Vorbereitung von Produktinformationen für den AI-Einkaufs-Boom

Im Jahr 2025 veränderten ChatGPT und Stripe die eCommerce-Landschaft durch den Launch von Instant Checkout. Dies markierte einen Schritt vorwärts im agentischen Handel, da 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 übersteigen wird. Von KI-gestützten Zahlungsvorgängen 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 Kapazitäten im Einzelhandelsbereich eingesetzt, um das Einkaufserlebnis aufzuwerten und den Verbrauchern Mehrwert zu bieten. Tatsächlich haben 75% der Einkäufer bereits KI-empfohlene Produkte 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 das Erlebnis. Im Oktober 2025 hatten ChatGPT und Gemini bereits mehr als 63% der KI-Entdeckungsaktivitäten und führten dazu, dass mehr als die Hälfte (52%) der Verbraucher angaben, sie seien wahrscheinlich aufgrund von KI-Empfehlungen zu kaufen.

Als KI einen größeren Anteil am Kaufprozess hat, müssen Marken und Einzelhändler ihre Back-End-Systeme anpassen, um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten. Die Vorbereitung auf die Beschleunigung des KI-Einkaufs bedeutet, dass die Produktinformationen für KI optimiert werden müssen, damit diese Informationen leicht durchsucht werden können, und dass die Produktinformationen an jedem Berührungspunkt genau und konsistent sind. Die Tatsache ist, dass die Zukunft des Online-Shoppings und der Produktsuche bereits hier ist. Wenn Marken und Einzelhändler Schritt halten wollen, müssen sie sich heute vorbereiten, und das beginnt mit den Produktinformationen.

Produktkataloge sind nicht bereit für die KI-Einkaufs-Beschleunigung

Jahrelang wurden Produktinformationen für traditionelle Suchmethoden optimiert. Denken Sie an Suchmaschinen-Optimierungsstrategien (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 in ihre Strategien integrieren, um Verbraucher gezielt anzusprechen und die Sichtbarkeit zu optimieren.

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

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

Während KI einen größeren Anteil am Kaufprozess hat, eliminiert KI-gestützte Suche nicht die Aufbau von Kundenbeziehungen. Tatsächlich verstärkt die Fähigkeit von KI, Kundenpräferenzen vorherzusagen, das wahre Kundenvertrauen. So sehr, dass Kunden bereit sind, im Durchschnitt 25-30% mehr für Produkte mit vollständigen und hochwertigen Produktinformationen zu bezahlen. Im heutigen Einkaufsumfeld bietet KI enormes Potenzial für Marken und Einzelhändler – aber um die Vorteile zu nutzen, müssen sie ihre Produktinformationen wie nie zuvor aufwerten.

Die erforderlichen Elemente für Erfolg im KI-Einkaufszeitalter

Damit der KI-Einkauf am besten funktioniert, benötigt er 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, müssen Sie verstehen, ob sie den Kriterien entsprechen, die KI benötigt, um gut informierte Antworten zu liefern. Für den KI-Einkauf bedeutet dies, sich selbst und Ihrem Team sieben entscheidende Fragen zu stellen, die dabei helfen, zu bestimmen, ob die Produktinformationen stark genug sind, um genaue Einkaufsempfehlungen zu unterstützen.

1. Einheitliche Wahrheitsquelle und Governance: Gibt es ein zentrales System, in dem Produktinformationen, einschließlich Validierungsregeln und Versionen, gespeichert sind und auf das jedes System zugreifen kann? KI-Agenten bewerten Tausende von Artikeln 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 hinweg sein und sich im Laufe der Zeit anpassen. Auf diese Weise brechen KI-Modelle nicht, wenn Produktkataloge evolvieren.
2. Modell und Taxonomie: Sind Kategorien, Attribute, Einheiten und Wertelisten definiert, konsistent und über Teams hinweg geteilt, damit Produkte leicht verglichen werden können? Modelle basieren auf gemeinsamen Bedeutungen. Wenn Wörter wie “Material” oder “Stoff” als separate Konzepte existieren, dann werden Modelle Schwierigkeiten haben, Produkte zu vergleichen. Konsistente Definitionen über Teams hinweg helfen, KI-Voreingenommenheit und Mehrdeutigkeit zu reduzieren und verbessern die Genauigkeit von 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 Artikel gibt und ob Werte normalisiert und leicht zu vergleichen sind. Mehr Datenpunkte pro Produkt ermöglichen es KI-Modellen, subtile Muster zu erkennen und verbessern die Vorhersagegenauigkeit.
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 Verwendungszwecke und Materialien, um eine stärkere KI-Analyse zu ermöglichen. Viele Informationen sind jedoch in unstrukturierten Formaten wie PDFs oder Bildern gefangen. Dieser Inhalt erfordert oft umfangreiche Reinigung, um KI-lesbar zu werden. Durch die Strukturierung von Daten im Voraus kann der Aufwand langfristig reduziert werden.
5. Lokalisierung und regionsspezifische Bereitschaft: Sind Sprachen, Einheiten, Größen und regionsspezifische Anforderungen klar strukturiert und geregelt, wobei menschliche Überprüfung erforderlich ist, wenn notwendig? KI-Modelle, die auf globalen Daten trainiert werden, benötigen regionsspezifischen Kontext; andernfalls können sie falsche Empfehlungen produzieren. Stellen Sie sicher, dass es eine workflow-gesteuerte Governance gibt, die Automatisierung und menschliche Überwachung kombiniert, um Änderungen an Einheiten oder nicht-lokalisierten Attributen zu erkennen. Menschliche Überwachung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Ausgaben genau bleiben, während Daten übersetzt, konvertiert und lokalisiert werden.
6. Lieferantendaten-Integration 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 überwinden, benötigen Teams standardisierte Eingabevorlagen und konsistente Identifikatoren, um sicherzustellen, dass Drittanbieter-Daten KI-freundlich sind. Als Bonus kann die Verbindung von Lieferantendaten mit anderen Quellen wie Marktplätzen oder Kundendaten die KI-Genauigkeit und -Voreingenommenheit reduzieren.
7. KI-Agent und GEO-Entdeckbarkeit: Ist Produktinformation machine-lesbar, angereichert mit strukturierten Markierungen und darauf ausgelegt, sich an die Entwicklung von KI-gestützter Entdeckung anzupassen? KI-Modelle funktionieren am besten, wenn Daten in vorhersehbaren, strukturierten Formaten (wie Tabellen, Zeilen, standardisierten Dateien) und nicht in inkonsistenten Formaten wie PDFs oder Word-Dokumenten geliefert werden. Da die KI-gestützte Entdeckung wächst, muss die Architektur zukunftssicher sein, damit Modelle und Agenten die Daten auch in Zukunft 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 nicht alle ihre eigenen KI-Schnittstellen. Das bedeutet, dass sie nicht die volle Kontrolle über die KI-Tools haben, die ihre Produkte analysieren, sondern nur über die Daten, die in die Modelle selbst eingespeist werden.

Um im heutigen Handel wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Marken und Einzelhändler sicherstellen, dass ihre Produkte für KI-Agenten sichtbar sind und dass die dahinter stehenden Daten genau sind. Alle Daten müssen von einer glaubwürdigen, überprüfbaren Quelle stammen, die ihre eigene Erfolgsbilanz bei der Genauigkeit hat. Ob es von einem Lieferanten oder einem Datenanbieter stammt, es muss den Datenkollektionsstandards und -vorschriften entsprechen (wie GDPR in Europa oder dem California Consumer Privacy Act). Wenn Datensätze Voreingenommenheit oder Ungenauigkeiten enthalten, können die 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 dürfen keine unbeabsichtigten Änderungen an den Daten im Laufe der Zeit vorgenommen werden.

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-Einkaufsrevolution ist hier. Da Verbraucher immer mehr 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. Traditionelle Suche ändert sich, und heute sind es die Marken, die den Weg weisen, nicht die lautesten im Raum, sondern diejenigen, die am meisten Aufmerksamkeit darauf richten. Wenn Daten nicht jetzt für die KI-Integration bereit sind, werden sie morgen nicht vor den Augen der Käufer 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.