Die Retail-Media-Branche hat einen kritischen Wendepunkt erreicht, während sie sich dem Jahr 2026 nähert. Was als marginale Einnahmequelle für E-Commerce-Plattformen begann, hat sich zu einem globalen Markt von 174,2 Milliarden US-Dollar entwickelt, der kurz davor steht, die kombinierten Investitionen in lineares und Streaming-Fernsehen zu übertreffen. Diese Reifung spiegelt eine grundlegende Verschiebung wider, wie Marken, Einzelhändler und Verbraucher innerhalb digitaler Commerce-Ökosysteme interagieren. Doch unter den technologischen Fortschritten und KI-gestützten Innovationen, die die Branche dominieren, bleiben die Kernmechanismen des Retail-Media-Erfolgs in ausgesprochen menschlichen Elementen verwurzelt: Vertrauen, Fürsprache und die Einflussnetzwerke, durch die Kaufentscheidungen gefördert werden.
Die strategische Bedeutung dieser Beobachtung kann nicht genug betont werden. Während sich Retail Media um Messstandards, Inkrementalitätsrahmen und Attributionsprotokolle konsolidiert, besteht die zugrunde liegende Wahrheit fort, dass sich Menschen weiterhin auf Empfehlungen von Gleichgesinnten und vertrauenswürdige Signale verlassen, um Kaufunsicherheiten zu bewältigen. Diese humanzentrierte Grundlage wird noch kritischer, da KI die Erstellung synthetischer Inhalte und Fehlinformationen beschleunigt. In einer Umgebung, in der alles algorithmisch erstellt werden kann, erweisen sich Authentizität und verifizierter menschlicher Einfluss als Premium-Assets, die keine Technologie vollständig replizieren kann.
Der Konsolidierungszwang und die Marktreife
Die Retail-Media-Landschaft im Jahr 2026 wird eher von Konsolidierung als von Expansion geprägt sein. Marken verengen absichtlich ihre Investitionen in Einzelhandelsplattformen und konzentrieren Ressourcen auf bewährte, vertrauenswürdige Netzwerke, anstatt sich auf Dutzende von mittelgroßen und kleineren Akteuren aufzusplittern. Diese Verschiebung erzeugt erheblichen Druck auf sekundäre Einzelhändler, die versuchen, Retail-Media-Investitionen gegenüber den Stakeholdern zu rechtfertigen. Die Konzentration der Ausgaben in großem Maßstab spiegelt eine Reifephase wider, in der Effizienz und messbarer ROI zunehmend Neuheit und experimentelle Kanalerweiterung übertrumpfen.[1]
Diese Konsolidierung wirkt sich direkt auf die Produktdateninfrastruktur aus. Während Marken ihre Retail-Media-Käufe rationalisieren, rationalisieren sie gleichzeitig ihre Bemühungen zur Produktfeed-Verwaltung und Katalogsynchronisierung. Anstatt separate, optimierte Produktinformationen für zahlreiche Plattformen mit unterschiedlichen technischen Spezifikationen und Datenanforderungen zu pflegen, können Marken jetzt ihre Datenverwaltung auf einen kleineren Satz kritischer Einzelhändler ausrichten. Diese Konsolidierung reduziert den operativen Aufwand für die Pflege mehrerer Katalogversionen und erhöht gleichzeitig den Druck, eine außergewöhnliche Datenqualität für die Einzelhändler zu erzielen, die Priorität haben.
Die Implikationen für das Produktinformationsmanagement sind tiefgreifend. Einzelhändler, die konsolidierte Markenausgaben sichern, müssen technische Exzellenz bei der Datenerfassung, -validierung und -nutzung nachweisen. Dies bedeutet engere Spezifikationen für Produktfeeds, ausgefeiltere Matching-Algorithmen zur Behandlung von Varianten und regionalen Unterschieden sowie eine tiefere Integration zwischen Retail-Media-Systemen und Produktkatalogsystemen. Die Ära der "gerade noch gut genug" Produktdaten geht definitiv zu Ende. Marken, die Millionen in Retail-Media-Kampagnen investieren, benötigen die Gewissheit, dass Produktattribute, Bilder, Preise und Verfügbarkeitsinformationen innerhalb von Millisekunden über alle Endbenutzerflächen synchronisiert werden.
Der Attributions- und Inkrementalitätsrahmen
Im Laufe des Jahres 2025 haben sich Attribution und Inkrementalität als die Schlagworte herauskristallisiert, die die Glaubwürdigkeit von Retail Media definieren. Doch dieser Fokus stellt keine Abkehr vom grundlegenden Versprechen von Retail Media dar, sondern vielmehr eine Reifung der Messgenauigkeit. Marken verlangen zunehmend den Nachweis, dass Retail-Media-Ausgaben echte inkrementelle Umsätze generieren—authentische Neu-Käufe und nicht nur eine Umbenennung bestehender Transaktionen, die ohnehin durch organische Suche oder Direktverkehr stattgefunden hätten.[1]
Diese Messbesessenheit hat mehrere Implikationen für die Produktdaten und die Content-Infrastruktur. Erstens erfordert sie eine detaillierte Nachverfolgung der Produktleistung über On-Site- und Off-Site-Retail-Media-Touchpoints. Produktfeeds müssen reichhaltige Attributionsmetadaten unterstützen, die es Einzelhändlern ermöglichen, zwischen organischer Entdeckung und mediengetriebenen Impressionen zu unterscheiden. Zweitens erfordert die Inkrementalitätsmessung ausgefeilte Kontrollgruppenmethoden, die wiederum erfordern, dass Produktkataloge randomisierte Exponierungstests unterstützen, ohne die Kundenerfahrung zu beeinträchtigen. Diese technische Komplexität drängt Einzelhändler zu fortschrittlicheren Produktmanagementsystemen, die dynamische Segmentierung und Variantentests ermöglichen.
Die Messagenda schafft auch Anreize für eine verbesserte Vollständigkeit der Produktdaten. Attribute, die zuvor als "nice to have" galten—wie Nachhaltigkeitszertifizierungen, Rohstoffbeschaffung, kulturelle Relevanzindikatoren oder die Anziehungskraft auf die lokale Gemeinschaft—werden strategisch wertvoll, wenn sie mit inkrementellem Kaufverhalten korrelieren. Marken und Einzelhändler, die bei Retail-Media-Kampagnen zusammenarbeiten, benötigen zunehmend Produktfeeds, die diese erweiterten Attributsätze unterstützen, und treiben Content-Teams zu umfassenderen Kataloganreicherungsprotokollen.
KI-Suche und -Entdeckung verändern die Verbraucherwege
Parallel zur Konsolidierung bei den Ausgaben für Retail-Media-Netzwerke verändern KI-gestützte Such- und Entdeckungsmechanismen grundlegend, wie Verbraucher Produkte finden und bewerten. Zero-Click-Suchen haben zu einem Rückgang des Referral-Traffics von bis zu 89 Prozent für Publisher geführt, die historisch von traditionellen Suchverweisen abhängig waren. Diese seismische Verschiebung wirkt sich direkt auf Retail-Media-Netzwerke aus, die nun das Verbraucherverhalten berücksichtigen müssen, das sich radikal von den Such-und-Klick-Reisen unterscheidet, die den digitalen Handel zwei Jahrzehnte lang geprägt haben.[1]
Das Aufkommen des agentenbasierten Einkaufens—bei dem KI-Agenten autonom Produkte auswählen, Preise vergleichen und Kaufentscheidungen verwalten—stellt einen noch radikaleren Disruptionsvektor dar. Anstatt dass Menschen Produktseiten durchsuchen, werden zunehmend Konversations-KI-Systeme die Entdeckungs-bis-Kauf-Reise vermitteln. Diese Transformation erfordert eine vollständige Neukonzeption der Produktdateninfrastruktur. KI-Agenten benötigen strukturierte, umfassende Produktinformationen, um Kaufempfehlungen und -vergleiche zu erstellen. Sie benötigen nicht nur Produktnamen und Preise, sondern detaillierte Spezifikationen, vergleichende Attribute, kontextbezogene Relevanzsignale und Vertrauenswürdigkeitsindikatoren, die eine autonome Entscheidungsfindung ermöglichen, die auf die Präferenzen des Benutzers abgestimmt ist.
Für Content- und Produktdaten-Teams erfordert diese Verschiebung eine dringende Anpassung. Produktfeeds müssen so aggressiv für den KI-Konsum optimiert werden, wie sie für das menschliche visuelle Browsing optimiert wurden. Dies beinhaltet die Implementierung von Schema-Markup mit größerer Präzision, die Bereitstellung strukturierter Vergleichsattribute, die Integration von Vertrauenssignalen und Community-Stimmungsdaten sowie die Sicherstellung, dass die Produktinformationsarchitektur die logischen Pfade unterstützt, über die große Sprachmodelle Produktuniversen durchlaufen. Der traditionelle E-Commerce-Produktkatalog—optimiert für das menschliche visuelle Scannen und die sequenzielle Entscheidungsfindung—ist für KI-gestützte Entdeckungsumgebungen unzureichend.
Vertrauen und Authentizität als Wettbewerbsgräben
Mit den Fortschritten der KI-Fähigkeiten ist das paradoxe Ergebnis, dass authentischer menschlicher Einfluss und verifiziertes Verbrauchervertrauen zunehmend wertvoll und knapp werden. Empfehlungen von Gleichgesinnten, der Konsens der Community und vertrauenswürdige Autoritätssignale bieten die Vertrauensanker, die Verbraucher benötigen, wenn sie sich in Umgebungen bewegen, die mit synthetischen Inhalten und manipulierten Informationen gesättigt sind.
Diese Dynamik rahmt das grundlegende Wertversprechen von Retail Media neu. Retail Media ist nicht erfolgreich, weil Einzelhändler ein neues Werbeformat erfunden haben, sondern weil Einzelhändler verifizierte Kaufdaten besitzen, die Verbraucherpräferenzen und -verhalten authentifizieren. Wenn ein Produkt in einer Retail-Media-Platzierung neben verwandten Artikeln basierend auf Kaufmustern der Community erscheint, trägt diese Platzierung implizite Vertrauenssignale, die über programmatische Werbenetzwerke, die ausschließlich auf Verhaltensschlüssen basieren, nicht verfügbar sind.
Dieser Einblick hat direkte Auswirkungen auf die Produktinhaltsstrategie. Die wertvollsten Produktdaten im Retail-Media-Kontext umfassen zunehmend Signale authentischer Akzeptanz, Community-Clustering und die Verifizierung der realen Nachfrage. Einzelhändler, die geografische oder demografische Communities identifizieren können, in denen bestimmte Produkte an Dynamik gewinnen—und diesen Einblick mit gezielten Off-Site-Retail-Media-Kampagnen kombinieren, die benachbarte Communities erreichen, in denen sich ähnliche Akzeptanzmuster abzeichnen—haben Zugriff auf den leistungsstärksten Wachstumstreiber von Retail Media. Dies erfordert Produktkataloge, die die Analyse auf Community-Ebene, die Verfolgung regionaler Varianten und die Integration von Nachfragesignalen unterstützen, die weit über das traditionelle SKU-Management hinausgehen.
Die Integration von Retail Media in Commerce-Ökosysteme
Mit Blick auf die Zukunft wird sich Retail Media nicht als isolierte Marketingfunktion herauskristallisieren, sondern als integrierte Komponente der ganzheitlichen Commerce-Optimierung. Einzelhändler erkennen zunehmend, dass Merchandising-Entscheidungen, Werbeerträge, Produktdiscovermechanismen und das Einkaufserlebnis im Einklang statt Wettbewerb um Optimierungsressourcen operieren müssen. Dieser integrierte Ansatz erfordert eine beispiellose Abstimmung zwischen Produktinformationssystemen, dynamischen Preis-Engines, Bestandsverwaltungssystemen und Media-Buying-Systemen.
Für Produktteams erfordert diese Konvergenz, dass die Katalogdateninfrastruktur anspruchsvolle Optimierungs-Workflows unterstützt. Produktfeeds müssen Echtzeit-Updates ermöglichen, die den Lagerstatus, die dynamische Preisgestaltung, die Werbezuordnung und die Integration von Medienkampagnen widerspiegeln. Das traditionelle Batch-basierte Produktfeed-Modell—bei dem Kataloge täglich oder wöchentlich aktualisiert werden—wird für Einzelhändler, die eine echte Commerce-Optimierung anstreben, obsolet.
Darüber hinaus müssen Produktdaten, da Einzelhändler Commerce-Ziele harmonisieren, zunehmend die Bewertung der kontextbezogenen Relevanz unterstützen. Welche Produkte sollen in KI-gesteuerten Konversations-Shopping-Erlebnissen erscheinen? Welche Varianten sollen für verschiedene Community-Segmente präsentiert werden? Wie sollen Produktattribute gewichtet werden, wenn Algorithmen Entdeckungssequenzen bestimmen? Diese Fragen erheben das Produktinformationsmanagement von einer unterstützenden Funktion zu einer strategischen Fähigkeit, die sich direkt auf die Performance von Retail Media und die Commerce-Ergebnisse auswirkt.
Disziplinierte KI-Anwendung innerhalb einer humanzentrierten Strategie
Der Konsens, der sich Ende 2025 im Retail-Media-Diskurs abzeichnet, betont, dass die KI-Adoption nicht gelingt, wenn sie umfassend eingesetzt, sondern sorgfältig abgestimmt und streng gesteuert wird. Anstatt KI-Systeme zu entfesseln, um weitreichend über Retail-Media-Operationen zu optimieren, weisen die effektivsten Implementierungen KI spezifische, klar definierte Aufgaben zu: die Identifizierung hochpotenzieller geografischer Cluster, das Testen von Budgetallokationsstrategien, die Optimierung von Gebotsparametern innerhalb vorgegebener Parameter oder die Vorhersage, welche Produktattribute in bestimmten Communities Anklang finden werden.
Dieser disziplinierte Ansatz für den KI-Einsatz hat Auswirkungen auf die Produktinhaltsinfrastruktur. Produktteams, die KI-gestützte Kataloganreicherung, Variantenoptimierung oder Attributempfehlungssysteme implementieren, müssen klare Governance-Protokolle einrichten, die definieren, was KI modifizieren darf und was eine manuelle Überprüfung erfordert. Die automatische Attributextraktion aus Produktbildern oder Lieferanteninhalten muss anhand von Qualitätsschwellenwerten validiert werden, bevor sie in Live-Kataloge integriert wird. KI-empfohlene Produktvariantenhierarchien müssen anhand tatsächlicher Verbraucherverhaltensmuster getestet werden, bevor sie eingesetzt werden.
Das übergeordnete Prinzip, das diese Vorsicht untermauert, ist, dass KI das menschliche Urteilsvermögen verstärkt, es aber nicht ersetzen kann, wenn es um die Reputation der Marke, das Vertrauen der Verbraucher oder die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften geht. Produktkataloge enthalten zunehmend regulierte Inhalte—Gesundheitsansprüche, Nachhaltigkeitsaussagen, Transparenz der Inhaltsstoffe—, wobei die KI-gestützte Generierung ein Haftungsrisiko darstellt, es sei denn, sie unterliegt einer menschlichen Expertenvalidierung. Die Zukunft der Retail-Media-nahen Produktinhaltsinfrastruktur beinhaltet hybride Mensch-KI-Workflows, bei denen Maschinen das Volumen bewältigen, während Menschen die Gatekeeping-Autorität über folgenreiche Inhalte behalten.
Auswirkungen auf Content- und Datenautomatisierung
Die Entwicklung von Retail Media zu einer reifen, konsolidierenden, humanzentrierten Disziplin schafft sowohl Einschränkungen als auch Chancen für No-Code- und Automatisierungsplattformen, die E-Commerce bedienen. Einerseits erfordern die Messintensität und die Compliance-Strenge, die in Retail-Media-Umgebungen zunehmend erforderlich sind, anspruchsvolle Datenherkunftsverfolgung und Governance-Funktionen. No-Code-Plattformen müssen sich weiterentwickeln, um nicht nur die Erstellung von Inhalten und die Feed-Verwaltung, sondern auch Audittrails zu unterstützen, die dokumentieren, welche Systeme welche Produktattribute wann geändert haben, um Marken und Einzelhändlern die Möglichkeit zu geben, Inkrementalitätsansprüche zu untermauern und Änderungen zuzuordnen.
Andererseits schafft die Konsolidierung um bewährte Einzelhändler Chancen für eine tiefere Plattformintegration. Anstatt generische Konnektoren zu erstellen, die Hunderte von Einzelhändlern mit unterschiedlichen technischen Spezifikationen unterstützen, können sich No-Code-Plattformen, die Marken bedienen, die sich im Retail Media engagieren, auf eine tiefere Integration mit Tier-One-Einzelhändlern konzentrieren, um eine ausgefeiltere Automatisierung rund um Messung, Feed-Optimierung und dynamische Content-Bereitstellung zu ermöglichen. Diese Spezialisierung ermöglicht eine höhere Automatisierungsgeschwindigkeit, da Plattformentwickler für bestimmte technische Umgebungen optimieren können, anstatt die Kompatibilität über eine fragmentierte Einzelhandelsinfrastruktur aufrechtzuerhalten.
Die Entwicklung von Content-Automatisierungsplattformen, die Retail Media bedienen, beinhaltet eine zunehmende Raffinesse bei der Messintegration. Plattformen müssen Attributionsdaten, Inkrementalitätssignale und Leistungsbenchmarks innerhalb von Produktmanagement-Workflows präsentieren, damit Content-Teams verstehen können, wie bestimmte Produktattribute, Variantenkonfigurationen und Katalogänderungen mit der Retail-Media-Performance korrelieren. Dieser messgesteuerte Ansatz zur Inhaltsoptimierung verwandelt das Produktinformationsmanagement von einem Kostenfaktor, der sich auf die Feed-Compliance konzentriert, in ein Wertzentrum, das sich direkt auf die Ergebnisse von Retail Media konzentriert. Für Einzelhändler, die die Datengenauigkeit verbessern möchten, könnte ein hochwertiger Produktkatalog ein wichtiger Vorteil sein.
Die Community-zentrierte Vision für 2026
Der sich abzeichnende Rahmen für den Retail-Media-Erfolg im Jahr 2026 betont die Abbildung realer Community-Netzwerke, das Verständnis von Einflussmustern innerhalb dieser Netzwerke und den Einsatz von Retail Media, um die bestehende Akzeptanzdynamik zu verstärken. Dieser Ansatz unterscheidet sich grundlegend von dem Modell mit großer Reichweite und Häufigkeit, das die frühere Retail-Media-Entwicklung kennzeichnete. Stattdessen zielt er auf Communities ab, in denen sich das Verhalten bereits in Richtung bestimmter Produkte verschiebt, und nutzt dann Off-Site-Retail Media, um die Akzeptanz in benachbarten Communities zu beschleunigen, die ähnliche Merkmale aufweisen.
Diese Community-zentrierte Strategie erfordert eine Produktdateninfrastruktur, die geografische Granularität, demografisches Clustering und die Integration von Nachfragesignalen unterstützen kann. Produktkataloge müssen Daten auf Variantenebene pflegen, die die communityspezifische Leistung verfolgen, um aufstrebende Trends auf Nachbarschaftsebene und nicht nur auf nationaler oder regionaler Ebene zu identifizieren. Einzelhändler, die diesen Ansatz implementieren, müssen Produktfeeds mit Community-Mapping-Systemen, Nachfrageprognosealgorithmen und Media-Buying-Plattformen synchronisieren, um koordinierte Kampagnen auszuführen.
Die breitere Implikation ist, dass sich das Produktinformationsmanagement von einer Transaktionsfunktion (Gewährleistung, dass Produkte in den Suchergebnissen der Website erscheinen) zu einer strategischen Fähigkeit entwickelt, die die Orchestrierung von Retail-Media-Kampagnen direkt unterstützt. Produktteams werden zunehmend in die Planung von Retail-Media-Kampagnen eingebunden sein und definieren, wie Produktattribute für bestimmte Communities hervorgehoben werden sollen, Variantenkonfigurationen für Zielgruppen empfehlen und das Leistungsfeedback analysieren, um zukünftige Produktentwicklungsprioritäten zu optimieren.
Da sich Retail Media von einem neuartigen Kanal zu einer wesentlichen Einnahmequelle und strategischen Fähigkeit entwickelt, stellt der Fokus der Branche auf humanzentrierte Grundlagen—Vertrauen, Authentizität, Community-Einfluss—sicher, dass Produktinhalte und Dateninfrastruktur weiterhin von zentraler Bedeutung für den kommerziellen Erfolg sind. Die Technologien werden sich weiterentwickeln, aber das zugrunde liegende Prinzip bleibt bestehen: Retail Media ist erfolgreich, weil es authentisches Verbraucherverhalten mit Markenbotschaften verbindet, die innerhalb vertrauenswürdiger Community-Netzwerke Anklang finden.
Die in dieser Analyse hervorgehobenen Trends unterstreichen die entscheidende Bedeutung eines robusten Produktinformationsmanagement- (PIM) Systems. Da sich die Retail-Media-Strategien weiterentwickeln und datengesteuerter werden, ist die Fähigkeit, genaue, aktuelle Produktinformationen über alle Kanäle zu verwalten, anzureichern und zu verteilen, von größter Bedeutung. NotPIM bietet die Tools und die Infrastruktur, die E-Commerce-Unternehmen benötigen, um sich an diese sich entwickelnden Anforderungen anzupassen und so Datenqualität, Konsistenz und effiziente Workflows für eine optimale Retail-Media-Leistung zu gewährleisten. Dies ist entscheidend, um Conversions zu steigern und Vertrauen bei modernen Verbrauchern aufzubauen. Effektives Produktinformationsmanagement ist mehr als nur ein Kostenfaktor, es ist ein Mehrwert.