Google führt 6 konversationelle Attribute im Merchant Center ein: Das müssen Sie wissen

Auf der Google Marketing Live 2026 hat Google eine Reihe von Updates vorgestellt, die Händlern, Marken und anderen Verkäufern helfen sollen, in KI-gestützten Shopping-Erlebnissen sichtbar zu werden, zu verkaufen und ihre Performance zu messen. Zu den Ankündigungen gehörten a) Updates zum Universal Commerce Protocol, b) KI-Performance-Insights im Merchant Center, c) Ask Advisor sowie d) ein weniger auffälliges, aber wichtiges Update der Produktdaten: konversationelle Attribute.

Die Einführung konversationeller Attribute markiert einen bedeutenden Wandel darin, wie Produktdaten im Google-Shopping-Ökosystem genutzt werden.

Da Shopper zunehmend von keywordbasierten Suchen zu detaillierteren, natürlichsprachlichen Anfragen übergehen, benötigt Google umfangreichere Produktinformationen, um Produkte zu verstehen, zu vergleichen und zu empfehlen. Um diesen Wandel zu unterstützen, hat Google diese Reihe von Attributen eingeführt, die speziell für KI-gestützte Shopping-Erlebnisse wie AI Mode und Gemini konzipiert sind.

Was sind konversationelle Attribute?

Konversationelle Attribute sind optionale Datenfelder, die bestehende Produktfeeds im Merchant Center ergänzen. Sie wirken sich nicht auf den Freigabestatus von Produkten aus und können über ergänzende Feeds oder die Merchant API hinzugefügt werden. Ihr Zweck ist es, KI-Systemen und konversationellen Shopping-Agenten zu helfen, Produktfeinheiten besser zu verstehen und Fragen von Shoppern effektiver zu beantworten.

Google dokumentiert derzeit sechs konversationelle Attribute:

• Frage und Antwort [question_and_answer]
• Dokumentlink [document_link]
• Verwandtes Produkt [related_product]
• Item-Group-Titel [item_group_title]
• Variantenoption [variant_option]
• Popularitätsrang [popularity_rank]

1. Frage und Antwort [question_and_answer]

Mit diesem Attribut können Händler produktspezifische FAQs als strukturierte Frage-Antwort-Paare übermitteln. Hier ein paar Beispiele für verschiedene Produkttypen:

Beispiel: Kabellose Noise-Cancelling-Kopfhörer

• "Wie lange hält der Akku?" | "Bis zu 40 Stunden pro Ladung."
• "Kann ich zwei Geräte gleichzeitig verbinden?" | "Ja, Multipoint-Bluetooth wird unterstützt."
• "Sind sie für Flugreisen geeignet?" | "Ja, die aktive Geräuschunterdrückung reduziert Kabinenlärm."

Google erlaubt bis zu 30 Q&A-Paare pro Produkt – damit ist dieses Attribut eines der leistungsstärksten konversationellen Attribute, die derzeit verfügbar sind. Statt sich ausschließlich auf Produktbeschreibungen zu verlassen, können KI-Systeme auf Antworten zu genau den Fragen zurückgreifen, die Shopper wahrscheinlich stellen werden.

Wie Productsup unterstützen kann:

Produkt-FAQs manuell über Tausende SKUs hinweg zu erstellen, kann sehr zeitaufwendig sein. Productsup AI Enrich hilft Händlern dabei, produktspezifische Q&A-Paare skaliert zu generieren – und erleichtert so den Aufbau konversationeller Produktattribute für das Merchant Center und weitere KI-gestützte Shopping-Kanäle.

2. Dokumentlink [document_link]

Mit diesem Attribut können Händler URLs zu unterstützenden PDF-Dokumenten angeben.

Beispiele sind:

• Bedienungsanleitungen
• Montageanleitungen
• Technische Spezifikationen
• Zertifizierungsdokumente
• Produktratgeber

Dadurch erhält Google Zugriff auf detaillierte Produktinformationen, die häufig außerhalb des eigentlichen Produktfeeds liegen. Sie können bis zu 5 PDFs pro Produkt hinzufügen, jeweils maximal 50 MB groß. Mehrere URLs werden durch Kommas getrennt.

3. Verwandtes Produkt [related_product]

Mit diesem Attribut können Händler Beziehungen zwischen Produkten innerhalb ihres Katalogs definieren. Jedes verwandte Produkt wird über eine Produkt-ID [id] oder GTIN [gtin] referenziert.

Anders als bei einem generischen "Verwandte Produkte"-Bereich unterstützt Google sechs verschiedene Beziehungstypen:

Diese Beziehungsdaten helfen Googles KI zu verstehen, wie Produkte zusammenpassen, und ermöglichen fundiertere Empfehlungen. Sie können bis zu 30 verwandte Produkte pro Artikel angeben.

4. Item-Group-Titel [item_group_title]

Der Item-Group-Titel arbeitet gemeinsam mit dem bestehenden Attribut für die Item-Group-ID und bietet einen gemeinsamen Titel für eine Sammlung von Produktvarianten.

Während der product_title beispielsweise "Herren-Bio-Baumwoll-T-Shirt – Schwarz, M" lauten kann, wäre der item_group_title "Herren-Bio-Baumwoll-T-Shirt". So stellt die KI die Verbindung zwischen einzelnen Varianten und der übergeordneten Produktfamilie her.

5. Variantenoption [variant_option]

Dieses Attribut definiert die Eigenschaften, die eine Variante von einer anderen unterscheiden – etwa Farbe, Größe, Material oder Speicherkapazität.

In Kombination mit item_group_id und item_group_title hilft es Google, Produktvarianten zu verstehen und Shoppern genau die Option zuzuordnen, nach der sie suchen. Shopper könnten beispielsweise ganz konkret fragen:

"Zeig mir dieses Hemd in Schwarz, Größe M" oder "Gibt es dieses Handy auch mit 256 GB Speicher?"

6. Popularitätsrang [popularity_rank]

Ein Wert, der angibt, wie beliebt ein Produkt im Vergleich zum Rest Ihres Katalogs ist. Höhere Werte stehen für besser performende Produkte und helfen KI dabei, Bestseller zu identifizieren, wenn Shopper nach beliebten oder meistverkauften Artikeln fragen.

Ein Popularitätsrang von 95,5 bedeutet beispielsweise, dass das Produkt besser abschneidet als 95,5 % der Produkte in Ihrem Katalog – es zählt damit zu Ihren Top-Sellern.

Das gibt Google ein zusätzliches Signal, wenn Shopper Fragen stellen wie:

• "Was ist euer meistverkaufter Laufschuh?"
• "Welche Espressomaschine ist am beliebtesten?"
• "Was sind eure bestbewerteten Winterjacken?"

Beispielwerte:

• 95,5 → Bestseller
• 72,0 → Beliebtes Produkt
• 12,3 → Produkt mit geringerem Absatzvolumen

Wie konversationelle Attribute funktionieren

Konversationelle Attribute werden zusammen mit Ihren bestehenden Produktdaten im Merchant Center übermittelt – über Feeds oder die Merchant API. Jedes Attribut liefert Google zusätzliche Informationen, die in klassischen Produktfeldern wie Titel, Beschreibung, Preis oder Verfügbarkeit oft nicht erfasst werden.

Googles KI-Systeme können diesen zusätzlichen Kontext anschließend nutzen, um Produktbeziehungen zu verstehen, Fragen von Shoppern zu beantworten und Produkte mit konversationellen Shopping-Anfragen über AI Mode, Gemini und weitere KI-gestützte Oberflächen abzugleichen.

Drei Wege, um schon heute mit konversationellen Attributen zu starten

• Schritt 1: Bestehende Produktinhalte prüfen

Überprüfen Sie FAQs, Anleitungen, Kaufratgeber und Support-Inhalte, die sich innerhalb des Merchant Centers wiederverwenden lassen.

• Schritt 2: Produktbeziehungen abbilden

Identifizieren Sie Zubehör, benötigte Teile, häufig gemeinsam gekaufte Produkte und alternative Produkte in Ihrem gesamten Katalog.

• Schritt 3: Mit Ihren Top-Produkten beginnen

Konzentrieren Sie sich zunächst auf Bestseller, bevor Sie konversationelle Attribute auf Ihr gesamtes Sortiment ausrollen.

Productsup AI Enrich: Produktdaten in konversationellen Kontext verwandeln

Konversationelle Produktinhalte manuell zu erstellen, kann besonders bei umfangreichen Katalogen schwierig sein. Productsup AI Enrich hilft Händlern dabei, Produkt-Q&A, Highlights, Use-Case-Tags, Anlass-Tags und weitere KI-taugliche Inhalte zu generieren und zu skalieren – und erleichtert so die Vorbereitung von Produktdaten auf die nächste Generation von Shopping-Erlebnissen.

Intelligenter strukturierte Produktdaten unterstützen eine einfache Produktauffindung und reibungslose Kaufprozesse über alle neu entstehenden AI Channels hinweg.

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