KI-Agent als Tor zum Verbraucher
Traditionelle Werbung und SEO reichen nicht mehr aus. Die Kunden nutzen zunehmend kI-Assistentendie den Bedarf analysieren, Produkte vergleichen und eine Auswahl für sie treffen. Wenn Ihre Produktdaten nicht bereit sind, von diesen Systemen gelesen zu werden, kann es sein, dass Ihr Angebot gar nicht in deren Empfehlungen erscheint.
McKinsey-Bericht (2025) bezeichnet dieses Phänomen als "agentic commerce" - den Moment, in dem:
KI-Agenten werden zum neuen Einstiegspunkt in den Handel und verändern die Art und Weise, wie Verbraucher Produkte entdecken und kaufen.
McKinsey prognostiziert, dass agentenvermitteltes Einkaufen bis 2030 weltweit einen Umsatz von 3 bis 5 Billionen Dollar generieren. Daten von Deloitte zeigen, dass 72 % der Einzelhandelsunternehmen bereits Integrationen mit generativer KI im Verkaufsprozess testen oder umsetzen.
Es ist kein Experiment - es ist eine Neudefinition des Vertriebskanals. Wenn ein Verbraucher heute ChatGPT fragt: „Empfohlene Schuhe für das Laufen im Walddie generative künstliche Intelligenz wählt Produkte auf der Grundlage von Datenstrukturen und Kontext aus, nicht auf der Grundlage von CPC-Raten. Wenn Ihr Produkt nicht in einer modelllesbaren Struktur existiert, wird es nicht angezeigt - selbst wenn Sie ein besseres Angebot haben.
Nach Angaben von Bain & Camp; Unternehmen, bereits 60 % der Suchanfragen bei KI-gestützten Suchmaschinen enden ohne einen Klick auf die Seite - der Nutzer erhält eine Antwort direkt vom Agenten. In der Praxis bedeutet dies, dass ein Geschäft, dessen Daten von den KI-Modellen nicht verstanden werden, aus dem Geschäft ist
Daten statt Werbung - die Semantik des neuen SEO
SEO in generativen Modellen basiert nicht auf Links, sondern auf verständnis von Produktdaten durch KI-Modelle.
McKinsey unterstreicht dies:
Die Unternehmen, die als erste die Semantik des Produkts verstehen, werden die Benchmarks für die Modelle werden.
Sie ist Generative Suchmaschinenoptimierung (GEO) - ein neues Feld, das Produkt-Feed-Technologie, Benutzersprache und -kontext sowie Datenstrukturen kombiniert. In der Praxis bedeutet dies, dass die KI Ihre Werbung nicht braucht. Sie braucht eine Produktbeschreibung, die präzise, kontextbezogen und maschinenlesbar.
Daten von Synerise Research Hub (RecSys 2025) bestätigen, dass kontextbasierte Modelle die Relevanz von Produktempfehlungen um 25%und die Konversionsrate der Nutzer von KI-Kanälen liegt bei 18-22% höher als von Suchmaschinen
Fallstudie: Einzelhandel ohne Klicks und Provisionen
Der polnische Sporthändler (rund 800 SKUs) hat den XML-Feed in die KI-Kanäle im Semly.ai. Innerhalb von drei Monaten:
- die Anzahl der Produktempfehlungen in ChatGPT und Gemini stieg um 136%,
- umwandlung von AI-Bewegung war 6,9% (gegenüber 1,8 % bei Google Ads),
- die Kosten für die Gewinnung eines Kunden sanken von 11 EUR auf 0,50 EUR (nur monatliche Abonnementkosten),
- bewegung mit AI war verantwortlich für 17% einnahmen bei null Kosten pro Klick.
Dies bestätigt die Hauptthese des Berichts Deloitte (2025):
Generative künstliche Intelligenz sorgt für einen messbaren Anstieg der Konversionen, wenn die Personalisierung auf die aktuellen Absichten des Nutzers abgestimmt ist.
Was bestimmt die Sichtbarkeit in der KI?
Eine Analyse des Data Economy Congress (2025, Warschau, Polen) zeigt vier Schlüsselfaktoren auf, die bestimmen, ob ein Produkt in den Antworten von KI-Agenten auftaucht:
- Qualität der Produktdaten - ausführliche technische Beschreibungen, Eigenschaften, Kategorien, Anwendungen.
- Aktualität von XML-Feeds - keine Fehler und regelmäßiges Aktualisieren der Metadaten.
- Semantischer Kontext - produktverbindung mit der Verwendung ("Skijacke für Frost bis -20°C").
- Das Vertrauen des Agenten in die Quelle - geschäfte mit positiven Bewertungen, schnellen Lieferungen und einer klaren Rücksendepolitik werden mit größerer Wahrscheinlichkeit angeboten.
Synerise-Experten fügen hinzu:
KI-Empfehlungsmodelle bevorzugen keine Marken - sie bevorzugen die Daten, denen sie vertrauen.
Änderung der Definition des Vertriebswegs
In der "agenturischen" Welt ist der Kunde nicht mehr die Person mit dem Browser, sondern der KI-Agent, der seine Bedürfnisse interpretiert.
McKinsey schreibt klar und deutlich:
In der agentenbasierten Wirtschaft verkaufen Sie nicht an einen Menschen, sondern an ein Modell, das in seinem Namen arbeitet.
Dies erzwingt eine neue Denkweise: keine Schlüsselwortkampagnen, sondern daten unter linguistischer Absicht.
Unternehmen, die lernen, Agenten mit Kontext zu versorgen, werden sich als "Quelle der Produktwahrheit" durchsetzen.
Was ist jetzt zu tun?
- Modernisieren Sie Ihre Produktdaten - eine Reihe von Informationen für jedes Produkt festlegen (Material, Anwendung, Ziel, Verwendungsbedingungen).
- KI als neuen Vertriebskanal behandeln - so wie es früher der mobile Handel oder der soziale Handel war.
- Analysieren Sie, in welchen Suchanfragen Ihre Produkte auftauchen. Wenn sie nicht in den Gesprächsergebnissen vorkommen - kein Kontext.
- Datenüberwachungsinstrumente verwenden mit KI, zum Beispiel. Semly - die Analyse von Absichten und Verhaltensdaten erhöht die Relevanz der Empfehlungen.
Dies sind die vier Säulen der neuen SEO für generative Modelle.
Wie er es ausdrückte mcKinsey-Bericht:
Dies ist nicht der Moment, um abzuwarten und zuzusehen. Unternehmen, die jetzt handeln, werden die Standards des agentenbasierten Handels prägen.
Der elektronische Handel tritt in eine Phase ein, in der der Schlüssel nicht mehr der Verkehr ist, sondern produktverständnis durch Modelle der künstlichen Intelligenz.
Wo weder Werbung noch Google hinkommen, Die KI leitet den Kunden bereits zu einem Geschäft, das seine Datenhausaufgaben gemacht hat.
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