KI-Suche und Produktdaten: Warum der Plattformwechsel darüber entscheidet, ob Sie gefunden werden

Über KI und Suche werden seit zwei Jahren zwei Geschichten erzählt, und beide sind bequem. Die eine sagt, dass die klassische Suche erledigt ist und man jetzt sofort alles umbauen muss. Die andere sagt, dass der Anteil noch im niedrigen einstelligen Bereich liegt und man das Thema in achtzehn Monaten wieder anschauen kann.

Wer gerade ein Shopsystem wechselt, kann sich für keine der beiden entscheiden — und das ist ein Vorteil, kein Nachteil. Denn in einem Migrationsprojekt stellt sich die Frage nicht als Marketingthema, sondern als Terminfrage: Wenn der Katalog ohnehin einmal komplett angefasst wird, in welcher Struktur soll er auf der anderen Seite ankommen?

Shopify hat im August Zahlen aus dem zweiten Quartal veröffentlicht, die diese Terminfrage überraschend genau beantworten. Drei davon sind für Umsteiger relevant, und die dritte ist die eigentliche Nachricht.

Zwei Zahlen, die beide stimmen

Zwei Kanäle, ein Jahr

Die KI-Suche wächst dreistellig — und ist trotzdem noch der kleinere Kanal

Beide Zahlen stammen aus demselben Quartalsvergleich und beide stimmen. Wer nur die erste liest, baut den Shop für einen Kanal um, der noch klein ist. Wer nur die zweite liest, verpasst den einzigen Kanal, der sich gerade verdreifacht.

• KI-vermittelte Sessions +197 % Rund das Dreifache im Jahresvergleich, sichtbar in nahezu jeder verfolgten Produktkategorie. Die Bestellungen aus diesen Sessions wuchsen im selben Verhaeltnis.
• Organische Such-Sessions +12 % Einstelliges Wachstum - aber auf einer Basis, die deutlich groesser ist als alle verfolgten KI-Plattformen zusammen.

Wichtig für Ihre eigene Messung Die KI-Zahl ist in fast jedem Analytics-Setup zu niedrig. Oberflächen wie Googles KI-Übersichten laufen weiterhin unter „organische Suche“ — was Sie messen, ist der Teil des KI-Traffics, der sich als eigener Verweis zu erkennen gibt.

Der Reflex bei der ersten Zahl ist, ein KI-Projekt aufzusetzen. Der Reflex bei der zweiten ist, es zu vertagen. Beide Reflexe gehen an der Lage vorbei, weil sie unterstellen, dass es sich um zwei Kanäle mit zwei Aufgabenlisten handelt.

Genau das ist nicht der Fall. Googles eigene Angaben zu seinen KI-Oberflächen sind an diesem Punkt eindeutig: Sie greifen auf dieselben Qualitäts- und Ranking-Systeme zurück wie die klassische Suche. Die Daten, mit denen ein Sprachmodell Ihr Produkt versteht, sind dieselben Daten, mit denen eine Suchmaschine es einordnet. Es gibt keine zwei Optimierungen, sondern eine, die auf zwei Kanäle einzahlt.

Für ein Migrationsprojekt ist das die entlastende Nachricht: Sie müssen nicht wetten, wie groß die KI-Suche 2028 sein wird. Sie müssen nur entscheiden, in welcher Struktur Ihre Produktdaten importiert werden — und diese Entscheidung zahlt sich in beiden Szenarien aus.

Der Unterschied ist nicht die Menge, sondern die Ankunftstiefe

Einstiegstiefe

Jede zweite KI-Session beginnt dort, wo Ihr Trichter bisher endete

Die Hälfte der KI-vermittelten Sessions landet direkt auf einer Produktseite. Der erste Kontakt mit Ihrer Marke ist also die Seite, die bisher davon ausgehen konnte, dass die Vorarbeit schon geleistet wurde — und die Kundschaft kommt mit mehr Kaufabsicht an, nicht mit weniger.

Was die Produktseite dadurch zusätzlich tragen muss

• Bestätigen statt vorstellen

  Wer über eine KI-Antwort kommt, hat eine Behauptung im Kopf. Die Seite muss sie belegen — mit denselben Spezifikationen, in derselben Sprache.

• Spezifikationen und Kompatibilität

  Maße, Materialien, Passform, „passt zu“. Im Altsystem lagen diese Werte oft in Attributsets, die beim Import im Beschreibungstext landen — dort findet sie niemand mehr.

• Vertrauenssignale ohne Umweg

  Bewertungen, Versand- und Rückgabebedingungen, FAQ. Bei einem Einstieg oben trägt die Marke; bei einem Einstieg unten trägt nur diese eine Seite.

• Vergleichbarkeit auf der Seite

  Die Alternative ist ein Klick zurück in den Chat, nicht auf Ihre Kategorieseite. Was Ihr Produkt von den zwei naheliegenden Alternativen unterscheidet, gehört sichtbar auf die Seite.

Diese Zahl verschiebt etwas, das in Migrationsprojekten normalerweise erst spät verhandelt wird: die Produktseitenvorlage.

Im gewachsenen Altsystem ist die Produktseite über Jahre unter der Annahme entstanden, dass die Kundschaft sie nicht als erste Seite sieht. Was die Marke ausmacht, steht auf der Startseite. Was zum Sortiment gehört, klärt die Kategorieseite. Versandbedingungen stehen im Footer, Rückgaberegeln auf einer Infoseite, und die technischen Daten sind irgendwann im Beschreibungstext gelandet, weil das schneller ging als ein neues Feld.

Bei einem Einstieg von oben funktioniert das. Bei jeder zweiten KI-Session funktioniert es nicht, weil es die Seiten darüber in dieser Session nicht gibt.

Dabei geht es nicht um eine schönere Produktseite. Es geht darum, dass eine Person, die mit einer konkreten Behauptung im Kopf ankommt — „das Modell ist mit meinem Gerät kompatibel“ —, diese Behauptung auf der Seite bestätigt finden muss. Findet sie sie nicht, geht sie nicht auf Ihre Kategorieseite. Sie geht zurück in den Chat.

Warum der Aufschlag nicht am Sortiment hängt

Der Conversion-Vorsprung aus diesem zweiten Befund verteilt sich nicht gleichmäßig über das Sortiment — und die Verteilung sagt mehr über die Ursache aus als der Mittelwert.

Wo der Vorsprung entsteht

Der Aufschlag hängt nicht am Sortiment, sondern an der Zahl der Kriterien

Uhren und T-Shirts stehen in derselben Oberkategorie und liegen trotzdem weit auseinander. Der Unterschied ist nicht das Produkt, sondern die Entscheidung davor: Wo vor dem Kauf Spezifikationen, Kompatibilität und Kompromisse abgewogen werden, spielt die KI-Suche ihre heutige Stärke aus.

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so viele Neukund:innen wie über die organische Suche — und zwar gerade in den geschmacksorientierten Kategorien, in denen der Conversion-Vorsprung klein ist. Dort ist die KI-Suche kein Abschlusskanal, sondern ein Entdeckungskanal.

Was das für die Sortimentsfrage bedeutet: Es gibt keine Kategorie, die „nichts mit KI zu tun hat“. Es gibt nur zwei verschiedene Rollen. In der einen bringt die KI-Suche Abschlüsse, in der anderen bringt sie Menschen, die Ihre Marke sonst nicht gefunden hätten. Beide Rollen leben von derselben Datenqualität.

Die naheliegende Reaktion auf diese Zahlen ist, das eigene Sortiment einzusortieren und daraus eine Priorität abzuleiten. Das führt in die falsche Richtung, weil die Kategorie nur ein Stellvertreter ist. Was tatsächlich gemessen wird, ist die Anzahl der Kriterien, die vor dem Kauf abgewogen werden.

Deshalb liegen Uhren und T-Shirts in derselben Oberkategorie so weit auseinander. Und deshalb ist die Frage für Ihr Projekt nicht „Bin ich in einer guten Kategorie?“, sondern: An wie vielen Stellen in Ihrem Sortiment muss jemand vor dem Kauf etwas prüfen — Maße, Passform, Kompatibilität, Materialien, Anwendungsfall? Jede dieser Stellen ist ein Feld, das heute wahrscheinlich als Fließtext existiert.

Wer sein Sortiment für geschmacksgetrieben hält und daraus ableitet, das Thema betreffe ihn nicht, übersieht die zweite Zahl: Gerade dort bringt die KI-Suche überdurchschnittlich viele Menschen, die die Marke vorher nicht kannten. Die Rolle ist eine andere, die Voraussetzung ist dieselbe.

Die Zahl, die aus einer SEO-Aufgabe eine Migrationsaufgabe macht

Bis hierher ließe sich alles als Optimierungsthema abtun — etwas, das man nach dem Go-live angeht, wenn der Shop läuft. Die dritte Zahl macht das schwierig.

Shopify hat verglichen, wie KI-vermittelte Sessions konvertieren, je nachdem worauf das System beim Empfehlen zugreifen konnte: auf strukturierte Katalogdaten oder auf gescrapte beziehungsweise über Dritte bezogene Produkt-Feeds. Der Unterschied beträgt Faktor zwei — bei identischem Sortiment und identischer Nachfrage.

Das ist keine Aussage über Shopify gegenüber anderen Plattformen. Es ist eine Aussage über den Unterschied zwischen einem Produkt, dessen Eigenschaften als Daten vorliegen, und einem Produkt, dessen Eigenschaften aus einer Seite zusammengekratzt werden müssen. Und dieser Unterschied entsteht nicht im Marketing. Er entsteht im Import.

Bilanz entlang des Imports

Was mit Ihren Produktdaten passiert, wenn niemand eine Entscheidung trifft

Ein Standardimport ist ehrlich: Er bringt mit, was sich abbilden lässt, und lässt liegen, wofür im Ziel kein Feld existiert. Das Ergebnis ist ein Katalog, der im Shop vollständig aussieht und für vergleichende Systeme dünn ist.

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So viel besser konvertierten KI-vermittelte Sessions, die auf strukturierte Katalogdaten zugreifen konnten, gegenüber Sessions, die auf gescrapte oder Drittanbieter-Feeds angewiesen waren. Dieselben Produkte, dieselbe Nachfrage — nur eine andere Datenqualität.

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Datengruppen kommen unverändert an. Sie stehen in jedem Migrationsangebot, weil sie sich prüfen lassen.

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brauchen eine Entscheidung, bevor der Import läuft. Danach sind sie kein Import mehr, sondern ein Projekt.

1. Preise und Bestände

   Kommt mit

   Heute Führendes Feld im Altsystem oder im ERP

   Wandern zuverlässig — jede Migration wird an ihnen gemessen

2. Produkttitel und Handle

   Kommt mit

   Heute Titel plus URL-Fragment nach der Logik des Altsystems

   Wandern 1:1, die URL-Struktur ändert sich und wird umgeleitet

3. Beschreibungstexte

   Kommt an, unbrauchbar

   Heute HTML-Feld, gewachsen über Jahre, mit Layout-Markup vermischt

   Kommt als Block an — samt Tabellen, Inline-Styles und Resten alter Themes

   Für Discovery zählt nicht die Länge, sondern ob eine Aussage als Aussage erkennbar ist. Ein Absatz, in dem „wasserdicht bis 100 m“ zwischen zwei Marketingsätzen steht, ist ein Text. Dasselbe in einem Feld ist ein Datum.

4. Technische Attribute

   Kommt an, unbrauchbar

   Heute Attributset oder Merkmalsgruppe: Maße, Material, Passform, Kompatibilität

   Ohne Zielstruktur landet alles im Beschreibungstext oder nirgends

   Die wichtigste Zeile der Tabelle. Genau diese Werte sind es, nach denen in natürlicher Sprache gefragt wird — und genau sie haben in Shopify keinen Platz, solange niemand die Metafelder anlegt.

5. Varianten und Optionsnamen

   Kommt an, unbrauchbar

   Heute Optionswerte, oft technisch benannt oder als Code gepflegt

   Wandern mit, inklusive der technischen Benennung

   „Farbe: RAL 9010“ ist für einen Menschen vor dem Regal entschlüsselbar. Für eine Kaufberatung, die „in Weiß“ sucht, ist es das nicht.

6. Produkttaxonomie

   Kommt nicht mit

   Heute Kategoriebaum, meist an der eigenen Navigation entlang gewachsen

   Alte Kategorien werden Collections — die Produkttaxonomie bleibt leer

   Eine Collection sagt, wo ein Produkt im Shop einsortiert ist. Die Taxonomie sagt, was es ist. Vergleichende Systeme greifen auf das Zweite zu.

7. Bewertungen

   Kommt nicht mit

   Heute Liegen in der Bewertungs-App oder -Erweiterung des Altsystems

   Hängen am alten System, nicht am Produkt — ohne Export weg

   Der teuerste Verlust in dieser Liste, weil er doppelt trifft: Die Vertrauensfläche auf der Produktseite fehlt, und die Sternebewertungen in den Suchergebnissen verschwinden mit.

8. Versand, Rückgabe, Lieferzeit

   Kommt nicht mit

   Heute Fest im Template des Altsystems oder in einer Infoseite

   Muss neu gedacht werden: je Produkt statt einmal im Footer

9. Bild-Alt-Texte

   Kommt nicht mit

   Heute Gepflegt oder nicht gepflegt, je nach Historie

   Bilder wandern zuverlässig, die Alt-Texte häufig nicht

Zwei Zeilen dieser Bilanz verdienen einen eigenen Absatz.

Die technischen Attribute sind der eigentliche Kern. In Shopware, Magento oder OXID liegen Maße, Material, Passform und Kompatibilität in Attributsets — als Felder, mit Namen, abfragbar. Beim Import in Shopify gibt es für diese Felder standardmäßig kein Ziel. Wer vorher keine Metafelder definiert hat, bekommt sie in den Beschreibungstext geschrieben oder gar nicht. Der Shop sieht danach vollständig aus, und ein Mensch findet alles. Als Datum existiert nichts davon mehr.

Die Bewertungen sind der teuerste stille Verlust. Sie hängen in fast allen Altsystemen an einer Erweiterung, nicht am Produkt, und wandern deshalb bei keinem Standardimport mit. Was dabei verloren geht, ist doppelt: die Vertrauensfläche auf der Produktseite, die bei tiefem Einstieg besonders zählt, und die Sternebewertungen in den Suchergebnissen. Beides gehört als eigener Posten in die Migrationsplanung, nicht in die Liste der Dinge, die man später nachholt. Später ist das Altsystem abgeschaltet.

Warum ausgerechnet der Umstieg das Zeitfenster ist

Die Arbeit an Produktdaten hat ein Eigentümerproblem. Sie gehört niemandem so richtig: dem Marketing zu technisch, der IT zu inhaltlich, dem Einkauf zu weit weg vom Tagesgeschäft. Deshalb steht sie in fast jedem Shop seit Jahren auf einer Liste und wird verschoben, weil sie nie dringend ist.

Ein Plattformwechsel hebt genau diesen Zustand für einige Wochen auf. Drei Dinge fallen zusammen, die sonst nie zusammenfallen:

Die Daten liegen ohnehin auf dem Tisch. Jedes Feld wird exportiert, abgebildet und importiert. Ob dabei ein Wert aus dem Beschreibungstext in ein Metafeld wandert oder mitgeschleppt wird, ist im Mapping eine Zeile — und nach dem Go-live ein Projekt mit eigener Abstimmung.

Es gibt ein Budget und einen Termin. Katalogarbeit als Teil der Migration braucht keine eigene Rechtfertigung. Dieselbe Arbeit ein Jahr später ist ein Antrag.

Es gibt eine Entscheidungsinstanz. Während der Migration sitzen die Leute, die über Kategorienamen, Attributnamen und Pflichtfelder entscheiden können, ohnehin regelmäßig zusammen. Danach nie wieder.

Nach dem Go-live schließt sich dieses Fenster schnell und ziemlich vollständig. Was nicht importiert wurde, wird nachgepflegt — von Hand, artikelweise, neben dem Tagesgeschäft. Bei fünfhundert Artikeln ist das machbar. Bei zwölftausend ist es das nicht, und deshalb passiert es nicht.

Das ist übrigens dasselbe Muster, das wir bei KI-Empfehlungen nach dem Plattformwechsel beschrieben haben, nur aus der anderen Richtung: Dort geht es um die Empfehlungen im eigenen Shop, hier um die Auffindbarkeit außerhalb. Die Vorarbeit ist in beiden Fällen identisch — was einmal als Feld existiert, bedient beide Fälle.

Vier Handgriffe, die ins Migrationsprojekt gehören

Die Zielstruktur steht vor dem Import, nicht danach. Bevor die erste Zeile exportiert wird, braucht es zwei Listen: welche Metafelder es geben soll und welche Produkttaxonomie gilt. Das ist eine Sitzung, keine Konzeptphase — aber sie muss vor dem Mapping stattfinden, weil das Mapping sonst nichts hat, worauf es abbilden könnte.

Attribute werden beim Export herausgezogen, nicht später aus dem Text. Im Altsystem sind die Werte noch sauber getrennt. Der Moment, sie in Zielfelder zu überführen, ist genau dieser — nicht der spätere Versuch, sie mit Textregeln wieder aus einem HTML-Block herauszulösen. Diese Richtung ist ungleich teurer und liefert schlechtere Ergebnisse.

Bewertungen bekommen einen eigenen Posten. Export aus dem Altsystem, Zuordnung über die Artikelnummer, Import in die Zielanwendung, Auszeichnung mit strukturierten Daten. Vier Schritte, die zusammen überschaubar sind — solange das Altsystem noch läuft.

Die Produktseitenvorlage wird für den tiefen Einstieg gebaut. Spezifikationen als Block statt als Absatz, Bewertungen sichtbar ohne Klick, Versand- und Rückgabebedingungen am Produkt statt im Footer, häufige Fragen auf der Seite. Das ist kein Redesign, sondern eine Anordnungsfrage — und sie ist beim Theme-Aufbau kostenlos, weil die Vorlage ohnehin neu entsteht.

Wenn Sie an dieser Stelle über URL-Struktur und Weiterleitungen nachdenken: Das ist ein verwandtes, aber eigenes Thema, und es steht ausführlich in 301-Redirects bei Shopify-Migrationen.

Wie Sie messen, ohne sich zu täuschen

Auf die weiter oben erwähnte Untererfassung lässt sich eine ganze Fehlentscheidung bauen. Sichtbar sind nur die Quellen, die sich als eigener Verweis zu erkennen geben — ChatGPT, Copilot, Perplexity, Gemini, Claude. Alles, was über eine KI-Oberfläche innerhalb der Suche läuft, steht in Ihrem Bericht unter organischer Suche und stützt dort ausgerechnet das Argument, das Thema sei noch klein.

Praktisch heißt das drei Dinge. Erstens: Wenn Ihre Analyseplattform keine KI-Kanalgruppe mitbringt, legen Sie eine an, die diese Verweisquellen zusammenfasst. Zweitens: Vergleichen Sie die beiden Kanäle nebeneinander statt isoliert, und zwar auf Bestellwert und Umsatz je Session, nicht nur auf Sessions — der ganze Befund handelt von Qualität, nicht von Menge. Drittens: Behandeln Sie den gemessenen KI-Anteil als Untergrenze und nicht als Messwert.

Wer auf Shopify verkauft, findet einen Teil davon bereits im Admin: Der Agentic-Bereich führt Verkäufe, Sessions, Bestellungen und Conversion über die KI-Kanäle in einer Ansicht zusammen und zeigt zusätzlich, welche KI-Suchanfragen in Ihrer Kategorie häufig sind und wie Ihre Produkte dazu stehen. Das ist nebenbei die schnellste verfügbare Quelle für die Sprache, in der Ihre Kundschaft tatsächlich fragt — und damit für die Attributnamen, die Sie brauchen.

Drei Missverständnisse, die Projekte teuer machen

„Das ist ein Thema für nach dem Go-live.“ Es ist eines für davor, weil sich die entscheidende Arbeit — Werte aus Texten in Felder überführen — nur im Import zu vertretbaren Kosten erledigen lässt. Danach ist dieselbe Arbeit Handarbeit.

„Unsere Beschreibungen sind ausführlich, da steht alles drin.“ Genau das ist das Problem. Ausführlich heißt für ein vergleichendes System nicht mehr Information, sondern mehr Text ohne Struktur. Der Satz, in dem „wasserdicht bis 100 Meter“ zwischen zwei Marketingaussagen steht, ist ein Text. Dasselbe in einem Feld ist ein Datum.

„Wir warten ab, wie groß das wird.“ Ein vertretbarer Standpunkt — nur nicht in diesem Jahr, wenn ohnehin migriert wird. Abwarten kostet hier nichts, wenn man nichts tut, und alles, wenn man in derselben Zeit den Katalog ohne Zielstruktur importiert. Die Entscheidung wird beim Umstieg getroffen, ob man sie trifft oder nicht.

Checkliste

Vor dem Import: zehn Punkte für auffindbare Produktdaten

Abzuarbeiten, solange das Altsystem noch läuft und das Mapping noch offen ist. Ihre Häkchen bleiben in diesem Browser gespeichert.

• Metafeld-Struktur definiert: Welche technischen Attribute bekommen ein eigenes Feld, mit welchem Namen und welchem Typ
• Shopify-Produkttaxonomie je Produktgruppe festgelegt — zusätzlich zu den Collections, nicht statt ihrer
• Attributsets des Altsystems auf die Zielfelder abgebildet, bevor der erste Testimport läuft
• Beschreibungstexte gesichtet: Welche Aussagen darin sind eigentlich Attribute und gehören in ein Feld
• Optionsnamen und Optionswerte in verständliche Sprache übersetzt statt Codes zu übernehmen
• Bewertungen als eigener Migrationsposten mit Export, Zuordnung über die Artikelnummer und strukturierter Auszeichnung
• Bild-Alt-Texte im Export enthalten oder als Nachpflege eingeplant
• Versand-, Rückgabe- und Lieferzeitangaben je Produkt verfügbar statt nur im Footer
• Produktseitenvorlage für den Einstieg ohne Vorgeschichte gebaut: Spezifikationen, Vertrauenssignale, häufige Fragen
• KI-Kanalgruppe in der Analyseplattform angelegt und als Untergrenze verstanden, nicht als Messwert

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Wo Sie ansetzen, je nach Ausgangslage

Ihre Situation	Der erste Handgriff
Das Migrationsangebot nennt „Produktdatenimport“ als eine Zeile	Nachfragen, was mit Attributsets, Bewertungen und Alt-Texten passiert. Meist lautet die Antwort: übernommen, soweit möglich
Ihre technischen Daten stehen im Beschreibungstext	Eine Stichprobe von zwanzig Artikeln durchgehen und zählen, wie viele Aussagen darin eigentlich Felder sind. Diese Zahl ist die Begründung
Sie verkaufen erklärungsbedürftige Produkte	Die Kriterien auflisten, nach denen Ihre Kundschaft vergleicht. Genau diese Liste ist Ihre Metafeld-Struktur
Ihr Sortiment ist geschmacksgetrieben	Nicht die Conversion betrachten, sondern die Neukundenquote. Dort liegt in diesen Kategorien der Effekt
Bewertungen sind heute ein Verkaufsargument	Vor dem Cutover klären, wie sie exportiert und zugeordnet werden. Nach der Abschaltung gibt es keinen Export mehr
Sie haben mehr als 5.000 Artikel	Akzeptieren, dass Nachpflege von Hand keine Option ist. Was nicht im Import passiert, passiert nicht
Der Go-live-Termin steht und das Mapping ist offen	Die Zielstruktur vorziehen. Sie ist eine Sitzung, das Nachziehen später ist ein Quartal
Sie messen KI-Traffic noch gar nicht	Kanalgruppe anlegen, bevor der alte Shop abgeschaltet wird — sonst fehlt der Vergleichswert für die Zeit danach

Von diesen Punkten ist genau einer nach dem Go-live nicht mehr nachholbar, und es ist nicht der, der am meisten Arbeit macht: der Export aus dem Altsystem. Alles andere lässt sich mit Aufwand reparieren. Was beim Abschalten nicht mitgekommen ist, existiert nicht mehr.

Der Rest dieses Themas ist erfreulich unspektakulär. Es geht nicht darum, auf eine Technologie zu wetten, deren Anteil heute niemand seriös für 2028 vorhersagt. Es geht darum, den Katalog in einer Struktur zu importieren, die sowohl die klassische Suche als auch vergleichende Systeme lesen können — und diese Struktur kostet im Migrationsprojekt einen Bruchteil dessen, was sie danach kostet.

Wenn bei Ihnen ein Wechsel ansteht und Sie wissen wollen, was Ihr heutiger Katalog beim Import verlieren würde: Lassen Sie uns sprechen. Wir sehen uns Ihre Attributstruktur, Ihre Beschreibungstexte und Ihre Bewertungslösung an und sagen Ihnen, welche Zeilen im Mapping fehlen — solange sich das noch ändern lässt. Wie wir Migrationen insgesamt aufsetzen, steht auf Shopsystem-Migration.