Studie KI-Performance Schuhe 2026

Wie sichtbar sind wir in KI-Systemen wie ChatGPT, Claude und Perplexity? Wo stehen unsere unmittelbaren Wettbewerber? Welche Quellen prägen die Antworten besonders stark? Wo liegen die größten Potenziale zur Verbesserung von Präsenz und Tonalität?

Die Studie zeigt, wie sichtbar Marken aus dem Segment Schuhe in KI‑gestützten Such- und Assistenzsystemen sind. Auf Basis von jeweils 50 realitätsnahen Nutzeranfragen an zehn Large Language Models analysiert sie die Präsenz von insgesamt 532 Marken. Enthalten sind Rankings und Detailauswertungen über alle LLMs hinweg sowie differenzierte Analysen nach LLM, Produktkategorien, Anbietergruppen, Quellen und Tonalität.

126 Seiten, 2.000 Euro zzgl. MwSt.

zum → Studiensteckbrief mit Beispielcharts, Bestellformular, Infografik, Inhaltsverzeichnis, Methodik

Nutzwert der Studie:

welche der 532 Marken erzielen eine hohe KI-Performance, welche bekannten Schuhmarken finden sich jenseits der Top 100?
in welchen Produktkategorien sind welche Marken bei KI-Systemen besonders präsent und wo zeigen sich klare Spezialisierungsmuster?
welche Anbietergruppen performen in den KI-Antworten überproportional stark im Verhältnis zu ihrer Gruppengröße?
welche Large Language Models bevorzugen welche Marken und Quellen – welche Unterschiede erfordern eine differenzierte Content-Strategie?
wer sind die Benchmark-Quellen, die von KI-Systemen am häufigsten zitiert werden und welche Marken profitieren von den verschiedenen Portalen?
wie unterscheidet sich die Tonalität der KI-Antworten zwischen den Marken und welche Positionierungsmuster ergeben sich aus den positiven Begriffen?

Studiendesign:

Methode: Systematische Befragung von 10 Large Language Models mit jeweils 50 realitätsnah formulierten Nutzeranfragen je Modell; Erfassung aller genannten Marken je Antwort und Gewichtung nach Rangposition; Auswertung der Responses nach Markennennungen, Produktkategorie, Quellenverweisen, Platzierungen und Tonalität; Aggregation zu einem Gesamtranking.
Untersuchungsraum/Sprache: deutschsprachiger Raum (deutschsprachige Nutzeranfragen).
Scope: 14 Produktkategorien/Themenfelder zu Schuhen.
Berechnungen/Analysen: Rankings , Quellenanalyse mit Zitationshäufigkeiten, Tonalitäts-/Sentimentanalyse, Positionierungsanalyse (Korrespondenzanalyse und Konzentrationsmatrix).

Studie in Zahlen:

532 sichtbare Marken im Schuhmarkt
10 LLMs: ChatGPT, Claude, Copilot, DeepSeek, Gemini, Grok, LLaMA, Mistral, Perplexity, Qwen
50 Anfragen je LLM
14 Produktkategorien
13 Anbietergruppen
5.500 maximal erreichbare KI-Performance Punkte

Untersuchte Marken:
adidas, About You, Allbirds, Amazon, Ara, Asics, Birkenstock, Brooks, Bugatti, Clarks, Columbia, Common Projects, Deichmann, Dr. Martens, Ecco, Finn Comfort, Gabor, GEOX, Giesswein, glerups, Haflinger, Hanwag, Högl, HOKA, Jimmy Choo, Keen, La Sportiva, Lloyd, Lowa, Meindl, Merrell, New Balance, Nike, On, OTTO, Puma, RICOSTA, Rieker, Salomon, Scarpa, Skechers, Sorel, Superfit, Tamaris, Teva, Timberland, UGG, Veja, Waldläufer, Zalando
und weitere 482 Marken

Analysierte Produktkategorien:
Ballerinas, Business-Schuhe, Damenstiefel, Halbschuhe, Hausschuhe, Kinderschuhe, Pumps, Sandalen, Slipper, Sneaker, Turnschuhe, Wanderschuhe, Sonderthemen, Gesamtbranche

Analysierte Anbietertypen:
Arbeits-/Sicherheitsschuhe, Medien & Influencer, Modehandel, Modemarken, Outdoorbedarf, Outlet und Factory Stores, Schuhhersteller/-marken, Schuhhändler, Sportschuhe, Universalhändler/Marktplätze, Vergleichsportale, sonstige Marken, sonstiger Handel

Ausgewählte Ergebnisse:
Insgesamt wurden 532 Marken in den Antworten der zehn untersuchten LLMs erfasst. Die KI-Präsenz ist stark konzentriert: Auf die Top‑10‑Marken entfallen rund 30% der gesamten KI‑Performance‑Punkte. Als wichtigste Benchmark-Quelle in den KI-Antworten identifiziert die Studie de.ecco.com. Hersteller-Websites mit strukturierten Produktinformationen bilden modellübergreifend das inhaltliche Fundament, während Test- und Vergleichsportale die qualitative Bewertung prägen. Zwischen den zehn LLMs zeigen sich substanzielle Unterschiede – nicht nur in der Markenauswahl selbst, sondern auch in Tonalität, Begründungsmustern und Positionierungslogik. Für Marken bedeutet das: Eine pauschale „KI-Strategie“ reicht nicht aus. Gefragt ist eine differenzierte KI-Content- und PR-Strategie, die die Eigenheiten der einzelnen Modelle gezielt adressiert.

Diese Studie hilft, wenn ...

… Sie wissen möchten, wie präsent Ihre Marke im KI-Kosmos ist
… Sie befürchten, Newcomer mit Potenzial zu spät zu entdecken
… Sie Sorge haben, relevante Wettbewerber nicht auf der Rechnung zu haben
… Sie erkennen wollen, in welchen Kontexten Ihre Marke negativ erwähnt wird
… Sie wissen möchten, ob Ihre KI-Performance mit der Ihrer wichtigsten Konkurrenten mithalten kann
… Sie einen aktuellen Überblick über die relevanten Quellen der LLMs zu Ihrer Branche benötigen
… Sie wissen möchten, bei welchen Produktkategorien Ihre Marke Potenzial besitzt

Dies sind einige gute Gründe, sich diese Marketingstudie anzuschaffen. Mit insgesamt 500 Prompts wurden die gebräuchlichsten Verbraucheranfragen an KI-Systeme simuliert und deren Antworten analysiert.