Generative KI: Über 11 Prozent der Shopping-Reisen vor Kauf

Generative KI schiebt sich vor den Kaufklick: In mehr als elf Prozent der untersuchten Shopping-Reisen taucht sie vor der Transaktion auf, zitiert Retail-News.de den „State of E-Commerce“-Report von Similarweb. Vor zwei Jahren seien es keine fünf Prozent gewesen. Die klassische Suche behalte ihren Platz: In 89 Prozent der untersuchten Fälle griffen die Verbraucher zusätzlich zur Suchmaschine. Für Händler werde damit die zweite Sichtbarkeitsfrage, nämlich ob die KI ihre Produkte überhaupt erwähne, noch dringlicher.

Generative KI rückt vor den Kaufklick

Generative KI wird zu einem sichtbaren Faktor in digitalen Kaufprozessen. Laut dem von Retail-News.de zitierten „State of E-Commerce“-Report von Similarweb taucht sie inzwischen in mehr als elf Prozent der untersuchten Shopping-Reisen vor einer Transaktion auf. Vor zwei Jahren lag dieser Anteil noch unter fünf Prozent. Damit verschiebt sich ein Teil der Produktsuche in eine Phase, die für Händler oft schwerer messbar ist als klassische Suchanfragen oder Besuche auf Plattformen.

Die Daten deuten jedoch nicht auf eine Verdrängung der Suchmaschine hin. In 89 Prozent der untersuchten Kaufreisen mit KI-Nutzung greifen Verbraucher zusätzlich auf klassische Suche zurück. Generative Systeme übernehmen vor allem Aufgaben am Anfang der Kaufentscheidung: Sie helfen, ein Problem zu beschreiben, Produktkategorien zu verstehen, Alternativen zu vergleichen und mögliche Lösungen einzugrenzen. Eine Marke kann dadurch bereits in einer KI-Antwort vorkommen oder fehlen, bevor Nutzer eine Händler- oder Herstellerseite besuchen.

Sichtbarkeit wird schwerer messbar

Für Händler entsteht damit eine zweite Sichtbarkeitsfrage. Neben Rankings in Suchmaschinen zählt zunehmend, ob Produkte und Marken in generativen Antworten überhaupt berücksichtigt werden. Der Einfluss bleibt in vielen Analysemodellen unscharf. Wenn ein Nutzer zunächst eine Produktempfehlung über ein KI-System erhält, danach bei Google nach einem konkreten Modell sucht und schließlich kauft, erscheint die Conversion häufig als Organic Search, Paid Search oder Direct Traffic. Der ursprüngliche KI-Impuls bleibt im Reporting unsichtbar.

Das stellt klassische Attributionsmodelle vor ein Problem. Last-Click-Logiken können Kanäle überbewerten, die lediglich am Ende einer bereits weit fortgeschrittenen Customer Journey stehen. Für das Marketing wird dadurch wichtiger, die frühen Informationsphasen genauer zu beobachten und nicht allein auf den unmittelbar messbaren Traffic zu schauen. Die zentrale Herausforderung liegt darin, Produktpräsenz in KI-Antworten, Suchverhalten und spätere Kaufpfade zusammenzudenken.

Google bleibt relevant, verändert aber seine Rolle

Die Similarweb-Daten sprechen gegen einen abrupten Kanalwechsel. Google bleibt ein wichtiger Bestandteil digitaler Kaufprozesse, wird aber anders genutzt als generative KI. Während KI vor allem offene Fragen beantwortet, Produkte erklärt und Auswahl reduziert, bleibt klassische Suche stark bei konkreten Prüfungen: Modelle, Preise, Händler, Verfügbarkeiten und weitere transaktionsnahe Informationen. Zugleich integriert Google selbst zunehmend generative Funktionen in die Suche. Dadurch verschwimmen die Grenzen zwischen klassischer Search und KI-basierter Produktsuche weiter.

Auch Shopping-Assistenten innerhalb von Handelsplattformen gewinnen an Bedeutung. Amazon zeigt mit eigenen Funktionen, wie natürliche Sprache Navigation, Filter und Ergebnislisten ergänzen kann. Solche Systeme befinden sich näher an der Conversion als allgemeine KI-Assistenten. Nutzer können technische Details abfragen, bereits eingegrenzte Produkte vergleichen oder konkrete Anforderungen formulieren. Für Marken reicht es damit nicht mehr, nur im Digital Shelf sichtbar zu sein; auch Empfehlungslogiken von Assistenten werden zu einer zusätzlichen Instanz zwischen Sortiment und Kunde.

Produktdaten werden strategischer

Je stärker KI-Systeme Produktempfehlungen vorbereiten, desto wichtiger werden präzise und strukturierte Informationen. Produktseiten müssen klar zeigen, für welche Zielgruppen ein Artikel geeignet ist, welche Eigenschaften er besitzt und wodurch er sich von Alternativen unterscheidet. Relevanter werden technische Angaben, Einsatzszenarien, FAQs, Bewertungen und konsistent gepflegte Daten. Nur wenn Systeme diese Informationen eindeutig auswerten können, steigt die Chance, dass Produkte in passenden Empfehlungssituationen erscheinen.

Für Händler entsteht damit kein Ersatz der klassischen Suche, sondern eine zusätzliche Ebene der Kaufanbahnung. Sichtbarkeit beginnt früher, Attribution wird komplexer und Produktdaten erhalten mehr Gewicht im Wettbewerb um Aufmerksamkeit. Der messbare Befund bleibt deutlich: KI erscheint bereits in mehr als elf Prozent der untersuchten Shopping Journeys vor der Transaktion, während in 89 Prozent dieser Fälle weiterhin eine Suchmaschine genutzt wird.