AI-Agenten sind aktuell überall in den Medien und werden regelrecht gehypt. Doch was können Tools wie der ChatGPT-Agent oder der ChatLMM-Agent wirklich?!
Wie man mit Manus z.B. innerhalb von wenigen Minuten, komplette Landingpages erstellt, habe ich Dir ja in diesem Artikel schon erklärt: Der E-Com Hack. Landing-Pages mit KI für fast 0€ innerhalb von Minuten.
Und jetzt habe ich mir die ChatGPT- und ChatLMM-Agenten genauer angeschaut und getestet, ob sie zur Produktsuche und für andere E-Commerce-Aufgaben geeignet sind.
Was versprechen AI-Agenten?
Die Grundidee ist einfach: Die AI übernimmt Aufgaben, die sonst von Dir "von Hand“ erledigt werden müssten. Dazu gehören Suchmaschinenrecherchen, das Öffnen und Lesen von Websites oder theoretisch sogar Online-Einkäufe und Reisebuchungen.
🚨 Das Teilen von Login- oder Kreditkarten-Daten mit solchen AI-Agenten ist absolut nicht zu empfehlen! Jedenfalls aktuell noch nicht. Persönliche Daten gehören nicht in die Hände einer AI.
Aufgabe 1: "Winner-Produkte“ und Nischen finden!
Ein Traum jedes Dropshippers!😉 Man gibt der KI ein kurzes Prompt, und sie liefert direkt die aktuell angesagtesten Produkte.
Tja. Da muss ich Dich leider entäuschen. Das funktioniert so nicht. Auch nicht, mit einem detailiertem Prompt.
Das Ergebnis vom ChatGPT-Agent:
- Nische: Wellness & Lifestyle-Accessoires
Wachsender Markt mit starkem Branding-Potenzial, hoher Marge und niedrigen Eintrittshürden. - Top 5 Winner-Produkte: Padel-Schläger, Bakuchiol-Serum, Air-Purifier, Toe-Spacer, Wiederverwendbare Trinkflaschen.
🚨 Der AI-Agent hat meine expliziten Anweisungen komplett ignoriert, sich Google Trends, Reddit, TikTok oder die Meta Ad-Library anzuschauen.
Was er stattdessen getan hat? Ein paar oberflächliche Google-Suchen und simple Webseiten-Auswertungen. Jede echte Deep-Research hätte bessere Ergebnisse geliefert!
➡️ Hier der ganze Chat-Verlauf & Resultat
🤖 Fazit: Der AI-Agent bleibt oberflächlich und liefert keine brauchbaren "Winner-Produkte“.
Aufgabe 2: Bestseller-Produkte in deutschen Online-Shops finden!
Auch hier sollte der ChatGPT-Agent eine klare Aufgabe erfüllen: Eine strukturierte Tabelle mit Bestseller-Produkten aus den 20 bekanntesten deutschen Online-Shops erstellen.
Wenn Du dem ChatGPT Agent eine Aufgabe gibst, sieht das etwa in so aus:
Wenn Du denkst, diese Agents sind "schlau", dann liegst Du leider falsch. Also ein Prompt wie z.B. dieses hier:
Finde mir die bekanntesten 20 deutschen Online-Shops und finde mir in jedem dieser Shop, das meistverkaufte Produkt.
Am Ende soll eine strukturierte Tabelle mit allen Ergebnissen vorliegen, die folgende Spalten enthält: Shop-URL, Bestseller-URL (sofern vorhanden), Produktname und Verkaufspreis.Endet im kompletten Chaos. Er ist verloren. Die AI ist noch zu dumm, herauszufinden das man z.B. bei Shopify Shops via der Beststeller-URL herausfinden kann, welches Produkt sich am meisten verkauft hat usw. Das SEHR miserable Resultat davon, findest Du hier.
💡 Tipp für Shopify-Shopbetreiber: Wie Du verhinderst, dass man Deine Bestseller auslesen kann, erfährst Du hier.
Also habe ich es nochmals versucht. Mit einem präziserem Prompts sah es etwas besser aus. Der ChatLMM-Agent zeigte mit genauen Anweisungen bessere Ergebnisse als ChatGPT mit eher groben Vorgaben.
Die beiden Prompts für die Bestseller-Suche:
Aufklappen, um die ganzen Prompts zu sehen:
Prompt für ChatLMM Agent
1. Besuche die ersten 10 Online-Shops von dieser Liste: https://sellercenter.io/research/shopify-top-stores-germany
2. Für jeden Shop:
- Ergänze den Domainnamen mit "collections/all?sort=best-selling"
-Beispiel: https://scandinavianbiolabs.com/collections/all?sort=best-selling
- Öffne diese URL
3. Falls die Seite nicht existiert oder ein Fehler auftritt:
- Überspringe diesen Shop und fahre mit dem nächsten fort.
4. Bei erfolgreichem Zugriff:
- Cookie Banner akzeptieren
- Schließe alle auftretenden Pop-ups oder ähnliche Elemente
- Identifiziere das erste Produkt in der Liste und notiere:
- Produktname
- Produktpreis
- URL der Produktseite
5. Erstelle eine Tabelle mit folgenden Spalten:
- Shop-Name
- Domain-Name
- Aufgerufene URL
- URL der Produktseite
- Produktname
- Produktpreis
Hinweise:
- Shop-Name: Der Name des Online-Shops.
- Domain-Name: Die Hauptdomain des Shops (z.B. "shop-us.kurzgesagt.org").
- Aufgerufene URL: z.B. "https://scandinavianbiolabs.com/collections/all?sort=best-selling"
- URL der Produktseite: Die direkte URL zur Seite des identifizierten Produkts.
- Produktname: Der Titel des ersten gelisteten Produkts.
- Produktpreis: Der angegebene Preis dieses Produkts.
Falls ein Shop die spezifizierte Kollektion nicht besitzt oder die URL nicht funktioniert, fahre mit dem nächsten Shop in der Liste fort.
Prompt für ChatGPT Agent
Du hast die Aufgabe, diese Liste von Online-Shops systematisch zu analysieren.
Besuche diese URL:
https://trends.builtwith.com/websitelist/Shopify/Germany
Dort die Shop URL verwenden, welche eine vollständige .de Domain haben. Keine Subdomain Shops. Und nur diese welche einen hohen Traffic haben. Mach das bei 20 Shops.
Für jeden Shop soll geprüft werden, ob sich eine Bestseller-Seite über die URL-Struktur "/collections/all?sort_by=best-selling“ aufrufen lässt. Dazu wird diese Zeichenkette direkt an die Shop-Domain angehängt. Beispiel: Aus "https://snocks.com“ wird "https://snocks.com/collections/all?sort_by=best-selling“.
Wenn die Seite erfolgreich geladen wird und Produkte anzeigt, gilt der erste gelistete Artikel als Bestseller. Der Agent erfasst dabei die vollständige Shop-URL, die vollständige URL zur Bestseller-Seite, den Produktnamen des ersten Artikels sowie den Verkaufspreis.
Falls beim Aufruf der URL eine 404-Fehlermeldung erscheint oder die Seite auf eine andere, nicht relevante Ansicht weiterleitet (z. B. Startseite oder leere Kategorie), wird der Shop als "nicht auffindbar“ markiert. In diesem Fall dokumentiert der Agent lediglich die Shop-URL und fährt ohne weitere Prüfung mit dem nächsten Shop fort.
Am Ende soll eine strukturierte Tabelle mit allen Ergebnissen vorliegen, die folgende Spalten enthält: Shop-URL, Bestseller-URL (sofern vorhanden), Produktname und Verkaufspreis.
Das Resultat vom ChatLMM Agent, findest Du hier im Video:
Das Resultat von ChatGPT kannst Du Dir hier anschauen.
🤖 Fazit: Man sieht hier ganz klar, es braucht genaue Prompts, dann arbeiten beide Agents, nicht so schlecht und man bekommt mehr oder weniger das, wo man sich gewünscht hat.
3. Aufgabe: Ich will Partyferien machen in Belgrad!
Hier punktet der ChatGPT-Agent überraschend gut. Zwar existierten ein paar Restaurants und Clubs nicht mehr, doch die generellen Empfehlungen zu Locations und Transport waren solide.
Die Restaurants & Partylocations und auch die Tipps, mit den Taxis & dem Transport sind in Ordnung. Ich würde ggf. ein paar andere Restaurants empfehlen und auch bei den Clubs, würde ich je nach Saison, anders auswählen - aber Prinzipiell, solide erledigt.
➡️ Hier der ganze Chat-Verlauf & Resultat
🤖 Fazit: Auch hier wieder. Eine Deep Reseach Prompt, hätte die gleichen oder sogar besseren Resulte gebracht.
4. Aufgabe: Extrahiere mir die Daten von Website XY in eine Tabelle!
Das kannst Du z.B, dafür nutzen, wenn Du Produkte von einem Online-Shop oder von einem Hersteller, in eine Tabelle bekommen willst. Sei das für Preisvergleiche oder für einen Import. Natürlich, kannst Du im Prompt auch die gewünschen Ausgabe definieren, ob das ein Excel Sheet, ein CSV, JSON oder XML sein soll.
One-Shot-Prompt:
Kannst Du mir hier alle Coaches herauslesen und die Resultate dazu in einer Tabelle darstellen. https://fakereviewinspector.com🤖 Fazit: Das kann er! Hier hätte die anderen Tools versagt, da die Seite via Javascript aufgebaut ist und nicht einfach ohne Browser zu scrappen ist.
Weitere Ideen?
Na klar. Du hast sicher wiederkehrende Aufgaben im Browser, die Dich langweilen: Produktpreise ändern, Alt-Tags ergänzen, Bilder zuschneiden, usw.
Theoretisch könnten Agents auch Deine Produktbeschreibungen überarbeiten, Social-Media-Bilder in Canva-Vorlagen erstellen - und direkt posten.
Es gibt unendliche Einsatzmöglichkeiten!
🚨 Login-Daten: Überleg Dir gut, ob Du solchen Agents Deine Zugangsdaten gibst - besonders, wenn sie nicht lokal auf Deinem Rechner laufen.
Mein akuelles Gesamtfazit?
AI-Agenten wie ChatGPT oder ChatLMM sind heute eher Ergänzung für die vorhandenen Deep-Research-Tools. Sie liefern schnell erste Ansätze oder grobe Ergebnisse, stoßen aber bei komplexen Aufgaben und Analysen an ihre Grenzen. Stark sind sie vor allem bei einfachen, browserbasierten Tätigkeiten. Da sparen sie Zeit und Nerven.
🤔 Spannend bleibt die Frage: Wächst das irgendwann zusammen? Die Agenten und Deep-Research-Tools?
Kleiner Tipp noch zum Schluss: ChatLMM - die kostengünstige Alternative zu ChatGPT, Claude & Co.
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