Verdrängt KI die klassische Suche im Online-Shopping?

Wer online einkauft, zieht immer häufiger eine KI zurate, bevor er überhaupt bei einem Shop landet. Das belegt der aktuelle „State of E-Commerce“-Report von Similarweb: Mittlerweile spielt generative KI bei gut jeder neunten untersuchten Kaufreise eine Rolle. Trotzdem heißt das nicht, dass Google & Co. verdrängt werden. Im Gegenteil: Fast neun von zehn Nutzer:innen, die KI einsetzen, greifen im selben Kaufprozess zusätzlich auf eine Suchmaschine zurück. Für Händler:innen entsteht dadurch kein neuer Kanal, sondern eine zusätzliche Station auf dem Weg zum Kauf.

Warum sich der KI-Einfluss kaum sauber messen lässt

Eines der größten Probleme dabei: Wie stark KI tatsächlich zum Umsatz beiträgt, lässt sich mit klassischen Analyse-Tools kaum erfassen. Typisches Beispiel: Jemand lässt sich per KI ein Produkt vorschlagen, googelt dann gezielt nach dem passenden Modell und kauft am Ende im Online-Shop. Im Reporting taucht diese Conversion dann schlicht als organische Suche, bezahlte Anzeige oder Direktzugriff auf – der eigentliche Auslöser, die KI-Empfehlung, bleibt unsichtbar. Similarweb warnt deshalb davor, Marketingbudgets zu stark nach dem letzten Klick zu verteilen: Kanäle, die nur den Abschluss einer längst gelaufenen Entscheidung abholen, würden so systematisch überbewertet.

Besonders wirkmächtig ist KI in der Orientierungsphase: wenn Nutzer:innen ihr Problem erst einordnen, sich einen Überblick über Produktkategorien verschaffen oder mehrere Optionen gegeneinander abwägen. Genau hier kann eine Marke schon aus dem Rennen sein – oder ins Spiel kommen –, bevor überhaupt eine klassische Kennzahl wie ein Seitenbesuch gemessen wird. Sichtbarkeit funktioniert damit nicht mehr allein über gute Rankings in der Suchmaschine: Entscheidend wird zusätzlich, ob das eigene Sortiment in generativen Antworten überhaupt vorkommt.

Die Rolle von Google wandelt sich

Von einer schnellen Ablösung der klassischen Suche kann keine Rede sein, so Retail-News. Google & Co. bleiben gefragt, sobald es konkret wird: bei Preisen, Verfügbarkeit oder der Wahl eines bestimmten Online-Shops. KI-Systeme punkten dagegen bei offenen, erklärungsbedürftigen Fragen und beim Eingrenzen der Auswahl. Beide Welten nähern sich zudem an, weil Google selbst verstärkt generative Elemente in die eigene Suche einbaut.

Produktdaten als Hebel für KI-Sichtbarkeit

Parallel etablieren sich Shopping-Assistenten direkt innerhalb von Plattformen wie Amazon, die klassische Filter- und Kategorienavigation um natürlichsprachliche Eingaben ergänzen. Diese Systeme sitzen näher am eigentlichen Kaufabschluss als allgemeine KI-Chatbots, weil Nutzer:innen dort bereits vorsortierte Produkte vergleichen und technische Details direkt abfragen können. Eine gute Position in der Amazon-Suche reicht also nicht mehr – zusätzlich entscheidet die Empfehlungslogik des jeweiligen KI-Assistenten mit darüber, welches Produkt am Ende vorgeschlagen wird.

Damit rückt ein Thema in den Vordergrund, das bislang eher als SEO-Pflichtaufgabe galt: sauber strukturierte Produktdaten. Damit ein KI-System ein Produkt überhaupt empfehlen kann, muss es verstehen, wofür es sich eignet, welche Eigenschaften es hat und wodurch es sich von Alternativen abhebt. Detaillierte technische Angaben, klar beschriebene Anwendungsfälle, gepflegte FAQs und Bewertungen zahlen damit doppelt ein – auf klassisches SEO und Conversion einerseits, auf die Sichtbarkeit in KI-Antworten andererseits.

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