### KI-gestützter Handel entwickelt sich zum Katalysator für Einzelhandelsmedien
KI-gestützter Handel umfasst autonome KI-Systeme, die im Namen der Käufer agieren und die Produktsuche, den Vergleich, die Verhandlung und den Kauf über verschiedene Plattformen hinweg abwickeln. Aktuelle Analysen rahmen diese Entwicklung durch Bull- und Bear-Szenarien für Retail Media Networks (RMNs) ein und heben das Potenzial hervor, Strategien, die sich auf die Onsite-Suche und Werbung stützen, entweder zu verstärken oder zu untergraben.
Dieser Trend baut auf bestehenden Anwendungen auf, bei denen in Konversationsschnittstellen eingebettete KI-Agenten Kaufentscheidungen beeinflussen, indem sie Optionen scannen, nach Präferenzen wie Budget oder Nährwerten filtern und Transaktionen ausführen. Einzelhändler verfügen über angereicherte First-Party-Daten und sind somit in der Lage, diese Agenten mit strukturierten Informationen für Empfehlungen zu versorgen, während die Agenten traditionelle Seiten umgehen könnten, was die suchgetriebenen Einnahmen gefährdet, die bis zu 80 % des RMN-Einkommens ausmachen.
### Bull-Szenario: Agenten als Nachfrageverstärker
Im optimistischen Szenario generiert KI-gestütztes System neue Einnahmequellen für RMNs, indem es die Datenvorteile der Einzelhändler nutzt. Agenten benötigen strukturierte Echtzeitdaten zu Verfügbarkeit, Preisgestaltung und Attributen, die von den Einzelhändlern kontrolliert werden, wodurch Kataloge über APIs in lizenzierbare Assets umgewandelt werden. Dies erhöht den Produktinhalt als Differenzierungsmerkmal und bevorzugt standardisierte Feeds gegenüber visuellen Lifestyle-Assets.
Wiederholungskaufkategorien wie Lebensmittel oder Elektronik eignen sich für die Automatisierung, leiten die Nachfrage zu zuverlässigen Fulfillment-Netzwerken und erhöhen die Warenkorbgrößen. Einzelhändler können proprietäre Agenten für Kundenbindung, Personalisierung oder Nachschub starten und die Kontrolle innerhalb ihrer Ökosysteme behalten. Die Konversion steigt, da Agenten Reibungsverluste beseitigen und das Kerngeschäft des Einzelhandels und die Medienerlöse ausweiten. Google Cloud betont die Anreicherung von Katalogen mit Bildern und Nachfrageattributen, um dies zu ermöglichen und dynamische digitale Regale zu schaffen, auf die Agenten zugreifen können.
### Bear-Szenario: Risiken der Disintermediation
Umgekehrt stellt die KI-gestützte Technologie eine existenzielle Bedrohung dar, indem sie die Produktsuche in Konversationsschnittstellen verlagert und den Onsite-Traffic reduziert. Käufer, die ihre Bedürfnisse in natürlicher Sprache beschreiben – derzeit 37 %, Tendenz steigend und Nutzung von mehr als acht Wörtern, im Vergleich zu 4 % im letzten Jahr – umgehen keyword-gestützte Listings. Onsite-Anzeigen mit Margen von 70–80 % verschwinden, die Datenmonetarisierung außerhalb des Standorts verwässert sich, da Agenten Cross-Retailer-Datensätze aggregieren, wobei der stationäre Handel als widerstandsfähiger Strom verbleibt.
Drittanbieter-Agenten aggregieren und ranken Ergebnisse außerhalb der Kontrolle des Einzelhändlers, wodurch die Auswahl entwertet und die Kundenbindung untergraben wird. Experten weisen darauf hin, dass sich Einzelhändler gegen einen breiten Drittzugriff wehren, um Kundenbeziehungen und Datenmonetarisierung zu schützen, wodurch der Anwendungsbereich der Agenten auf Partnerschaften beschränkt wird. Dies spiegelt frühere Störungen wider, beschleunigt sich aber mit der konversatorischen Suche, die mit den Keyword-Ären konkurriert.
### Auswirkungen auf die E-Commerce-Content-Infrastruktur
Der agentenbasierte Handel erfordert eine Transformation in den Content-Systemen, die für die Skalierbarkeit des E-Commerce von zentraler Bedeutung sind.
Produktfeeds müssen sich von statischen Exports zu KI-lesbaren Strukturen mit Echtzeit-Metadaten zu Funktionen, Inventar und Werbeaktionen entwickeln. Die Standardisierung beschleunigt sich, da Agenten Attribute für Vergleiche analysieren, unvollständige Daten bestrafen und Marktplätze mit breiterer Distribution bevorzugen.
Die Qualität der Product Card wird intensiviert: Agenten priorisieren Tiefe – Bewertungen, Visualisierungen, Spezifikationen – gegenüber der Kuratierung und erfordern umfassendere, konsistente Einträge, um in Empfehlungen zu ranken. Die „Speed to Shelf“ verkürzt sich; No-Code-Tools und KI automatisieren die Anreicherung, wodurch die kreativen Zyklen von Wochen auf Stunden verkürzt und gleichzeitig die Genauigkeit über alle Kanäle hinweg sichergestellt wird.
No-Code-Plattformen gewinnen an Bedeutung für die schnelle Feed-Optimierung und integrieren generative KI, um Attribute oder Zusammenfassungen zu generieren. API-Konnektivität wird obligatorisch und behandelt Agenten als VIP-Kunden für autonome Verhandlung und Fulfillment. Bain & Company. McKinsey & QuantumBlack.
### Strategische Realitäten in allen Kategorien
Die Akzeptanz variiert: Wiederholungskäufe mit geringem Interesse delegieren sich leicht, während leidenschaftsgetriebene Käufe wie Make-up oder Dekoration aufgrund emotionaler Faktoren der vollständigen Automatisierung widerstehen. Einzelhändler bringen das Blockieren des Agentenzugriffs zur Sicherung von Anzeigen mit der Offenheit für die Auffindbarkeit in Einklang.
Es entstehen hybride Wege – proprietäre Agenten für Markenerlebnisse, optimierte Daten für generative Ausgaben (GXO gegenüber SEO). RMNs sichern sich ab, indem sie Omnichannel stärken, LLM-Anzeigenformate verfolgen und Metadaten über gesponserte Empfehlungen oder Einflussgebühren monetarisieren. Beide Fälle koexistieren: Traffic-Rückgänge werden durch Lizenzgewinne ausgeglichen, was flexible Infrastrukturen erfordert.
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Der Aufstieg des agentenbasierten Handels unterstreicht die entscheidende Notwendigkeit eines robusten Produktinformationsmanagements. Da KI-Agenten zunehmend die Produktsuche und den Produktvergleich bestimmen, sind die Qualität und Genauigkeit der Produktdaten von größter Bedeutung. Dieser Trend unterstreicht die Bedeutung standardisierter, KI-lesbarer Produktfeeds, wodurch der Prozess der Datenerfassung, -anreicherung und -transformation vereinfacht wird. Folglich können Einzelhändler von einer einheitlichen Plattform profitieren, die die Erstellung hochwertiger, umfassender Produktdaten rationalisiert, die nahtlos über alle Kanäle, einschließlich agentengesteuerter Schnittstellen, geteilt werden können. Ein gut strukturierter Datenfeed wird in unserem Artikel über <a href="/de/blog/product_feed/">Produktfeeds</a> ausführlich behandelt. Im E-Commerce ist der <a href="/de/blog/product_feed/">Produkt-Feed</a> ein entscheidender Faktor, und es ist wichtig, <a href="/de/blog/common-mistakes-in-product-feed-uploads/">häufige Fehler</a> zu vermeiden. Wie Sie Ihre Daten verwalten, wird in anderen Artikeln behandelt, z. B. <a href="/de/blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/">JSON-Format: Wie ein Shop Chaos in schnelle Synchronisierung verwandelte</a>, oder mithilfe eines <a href="/de/tools/deltafeed/">Delta-Feeds</a>. Und bei der Entwicklung dieser Feeds ist es entscheidend zu verstehen, <a href="/de/blog/how-to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/">wie man verkaufsfördernde Produktbeschreibungen erstellt.</a>