Modul 3

    AI Commerce Reporting.

    Serverseitige Messung jeder AI-Commerce-Interaktion — Discovery Views, Intent-Verteilung, Conversion Attribution. Ohne Cookies, deterministisch, plattformübergreifend.

    Warum klassische Analytics AI Commerce nicht messen können

    Cookie-basierte Tools sind für Browser-Sessions optimiert — nicht für AI-Agent-Interaktionen.

    Kein Cookie-Tracking in AI-Systemen

    ChatGPT, Google AI und Gemini führen keine Browser-Sessions. Klassische Analytics erfassen diese Interaktionen nicht.

    Keine Client-Side-Scripts

    AI-Agenten führen kein JavaScript aus. Google Tag Manager, Facebook Pixel und andere Tools sind wirkungslos.

    Probabilistische Modelle versagen

    Multi-Touch-Attribution mit statistischen Modellen kann AI-initiierte Commerce-Events nicht korrekt zuordnen.

    Was wir messen

    Commerce-spezifische Metriken aus serverseitigen Daten — nicht aus Browsern oder Cookies.

    Discovery Views

    Wie oft Ihre Angebote in ChatGPT, Google AI Overviews und Gemini-Empfehlungen erscheinen.

    Intent Distribution

    Welche Nutzerintentionen (Explore, Compare, Decide) Ihre Angebote ansprechen.

    Agent Actions

    Consent-basierte Aktionen, die AI-Agenten auf Basis Ihrer strukturierten Daten auslösen.

    Conversion Attribution

    Deterministische Zuordnung von AI-Interaktionen zu Commerce-Events — ohne probabilistische Modelle.

    Prompt Testing Score

    Wie gut Ihre Feed-Struktur reale AI-Discovery-Abfragen adressiert — validiert über mehrere LLM-Systeme.

    Incremental Lift

    Misst den zusätzlichen Commerce-Wert durch AI Discovery gegenüber bestehenden Kanälen.

    Prompt Testing & LLM-Validierung

    Strukturierte Feeds werden gegen reale AI-Discovery-Abfragen getestet — über ChatGPT, Google AI und Gemini hinweg.

    EWA simuliert reale AI-Discovery-Abfragen über mehrere AI-Systeme (ChatGPT, Google SGE, Gemini) hinweg, um die strukturelle Qualität von Commerce-Feeds zu bewerten. Analysiert werden Kontext-Passung, Intent-Abdeckung, Trust-Score-Einfluss, Empfehlungsverhalten und strukturelle Vollständigkeit. Dieser Prozess modifiziert keine externen AI-Systeme — er validiert ausschließlich interne Datenstrukturen.
    Kontext-Passung zwischen Angebotsstruktur und Nutzerintention
    Intent-Abdeckung über Explore-, Compare- und Decide-Phasen
    Trust-Score-Einfluss auf Empfehlungsverhalten
    Strukturelle Vollständigkeit von Feed-Attributen und Schema-Feldern
    Cross-LLM-Konsistenz (ChatGPT, Google AI, Gemini)

    Prompt Coverage Score

    Quantifiziert den Anteil relevanter Discovery-Abfragen, die durch die aktuelle Feed-Struktur adressiert werden.

    LLM Response Fit

    Misst, wie präzise AI-Systeme strukturierte Feed-Daten in kontextuell passende Empfehlungen übersetzen.

    Semantic Consistency Index

    Bewertet die Konsistenz der AI-Interpretation über ChatGPT, Google AI und Gemini hinweg.

    Trust Signal Impact

    Analysiert den messbaren Einfluss strukturierter Trust-Signale auf die Empfehlungsqualität von AI-Systemen.

    Discovery Alignment Score

    Aggregierter Score für die Gesamtübereinstimmung zwischen Feed-Struktur und realen Discovery-Anforderungen.

    Prompt Testing ist eine infrastrukturelle Validierungsfähigkeit — keine Optimierung für spezifische AI-Plattformen. Keine Manipulation von AI-Modellen. Keine plattformspezifische Optimierung. Keine Ranking-Garantien.

    Reporting-Prinzipien

    100% serverseitig — keine Cookies, keine clientseitigen Skripte
    DSGVO-konform by Design
    Deterministische Attribution — keine probabilistischen Modelle
    Plattformübergreifende Aggregation (ChatGPT, Google AI, Gemini)

    Commerce Intelligence aktivieren.

    Deterministische Serverdaten. Serverseitige Attribution. Messbare Ergebnisse.
    EWA AI Middleware

    AI Discovery & Commerce Infrastructure für den DACH-Markt. Strukturierte Feeds, Trust-Scoring, governance-gesteuerte Workflows.

    Kontakt

    © 2026 EWA Solutions GmbH. All rights reserved.

    DatenschutzImpressumAGB