Im E-Commerce passiert genau das gerade durch künstliche Intelligenz. KI verändert den klassischen Kaufprozess nicht nur schrittweise, sondern an einigen Stellen bereits sehr schnell und grundlegend. Ein aktuelles Beispiel ist Walmarts Einführung eines App-Erlebnisses innerhalb von ChatGPT, gesteuert durch den Commerce-Agenten Sparky. Diese Entwicklung folgt auf die Rücknahme von ChatGPTs Plänen für Transaktionen über die Prototyp-Funktion Instant Checkout. Sie zeigt, wie schnell sich die Schnittstellen zwischen Suche, Beratung und Kauf verschieben.
Die neue Integration macht deutlich: Discovery, Conversion und Fulfillment sind keine getrennten Schritte in der Customer Journey mehr. KI-Agenten führen diese Phasen in einem direkten Kundengespräch zusammen. Sie übernehmen künftig Einkauf, Zahlung und Bestellmanagement im Namen von Käufer:innen und Händler:innen.
Die Suche beginnt nicht mehr mit Keywords
Verbraucher:innen entfernen sich zunehmend von der klassischen, keywordbasierten Produktsuche. Natürliche Sprache rückt in den Vordergrund.
Eine traditionelle Suche wie „günstige rote Laufschuhe Sale“ wird immer häufiger durch eine konversationelle Anfrage ersetzt, etwa: „Welche roten Laufschuhe unter 80 Euro eignen sich am besten für Anfänger?“
Das hat große Folgen für Marken und Händler. Wer in der Antwortbox eines Large Language Models nicht als empfohlene Marke erscheint, ist im Wettbewerb um den Verkauf bereits deutlich im Rückstand. Denn Kund:innen können nahtlos von der Produktempfehlung im LLM in die eigene Umgebung des Händlers wechseln und dort kaufen. Was früher Stunden der Suche, des Vergleichens und des Springens zwischen Tabs erforderte, kann heute in Sekunden passieren.
Damit verändert sich auch die Rolle der klassischen Storefront. Die Homepage ist nicht länger zwingend der zentrale Einstiegspunkt in den Kaufprozess. Sie wird zu einem von vielen Endpunkten. Commerce-Agenten entdecken Produkte und stoßen Transaktionen in verschiedenen Umgebungen an. Das gesamte System eines Händlers muss sich an diese neue Realität anpassen.
ChatGPT zeigt, wohin sich Commerce entwickelt
ChatGPT signalisiert bereits, wie diese Zukunft aussehen kann. Der Fokus liegt derzeit stark auf Discovery. Gleichzeitig wird das Agentic Commerce Protocol, kurz ACP, weiterentwickelt, um die Erfahrung für KI-Assistenten zu verbessern.
Das aktualisierte ACP verbessert die Reaktionsgeschwindigkeit auf intentionsbasierte Kundenfragen und dient als verbindende Schicht zwischen Assistenten und Händlern. Marken können damit ihre bevorzugten Systeme integrieren, um Produktdaten, Bilder, Promotions und weitere relevante Informationen bereitzustellen. Ziel ist es, Kund:innen im richtigen Moment mit den passenden Informationen zu erreichen und Kaufentscheidungen zu unterstützen.
Offene Infrastruktur wird zur Voraussetzung
Für Händler stellt sich deshalb die Frage: Welche Systeme müssen jetzt überprüft werden?
Der erste Punkt ist eine offene und flexible Infrastruktur. Händler müssen in der Lage sein, individuell angepasste Software über APIs dort anzubinden, wo die Transaktion stattfindet. Das kann innerhalb eines KI-Assistenten sein, in eingebetteten Erlebnissen wie Social Commerce oder über integrierte Zahlungen im Agentic Commerce.
Entscheidend ist, sich nicht von einem einzelnen Agenten abhängig zu machen. Commerce entwickelt sich schnell. Händler brauchen die Fähigkeit, über mehrere Touchpoints hinweg zu interagieren. Unabhängigkeit durch offene und flexible Infrastruktur wird damit zu einem zentralen Erfolgsfaktor.
KI-Agenten bewerten Shops anders als Menschen
Händler sollten außerdem verstehen, nach welchen Kriterien ein Agent ihre Systeme bewertet. Reaktionsgeschwindigkeit ist wichtig, aber nur einer von mehreren Faktoren.
Entscheidend ist auch, wie ein Agent das Angebot „sieht“. Ein menschlicher Kunde nimmt klassische Merchandising-Elemente wahr: Kategorieseiten, Banner, Produktbilder oder Angebote. KI-Agenten hingegen lesen strukturierte Daten. Sie benötigen klare, sinnvolle Informationen in natürlicher Sprache. Ein Produkt muss verständlich beschrieben werden: Was ist es? Wie funktioniert es? Für wen ist es relevant? Welche Vorteile bietet es?
Damit verschiebt sich auch die Optimierung. Es reicht nicht mehr, Inhalte nur für Suchmaschinen-Crawler und Keywords aufzubereiten. Händler brauchen eine klare Informationsarchitektur mit aussagekräftigen Bildern, beschreibenden Überschriften, Bullet Points und Tabellen, die von Agenten verarbeitet werden können.
Echtzeitdaten schaffen Vertrauen
KI-Agenten werden zudem nach Architekturen suchen, die verlässliche Echtzeitinformationen liefern. Dazu gehören aktuelle Bestandsdaten und transparente Preise. Auch Angaben zu Lieferzeiten, Versandoptionen, Retourenprozessen und Kundensupport müssen klar, vollständig und leicht zugänglich sein.
Für Kund:innen sind diese Informationen entscheidend. Für Agenten werden sie zu Vertrauenssignalen. Ein System, das unklare Verfügbarkeiten, widersprüchliche Preise oder lückenhafte Serviceinformationen liefert, wird schlechter bewertet. Ein System, das verlässliche Daten bereitstellt, erhöht die Chance, empfohlen zu werden.
Zahlung wird Teil der Agentenlogik
Ein weiterer zentraler Faktor ist ein reibungsloser Zahlungsprozess. Wenn Agenten Transaktionen begleiten oder vorbereiten, muss das Zahlungssystem nahtlos mit diesen neuen Schnittstellen zusammenarbeiten.
Intelligente, integrierte Zahlungsstrukturen bringen Vorteile bei Effizienz, Personalisierung und Skalierbarkeit. Für Händler bedeutet das: Payment ist nicht mehr nur der letzte Schritt im Checkout. Es wird Teil der Systemarchitektur, über die Agenten Vertrauen aufbauen, Prozesse beschleunigen und Kaufentscheidungen unterstützen.
Von Conversion-Optimierung zu Agentenentscheidungen
Alle genannten Faktoren senden Signale an Commerce-Agenten. Sie helfen dabei, Systeme als vertrauenswürdig einzustufen und Produkte zu empfehlen. Langfristige Glaubwürdigkeit gegenüber diesen Agenten wird für Marken immer wichtiger. Sie kann darüber entscheiden, ob Produkte regelmäßig sichtbar werden und wiederkehrende Bestellungen entstehen.
Das erfordert ein grundsätzliches Umdenken in der Branche. Händler müssen sich von einer reinen Conversion-Optimierung hin zu einer Optimierung von Agentenentscheidungen bewegen.
Die Chancen sind groß. Wer versteht, wie sich das Verhalten von Käufer:innen verändert, kann seine Systeme frühzeitig darauf ausrichten. Die Frage ist nicht mehr, ob sich Commerce durch KI-Agenten verändern wird. Die Frage ist, ob Händler bereit sind, sich mitzuverändern.
Gründer & Co-CEO, shopware AG
Als CEO der Shopware AG setzt Stefan Hamann sich dafür ein, die Handelslandschaft durch innovative Technologie und KI gestützte Lösungen zu transformieren, die Händlerinnen und Händler weltweit stärken. Unter seiner Führung hat sich Shopware zu einem Akteur im globalen E-Commerce-Ökosystem entwickelt und bietet Lösungen, mit denen Händler außergewöhnliche digitale Einkaufserlebnisse schaffen können.
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