Was geschah
Am 14. Oktober 2025 gab Walmart eine bahnbrechende Partnerschaft mit OpenAI bekannt, die das erste Mal darstellt, dass ein großer Einzelhändler ChatGPT vollständig in sein E-Commerce-Ökosystem integriert und es Käufern ermöglicht, Produkte vollständig über eine konversationsorientierte KI zu durchsuchen, auszuwählen, zu empfehlen und zu kaufen[1]. Die Integration geht über einfache Such- und Klick-Interaktionen hinaus: Kunden können jetzt Anfragen in natürlicher Sprache stellen (z. B. "Zutaten für Lasagne" oder "lila Partykleid unter 50 £") und kuratierte, personalisierte Empfehlungen erhalten – zusammen mit der Möglichkeit, den Checkout innerhalb derselben Chat-Oberfläche abzuschließen, dank einer neuen Funktion namens Instant Checkout[2][3].
Dieser Schritt ersetzt effektiv das traditionelle E-Commerce-Erlebnis – das von Suchleisten und organisierten Produktlisten angetrieben wird – durch einen konversationsorientierten, absichtsgesteuerten Ablauf. Doug McMillon, CEO von Walmart, betonte, dass dieser Wandel eine "nächste Generation des Einzelhandels" einleitet, die sich durch Multimedia, personalisierte und kontextbezogene Interaktionen auszeichnet[1]. Das Unternehmen hat die neue Funktion als "agentic commerce"" beschrieben – ein System, in dem die KI nicht nur auf Kundenanfragen reagiert, sondern auch proaktiv lernt und Bedürfnisse vorhersagt, wodurch das Einkaufen von einer reaktiven Aufgabe zu einem proaktiven, fast antizipatorischen Erlebnis wird[6]. Die Integration soll "bald" eingeführt werden und zunächst Lebensmittel (ohne Frischwaren), Haushaltsartikel und Produkte von Drittanbietern auf dem Walmart Marketplace unterstützen, mit der Absicht, die Funktionalität im Laufe der Zeit zu erweitern[3].
Branchenkontext und Umsetzung
Die Entscheidung von Walmart, ChatGPT zu integrieren, ist das Ergebnis von über sieben Jahren Experimenten mit KI in seinen Betrieben, einschließlich interner Tools für Mitarbeiter und kundenorientierter Funktionen wie dem "Ask Sam" Voice Assistant in den Geschäften[2]. Der Einzelhändler hat auch seinen eigenen generativen KI-Shopping-Assistenten, Sparky, eingeführt, der für die Produktsuche und den Produktvergleich konzipiert wurde, mit dem Ziel, zukünftig auch Nachbestellungen, Servicebuchungen und multimodale (Text, Bild, Audio, Video) Eingaben zu integrieren[3].
Die technische Umsetzung nutzt das Agentic Commerce Protocol von OpenAI, mit dem Benutzer Artikel auswählen, Details bestätigen und den Checkout innerhalb einer einzigen Chat-Sitzung abschließen können, einschließlich Zahlungs- und Lieferoptionen[7]. Es bleiben jedoch Fragen offen, wie Retouren, Umtausch, After-Sales-Support und Mitgliedschaftsvorteile (z. B. Walmart+ und Sam's Club) innerhalb der Chat-Oberfläche gehandhabt werden. Zunächst unterstützt das System eine einzige Lieferadresse pro Sitzung, was komplexere Bestellungen einschränken kann, obwohl mit der Weiterentwicklung der Plattform eine weitere Ausgereiftheit erwartet wird[7].
Laut LinkedIn-Referenzdaten machte ChatGPT bereits im September 2025 15 % des Walmart-Traffics aus – ein starker Indikator für das Interesse der Benutzer an KI-gesteuerten Einkaufserlebnissen – und die Aktien des Unternehmens stiegen nach der Ankündigung um fast 5 %, was das Vertrauen der Anleger in diese strategische Ausrichtung widerspiegelt[7]. Die Partnerschaft ist auch Teil einer breiter angelegten E-Commerce-Initiative von OpenAI, die die Integration mit anderen Plattformen umfasst, aber Walmart ist der erste große Einzelhändler, der echtes End-to-End-Konversations-Shopping im großen Maßstab anbietet[3].
Warum dies für E-Commerce und Content Infrastructure wichtig ist
Der Wandel von der Suche zur Absicht
Die Integration von ChatGPT durch Walmart stellt einen Paradigmenwechsel vom suchbasierten zum absichtsbasierten Commerce dar. Im traditionellen Modell waren SEO, bezahlte Suche und Site-Navigation die wichtigsten Motoren der Produktsuche. Jetzt verschmelzen das Entdecken, das Bewerten und die Transaktion zu einem einzigen konversationsorientierten Ablauf, bei dem die KI die Benutzerabsicht interpretiert und den gesamten Weg leitet[4]. Dieser Übergang belohnt Einzelhändler und Marken, die ihre Produkte "algorithmisch sichtbar" machen können – d. h. ihre Daten sind so strukturiert, reichhaltig und kontextuell relevant, dass die KI sie auch ohne explizite Suchanfragen präzise empfehlen kann[4].
Auswirkungen auf Produktfeeds und Katalogstandards
Eine wichtige Implikation für E-Commerce-Betreiber ist die erhöhte Bedeutung hochwertiger, strukturierter und semantisch reicher Produktdaten. In einer Welt, in der die KI als primärer Suchmotor fungiert, müssen Produktfeeds nicht nur für Suchmaschinen, sondern auch für Large Language Models und Empfehlungssysteme optimiert werden. Dies beinhaltet:
- Erweiterte Attributvollständigkeit: Detaillierte, genaue und standardisierte Produktmetadaten (z. B. Zutaten, diätetische Einschränkungen, Farbe, Material, Stil) werden kritisch für die KI, um relevante Empfehlungen zu generieren.
- Bild- und Multimediaqualität: Da ChatGPT multimodale Eingaben verarbeiten kann, werden hochwertige Bilder, Videos und sogar Audiobeschreibungen für die Produktsuche und -differenzierung zunehmend wichtig.
- Echtzeit-Bestand und -Preise: KI-gesteuerte Einkaufserlebnisse erfordern aktuelle Verfügbarkeits- und Preisdaten, um Enttäuschungen beim Checkout zu vermeiden und Vertrauen zu erhalten.
Einzelhändler und Marken müssen in Datenqualitätswerkzeuge, Echtzeit-Feed-Synchronisierung und möglicherweise sogar semantische Anreicherung investieren, um sicherzustellen, dass ihre Produkte von KI-Agenten "verstanden" werden[4]. Zum Beispiel sind detaillierte, genaue und standardisierte Produktmetadaten entscheidend für die KI, um relevante Empfehlungen zu generieren. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie Produktdaten strukturieren können, lesen Sie unseren Blog über CSV Format: How to Structure Product Data for Smooth Integration - NotPIM.
Markteinführungsgeschwindigkeit und No-Code-/KI-Automatisierung
Die Fähigkeit, neue Produkte schnell einzubinden und bestehende Angebote zu aktualisieren, wird ein Wettbewerbsvorteil sein. Einzelhändler können sich No-Code- und KI-gestützte Tools zuwenden, um die Katalogverwaltung zu automatisieren, einschließlich Attributextraktion, Bild-Tagging und Content-Erstellung. Beispielsweise kann generative KI helfen, Produktbeschreibungen, Q&A-Abschnitte und sogar Marketingtexte zu erstellen, die auf bestimmte Gesprächskontexte zugeschnitten sind. Dies reduziert die manuelle Belastung der Merchandising-Teams und beschleunigt die Markteinführungsgeschwindigkeit neuer Produkte[4]. Um Produktdaten besser handhaben zu können, müssen Einzelhändler in Tools und Echtzeit-Feed-Synchronisierung investieren. Für weitere Informationen zu Produktdaten lesen Sie unseren Product feed - NotPIM Blog.
Technische Herausforderungen und sich entwickelnde Standards
Obwohl das Potenzial des konversationsorientierten Commerce erheblich ist, bleiben mehrere technische und betriebliche Herausforderungen bestehen:
- Retouren und Kundendienst nach dem Kauf: Aktuelle Implementierungen klären noch nicht, wie Retouren, Umtausch oder Kundenservice innerhalb der Chat-Oberfläche abgewickelt werden. Dies könnte sich auf die Kundenzufriedenheit und die Arbeitsabläufe auswirken[7].
- Mehrfachversand und komplexe Bestellungen: Das anfängliche System unterstützt nur eine einzige Lieferadresse pro Sitzung, was komplexere Anwendungsfälle wie Geschenke oder Haushaltsmanagement einschränken kann, bis sich die Plattform weiterentwickelt[7].
- Mitgliedschaftsintegration: Es ist unklar, wie Treueprogramme und Mitgliedschaftsvorteile (z. B. Walmart+, Sam's Club) in einem konversationsorientierten Einkaufsablauf erkannt und angewendet werden.
Diese Lücken deuten darauf hin, dass die erste Welle des konversationsorientierten Einkaufs am besten für einfache, wiederholte Einkäufe geeignet ist, während komplexere Szenarien eine weitere Plattformentwicklung erfordern.
Die breitere Branchenreaktion
Der Schritt von Walmart wird weithin als Katalysator dafür gesehen, dass die breitere Einzelhandelsbranche ihre eigenen KI-Strategien beschleunigt. Es wird erwartet, dass Wettbewerber Partnerschaften im Bereich der generativen KI eingehen, proprietäre Konversationsplattformen entwickeln oder ihre Produktdateninfrastruktur neu gestalten, um in einer algorithmusgesteuerten Commerce-Landschaft relevant zu bleiben[6]. Dies könnte zu einer Welle von Investitionen in Middleware- und Orchestrierungsebenen führen – Software, die KI-Schnittstellen mit bestehenden E-Commerce-Plattformen verknüpft und Echtzeit-Bestand, Versandaktualisierungen und sichere Zahlungsabwicklung handhabt[7].
Die Zukunft des Agentic Commerce
Die Integration von ChatGPT durch Walmart ist nicht nur ein Feature-Launch – es ist ein Signal, dass die Regeln des Online-Einzelhandels neu geschrieben werden. Der Vorteil wird zunehmend denen gehören, die ihre Produktdaten "algorithmisch sichtbar" und kontextuell relevant machen können, und nicht denen, die einfach die Suchergebnisse dominieren oder erstklassige digitale Immobilien besitzen. Dieser Wandel wird jeden Akteur im E-Commerce-Ökosystem betreffen, von Marken und Einzelhändlern bis hin zu Technologieanbietern und Datenanbietern.
Einzelhändler müssen jetzt berücksichtigen, wie ihre Katalogverwaltung, Content-Strategie und technische Infrastruktur mit den Anforderungen des agentic commerce übereinstimmen. Die Gewinner in dieser neuen Landschaft werden diejenigen sein, die in Datenkompetenz, Echtzeit-Automatisierung und nahtlose Integration mit KI-Plattformen investieren. Für Content-Experten bedeutet dies, dass sie neu denken müssen, wie Produktinformationen strukturiert, angereichert und bereitgestellt werden – nicht nur für Menschen, sondern auch für die Algorithmen, die zunehmend das Einkaufserlebnis vermitteln werden. Um dies zu rationalisieren, verwenden Sie den Feed validator - NotPIM, der Online-Shops und Lieferanten bei der Überprüfung ihrer Produktfeeds hilft.
Wie Walmart CEO Doug McMillon es ausdrückte, endet die Ära der "Suchleiste und einer langen Liste von Artikelantworten", und ein "natives KI-Erlebnis" kommt – eines, das multimedial, personalisiert und kontextbezogen ist[1]. Die Herausforderung – und die Chance – für die Branche besteht darin, sich an diese neue Realität anzupassen, in der die Sprache die neue Warteschlange an der Kasse ist und der Code die Regeln des Einzelhandels neu schreibt.
Aus der NotPIM-Perspektive unterstreicht der Schritt von Walmart die entscheidende Notwendigkeit für Einzelhändler, der Produktdatenqualität und -optimierung Priorität einzuräumen. Da KI-gesteuerter Commerce immer weiter verbreitet ist, wird die Fähigkeit, genaue, reichhaltige und semantisch konsistente Produktinformationen bereitzustellen, von entscheidender Bedeutung. NotPIM bietet eine robuste Plattform für E-Commerce-Unternehmen, um ihre Produktdaten zu verwalten und anzureichern, um sicherzustellen, dass sie "algorithmisch sichtbar" bleiben und gut auf die sich entwickelnden Anforderungen der konversationsorientierten KI vorbereitet sind. Dieser proaktive Ansatz ist unerlässlich, um im Einzelhandel der Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben und die product cards zu optimieren.