Viele Händler kennen das: Die Produktdaten liegen in der JTL-Wawi – Tragkraft, Material, Durchmesser, Farbe –, aber die Filter im Shop fehlen. Kunden können nicht nach Größe oder Leistung filtern, weil niemand die Merkmale angelegt hat. Dabei sind die Daten oft längst da, nur eben im Freitext vergraben. Warum passiert das? Weil Merkmale anzulegen Arbeit ist. Und gerade bei Altbeständen mit Hunderten oder Tausenden Artikeln wird der Berg schnell zu hoch.

Der Artikel zeigt, was du gewinnst, wenn du Merkmale pflegst – und warum es sich lohnt, auch wenn es auf den ersten Blick nach Fleißarbeit aussieht.

Vorher/Nachher: Was sich ändert

Angenommen, ein Händler hat rund 800 Schrauben und Verbindungselemente im Sortiment. Alle wichtigen Angaben stehen in den Produktbeschreibungen: Material Edelstahl, Gewindegröße M8, Länge 40 mm. Als strukturierte Merkmale sind diese Daten aber nicht erfasst. Kunden können im Shop nicht nach Gewindegröße oder Material filtern.

Werden die Eigenschaften als Merkmale angelegt und den Artikeln zugeordnet, lassen sich Filter nach Material, Gewindegröße und Länge einrichten. Kunden grenzen das Sortiment ein und finden gezielt die passende Schraube.

Filternavigation: Kunden finden und vergleichen

Merkmale bilden in JTL-Shop die Grundlage für die Filternavigation. Wenn du sie entsprechend einrichtest und deinen Artikeln zuordnest, kann ein Kunde nach Material, Durchmesser oder anderen Eigenschaften filtern. Das Sortiment wird eingegrenzt, und er findet schneller, was passt. Ohne Filter scrollt er durch hundert Artikel oder verlässt die Seite.

Das betrifft nicht nur Shops mit riesigem Sortiment. Auch in einer Kategorie mit 30 Artikeln helfen zwei, drei Filter enorm – gerade, wenn die Unterschiede nicht auf den ersten Blick sichtbar sind. Tragkraft, Spannung, Gewicht: Wer das vergleichen will, braucht strukturierte Daten.

Filter sind keine reine Komfortfunktion. Sie sind ein Werkzeug, das Kaufentscheidungen beschleunigt. Und sie reduzieren Rückfragen, weil Kunden selbst eingrenzen können.

Wenn dein Shop eine entsprechende Vergleichsfunktion bietet, können Kunden Artikel nebeneinander legen und die Unterschiede direkt ablesen. Das reduziert Unsicherheit.

Marktplätze und Google Shopping brauchen Produktdaten

Amazon, eBay, Kaufland: Viele Marktplätze verlangen je Kategorie bestimmte Attribute. Diese überschneiden sich inhaltlich oft mit den Eigenschaften, die du als Shop-Merkmale pflegst – etwa Material, Größe oder Leistung. Aber: JTL-Merkmale werden nicht automatisch zu Marktplatzattributen. Je nach Anbindung musst du Werte gesondert zuordnen. Einheitlich gepflegte Daten erleichtern diese Arbeit erheblich.

Google Shopping und Merchant Center funktionieren ähnlich. Produktattribute wie Marke, GTIN, Farbe oder Material helfen Google, dein Angebot richtig zuzuordnen. Die Daten müssen im Produktfeed ankommen – ein Merkmal in der Wawi allein reicht nicht. Aber gut gepflegte Merkmale können die Grundlage sein, sofern Shop- und Feed-Anbindung sie verarbeiten.

Die Anforderungen ändern sich je nach Kategorie und Plattform. Was genau verlangt wird, steht in den jeweiligen Vorgaben.

Datenqualität als Basis für Texte und Wiederverwendung

Strukturierte Merkmale sind eine gute Grundlage für konsistente Produkttexte. Wenn Tragkraft, Maße und Material als Merkmale gepflegt sind, lassen sich diese Angaben systematisch in Texte einbauen – entweder manuell oder per KI. Wenn dieselben Angaben mal als „Durchmesser: 10 mm“, mal als „Ø 10 mm“ oder „Durchmesser: 1 cm“ auftauchen, wird eine automatisierte Verarbeitung unnötig kompliziert und fehleranfällig.

Kategorieseiten mit echtem Mehrwert bauen auf sauberen Daten auf.

Einheitlich gepflegte Eigenschaften lassen sich für Produkttexte, Datenexporte, Vergleiche und weitere Automatisierungen nutzen. Das zahlt sich besonders ab mehreren Tausend Artikeln aus, wenn manuelle Nacharbeit nicht mehr skaliert.

Warum Merkmale oft fehlen

Der Hauptgrund ist Aufwand. Merkmale manuell anzulegen kostet Zeit, gerade bei Altbeständen. Hunderte Artikel einzeln durchzugehen und die Daten zu strukturieren – das schiebt man auf, weil der Tagesablauf andere Prioritäten setzt.

Dazu kommt: Viele Händler haben die Daten bereits, nur eben im Langtext. „Tragkraft 150 kg“ steht in der Beschreibung, aber nicht als Merkmal. Der Kunde kann es lesen, aber für die Filternavigation stehen die Informationen nicht als strukturierte Werte bereit. Bei Marktplätzen reicht die Erwähnung im Beschreibungstext häufig nicht, um Pflichtattribute zu befüllen.

Ein weiteres Problem ist Konsistenz. „Material“ vs. „Materialien“, „Farbe“ vs. „Farbvariante“ – solche Abweichungen entstehen, wenn mehrere Leute Artikel pflegen oder wenn Daten aus verschiedenen Quellen zusammenlaufen. Ohne klare Regeln wird das Merkmals-System schnell chaotisch.

Wie WCS Merkmale aus Texten holt

WawiCreatorSuite erkennt wiederkehrende Daten wie Tragkraft, Länge, Durchmesser oder Material. Das Modul Attribut-Extraktion liest dafür die Produkttexte per KI aus. Du wählst eine Kategorie, WCS durchsucht die Produkttexte der Artikel darin und macht daraus Merkmale für JTL. WCS legt die gefundenen Merkmale direkt in der JTL-Wawi an und ordnet sie den Artikeln zu – du musst sie nicht von Hand eintippen. Vor dem Import siehst du die Ergebnisse in einer Tabelle und kannst Namen anpassen oder einzelne Merkmale abwählen; alternativ steht ein CSV-Export bereit.

Achtung: WCS setzt keine fehlenden Hersteller- oder GTIN-Felder automatisch. Das Plugin gibt diese Daten aus, wenn sie in der Wawi gepflegt sind – es erfindet sie nicht.

Merkmale anzulegen lohnt sich – für Filter, Marktplätze, Vergleichbarkeit und als Basis für konsistente Texte. Die Attribut-Extraktion beschleunigt die Arbeit bei Altbeständen. In der kostenlosen Shop-Analyse prüft WCS dein Sortiment direkt in der JTL-Wawi-Datenbank, unter anderem auf Datenvollständigkeit. So siehst du, wo du anfangen kannst.

Merkmal oder Attribut – was ist der Unterschied?

Merkmale dienen in JTL-Wawi insbesondere dazu, Produkte anhand ihrer Eigenschaften zu klassifizieren und die Filternavigation im JTL-Shop zu ermöglichen. Attribute sind zusätzliche Datenfelder, die abhängig von Konfiguration und Anbindung unterschiedliche Aufgaben erfüllen. Für die Filterung sind in erster Linie Merkmale relevant.

Häufige Fragen zu Merkmalen in JTL

Kann ich Merkmale nachträglich für Altbestände anlegen?

Ja, aber es ist Arbeit. Du kannst Artikel einzeln durchgehen und Merkmale manuell ergänzen. Oder du nutzt Werkzeuge wie die Attribut-Extraktion von WCS, die aus bestehenden Texten wiederkehrende Daten zieht. Das spart Zeit, ersetzt die Prüfung aber nicht.

Welche Merkmale braucht mein Shop wirklich?

Das hängt von deinem Sortiment und deinen Vertriebskanälen ab. Für Marktplätze schaust du in die jeweiligen Vorgaben – Amazon, eBay und Kaufland listen, welche Attribute sie je Kategorie erwarten. Für den eigenen Shop überlegst du, welche Eigenschaften Kunden beim Filtern helfen: Größe, Farbe, Material, Leistung, Kompatibilität.

Muss ich für jedes Produkt alle Merkmale ausfüllen?

Nein. Nicht jedes Merkmal ist für jedes Produkt sinnvoll. Ein Artikel ohne relevante Größenangabe braucht zum Beispiel kein Größenmerkmal. Eigenschaften wie Farbe oder Material können dagegen auch dann für Filter wichtig sein, wenn ein Produkt nur in einer Variante erhältlich ist. Wichtig ist eine einheitliche Pflege: Verwende für dieselbe Eigenschaft immer denselben Merkmalsnamen und einheitliche Werte. Wenn ein Merkmal für einen Artikel nicht relevant ist, musst du es dort nicht zuordnen. Vermeide unnötige leere Merkmale.

Wie halte ich Merkmalsnamen einheitlich?

Lege vor dem Start fest, welche Merkmalsnamen du nutzt: „Material“ oder „Materialien“? „Durchmesser“ oder „Ø“? Dokumentiere das und halte dich dran. Wenn mehrere Leute Artikel pflegen, braucht es klare Regeln. Sonst entstehen Dubletten, und die Filter im Shop zeigen „Material (12 Artikel)“ und „Materialien (8 Artikel)“ nebeneinander – obwohl es dasselbe Merkmal ist.

Warum Merkmale in JTL anlegen? Was du gewinnst