Produktbild gegen Produkttext: Was das Foto verrät, was Alt-Texte seit dem BFSG müssen — zwölf Bilder gemessen

Ein Produkttext sagt „in Anthrazit“, das Foto daneben zeigt ein rotes Gerät. Der Text sagt „Set aus drei“, auf dem Bild liegen zwei. Der Text verspricht „inklusive Ladegerät“, das Foto zeigt keins. Solche Widersprüche fallen im Shop niemandem auf, weil niemand Bild und Text nebeneinander liest. Der Kunde tut es, nach der Lieferung, und schickt das Paket zurück.
Wir prüfen Produkttexte gegen Produktdaten, Zahl für Zahl. Das Bild war bisher nur ein Bild. In einem Versuch haben wir es dazugenommen: zwölf Produktfotos, jeweils gegen Text und Datenblatt. Hier steht, was ein Foto beweisen kann, was wir gefunden haben, und was seit dem 28. Juni 2025 für den Alt-Text jedes Produktbilds gilt.
Was ein Foto beweisen kann, und was nicht
Ein Foto ist eine schlechte Faktenquelle und eine gute Gegenprobe. Es zeigt kein Gewicht, keine Legierung, keine Leistung, keine Akkukapazität. Wer aus einem Bild schließt, das Gehäuse sei Aluminium, rät. Vier Dinge zeigt ein Foto dagegen eindeutig:
| Sichtbar im Foto | Beispiel für einen Widerspruch |
|---|---|
| Hauptfarbe | Bild rot, Text „in Anthrazit“ |
| Anzahl gleichartiger Teile | Bild zwei Stöcke, Text „Set aus drei“ |
| Was neben dem Produkt liegt | Text „inklusive Tasche“, Bild ohne Tasche |
| Was auf dem Produkt steht | Aufschrift auf dem Foto, die weder Daten noch Text kennen |
Alles andere gehört nicht in eine Prüfung. Das ist die wichtigste Regel, wenn ein Modell Bilder liest: Es darf nur melden, was es eindeutig sieht, und nur dort, wo Text oder Daten etwas anderes behaupten. Ein Widerspruch zu wenig ist ein verpasster Fund. Ein falscher Widerspruch ist ein Fehler, der Vertrauen kostet.
Zwölf Fotos, sechs eingebaute Fehler
Der Versuch: die zwölf Produktfotos unserer sechs Demo-Shops, vom E-Bike bis zum Müslibeutel. Ein Modell beschreibt jedes Bild nach einer festen Liste, nicht in Prosa: Produktart, Hauptfarben, Anzahl, sichtbares Zubehör, lesbare Aufschriften, und zu jedem Punkt, wie sicher es ist. Danach vergleicht ein Programm, ohne Modell, die Liste mit dem Text und dem Datenblatt.
Erst gegen die echten, gestempelten Texte: null Befunde. Dann gegen sechs Texte, in die wir Fehler eingebaut hatten, falsche Farbe, falsche Set-Anzahl, ein Ladegerät, das nicht da ist: sechs von sechs gefunden. Je Bild kostete der Durchlauf sechs Hundertstel Cent und knapp drei Sekunden.
Der erste Durchgang war schlechter, und das ist die eigentliche Lehre. Vier falsche Treffer, alle aus demselben Grund: Wortgleichheit. „Eiche“ im Text gegen „braun“ im Bild, „Schiefergrau“ gegen „grau“. Ein Foto kennt keine Holzarten. Deshalb vergleichen wir Farbfamilien, nicht Wörter, und nur dort, wo der Text eine Produktfarbe nennt, nicht die grüne Wiese im Hintergrund. Und „mit Akku“ ist kein Lieferumfang, den ein Foto zeigen müsste, der Akku sitzt im Gerät. Erst mit diesen beiden Regeln wurde aus vier falschen Treffern null.
Was der Versuch nicht zeigt: Es sind zwölf Bilder, nicht hundert, und es sind saubere Freisteller, keine Shop-Fotos mit Schatten, Staffage und Varianten-Collagen. Echte Produktfotos aus einem echten Katalog sind der nächste Schritt.
Der Fund, den wir nicht gesucht haben
Bei hoher Auflösung liest das Modell Aufschriften. Auf dem Foto des Velunt Pendo One, einem erfundenen E-Bike einer erfundenen Marke, steht lesbar auf dem Reifen: der Name eines echten Reifenherstellers. Der Bildgenerator hat ihn dorthin gesetzt, kein Datenblatt nennt ihn, kein Text.
Für uns ist das ein Bild, das wir prüfen müssen. Für einen Shop ist es der Normalfall: Das Foto zeigt das Vorjahresmodell mit altem Logo, das Produkt eines Mitbewerbers im Set-Bild, einen Aufkleber, der längst nicht mehr dran ist. Eine Aufschrift, die weder Daten noch Text kennen, ist kein Fehler, aber eine Frage, und die stellt niemand, solange niemand das Foto liest.
Alt-Texte: Pflicht seit dem 28. Juni 2025
Das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz gilt seit dem 28. Juni 2025 für Onlineshops, ohne Übergangsfrist für bestehende. Eine seiner Folgen ist banal und wird trotzdem in den meisten Shops verfehlt: Jedes Produktbild braucht einen Alt-Text, eine Beschreibung dessen, was zu sehen ist, für Menschen, die es nicht sehen können, und für Suchmaschinen gleich mit.
Die vier Fehler, die wir in Shops am häufigsten sehen:
- Leer. Das Bild hat gar keinen Alt-Text. Ein Screenreader liest dann nichts oder den Dateinamen.
- Generisch. „Bild“, „Produktbild“, „Foto“. Formal gefüllt, sagt nichts.
- Dateiname.
IMG_4711.jpg,produkt-final-v2.png. Der Export hat ihn dort hingeschrieben, niemand hat es korrigiert. - Widerspruch. Der Alt-Text beschreibt ein anderes Bild, meist weil er kopiert wurde oder das Foto getauscht wurde und der Text blieb.
Ein guter Alt-Text ist kurz, üblich sind höchstens etwa 125 Zeichen, nennt den Produktnamen aus den Daten und ein bis zwei Merkmale aus dem Bild: „Velunt Pendo One, anthrazitfarbenes Pendler-E-Bike mit tiefem Einstieg“. Nicht „Bild von“, nicht ein Stapel Keywords. Und jede Zahl darin muss in den Daten stehen. Ein Werkzeug, das Alt-Texte allein aus dem Bild erzeugt, erfindet dieselben Details wie ein Generator ohne Datenblatt, nur unauffälliger, weil Alt-Texte niemand liest, außer den Menschen, für die sie da sind.
Was der Alt-Text nicht ist: ein Ort für Marketing. Wer dort „bester Preis“ oder „nachhaltig“ unterbringt, hat zwei Probleme statt eines, denn auch für Alt-Texte gelten die Regeln für Werbeaussagen.
So prüfst du deine Bilder heute
- Export ziehen. Der Produkt-Export aus dem Shop enthält je Bild die Adresse und den Alt-Text, bei Shopify die Spalte „Image Alt Text“. Eine Tabellenformel zählt leere Felder, Dateinamen und die Wörter „Bild“ und „Foto“ in Sekunden.
- Stichprobe Bild gegen Text. Zwanzig Produkte, Bild und Beschreibung nebeneinander, vier Fragen: Farbe? Anzahl? Lieferumfang? Aufschriften? Findest du in zwanzig einen Widerspruch, hast du bei 400 Produkten wahrscheinlich zwanzig.
- Varianten zuordnen. Der häufigste echte Widerspruch ist keiner: Das rote Foto gehört zur roten Variante, und der Text beschreibt die anthrazitfarbene. Dann fehlt die Zuordnung, nicht das Bild.
- Bei jedem Fototausch den Alt-Text mit tauschen. Ein Feld, eine Regel, und Fehler Nummer vier entsteht nicht mehr.
Unser Fakten-Check prüft heute den Text gegen deine Daten: jede Zahl, jede Einheit, jede Modellbezeichnung, mit Fundstelle im Protokoll. Das Bild haben wir in diesem Versuch dazugenommen, an unseren eigenen Fotos. Was daraus wird, steht hier, sobald es an echten Katalogen gemessen ist, nicht vorher.
Lass 20 deiner Texte kostenlos prüfen — und leg die Fotos daneben, während du das Protokoll liest. Die vier Fragen aus diesem Artikel reichen für die erste Runde.
Häufige Fragen
Muss jedes Produktbild einen Alt-Text haben?
Ja. Seit dem 28. Juni 2025 gilt das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz für Onlineshops, ohne Übergangsfrist für bestehende Shops. Ein Alt-Text beschreibt, was auf dem Bild zu sehen ist — für Menschen, die es nicht sehen, und für Suchmaschinen. Rein dekorative Bilder sind die Ausnahme, Produktbilder sind es nie.
Kann eine KI den Alt-Text schreiben?
Ja, wenn sie zwei Quellen hat: das Bild für das Sichtbare und die Produktdaten für Name, Modell und Zahlen. Eine KI, die nur das Bild sieht, erfindet dieselben Details wie ein Generator ohne Datenblatt — eine Akkukapazität etwa, die auf keinem Foto steht. Jede Zahl im Alt-Text muss in den Daten stehen.
Was tun, wenn Bild und Text sich widersprechen?
Erst die Daten fragen, dann entscheiden. Steht im Datenblatt Anthrazit und das Bild zeigt Rot, ist das Bild falsch oder gehört zu einer Variante — dann fehlt die Variantenzuordnung. Steht im Datenblatt nichts zur Farbe, hat der Text sie erfunden. In beiden Fällen ist der Widerspruch ein Retourengrund, solange er im Shop steht.