KI verändert das Such- und Kaufverhalten: Was jetzt für Marketing und E-Commerce zählt

In dieser Podcast-Folge sprechen Martin Molch und Benedikt Wolters darüber, wie sich die digitale Customer Journey verändert, welche neuen Anforderungen an Inhalte und Daten entstehen – und warum eigene Kanäle und Markenvertrauen gerade im KI-Zeitalter wichtig bleiben.

Martin Molch ist verantwortlich für das Portfolio rund um Agentic Marketing bei Telekom MMS und beschäftigt sich damit, wie Unternehmen und Marken sichtbar bleiben, wenn KI-Systeme zunehmend zum Einstiegspunkt für die Informationssuche werden. Benedikt Wolters verantwortet die E-Commerce Themen rund um digitale Handelsplattformen und Kaufprozesse – und die Frage, wie KI den Online-Handel verändert.

Im Podcast bringen sie beide Perspektiven zusammen und diskutieren, was der Wandel vom klassischen Suchen hin zu KI-gestützten Informations- und Kaufprozessen konkret für Unternehmen bedeutet. 

Statt einzelne Keywords in eine Suchmaschine einzugeben und mehrere Websites zu vergleichen, formulieren Nutzer*innen ihre Anliegen zunehmend als konkrete Fragen. KI-Systeme wie ChatGPT oder Perplexity bündeln Informationen aus verschiedenen Quellen und liefern direkt eine aufbereitete Antwort. Auch Google verlagert mit KI-generierten Antworten einen Teil der Informationssuche direkt auf die Suchergebnisseite.  

Damit verändert sich ein entscheidender Punkt der Customer Journey: KI-Systeme werden zunehmend zu einem Einstiegspunkt für die Informationssuche – und perspektivisch auch für die Entdeckung, Bewertung und den Kauf von Produkten. Wie relevant KI bereits heute ist, zeigt auch die Studie „Vertrauen in KI-Agenten“ von Telekom MMS und YouGov: 39 Prozent der Befragten nutzen Large Language Models wie ChatGPT oder Gemini.

Für Unternehmen verändert sich damit auch die Bedeutung von Website-Traffic: Wenn KI-Systeme einen Teil der Informationssuche bereits vor dem Website-Besuch übernehmen, können sich Klickvolumen und Qualität der Besuche verschieben. Google selbst berichtet etwa, dass die durchschnittliche Qualität der aus der Suche vermittelten Klicks gestiegen sei. 

Nutzer*innen, die nach einer KI-gestützten Recherche auf eine Website wechseln, können zudem bereits konkretere Anforderungen mitbringen oder Produkte verglichen haben. Entscheidend wird deshalb nicht allein, wie viele Menschen die eigene Website besuchen, sondern mit welchem Informationsstand und welcher Intention sie dort ankommen. 

Mit der veränderten Suche verschiebt sich der Wettbewerb um Sichtbarkeit. Suchmaschinenoptimierung (SEO) bleibt relevant, wird aber um eine neue Perspektive erweitert: Generative Engine Optimization (GEO). Während SEO darauf abzielt, Inhalte in klassischen Suchmaschinen auffindbar zu machen, geht es bei GEO darum, von KI-Systemen verstanden sowie als relevante Quelle berücksichtigt und angezeigt zu werden.

Die Grundlagen bleiben dabei ähnlich: Inhalte müssen zugänglich, aktuell, verständlich und gut strukturiert sein. Gleichzeitig gewinnt die Qualität der Informationen an Bedeutung. Unternehmen müssen konkrete Nutzerfragen beantworten, relevante Informationen eindeutig bereitstellen und dafür sorgen, dass KI-Systeme Inhalte korrekt einordnen können. Auch Vertrauen und die Wahrnehmung einer Marke als glaubwürdige Quelle spielen dabei eine wichtige Rolle.  

GEO ist damit weniger als Ersatz für SEO zu verstehen, sondern als Erweiterung: Technische Auffindbarkeit, hochwertige Inhalte und die Glaubwürdigkeit einer Marke bilden weiterhin die Basis. Neu ist die Frage, ob KI-Systeme diese Informationen für ihre Antworten auswählen und einordnen können.

Begriffe wie Generative Engine Optimization (GEO), Generative AI Optimization (GAIO) oder Answer Engine Optimization (AEO) beschreiben damit unterschiedliche Facetten derselben Entwicklung: Unternehmen optimieren ihre digitalen Inhalte künftig nicht mehr ausschließlich für Suchmaschinen und Menschen, sondern zunehmend auch für KI-Systeme, die Informationen auswählen, zusammenfassen und in Entscheidungen einfließen lassen. 

Wenn Antworten zunehmend direkt von KI-Systemen kommen, stellt sich die Frage, welche Rolle die Unternehmenswebsite in Zukunft noch spielt. Für Martin Molch bleibt sie ein zentraler eigener Kanal – ihre Funktion innerhalb der Customer Journey verändert sich jedoch.

KI-Systeme können künftig häufiger den ersten Kontakt herstellen, Informationen vorfiltern und Produkte empfehlen. Die eigene Website gewinnt dagegen dort an Bedeutung, wo Nutzer*innen tiefer einsteigen, Vertrauen aufbauen oder eine konkrete Entscheidung treffen wollen. Hier können Unternehmen ihr Markenerlebnis selbst gestalten, vertiefende Informationen anbieten und eine direkte Kundenbeziehung aufbauen.

Gleichzeitig lässt sich das durch KI veränderte Suchverhalten auch auf den eigenen Kanal übertragen. Mit Lösungen wie Business GPT for Websites können Nutzer*innen beispielsweise direkt auf einer Unternehmenswebsite Fragen in natürlicher Sprache stellen und passende Antworten aus den Inhalten erhalten. So verbindet sich die vertraute dialogorientierte Interaktion mit KI mit einem Touchpoint, den das Unternehmen selbst gestalten kann.  

Doch Sichtbarkeit ist nur der erste Schritt. Wenn KI künftig nicht nur informiert und empfiehlt, sondern auch handelt, müssen Unternehmen ihre digitalen Angebote nicht nur maschinenlesbar, sondern zunehmend auch maschinenhandelbar machen. 

Heute unterstützt KI längst nicht mehr nur bei der Recherche, beim Vergleich von Angeboten und bei der Vorbereitung von Kaufentscheidungen. Erste Anwendungen ermöglichen bereits, Produkte direkt innerhalb einer KI-Oberfläche auszuwählen und Käufe dort abzuschließen. Agentic Commerce geht einen Schritt weiter: KI-Agenten können im Auftrag ihrer Nutzer*innen eigenständig Aufgaben und mehrere Schritte entlang des Kaufprozesses übernehmen – etwa Produkte recherchieren und vergleichen, eine Auswahl treffen oder perspektivisch Transaktionen auslösen. Dabei handeln sie innerhalb zuvor definierter Ziele, Regeln und Berechtigungen.

Dass KI-Agenten künftig stärker in die Customer Journey eingreifen könnten, zeigt auch die Studie „Vertrauen in KI-Agenten“. 75 Prozent der befragten IT-Entscheider*innen gehen davon aus, dass Kund*innen künftig gezielt KI-Agenten mit Serviceanliegen beauftragen werden. Auch für Einkauf und Vertragsabwicklung sehen 30 Prozent der Entscheider*innen Potenzial. Die Zahlen zeigen: Unternehmen müssen sich zunehmend darauf einstellen, dass künftig nicht nur Menschen, sondern auch KI-Agenten mit ihren digitalen Angeboten und Systemen interagieren. 
 

Für Kund*innen könnte sich dadurch auch der Kaufprozess grundlegend verändern: Statt selbst verschiedene Shops zu durchsuchen, Produkte zu vergleichen und einzelne Schritte bis zur Bestellung zu durchlaufen, definieren sie beispielsweise Budget, Lieferzeit oder Produktanforderungen. Der KI-Agent übernimmt auf dieser Basis Teile des Prozesses. Aus der KI als Einkaufsberatung wird damit zunehmend eine handelnde Instanz innerhalb der Customer Journey.

Besonders großes Potenzial hat dieses Szenario vor allem im B2B-Bereich. Wiederkehrende Bestellungen, definierte Einkaufsregeln und bestehende Lieferantenbeziehungen bieten gute Voraussetzungen, um einzelne Schritte durch KI-Agenten zu automatisieren. Wie schnell sich Agentic Commerce durchsetzt, hängt jedoch nicht allein von der Technologie ab: Gerade in Europa müssen unter anderem rechtliche, regulatorische und haftungsbezogene Fragen geklärt werden. 

Mit Agentic Commerce entsteht für Online-Händler eine neue Anforderung: Ihre Angebote müssen künftig nicht nur für Menschen verständlich und nutzbar sein, sondern auch für KI-Agenten. Denn damit ein Agent Produkte vergleichen, Verfügbarkeiten prüfen oder perspektivisch eine Bestellung auslösen kann, benötigt er zuverlässigen Zugriff auf Produktdaten und Commerce-Funktionen.

Damit rückt neben der Sichtbarkeit eine zweite Ebene in den Fokus: die technische Anschlussfähigkeit. Produktinformationen, Preise und Verfügbarkeiten müssen strukturiert und aktuell vorliegen. Gleichzeitig braucht es Schnittstellen und Standards, über die KI-Agenten sicher mit Commerce-Systemen interagieren können.

In diesem Zusammenhang entstehen derzeit neue technische Standards und Protokolle, die Agentic Commerce praktisch ermöglichen sollen. Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht es KI-Systemen grundsätzlich, standardisiert auf externe Daten und Funktionen zuzugreifen. Commerce-spezifische Standards adressieren darüber hinaus konkrete Schritte des Kaufprozesses: Das von Google gemeinsam mit Partnern entwickelte Universal Commerce Protocol (UCP) soll eine gemeinsame Sprache für Agenten, Plattformen, Händler und Zahlungsanbieter entlang des Kaufprozesses schaffen. 

Mit dem Agentic Commerce Protocol (ACP) verfolgen OpenAI und Stripe einen weiteren offenen Ansatz, über den KI-Agenten und Händler unter anderem Produktinformationen austauschen und Kaufprozesse abwickeln können. Ergänzend adressiert das von Google initiierte Agent Payments Protocol (AP2) die sichere Autorisierung und Abwicklung agentenbasierter Zahlungen. Die Ansätze schließen sich dabei nicht grundsätzlich gegenseitig aus: UCP unterstützt beispielsweise sowohl MCP als Integrationsweg als auch AP2 für agentenbasierte Zahlungen.

Welche Commerce-Standards und Ökosysteme sich langfristig durchsetzen oder parallel etablieren, ist noch offen. Für Unternehmen ist deshalb weniger entscheidend, heute auf einen einzelnen Ansatz zu setzen. Wichtiger ist, Produktdaten und Commerce-Systeme so aufzustellen, dass sie strukturiert, aktuell und technisch anschlussfähig für KI-Agenten sind. 

Wie schnell KI zum selbstverständlichen Begleiter bei Suche und Einkauf wird, lässt sich kaum vorhersagen. Klar ist jedoch: Der Wandel hat bereits begonnen. KI unterstützt zunehmend bei Recherche, Vergleich und Entscheidungsfindung – und könnte perspektivisch auch weitere Schritte im Kaufprozess übernehmen. Wie schnell sich diese Entwicklung durchsetzt, hängt neben dem technologischen Fortschritt auch von Akzeptanz, Vertrauen sowie rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen ab.

Wie Unternehmen diese Veränderungen bereits heute einschätzen, wollten wir für die Podcast-Folge aus erster Hand erfahren. Dafür haben wir bei unseren Kunden Weinfreunde (einer Marke der REWE Group) und congstar nachgefragt und exklusive Einblicke in zwei unterschiedliche Perspektiven auf KI-gestützte Kaufprozesse erhalten.

Weinfreunde macht dabei deutlich, welchen Mehrwert KI bereits bei der Produktauswahl bieten kann. Gerade bei Produkten, bei denen individuelle Vorlieben eine große Rolle spielen, kann KI Bedürfnisse differenzierter erfassen, als es klassische Shopfilter ermöglichen. Kund*innen können beispielsweise in natürlicher Sprache beschreiben, welchen Wein sie für einen bestimmten Anlass und Geschmack suchen. Die KI kann diese Anforderungen zusammenführen und passende Empfehlungen ableiten.

congstar blickt auf die Veränderungen aus Unternehmensperspektive: Wie müssen Angebote aufgestellt sein, damit sie auch in neuen KI-Systemen sichtbar und perspektivisch für agentenbasierte Kaufprozesse anschlussfähig bleiben? Dafür ist technische Basisarbeit notwendig. Gleichzeitig gilt es, die direkte Beziehung zu den Kund*innen und die Bedeutung der eigenen Kanäle zu erhalten.

Die beiden Beispiele zeigen, wie unterschiedlich die Auswirkungen von KI entlang der Customer Journey bereits heute gedacht werden – von einer individuelleren Produktauswahl bis zur Vorbereitung auf neue, agentenbasierte Zugangs- und Kaufwege. 

KI verändert die digitale Customer Journey bereits heute – vom ersten Informationsbedürfnis bis zur Kaufentscheidung. Für Unternehmen geht es deshalb nicht darum, bestehende Kanäle vorschnell zu ersetzen, sondern sich auf neue Zugangswege zu Kund*innen vorzubereiten und gleichzeitig die eigenen Touchpoints zu stärken.

Drei Fragen werden dabei besonders wichtig:

1. Sind wir für KI sichtbar? Sind unsere Inhalte und Produktinformationen so strukturiert, aktuell und relevant, dass KI-Systeme sie verstehen und als vertrauenswürdige Quelle berücksichtigen können?
2. Sind wir für KI-Agenten anschlussfähig? Stellen wir Daten und Commerce-Funktionen so bereit, dass künftig nicht nur Menschen, sondern auch KI-Agenten mit unseren Systemen interagieren können?
3. Wie stärken wir die direkte Kundenbeziehung? Welche Rolle spielen Website und andere eigene Kanäle künftig, wenn der Erstkontakt häufiger über KI erfolgt – und wie schaffen wir dort relevante Erlebnisse, Vertrauen und langfristige Markenbindung?

Die entscheidende Aufgabe besteht damit nicht darin, sich zwischen KI und den eigenen Kanälen zu entscheiden. Unternehmen müssen beides zusammendenken: in KI-Systemen sichtbar und anschlussfähig sein – und gleichzeitig die eigenen Kanäle nutzen, um aus Aufmerksamkeit Vertrauen und aus Kontakt langfristige Kundenbeziehungen zu machen.

Moderiert wird diese Folge von Steffen Wenzel, Mitgründer und Geschäftsführer von politik-digital und Stefanie Liße, Senior Sales Managerin bei Telekom MMS.

Die vollständige Podcast-Folge sowie weitere Ausgaben von „Ausgesprochen digital“ sind auf  Spotify,  Apple Podcasts und allen gängigen Podcast-Plattformen verfügbar. Abonnieren Sie den Podcast, um keine Folge rund um digitale Innovationen, KI und die Zukunft der Unternehmenswelt zu verpassen.