ChatGPTs Produktsuche und ihre Integration in den E-Commerce
Anfang 2025 stellte OpenAI die Produktsuche-Funktion in ChatGPT vor, was eine bedeutende Entwicklung in der Art und Weise darstellt, wie Verbraucher Produkte suchen, entdecken und kaufen. Anstatt sich auf traditionelle Suchmaschinen oder das Durchsuchen von Einzelhandels-Websites zu verlassen, können Nutzer nun ihre Bedürfnisse innerhalb von ChatGPT beschreiben und personalisierte Produktempfehlungen erhalten. Dazu gehören detaillierte Vergleiche, Nutzerbewertungen und direkte Kauf-Links, die den Einkaufsprozess von der Entdeckung bis zur Kaufabwicklung ohne Verlassen der Chat-Oberfläche optimieren.
Nachfolgende Weiterentwicklungen ermöglichten es Nutzern, Artikel direkt von ausgewählten Einzelhändlern wie Etsy über ChatGPT zu kaufen. Die Zahlungsintegration mit Plattformen wie PayPal und Stripe erleichterte sichere Transaktionen. Dieser Ansatz verkürzt die konventionelle, mehrstufige Customer Journey effektiv zu einem Gesprächsfluss, in dem Produktdiscovery und -konversion an einem Ort stattfinden. Bis April 2025 generierte ChatGPT über 243 Millionen Besuche auf Medien-Websites – ein Anstieg von 98 % seit Januar 2025 – was die schnelle Akzeptanz durch die Verbraucher als Discovery-Kanal belegt. OpenAI hat noch keine Click-Through-Rates bekannt gegeben, aber ChatGPT registriert täglich über eine Milliarde Web-Interaktionen, was auf zig Millionen Produktentdeckungsereignisse pro Woche hindeutet (Retail Media Age, Digiday).
Störung der traditionellen Retail-Medien
Dieser Wandel läutet eine potenzielle Störung innerhalb der Retail-Medien-Landschaft ein. Historisch gesehen haben Retail-Medien-Strategien On-Site-Platzierungen wie gesponserte Produktangebote, Banner und Kategorie-Karussells betont und sich dabei darauf verlassen, dass Verbraucher unternehmenseigene digitale Umgebungen betreten. ChatGPTs conversationaler Ansatz umgeht nicht nur diese endemischen Platzierungen, sondern positioniert auch Medien- und Affiliate-Inhalte – oft als Quellen in KI-Empfehlungen genannt – als neue Vektoren zur Beeinflussung von Kaufentscheidungen.
Ein praktisches Beispiel verdeutlicht diese Konvergenz: Bei der Suche nach Babyphone zeigte ChatGPT denselben Hubble-Monitor als Top-Produktempfehlung wie die bezahlte Platzierung des Einzelhändlers, aber der Vorschlag basierte auf der Bewertung eines Medien-Websites-Experten und nicht auf der internen Kampagnenlogik. Dies zeigt, dass Off-Site-Inhalte nun das Potenzial haben, endemische Retail-Medien-Investitionen bei der Steuerung der Konsumentenwahl zu übertreffen. Laut InternetRetailing und Adweek werden Medienanbieter und Affiliates zu mächtigen Vermittlern im Agentic Commerce, da ihre Bewertungen und Produktaufschlüsselungen die Empfehlungen von ChatGPT antreiben.
Das strategische Gebot für die E-Commerce-Infrastruktur
Produkt-Feeds und Datenqualität
Die Leistung von ChatGPT hängt von der Aufnahme und Kontextualisierung riesiger Mengen an Produktdaten ab. Einzelhändler stehen unter Druck, ihre ERP-, Bestands-, Preis- und Fulfillment-Systeme zu vereinheitlichen, damit KI-Agenten auf aktuelle, strukturierte und vollständige Daten zugreifen können (Fortune). Probleme mit der Datenqualität – wie isolierter Bestand, inkonsistente Preise oder veraltete Lieferprognosen – beeinträchtigen die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-gestützten Empfehlungen. Einzelhändler, die in nahtlose Integrationen investiert haben, wie Walmart, nutzen dies als Wettbewerbsvorteil und verzeichnen einen zunehmenden Referral-Traffic und eine höhere Conversion von KI-gesteuerten Shopping-Sessions.
Katalogstandards und Card-Vollständigkeit
Der Aufstieg des Agentic Commerce verstärkt die Notwendigkeit standardisierter Produktkatalogformate. Umfassende und hochauflösende Produkt-Feeds sind von entscheidender Bedeutung, da fehlende Attribute dazu führen können, dass ein Artikel aus der KI-gesteuerten Discovery entfernt wird oder dem Endbenutzer unvollständige Informationen präsentiert werden. Vollständige Produktkarten – mit Spezifikationen, Visualisierungen, Kundenbewertungen, Verfügbarkeit und Preisen – erleichtern fundiertere KI-Empfehlungen und reduzieren Reibungsverluste im Instant-Checkout-Pfad (eMarketer).
Medieninhalte, die in ChatGPT-Empfehlungen zitiert werden, enthalten oft Expertenbewertungen und Affiliate-Links, was bedeutet, dass Marken die Qualität der Inhalte über ihre eigenen Domains hinaus überwachen müssen. Die Gewährleistung, dass Affiliates und Anbieter aktuelle, genaue Produktdaten präsentieren, wird Teil der Content-Infrastruktur, um die Sichtbarkeit in KI-gestützten Kanälen aufrechtzuerhalten.
Geschwindigkeit der Sortimentsaktualisierungen
Da die Verbraucher ihre Shopping-Reisen zunehmend über conversational AI beginnen, wird die Agilität der Sortimentsaktualisierungen zu einem Differenzierungsfaktor. Einzelhändler müssen in der Lage sein, neue Artikel schnell aufzunehmen und Informationen über alle Vertriebskanäle hinweg genau zu aktualisieren, einschließlich Drittanbieter-Medien und Affiliate-Partner, um die Relevanz in Instant-Checkout-Empfehlungen aufrechtzuerhalten. No-Code-Lösungen und KI-gestützte Automatisierungstools gewinnen an Bedeutung, sowohl für das interne Katalogmanagement als auch für externe Partnerintegrationen (Blue Wheel Media).
Die Rolle von No-Code-Systemen und KI-Automatisierung
Da der Agentic Commerce die Geschwindigkeit und Komplexität der Einzelhandelsdateninteraktionen beschleunigt, sollen No-Code-Plattformen und KI-gesteuerte Automatisierung die Content-Operationen neu definieren. Diese Tools ermöglichen es Einzelhändlern, Marken und Anbietern, Produkt-Feeds und Kampagnen-Metadaten für Hunderte oder Tausende von SKUs schnell anzupassen, ohne tiefgreifende technische Kenntnisse. Durch die Demokratisierung des Content-Managements und die Ermöglichung der schnellen Syndizierung von Produktattributen und -angeboten ermöglichen No-Code-Lösungen sowohl kleinen Marken als auch großen Einzelhändlern, im KI-gestützten Einzelhandelskanal zu konkurrieren.
Die Agilität der Sortimentsaktualisierungen wird zu einem Differenzierungsfaktor. Um die Relevanz in den Empfehlungen für den sofortigen Checkout aufrechtzuerhalten, müssen Einzelhändler in der Lage sein, neue Artikel schnell aufzunehmen und Informationen über alle Vertriebskanäle hinweg genau zu aktualisieren.
KI-Technologien helfen auch bei der Abstimmung unterschiedlicher Katalogformate, der Extraktion wichtiger Spezifikationen und der Erstellung verbesserter Produkttexte, die den Kriterien für die Auffindbarkeit in conversationalen Suchumgebungen entsprechen. Ein verbessertes No-Code-Katalogmanagement verbessert die Markteinführungszeit und erhöht die Wahrscheinlichkeit der Aufnahme in KI-Produktempfehlungen – eine jetzt kritische Dimension für die E-Commerce-Sichtbarkeit.
Veränderung der Dynamik bei Affiliate- und Medienpartnerschaften
Das Affiliate-Marketing soll von 2024 bis 2031 mit einer CAGR von 8 % wachsen, was den steigenden Wert hochwertiger Off-Site-Inhalte in der KI-gesteuerten Produktdiscovery widerspiegelt (Cognitive Market Research). Integrationen zwischen Marken und einem vielfältigen Netzwerk von Anbietern, Influencern und Bewertungs-Websites werden eine zentralere Rolle in den Einzelhandelsmedienstrategien spielen. Die Präsenz in Expertenbewertungen und Affiliate-Listen kann die Platzierung in von ChatGPT generierten Empfehlungen bestimmen und die Budgetprioritäten von der On-Site-Kampagnenaktivierung auf eine breitere Content-Syndizierung verlagern.
Der Netzwerkeffekt ist hier erheblich: Wenn mehr Marken in hochwertige Off-Site-Inhalte investieren, stärken Drittanbieter ihre Position als Schiedsrichter der Produktsichtbarkeit im Agentic Commerce. Marken, die diese Dimension vernachlässigen, riskieren, Marktanteile im KI-Shopping-Ökosystem zu verlieren, wo die anfängliche Discovery möglicherweise nie die Website eines Einzelhändlers besucht.
Auswirkungen für Einzelhändler und Marken
Für Einzelhändler und Marken ist das Aufkommen von ChatGPT als Shopping-Assistent und Conversion-Point sowohl eine Bedrohung als auch eine Chance. Das Hauptrisiko besteht darin, die Reichweite und den wahrgenommenen Wert traditioneller bezahlter Platzierungen und des On-Site-Anzeigeninventars zu verringern. Wenn Käufer routinemäßig Transaktionen abschließen, ohne Cross-Selling- oder On-Site-Kampagnenlogik ausgesetzt zu sein, können Einzelhändler zusätzliche Einnahmen und die Tiefe der Kundenbeziehungen verlieren (eMarketer).
Umgekehrt können diejenigen, die ihre Retail-Medien-Strategie anpassen – einschließlich Investitionen in Off-Site-Content-Partnerschaften, die Aufrüstung der Kataloginfrastruktur und die Automatisierung von Datenflüssen – erheblichen Wert aus der wachsenden Flut des Agentic Commerce schöpfen. Vorreiter berichten bereits von steigendem Referral-Traffic, verbesserten Conversion-Rates und größerer Markensichtbarkeit bei neuen Kundensegmenten.
Ausblick
Die vollen Auswirkungen des Agentic Commerce – bei dem KI und conversationale Oberflächen die Produktdiscovery und -transaktion vermitteln – beginnen sich erst zu entfalten. Umfragen deuten darauf hin, dass über ein Drittel der US-Verbraucher einem KI-Assistenten erlauben würde, Käufe in ihrem Namen zu tätigen (TechRadar-Omnisend), was die raschen Veränderungen in der Offenheit der Verbraucher gegenüber dem delegierten Commerce unterstreicht.
Die Branche steht nun vor zwei konvergierenden Herausforderungen: der Beschleunigung der Qualität und Vollständigkeit der Content-Infrastruktur und der Neukonfiguration der Retail-Medien zu omnichannelen, KI-integrierten Strategien. Die nächste Grenze wird darin bestehen, Produktdaten, Bewertungen und Affiliate-Beziehungen zu integrieren, um jede SKU sofort auffindbar, vergleichbar und kaufbar zu machen, wo auch immer die digitale Shopping-Konversation beginnt.
Quellen: Retail Media Age, Digiday; Fortune; Adweek; eMarketer.
Das Aufkommen von KI-gestützten Produktsuchen wie ChatGPT unterstreicht die dringende Notwendigkeit für E-Commerce-Unternehmen, der Datenqualität und der Katalogeffizienz Priorität einzuräumen. Wir bei NotPIM erkennen diese Entwicklung als eine bedeutende Veränderung, die sich auf die Produktsichtbarkeit und den Umsatz auswirkt. Unsere Plattform begegnet den in diesem Artikel umrissenen Herausforderungen direkt, indem sie Tools zur Vereinheitlichung von Daten, zur Standardisierung von Produkt-Feeds und zur Automatisierung von Inhaltsaktualisierungen bereitstellt, um sicherzustellen, dass Einzelhändler in dieser neuen Conversational-Commerce-Landschaft effektiv konkurrieren können. Dieser proaktive Ansatz hilft Unternehmen, die Auffindbarkeit zu erhalten und eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen zu schaffen.