### KI-Empfehlungen übertreffen traditionelle Suche
Neue Untersuchungen, die Daten von über 35.000 Online-Händlern und Marken auf Shopify analysieren, zeigen, dass KI-Empfehlungen mit durchschnittlich 3,6 % konvertieren, fast dreimal so viel wie die 1,23 % der Google-Suchergebnisse. Diese KI-gesteuerten Besuche generieren zudem etwa 30 % mehr Umsatz pro Sitzung, da der Gesamtumsatz geteilt durch die Sitzungen die traditionellen Suchergebnisse übertrifft.
Die Ergebnisse verdeutlichen einen Wandel, bei dem Kunden KI-Empfehlungen beim Online-Shopping mehr vertrauen, was von vornherein auf eine höhere Kaufabsicht hindeutet. Josip Begić, Mitbegründer und CEO der analysierenden Firma, sieht darin einen Weckruf für Einzelhändler, die sich immer noch auf die Maximierung von Klicks und Traffic konzentrieren, und betont, dass Überzeugung jetzt vor dem Klick durch die KI-Aggregierung von Bewertungen, Inhalten von Drittanbietern und Foren erfolgt.
### Auswirkungen auf die E-Commerce-Entdeckung
Diese Daten unterstreichen die Rolle der KI bei der Neugestaltung der Entscheidungsfindung der Verbraucher, indem sie sich von volumenbasierten Metriken wegbewegt und qualifizierten Leads Priorität einräumt. Einzelhändler sehen sich einer volatilen Landschaft gegenüber, in der kleinere Unternehmen Schwierigkeiten haben, sich in überfüllten Marktplätzen abzuheben, so die Ergebnisse aktueller Umfragen; KI-Empfehlungen könnten die Wettbewerbsbedingungen verbessern, indem sie die Sichtbarkeit in Quellen begünstigen, aus denen KIs Daten ziehen, wie z. B. strukturierte Bewertungen und Benutzerforen.
Für E-Commerce-Betriebe verstärkt der Trend die Notwendigkeit einer robusten Content-Infrastruktur. KI-Tools greifen zunehmend auf hochwertige, strukturierte Daten zurück, was **Product Feeds** entscheidend macht – schlecht formatierte Feeds riskieren die Unsichtbarkeit, da Algorithmen präzise, maschinenlesbare Attribute gegenüber generischen Einträgen bevorzugen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Blogbeitrag unter [Product feed - NotPIM](/blog/product_feed/).
### Optimierung von Produktdatenstandards
**Cataloging Standards** werden zu einer Priorität, da die KI konsistente Schemata für Attribute wie Materialien, Abmessungen und Varianten verlangt. Untersuchungen zeigen, dass generative KI jetzt Beschreibungen automatisiert und die Qualität der Inhalte über Kataloge hinweg standardisiert, was eine schnellere Zuordnung zu Benutzeranfragen ermöglicht, einschließlich visueller oder subjektiver Suchanfragen [2].
Dies deckt sich mit dem steigenden Interesse an Automatisierung – 80 % der Marktteilnehmer sehen sie als vielversprechend an – und drängt die Plattformen in Richtung systemischer KI-Integration für die Entscheidungsfindung auf allen Ebenen, von der Kategorisierung bis zu Compliance-Prüfungen [3][2]. Im Zeitalter der KI lesen Sie auch unseren Blogbeitrag unter [Artificial Intelligence for Business - NotPIM](/blog/artificial-intelligence-for-business/).
### Steigerung der Qualität und Geschwindigkeit des Sortiments
**Card Quality and Completeness** wirkt sich direkt auf die KI-Sichtbarkeit aus; unvollständige Einträge mit spärlichen Bildern oder vagen Spezifikationen konvertieren in algorithmischen Empfehlungen schlecht. Bis zu 69 % der Händler berichten von einem Umsatzwachstum nach der KI-Implementierung, das mit einer verbesserten Benutzererfahrung durch präzise, angereicherte Product Cards [2] zusammenhängt. Hilfe finden Sie in unseren Einblicken unter [How to upload product cards - NotPIM](/blog/how-to-upload_product_cards/).
**Speed of assortment rollout** beschleunigt sich unter KI, da No-Code-Tools und SaaS-Plattformen MVP-Launches in 2-3 Monaten ermöglichen, mit Konfigurationen in Wochen. Die Automatisierung kümmert sich um die Produktzuordnung, die intelligente Suche und Feed-Updates ohne großen IT-Overhead, wodurch eine schnelle Skalierung inmitten von eingehenden Traffic-Zunahmen möglich wird. Diejenigen, die den Prozess optimieren möchten, finden möglicherweise unseren [Delta Feed: How Small Changes Save Big Resources - NotPIM](/blog/how-delta-feeds-save-resources/) hilfreich.
### No-Code und KI im Mix
**No-Code and AI usage** verstärkt diesen Wandel, wobei SaaS schnelle Integrationen für KI-gesteuerte Prozesse wie Dokumentenverifizierung, ML-basierte Card-Audits und plattformübergreifendes Management ermöglicht [4][1]. Da sich Plattformen zu KI-nativer Infrastruktur entwickeln, senken Unternehmen, die diese nutzen, die Betriebskosten um 72 % und passen sich gleichzeitig an neue Verbraucherpfade an, was sie in die Lage versetzt, die prognostizierte E-Commerce-Expansion bis 2030 zu erfassen [2]. Weitere Informationen finden Sie auch unter [Data Integration Challenges: What’s Holding Your Online Store Back? - NotPIM](/blog/data-integration-challenges-whats-holding-your-online-store-back?).
Die Konvergenz signalisiert einen grundlegenden Wandel: KI-Empfehlungen sind nicht nur Traffic-Quellen, sondern Vorboten des absichtsgesteuerten Handels, bei dem die Content-Optimierung das Überleben in einem KI-gepflegten Ökosystem bestimmt.
*Gazeta.ru*
*AKARussia.ru*
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Aus Sicht von NotPIM untermauern diese Daten die wachsende Bedeutung strukturierter Produktdaten. Der Übergang zu KI-gesteuerten Käufen unterstreicht die Notwendigkeit einwandfreier Datenfeeds. Die Gewährleistung genauer, vollständiger und standardisierter Produktinformationen ist kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit, um die Sichtbarkeit zu erhalten und in dieser sich entwickelnden E-Commerce-Landschaft zu bestehen. Für Unternehmen, die ihre Produktdaten optimieren möchten, bietet NotPIM die Tools für effizientes Feed-Management und -Anreicherung.