Vorbereitung von Produktinformationen für den AI-Shopping-Boom

Im Jahr 2025 veränderten ChatGPT und Stripe das E-Commerce-Landschaft durch den Launch von Instant Checkout. Dies markierte einen Schritt vorwärts in der agentischen Handels, bei der Benutzer nun die Möglichkeit hatten, direkt über KI zu kaufen. Einst ein Such- und Entdeckungskanal, hat ChatGPT einen völlig neuen Vertriebskanal geschaffen, der voraussichtlich traditionelle Suchanfragen bis 2028 übertrifft. Von der KI-gesteuerten Abwicklung bis hin zu personalisierten Produktvorschlägen haben Verbraucher mehr Auswahl und Flexibilität als je zuvor, um zu entscheiden, wann und wo sie einkaufen.

Generative KI wird in verschiedenen Funktionen im Einzelhandelsbereich eingesetzt, um das Einkaufserlebnis zu verbessern und den Verbrauchern Mehrwert zu bieten. Tatsächlich haben 75% der Einkäufer bereits KI-Empfehlungen oder Chatbots im Internet bemerkt – und das plötzliche Wachstum ist kein Zufall. Von den Verbrauchern, die einen KI-empfohlenen Kauf getätigt haben, betrachten 84% dies als positive Erfahrung. Die Fähigkeit von KI, Benutzerverhalten zu analysieren und Einkäufern bei der Suche nach Produkten zu helfen, verändert die Artikelentdeckung und -erfahrung. Im Oktober 2025 machten ChatGPT und Gemini bereits mehr als 63% der KI-Entdeckungsaktivität aus und führten dazu, dass mehr als die Hälfte (52%) der Verbraucher angaben, sie seien wahrscheinlich aufgrund von KI-Empfehlungen zu kaufen. Da sich die Einkaufsmethoden der Verbraucher ändern, müssen auch Marken und Einzelhändler ihre Strategie anpassen. Unternehmen müssen über die starre Keyword-Matching hinausgehen und das E-Commerce-Erlebnis an die tatsächliche Suche und Kaufverhaltensweise der Benutzer anpassen.

Da KI Suchanfragen interpretiert und die Anfragen der Einkäufer analysiert, müssen Marken und Einzelhändler sicherstellen, dass ihre Back-End-Systeme damit Schritt halten können. Die Vorbereitung auf die Beschleunigung des KI-Shoppings bedeutet, dass die Produktinformationen für die KI optimiert werden müssen, damit diese durchsucht werden kann, und dass die Produktinformationen an jedem Berührungspunkt genau und konsistent sind. Die Tatsache ist, dass die Zukunft des Online-Shoppings und der Produktsuche bereits da ist. Wenn Marken und Einzelhändler mithalten wollen, müssen sie sich heute vorbereiten, und das beginnt mit den Produktinformationen.

Produktkataloge sind nicht bereit für die KI-Shopping-Beschleunigung

Jahrelang wurden Produktinformationen für traditionelle Suchmethoden optimiert. Denken Sie an Suchmaschinenoptimierungsstrategien (SEO), die auf lange Schlüsselwörter oder interne Verlinkungen abzielen, um die Relevanz zu erhöhen. Heute bedeutet die Konzentration auf nur traditionelle Suchkanäle, dass man das Risiko einer Abnahme von 20 bis 50% des Traffics eingeht. Marketer, Marken und Einzelhändler müssen sicherstellen, dass sie KI-Suchmodelle einbeziehen, um Verbraucher richtig anzusprechen und die Sichtbarkeit zu optimieren.

Trotz der Tatsache, dass 47% der US-Einkäufer bereits KI-Tools für mindestens eine Einkaufsaufgabe verwenden, sind unzählige Produktkataloge noch nicht für GenAI optimiert. Derzeit fehlen vielen Produktkatalogen strukturierte Daten, sie haben keinen Kontext oder inkonsistente Attribute über Produkte hinweg. Das MIT berichtete, dass 95% der GenAI-Pilotprogramme hauptsächlich aufgrund schlechter oder fragmentierter Datengrundlagen fehlschlagen, was einige Organisationen jährlich bis zu 25 Millionen Dollar oder mehr kosten kann.

Im Gegensatz zur traditionellen SEO erfordert die GenAI-Engine-Optimierung (GEO) Struktur, Kontext und Konsistenz bei den Daten. Wenn Produktkataloge eines dieser wichtigen Elemente fehlen, bedeutet dies, dass der Inhalt nicht von KI-Agenten an Einkäufer weitergegeben wird, auch wenn es das ist, wonach sie suchen. KI-Halluzinationen und schlechte Empfehlungen resultieren aus schwachen Produktinformationen und nicht aus dem Versagen des KI-Modells. Es liegt an den Teams, sicherzustellen, dass sie mit den neuen Modellen arbeiten. “Gut genug” Produktinhalte sind im KI-Zeitalter nicht ausreichend, insbesondere wenn inkonsistente Ergebnisse dazu führen, dass das Vertrauen der Benutzer beeinträchtigt wird. Um den Erfolg des KI-Shoppings zu gewährleisten, müssen Marken und Einzelhändler ihren Fokus auf die Grundlage des Handels verlagern: die Produktinformationen selbst.

Während KI einen größeren Anteil am Kaufprozess hat, eliminiert die KI-gesteuerte Suche nicht die Aufbau von Kundenbeziehungen. Tatsächlich stärkt die Fähigkeit von KI, Kundenpräferenzen vorherzusagen, das wahre Vertrauen der Kunden. So sehr, dass Kunden bereit sind, im Durchschnitt 25-30% mehr für Produkte mit vollständigen und hochwertigen Produktinformationen zu bezahlen. Im heutigen Einkaufslandschaft treibt KI enormes Potenzial für Marken und Einzelhändler – aber um die Vorteile zu nutzen, müssen die Produktinformationen wie nie zuvor aufgewertet werden.

Die erforderlichen Elemente für Erfolg im KI-Shopping-Zeitalter

Damit das KI-Shopping am besten funktioniert, benötigt es reichhaltige kontextuelle Informationen, die dem Agenten helfen, zu bestimmen, für wen das Produkt ist, warum es für ihn relevant ist und warum es sich von anderen Produkten unterscheidet. Wenn all diese Informationen leicht verfügbar sind, kann KI eine starke, datenbasierte Empfehlung an Einkäufer geben.

Um zu wissen, ob Ihre Daten KI-bereit sind oder nicht, bedeutet dies, zu verstehen, ob sie den Kriterien entsprechen, die KI benötigt, um gut informierte Antworten zu liefern. Für das KI-Shopping bedeutet dies, sich selbst und seinem Team sieben entscheidende Fragen zu stellen, die helfen, zu bestimmen, ob die Produktinformationen stark genug sind, um genaue Einkaufsempfehlungen zu unterstützen.

1. Einheitliche Wahrheits- und Regierungsquelle: Gibt es ein zentrales System, in dem Produktinformationen, einschließlich Validierungsregeln und Versionen, gespeichert sind und auf das jedes System zugreifen kann? KI-Agents bewerten Tausende von Stock-Keeping-Units (SKUs) in Sekunden. Wenn Attribute dupliziert, inkonsistent oder fragmentiert über Systeme hinweg sind, verlieren die Modelle das Vertrauen in die Daten und können falsche Schlussfolgerungen ziehen. Datenstrukturen sollten konsistent über alle Produkte sein und sich im Laufe der Zeit anpassen können. Auf diese Weise brechen KI-Modelle nicht, wenn sich die Produktkataloge entwickeln.
2. Modell und Taxonomie: Sind Kategorien, Attribute, Einheiten und Wertelisten definiert, konsistent und zwischen Teams geteilt, sodass Produkte leicht verglichen werden können? Modelle verlassen sich auf gemeinsame Bedeutung. Wenn die Wörter “Material” oder “Stoff” als separate Konzepte existieren, zum Beispiel, dann werden Modelle Schwierigkeiten haben, Produkte zu vergleichen. Konsistente Definitionen zwischen Teams helfen, KI-Voreingenommenheit und Mehrdeutigkeit zu reduzieren und verbessern die Genauigkeit der Empfehlungen.
3. Vollständigkeit und Normalisierung pro Kanal: Sind für jeden Kanal die erforderlichen Attribute vollständig, normalisiert und leicht für KI zu vergleichen? KI kann nicht inferieren, was nicht vorhanden ist, also überprüfen Sie, ob es eine hohe Datenmenge pro SKU gibt und ob die Werte normalisiert und leicht zu vergleichen sind. Mehr Datenpunkte pro Produkt ermöglichen es KI-Modellen, feine Muster zu erkennen und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
4. Reiche Inhalte und digitale Assets: Enthält jedes Produkt reiche Beschreibungen, Bilder, Videos und Richtlinien, die strukturiert und leicht für KI zu interpretieren sind? KI benötigt reiche Felder, wie beabsichtigte Anwendungsfälle und Materialien, um eine stärkere KI-Analyse zu ermöglichen. Viele der heutigen Informationen sind jedoch in unstrukturierten Formaten wie PDFs oder Bildern gefangen. Diese Art von Inhalten erfordert oft umfangreiche Reinigung, um KI-lesbar zu werden. Durch die Strukturierung der Daten im Voraus können Fehler und langfristiger Aufwand reduziert werden.
5. Lokalisierung und regionsspezifische Bereitschaft: Sind Sprachen, Einheiten, Größen und regionsspezifische Anforderungen klar strukturiert und geregelt, wobei menschliche Überprüfung erforderlich ist? KI-Modelle, die auf globalen Daten trainiert werden, benötigen regionale Kontexte; andernfalls können sie falsche Empfehlungen produzieren. Stellen Sie sicher, dass es eine workflow-gesteuerte Regulierung gibt, die Automatisierung und menschliche Überwachung kombiniert, um alle Änderungen an Einheiten oder nicht-lokalisierten Attributen zu erfassen. Menschliche Überwachung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Ausgaben genau bleiben, wenn Daten übersetzt, konvertiert und lokalisiert werden.
6. Lieferantendaten-Onboarding und Entdeckbarkeit: Übermitteln Lieferanten Daten in standardisierten Formaten mit konsistenten Identifikatoren, die KI leicht verbinden und vergleichen kann? KI funktioniert am besten, wenn sie mehrere Datenquellen kreuzverweisen kann. Lieferantendaten, die inkonsistent oder semi-strukturiert ankommen, schwächen das gesamte Modell. Um dies zu erreichen, benötigen Teams standardisierte Eingabevorlagen und konsistente Identifikatoren, um sicherzustellen, dass Drittanbieterdaten KI-freundlich sind. Als Bonus kann die Verbindung von Lieferantendaten mit anderen Quellen wie Marktplätzen oder Kundendaten die KI-Genauigkeit verbessern und Voreingenommenheit reduzieren.
7. KI-Agent und GEO-Entdeckbarkeit: Ist Produktinformation machine-lesbar, angereichert mit strukturierten Markierungen und darauf ausgelegt, sich an die Entwicklung der KI-gesteuerten Entdeckung anzupassen? KI-Modelle funktionieren am besten, wenn Daten in vorhersehbaren, strukturierten Formaten (z. B. Tabellen, Zeilen, standardisierte Dateien) geliefert werden, anstatt in inkonsistenten Formaten wie PDFs oder Word-Dokumenten. Da die KI-gesteuerte Entdeckung wächst, muss die Architektur zukunftssicher sein, damit Modelle und Agenten die Daten für Jahre interpretieren können.

Regeln für die besten Ergebnisse

Einkäufer haben die Wahl, wenn es um KI-Tools geht, und wenden sich an ChatGPT oder spezifische Assistenten wie Amazon’s Rufus. Während Marken und Einzelhändler die Produktkataloge besitzen, aus denen KI Informationen sammeln kann, haben sie nicht alle ihre eigenen KI-Schnittstellen. Das bedeutet, dass sie keine vollständige Kontrolle über die KI-Tools haben, die ihre Produkte analysieren, sondern nur über die Daten, die in die Modelle selbst eingespeist werden.

Im heutigen Handel bedeutet Wettbewerbsfähigkeit, dass Produkte für KI-Agents sichtbar sind und dass die dahinter stehenden Daten genau sind. Alle Daten müssen von einer glaubwürdigen, überprüfbaren Quelle stammen, die ihre eigene Erfolgsbilanz hat. Ob sie von einem Lieferanten oder einem Datenanbieter stammen, sie müssen den Datenverarbeitungsstandards und -vorschriften entsprechen (wie DSGVO in Europa oder dem California Consumer Privacy Act). Wenn Datensätze Voreingenommenheit oder Ungenauigkeiten enthalten, können KI-Tools diese perpetuieren und letztendlich ungenaue Informationen verbreiten.

Um das Beste zu erreichen, sollten Marken und Einzelhändler ihre Daten regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass sie konsistent und genau bleiben. Datenformate sollten immer befolgt werden, und es sollten keine unbeabsichtigten Änderungen an den Daten im Laufe der Zeit vorkommen.

Die Einhaltung dieser Best Practices bedeutet, eine starke Grundlage für den Handel und dann für KI zu haben. Wenn die Daten genau sind, sind die Ergebnisse wertvoll, und das ist es, was die Kunden dazu bringt, zu den Marken und Einzelhändlern zurückzukehren, denen sie vertrauen.

Blick in die Zukunft

Die KI-Shopping-Revolution ist hier. Da Verbraucher zunehmend auf KI-Assistenten für Einkaufsanfragen zurückgreifen, wird die Technologie weiter wachsen und ihre Fähigkeiten erweitern. Mit der Zeit können sie sogar der wichtigste Faktor für eine Kaufentscheidung sein.

Unternehmen müssen sich schnell anpassen, um mit den Veränderungen im Handel Schritt zu halten, und für viele bedeutet dies, einen genauen Blick auf die Bereitschaft der Produktinformationen zu werfen. Die traditionelle Suche ändert sich, und heute sind es die Marken, die den Weg weisen, nicht die lautesten im Raum, sondern die genauesten. Wenn die Daten nicht jetzt für die KI-Integration bereit sind, werden sie nicht vor den Käufern von morgen erscheinen.

Während KI-Modelle weiter evolvieren, ist eines klar: Erfolg liegt in einer starken Handelsgrundlage, und die stärksten Marken werden Daten in Intelligenz und Intelligenz in Vertrauen umwandeln.