### KI als primäre Ebene der Produktsuche
Jüngste Verbraucherstudien zeigen eine strukturelle Veränderung in der Art und Weise, wie Käufer Produkte online entdecken und bewerten. Laut dem neuesten Marketplace Shopping Behavior Report 2026 nutzen 58 Prozent der Käufer heute KI-Tools, um Produkte zu recherchieren, während 37 Prozent ihre Shopping-Reise auf Marktplätzen beginnen – ein Rückgang von 10 Prozentpunkten im Vergleich zum Vorjahr. Marktplätze bleiben der größte Einstiegspunkt, aber ihre Dominanz schwindet, da sich die Aufmerksamkeit auf Suche, Social Media und KI-Assistenten verteilt.
Gleichzeitig positioniert sich KI klar als Recherche-Ebene und nicht als vollständiger Kaufkanal. Nur 17 Prozent der Verbraucher fühlen sich wohl dabei, einen Kauf direkt über KI abzuschließen, obwohl mehr als ein Drittel bereits eine Kaufreise über einen KI-Assistenten begonnen hat. Parallel dazu deuten andere Studien darauf hin, dass ein erheblicher Teil der Verbraucher bereits „informiert ankommt“: Fast die Hälfte nutzt KI irgendwo auf der Kaufreise, unter anderem um Bewertungen zu interpretieren und Angebote zu bewerten, während eine wachsende Minderheit mit generativen KI-Shopping-Tools experimentiert, um maßgeschneiderte Vorschläge und Vergleiche zu erhalten.
Diese Kombination von Verhaltensweisen verändert die Mechanik der Produktsuche. Anstatt breite Kategorieseiten zu durchsuchen oder generische Keyword-Suchen durchzuführen, fordern Verbraucher zunehmend KI-Systeme auf, Optionen nach Preis, Verwendungszweck, Kompatibilität, Nachhaltigkeit oder anderen Einschränkungen vorzufiltern. Entdeckung, Vergleich und Vorauswahl verdichten sich zu einer kleineren Anzahl von Interaktionen mit hoher Absicht, wobei KI als Entscheidungsebene fungiert, die vermittelt, welche Produkte überhaupt in Betracht gezogen werden.
### Warum das für Produktdaten und Katalogstandards wichtig ist
Da KI-Assistenten zum ersten Interpretierer von Produktinformationen werden, verschiebt sich die Qualität und Struktur von Produktdaten von der operativen Hygiene zu einem strategischen Hebel. Traditionelle Produkt-Feeds wurden für Suchmaschinen und Marktplatz-Suche optimiert: konsistente Titel, grundlegende Attribute, SEO-freundliche Beschreibungen. In einer KI-gestützten Umgebung müssen dieselben Feeds Systeme unterstützen, die gleichzeitig Informationen aus vielen Quellen parsen, zusammenfassen und vergleichen.
Drei Verbraucherverhaltensweisen verstärken den Druck auf die Datenqualität:
- Eine Mehrheit der Käufer nutzt KI für die Recherche, was bedeutet, dass Modelle kontinuierlich Produktinformationen aus mehreren Kanälen aggregieren und normalisieren.
- Über die Hälfte der Käufer gibt an, dass sie oft dasselbe Produkt auf mehreren Marktplätzen vergleichen und in der Regel drei Plattformen durchsuchen, bevor sie kaufen.
- Preisinkonsistenzen und widersprüchliche Produktinformationen über Kanäle hinweg werden als Hauptgründe für den Vertrauensverlust genannt, insbesondere wenn Bewertungen fehlen oder spärlich sind.
Für Marken und Einzelhändler ist jede Inkonsistenz zwischen Feed-Varianten, Marktplatz-Einträgen und Direct-to-Consumer-Katalogen nicht mehr nur ein UX-Problem; sie verschlechtert aktiv, wie KI-Systeme ihre Produkte einstufen, zusammenfassen und empfehlen. Wenn eine Quelle eine andere Materialzusammensetzung, Abmessungen oder Garantiebedingungen angibt, muss der Assistent den Konflikt entweder beheben oder das Vertrauen in das Produkt insgesamt herabstufen. Das macht standardisierte, maschinenlesbare Kataloge zu einer Voraussetzung für die Sichtbarkeit in KI-Antworten.
Aus Sicht der Katalogverwaltung treibt dies den Markt in Richtung:
- Strengere Attribut-Taxonomien und gemeinsame Definitionen über Kanäle hinweg.
- Normalisierte Einheiten, Klassifikationen und Kompatibilitätsdaten zur Unterstützung von strukturiertem Reasoning.
- Systematische Anreicherung von „Longtail“-Attributen, die zuvor optional erschienen, aber für KI-gestützte Vergleiche kritisch sind (z. B. Nachhaltigkeitsindikatoren, detaillierte technische Spezifikationen, Use-Case-Tags).
### Die sich entwickelnde Rolle von Produkt-Feeds
In diesem Zusammenhang verschieben sich Produkt-Feeds von Export-Artefakten in die Kernrepräsentation des Sortiments. Wo ein Feed zuvor für jeden Marktplatz oder jedes Anzeigennetzwerk minimal konform sein konnte, geht die KI-gestützte Suche davon aus, dass jede Darstellung des Produkts eine getreue, strukturierte Abstraktion derselben Quelle der Wahrheit ist.
Daraus ergeben sich mehrere Änderungen:
- Semantische Tiefe über Oberflächen-Keywords. KI-Modelle verlassen sich weniger auf exakte Keyword-Übereinstimmungen und mehr auf semantische Beziehungen. Feeds, die präzise Funktionen, Szenarien und Einschränkungen erfassen, helfen Assistenten, Produkte mit hochspezifischen Benutzeraufforderungen zu verknüpfen („eine kompakte Spülmaschine für eine dreiköpfige Familie mit geringem Wasserverbrauch“ anstatt nur „Spülmaschine“).
- Konsistenz über Endpunkte hinweg. Da Assistenten Informationen von Marken-Websites, Marktplätzen, Bewertungsplattformen und Vergleichstools integrieren, werden Diskrepanzen zwischen Feeds direkt sichtbar. Dies wirkt sich auf die wahrgenommene Zuverlässigkeit aus und kann sich als „gemischte“ oder vorsichtige Empfehlungen äußern.
- Kontinuierliche Synchronisierung. Angesichts der Häufigkeit, mit der sich Preise, Lagerbestände und Varianten ändern, erhöhen statische oder selten aktualisierte Feeds das Risiko, dass KI veraltete oder falsche Informationen präsentiert. Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Synchronisierung zwischen PIM, E-Commerce-Plattform und externen Feeds wird unerlässlich, nicht nur für die Conversion, sondern auch für die Aufrechterhaltung des Vertrauens des Modells in die Daten.
In praktischer Hinsicht werden dadurch APIs und ereignisgesteuerte Integrationen über Batch-CSV-Exporte hinaus gehoben. Je aktueller und granularer der Feed ist, desto einfacher ist es für KI-Systeme, detaillierte, zeitkritische Fragen zu beantworten, ohne auf generische oder konservative Vorschläge zurückgreifen zu müssen. Um die verschiedenen Formate für diese Feeds zu verstehen, lesen Sie mehr über den [product feed](/blog/product_feed/).
### Produktdetailseiten in einer KI-gestützten Reise
Wenn KI nun die erste Runde der Suche übernimmt, ändert sich auch die Rolle der Produktdetailseite (PDP). Bis ein Benutzer auf einer PDP landet, hat er oft über einen Assistenten eine Vorauswahl getroffen und möchte bestimmte Aspekte überprüfen: genaue Spezifikationen, Kompromisse, visuelle Bestätigung und Social Proof.
Studien zum Verbraucherverhalten zeigen, dass drei von fünf Käufern zögern zu kaufen, wenn ein Produkt keine Bewertungen hat, und dass inkonsistente Informationen über Kanäle hinweg das Vertrauen beim Vergleich untergraben. In Kombination mit der Verwendung von KI zur Interpretation von Bewertungen und zur Zusammenfassung der Stimmung werden neue Anforderungen an den PDP-Inhalt gestellt:
- Vollständigkeit und Struktur. Fehlende Attribute frustrieren nicht nur Benutzer; sie schaffen Lücken in der Fähigkeit des Modells, Fragen zu beantworten. Aussagekräftige, strukturierte Felder für Materialien, Abmessungen, Kompatibilität, Pflegehinweise und Anwendungsfälle verbessern sowohl die KI-Antworten als auch die menschliche Entscheidungsfindung.
- Maschinenfreundliche Formatierung. Aufzählungszeichen, tabellarische Attribute und klar segmentierte Abschnitte helfen Modellen, Informationen genauer zu extrahieren als lange, unstrukturierte Textblöcke.
- Bewertungstiefe und Metadaten. Die Anzahl der Bewertungen ist weiterhin wichtig, aber auch das Vorhandensein von quantitativen und kategorischen Daten (Bewertungen nach Merkmalen, Use-Case-Tags, Vor- und Nachteile), die KI aggregieren und dem Benutzer präsentieren kann. Um sicherzustellen, dass Sie alles richtig machen, lesen Sie unseren Leitfaden [how to create a product description for your website](/blog/how-to_create_a_description_for_a_product_on_a_website/).
Unter diesen Bedingungen verlieren generische oder vorgefertigte PDPs schnell an Effektivität. Der Inhalt muss spezifisch genug sein, damit ein Assistent mit Zuversicht sagen kann, warum ein bestimmtes Produkt für ein bestimmtes Szenario geeignet ist (oder nicht), anstatt vage, unverbindliche Zusammenfassungen zurückzugeben.
### Geschwindigkeit der Sortimentserweiterung und Automatisierung
Die wachsende Rolle von KI bei der Suche verringert nicht den Druck, das Sortiment schnell zu erweitern; wenn überhaupt, verstärkt sie ihn. Wenn Verbraucher detailliertere Fragen stellen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Nischenvarianten, Bundles oder Konfigurationen benötigt werden, um spezifischen Einschränkungen gerecht zu werden. Aber jedes neue SKU multipliziert die Nachfrage nach strukturierten Daten, genauen Beschreibungen und ausgerichteten Feeds über Kanäle hinweg.
Die manuelle Content-Erstellung ist der Engpass in dieser Gleichung. Der Bedarf, hochwertige Produktinformationen für Tausende von SKUs zu erstellen, zu lokalisieren und zu pflegen, kann mit rein menschlichen Workflows nicht im großen Maßstab erfüllt werden. Hier werden No-Code-Tools und KI-gestützte Automatisierung zum zentralen Bestandteil der Content-Infrastruktur:
- Vorlagenbasierte Content-Erstellung kann sicherstellen, dass Kernattribute und Konformitätsinformationen für jedes SKU vorhanden sind, und gleichzeitig Differenzierung ermöglichen, wo dies wichtig ist.
- KI-gestützte Anreicherung kann fehlende Attribute aus vorhandenen Daten, Herstellerdokumentationen oder ähnlichen Produkten ableiten und Unsicherheiten zur menschlichen Überprüfung kennzeichnen.
- Workflow-Automatisierung kann die Sequenz von der Stammdatenaufnahme über die Feed-Generierung, Validierung und Verteilung über Marktplätze, Social-Commerce-Oberflächen und aufstrebende KI-Shopping-Tools orchestrieren. Alles beginnt mit dem richtigen [product feed](/blog/product_feed/).
Die wichtigste Einschränkung ist die Governance: Automatisierter Content muss weiterhin Marken-, rechtlichen und regulatorischen Anforderungen entsprechen, und jedes halluzinierte oder falsche Attribut kann sich über KI-Systeme, die sich auf diese Daten verlassen, weit verbreiten. Infolgedessen verlagert sich die menschliche Aufsicht in der Regel vom praktischen Schreiben auf die Konfiguration, Überprüfung und Ausnahmebehandlung. Wenn Sie tiefer in die Erstellung von Produktkarten eintauchen möchten, werfen Sie einen Blick auf unseren Artikel, [How to upload product cards](/blog/how-to_upload_product_cards/).
### No-Code, KI und die neue Schnittstelle zu den Verbrauchern
Eine parallele Verschiebung findet auf der Front-End-Seite des E-Commerce statt. Da sich die Suche von Suchfeldern und Kategoriebäumen zu konversationsorientierten Oberflächen verlagert, benötigen Einzelhändler und Marken Möglichkeiten, ihre Kataloge diesen Oberflächen zugänglich zu machen, ohne kundenspezifische Entwicklungen für jeden neuen KI-Kanal.
No-Code- und Low-Code-Tools entwickeln sich zu einer Brücke zwischen Backend-Produktinfrastruktur und KI-nativen Erlebnissen:
- Konversationelles Suchen auf eigenen Kanälen (z. B. Chat-Oberflächen auf Websites oder in Apps) kann so konfiguriert werden, dass sie bestehende Produkt-APIs und PIM-Systeme abfragen, wobei eine Kombination aus Natural Language Understanding und Regeln verwendet wird.
- KI-gestützte Onsite-Suche und Empfehlungsebenen können auf denselben kanonischen Produktdaten trainiert werden, die für externe Feeds verwendet werden, wodurch sichergestellt wird, dass Verbraucher konsistente Antworten erhalten, egal ob sie einen Drittanbieter-Assistenten oder die eigene Schnittstelle des Einzelhändlers fragen.
- Visuelles und multimodales Suchen (bildbasierte Suche, Sprachabfragen) kann in Kataloge eingebunden werden, ohne den gesamten Stack neu aufbauen zu müssen, solange das zugrunde liegende Datenmodell robust und gut strukturiert ist. Benötigen Sie weitere Informationen, wie CSVs helfen können? Dann lesen Sie unseren Artikel zum [CSV Format](/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/).
Aus Infrastrukturperspektive ist die Kernanforderung Konvergenz: Anstelle separater Content-Pipelines für Website, Marktplatz und Marketing gibt es einen wachsenden Druck, einen einzigen, strukturierten Produktgraphen zu pflegen, den alle KI-Erlebnisse – intern und extern – abfragen können.
### Auswirkungen auf die E-Commerce-Strategie
Die Tatsache, dass eine Mehrheit der Verbraucher heute KI-Tools für die Produktrecherche nutzt, während weniger auf Marktplätzen beginnen als noch vor einem Jahr, signalisiert eine Neuausrichtung der Macht im E-Commerce. Traffic und Einfluss verlagern sich von einzelnen Plattformen auf die vermittelnde Intelligenzebene, die zwischen Verbrauchern und Katalogen steht.
Für Betreiber hat dies mehrere strategische Auswirkungen:
- Die Sichtbarkeit hängt weniger von Gebotsstrategien und Kategorie-Rankings ab und mehr davon, wie verständlich und vertrauenswürdig Produktdaten für KI-Systeme erscheinen.
- Investitionen in Produktinformationsmanagement, Taxonomie und Content-Operationen bringen einen direkten Wettbewerbsvorteil in KI-gestützten Umgebungen.
- Fragmentierung der Suchkanäle – Marktplätze, Suche, Social, KI-Assistenten – macht Konsistenz über alle Produktrepräsentationen hinweg für die Aufrechterhaltung von Vertrauen und Conversion kritisch.
- Automatisierungs- und No-Code-Funktionen sind keine optionalen Effizienzspiele mehr; sie sind notwendig, um die Qualität des Katalogs und die Änderungsgeschwindigkeit mit der Geschwindigkeit in Einklang zu bringen, mit der sich Verbraucherabfragen und -erwartungen entwickeln.
In dieser Landschaft ist das zentrale Kapital nicht irgendein einzelner Shop, sondern die Tiefe, Struktur und Zuverlässigkeit der Produktdaten, die alle Suchkanäle verbrauchen. Da KI weiterhin mehr von der Recherche-Arbeit übernimmt, werden E-Commerce- und SaaS-Anbieter, die Produktinhalte als Kerninfrastruktur behandeln – und nicht als nachgelagertes Marketing-Artefakt – am besten positioniert sein, um sich an den neuen, KI-gesteuerten Mustern des Verbraucherverhaltens auszurichten.
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Die in dieser Analyse hervorgehobenen Trends unterstreichen die entscheidende Bedeutung eines robusten Produktinformationsmanagement (PIM)-Systems. Da KI die Produktsuche zunehmend vermittelt, sind die Qualität und Konsistenz der Produktdaten von entscheidender Bedeutung. NotPIM bietet eine No-Code-Lösung zur Zentralisierung, Anreicherung und Harmonisierung von Produktinformationen aus verschiedenen Quellen, um sicherzustellen, dass Marken und Einzelhändler KI-Systemen genaue, strukturierte Daten liefern können, die sie benötigen, um Sichtbarkeit und Verkäufe anzukurbeln. Durch die Nutzung von NotPIM können Unternehmen sich an die sich entwickelnde Landschaft des KI-gestützten Handels anpassen und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.