer D14 mit der Trim-Lehne verlinkt, bekommt nicht einfach einen anderen Stuhl, sondern die Sperre mit Grund: „Der Bezug D14 Gelb/Pastellgrün ist für die Trim-Lehne nicht lieferbar.“
Franz: „Dann ist unser Regelwerk jetzt Produktinformation.“
Karl: „Und woher wissen wir, ob die KI es auch liest?“
KI-Sichtbarkeit messen: Nullmessung und Ergebnis
Gemessen wird mit denselben Fragen vor und nach der Änderung, an mehrere KI-Systeme. Für ChatGPT liegt das erste Vorher/Nachher schon vor: am 07.10. nichts, am 22.10. alles.
Für den Google KI-Modus gibt es eine echte Nullmessung vom 13.10., einen Tag vor dem Livegang. Drehlix ist gerade erst am Start. Und weil wir bewusst einen Namen gewählt haben, den es vorher nicht gab, wusste keine KI etwas über diesen Stuhl, bevor die Seite online ging. Jede richtige Antwort danach zeigt, was die Seite selbst bewirkt.
Die Messung bei Claude, Google KI und Copilot haben wir noch nicht. Ein Test über KI-Tools braucht Vorlauf, bis die Tools die Daten gefunden haben. Wir fragen in einigen Wochen mit denselben Fragen nach und tragen das Ergebnis hier nach.
Die Testfragen
- „Was ist der Drehlix-Stuhl?“
- „Welche Bezüge hat der Drehlix-Konfigurator?“
- „Gib mir den Link zum Drehlix mit Sitzform Normal, Ring-Armlehnen und Bezug D32.“
Agentic Commerce: der nächste Schritt
Der Anschluss an agents.md liegt nahe: Shopify lässt Agenten bereits sechs Kaufschritte selbst durchlaufen, nur der Checkout braucht die Freigabe eines Menschen. Im B2B entspricht dem die Kontaktanfrage. Der Konfigurator ist in diesem Bild die Qualifizierungsschicht. Bricht sie ab, kommt der Agent nie bis zur Anfrage, egal wie gut die Website sonst für KI aufbereitet ist.
→ agents.md für B2B-Websites
→ WebMCP: Unsere Website gibt KI-Agenten Werkzeuge
Ist dein Produktkonfigurator KI-lesbar? Vier Prüffragen
Vier Fragen zeigen, ob eine KI deinen Konfigurator lesen kann.
- ☐ Steht das Regelwerk ohne JavaScript im HTML?
- ☐ Gibt es eine Adresse statt vieler?
- ☐ Ist jede Konfiguration verlinkbar?
- ☐ Gibt es eine Quelle, die die KI zitieren kann?
Schick uns deine Antworten an sales@visales.de, mit dem Link zu deinem Konfigurator. Wir sagen dir, wo er für KI heute endet.
Abschluss
Anton, Karl und Franz sind erfunden, wie Drehlix. Die Zahlen nicht.
Drehlix läuft auf USDconfig, unserem Produktkonfigurator auf OpenUSD-Basis: eine Masterdatei für Browser, AR auf iPhone und iPad und die Apple Vision Pro. Den Faktenblock, das JSON-LD und das Link-Muster bringt er mit.
Viele Grüße aus Velbert,
Gerhard Schröder
PS: Du willst wissen, ob dein Konfigurator für KI lesbar ist? In 30 Minuten schauen wir gemeinsam auf deine Varianten und deine Datenlage. Kein Pitch. Nur Klarheit.
Häufige Fragen
Was ist Drehlix?
Ein fiktiver Bürodrehstuhl, den viSales als Testprodukt für KI-Sichtbarkeit gebaut hat. Er ist nicht käuflich. Weil es den Namen vorher nicht gab, lässt sich jede KI-Antwort über Drehlix auf visales.de zurückführen.
Kann ChatGPT JavaScript auf einer Website ausführen?
Im Test vom 07.10.2026 nicht: ChatGPT las nur das rohe HTML. Am 22.10.2026 öffnete ChatGPT die Seite nach eigener Aussage in einem Browser. Verlässlich ist nur, was im ausgelieferten HTML steht.
Warum sieht eine KI die Regeln eines Produktkonfigurators nicht?
Weil sie meist nur im JavaScript der Oberfläche stecken. Wer die Seite ohne Skripte abruft, sieht die Regeln nicht. Für eine KI existieren sie dann nicht.
Was ist ein Faktenblock im HTML?
Ein statischer Abschnitt, der Optionen, Codes und Regeln als Text enthält. Er wird aus demselben Datensatz erzeugt wie der Konfigurator und darf aufklappbar sein, weil er trotzdem im HTML steht.
Wie viele gültige Konfigurationen hat der Drehlix?
- Mit dem Paket Comfort sind es 424. Möglich wären 468, drei Regeln sperren 83 davon.
Wie mache ich einen Produktkonfigurator für KI lesbar?
Mit einem Faktenblock im ausgelieferten HTML, JSON-LD für Produktgruppe und Datensatz, einer stabilen Adresse und einem Link-Muster für jede Konfiguration. Die Daten dafür hat dein Konfigurator meist schon, sie brauchen nur einen zweiten Ausgang.
Wie prüfe ich, was ChatGPT von meiner Website sieht?
Ruf die Seite ohne JavaScript ab, etwa mit dem User-Agent eines KI-Crawlers, und vergleiche den Text mit der Oberfläche. Dann stell ChatGPT eine konkrete Frage zu deinem Produkt und prüf, ob die Antwort stimmt.
Wie messe ich KI-Sichtbarkeit vor und nach einer Änderung?
Mit denselben Fragen an mehrere KI-Systeme, einmal vor der Änderung und noch einmal nach einigen Wochen. Wichtig ist die Nullmessung vorher. Nachträglich lässt sie sich nicht sauber herstellen.
Welches JSON-LD passt zu einem Produktkonfigurator?
Bei Drehlix: WebApplication für den Konfigurator, ProductGroup für das Produkt mit seinen Varianten und Dataset für den öffentlichen Datensatz.
Wo finde ich den Drehlix-Konfigurator?
Unter visales.de/drehlix-konfigurator.html. Den Datensatz gibt es offen unter visales.de/data/drehlix.json.
Was kostet es, einen bestehenden Konfigurator KI-lesbar zu machen?
Das hängt vor allem davon ab, wo die Daten heute liegen, wie viele Optionen und Regeln es gibt und welches System die Seite ausliefert. Liegen die Daten sauber vor, ist es meist ein überschaubarer Zusatz zum bestehenden Konfigurator. Eine Einordnung bekommst du im kostenlosen Erstgespräch.
Braucht man dafür einen neuen Konfigurator?
Nein, oft nicht. Meist reicht ein zweiter Ausgang für die Daten, die der Konfigurator schon hat: Faktenblock, JSON-LD und Link-Muster.
Was ist USDconfig von viSales?
Ein Produktkonfigurator auf Basis von OpenUSD. Aus einer Masterdatei entstehen der Konfigurator im Browser, AR auf iPhone und iPad und die Fassung für die Apple Vision Pro. Faktenblock, JSON-LD und Konfigurationslinks sind eingebaut.
Gibt es Beratung zu KI-lesbaren Produktdaten in NRW?
Ja. viSales arbeitet aus Velbert für Unternehmen in ganz NRW und darüber hinaus. Das Einordnungsgespräch dauert 30 Minuten und ist kostenlos.