KI‑Shoppingagenten: So bleiben Händler sichtbar (GSO)

Die spannendste Zahl in der ganzen KI‑Shopping‑Debatte ist nicht „neun Prozent“ oder „61 Prozent“. Es sind 88 Prozent. In einem Experiment mit über 1.500 Teilnehmenden aus den USA besuchten 88 % der Menschen, die über ChatGPT einkauften, keine einzige weitere Website. Bei Google waren es 27 %. Das ist der Moment, in dem viele Händler merken: Der Kampf um Sichtbarkeit verschiebt sich – weg von der Ergebnisliste, hin zur Antwort einer KI.

Kurz vor Weihnachten 2025 passt das Thema perfekt: Geschenkekäufe, volle Warenkörbe, knappe Zeit. Genau in diese Lücke stoßen KI‑Einkaufsagenten: Sie suchen, vergleichen, empfehlen – und zunehmend bezahlen sie auch direkt im Chat. Für den Handel bedeutet das nicht „SEO ist tot“. Aber es bedeutet: Wer nicht in den Antworten der Agenten vorkommt, verliert Reichweite, Daten und Umsatzchancen.

Dieser Beitrag ist Teil unserer Serie „KI im Einzelhandel und E‑Commerce“. Heute geht’s um die neue Realität: KI wird zum Gatekeeper – und Generative Search Optimization (GSO) wird zur Pflichtdisziplin.

KI‑Agenten werden zum Gatekeeper – und das ist das Risiko

KI‑Shoppingagenten verschieben die Kontrolle über die Customer Journey vom Shop zur KI‑Plattform. Wer früher über Google, Preisvergleich oder Social Ads in den Shop kam, bleibt künftig häufiger im KI‑Dialog. Der Klick auf eure Produktseite ist nicht mehr der Standard, sondern ein optionaler Umweg.

Das trifft Händler an einer empfindlichen Stelle:

• Weniger direkte Shop‑Besuche: weniger Chancen für Cross‑Selling, Newsletter‑Sign-ups, Loyalty.
• Weniger Markenaufbau: wenn die KI „entscheidet“, wirkt die Marke austauschbarer.
• Weniger Preishoheit: Agenten vergleichen gnadenlos – ohne dass ihr eure Argumente sauber platziert habt.

Eine zweite Zahl aus dem deutschsprachigen Markt macht klar, wie schnell sich das drehen kann: Laut ECC Köln können sich 61 % der Befragten grundsätzlich vorstellen, KI‑Shoppingagenten zu nutzen – aber nur 9 % wollen den Kauf komplett automatisiert abwickeln. Das klingt beruhigend. Ich halte das für trügerisch.

Warum? Weil Adoption selten linear ist. Menschen starten mit „nur empfehlen lassen“ – und sobald Bezahlen, Retouren und Vertrauen sauber gelöst sind, wird aus „ich schau mal“ schnell „mach du das“.

Mythos: „Das betrifft nur die Großen“

Viele KMU im Handel denken: „Walmart kann sich Partnerschaften mit Plattformen leisten – wir nicht.“ Die Realität? Gerade in der frühen Phase ist es oft leichter, in KI‑Antworten zu kommen, weil noch nicht jeder Wettbewerber seine Daten und Inhalte agentenfähig macht. Wer jetzt aufräumt, gewinnt Sichtbarkeit, bevor der Markt dicht ist.

Von SEO zu GSO: Was sich wirklich ändert

GSO bedeutet: Ihr optimiert nicht mehr für eine Liste von Links, sondern für eine KI‑Antwort, die Optionen reduziert. Das ist eine andere Logik.

SEO war (vereinfacht) ein Ranking‑Wettbewerb. GSO ist ein Auswahl‑Wettbewerb: Die KI pickt wenige Produkte, fasst sie zusammen und begründet (hoffentlich) die Empfehlung.

Damit ändern sich die Erfolgsfaktoren:

1) Struktur schlägt Kreativität

Agenten können nur sauber auswählen, wenn sie saubere Signale bekommen. Deshalb gewinnen:

• strukturierte Produktdaten (Attribute, Varianten, Verfügbarkeiten, Lieferzeiten)
• konsistente Produktbezeichnungen (inkl. relevante Synonyme)
• eindeutige Preis‑ und Versandinfos

Ein Beispiel aus der Praxis: Wenn „Cordanzug dunkelblau“ bei euch als „Anzug – Navy Corduroy“ geführt wird, aber ohne Attribut „Cord“ und ohne Farbnorm, wird die KI euch oft nicht matchen. Menschen würden es noch finden. Agenten deutlich seltener.

2) Begründungen werden zum Conversion‑Hebel

Wenn ihr teurer seid, muss die KI das erklären können. Nicht mit Marketing‑Wolken, sondern mit harten, zitierfähigen Gründen:

• Materialqualität (z. B. Grammatur, Herkunft, Zertifizierungen)
• Service‑Argumente (Lieferzeit, Express‑Option, Pick‑up im Store)
• Passform‑Infos (Schnitt, Größenhinweise, Retourenquote)
• Garantie, Reparatur, Ersatzteile (gerade im Non‑Food)

Eine KI kann „warum“ nur dann sauber wiedergeben, wenn ihr es sauber liefert.

3) Bewertungen sind nicht mehr nur Social Proof

Bewertungen sind in der Agentenwelt ein Ranking‑Signal und zugleich „Beweismaterial“. Für viele Sortimente gilt: Ohne solide Review‑Basis seid ihr eine Blackbox.

Pragmatische Regel: Lieber 300 ehrliche Bewertungen mit 4,4 Sternen als 12 perfekte mit 5,0. Agenten (und Menschen) misstrauen der Perfektion.

Der Checkout zieht in den Chat – was Händler jetzt vorbereiten müssen

Der Engpass ist aktuell nicht das Empfehlen, sondern das Bezahlen und das sichere Hand-off an Händlerprozesse. Genau daran arbeitet die Branche: Standards und Protokolle, die verifizierten Agenten erlauben, Bestell‑ und Zahlungsinformationen zu übertragen.

Für Händler heißt das: Ihr müsst nicht jede Plattform morgen „integriert“ haben. Aber ihr solltet eure Hausaufgaben erledigen, damit ihr schnell andocken könnt.

Was sich im Backend ändern muss (ohne Panik)

Wenn KI‑Agenten häufiger „im Namen des Kunden“ handeln, werden diese Punkte kritisch:

1. Echtzeit‑Bestand & Lieferfähigkeit: nichts schadet mehr als KI‑Empfehlungen, die dann „doch nicht lieferbar“ sind.
2. Klare Retourenlogik: Agenten brauchen eindeutige Regeln (Fristen, Kosten, Zustand).
3. Identitäts- und Betrugsprävention: verifizierte Agenten, Token, Limits – das wird Standard.
4. Produktvarianten & Kompatibilität: besonders bei Elektronik, Möbeln, Ersatzteilen.

Merksatz: Wenn euer Shop heute schon sauber arbeitet, ist der Schritt zu Agent‑Commerce eher Evolution als Umbau.

Konkreter Fahrplan: 90 Tage bis zur Agenten‑Sichtbarkeit

Ihr gewinnt GSO nicht mit einem großen Re‑Platforming, sondern mit konsequenter Daten- und Contentarbeit. Hier ist ein Plan, den ich für realistisch halte – auch für Schweizer Einzelhändler und mittelständische E‑Commerce‑Teams.

Phase 1 (Woche 1–2): Sichtbarkeit messbar machen

Bevor ihr optimiert, braucht ihr einen Ausgangspunkt:

• Trackt, ob und wie eure Produkte in KI‑Antworten auftauchen (manuelle Tests mit definierten Prompts, wiederholbar dokumentiert).
• Segmentiert eure Sortimente: Umsatzstark vs. margenstark vs. strategisch.
• Definiert 20–30 Kernanfragen („Geschenk für…“, „beste… unter…“, „nachhaltig…“, „sofort lieferbar…“).

Phase 2 (Woche 3–6): Produktdaten auf Agenten‑Niveau bringen

Priorität haben die Bestseller und „KI‑typischen“ Geschenk‑ und Problemlöser‑Kategorien.

Checkliste (wirklich operativ):

• Attribute vollständig: Farbe, Material, Maße, Kompatibilität, Zielgruppe, Anlass.
• Varianten sauber: Größen/Farben als Varianten, nicht als separate Produkte.
• Bilder: mehrere Perspektiven, neutrale Hintergründe plus Anwendungsbild.
• Lieferinfos: konkrete Zeitfenster („1–2 Werktage“ statt „schnell“).
• USPs als Fakten: nicht „Premium“, sondern „Merinowolle 200 g/m², mulesing-frei“.

Phase 3 (Woche 7–10): Inhalte so schreiben, dass KI sie zitieren kann

Agenten zitieren und paraphrasieren. Macht es ihnen leicht:

• Kurze, klare Sätze, die allein stehen können.
• FAQ‑Blöcke direkt auf Produkt- und Kategorieseiten.
• Vergleichsabschnitte („Für wen ist Modell A besser als B?“).

Beispiel für „snippet‑fähig“:

„Dieser Cordanzug ist für Bürotage und Events geeignet, weil er formell wirkt, aber durch den Cordstoff wärmer und robuster ist als klassische Schurwolle.“

Phase 4 (Woche 11–13): Service & Trust als Differenzierung

Wenn die KI Optionen reduziert, gewinnen Anbieter mit klaren Serviceversprechen:

• Click & Collect / Reserve im Store (im Schweizer Handel oft ein echter Vorteil)
• Express‑Lieferung mit Cut-off‑Zeit
• unkomplizierte Retoure, transparente Kosten
• erreichbarer Support (Chat/Telefon, Öffnungszeiten)

Das ist nicht nur „nett“. Es ist empfehlungsrelevant.

„People also ask“ im Handel: Die Fragen, die KI‑Agenten entscheiden

Viele Teams optimieren noch wie für 2019. Besser: Optimiert für die Fragen, die im Agenten‑Dialog garantiert kommen.

„Welches Produkt passt zu meinem Kontext?“

KI‑Agenten sind stark in Kontext. Liefert Kontext‑Signale:

• „für kleine Küchen“, „für Allergiker“, „für Pendler“, „für Kinder ab 6“
• Pflegehinweise, Haltbarkeit, Energieverbrauch

„Was ist die beste Option bei meinem Budget?“

Gebt Preisstufen Sinn:

• „Unter 50 CHF: …“
• „Preis‑Leistungs‑Tipp: …“
• „Für Profis: …“

„Kann ich dem Händler vertrauen?“

Vertrauen wird in Zero‑Click wichtiger, nicht kleiner:

• sichtbare Garantien
• klare AGB‑Zusammenfassungen (menschenfreundlich)
• echte Kundenstimmen (nicht nur Sterne)

Was Händler strategisch ändern sollten: Budget, Team, KPIs

GSO ist keine reine Marketingaufgabe. Es ist eine Schnittstelle aus Marketing, Produktdaten, IT, CRM und Operations. Wer das in einer Ecke parkt, wird langsam.

Drei Entscheidungen, die 2026 den Unterschied machen:

1. Budgets breiter denken: SEO bleibt, aber GSO/Content/Data braucht eigenes Budget.
2. Ownership klären: Wer verantwortet Produktdatenqualität? Wer verantwortet „KI‑Sichtbarkeit“?
3. Neue KPIs: nicht nur Sessions, sondern z. B. „Agent‑Mention‑Rate“ (wie oft erwähnt/empfohlen), „Zero‑Click‑Conversions“ (wo möglich) und „Share of Answer“ in den wichtigsten Prompts.

Die Studie von Universität Hamburg und Frankfurt School (Oktober 2025) deutet zudem an: Organischer Traffic über ChatGPT liegt in Conversion Rate und Umsatz pro Sitzung hinter klassischen Kanälen (außer Paid Social). Das ist kein Grund zur Entwarnung – eher ein Hinweis, dass wir früh sind. In frühen Phasen ist Effizienz oft schlechter, bis Prozesse, Vertrauen und Standards nachziehen.

Nächster Schritt: GSO als Teil eurer KI‑Roadmap

KI‑Shoppingagenten sind kein nettes Feature, sondern eine neue Oberfläche des Handels. Die zentrale Frage ist nicht, ob Kunden Agenten nutzen – sondern welche Händler in den Antworten vorkommen.

Wenn ihr in den nächsten 90 Tagen nur eine Sache macht, dann diese: Bringt eure Produktdaten und eure „zitierfähigen“ Argumente auf ein Niveau, das eine KI zuverlässig verstehen kann. Danach lohnt sich der Blick auf Schnittstellen, Partner und neue Paid‑Formate.

Ich bin überzeugt: Für viele Schweizer Einzelhändler liegt hier eine echte Chance. Wer lokal stark ist (Service, Abholung, Beratung, Vertrauen) und das digital sauber ausdrückt, wird in der Agentenwelt nicht unsichtbar – sondern häufiger empfohlen.

Wie agentenfähig sind eure wichtigsten 50 Produkte heute – und wer im Team würde das überhaupt zuverlässig beantworten können?