Wie generative KI die Produktentdeckung verändert

Kundinnen fragen heute, statt zu suchen

Statt "schwarze Stiefeletten Größe 39" einzutippen und eine Seite voller Links durchzugehen, fragt eine Kundin einen Assistenten: "Ich brauche bequeme Stiefel für Köln im November, die im Büro und bei Spaziergängen am Wochenende funktionieren, um die 120 €." Der Assistent liest Bewertungen, Preise, Lagerbestand und Hinweise zum Stil und schlägt dann drei oder vier konkrete Produkte mit Begründung vor.

Das ist keine Ergebnisseite. Es ist näher an einer persönlichen Einkaufsberaterin, und es ändert, was die Produktdaten eines Shops tragen müssen.

Der Kanal ist jung, aber keine Theorie mehr. Adobe, das den Verkehr auf Websites von Händlern in den USA misst, meldete für die Feiertagssaison 2025, vom 1. November bis zum 31. Dezember, dass der Verkehr von generativen KI Werkzeugen auf Handelsseiten in den USA, gezählt als Klicks auf einen Link zu einer Handelsseite, gegenüber dem Vorjahr um 693,4 % gestiegen ist. Adobe fügt den Vorbehalt hinzu, auf den es ankommt: "the base of users remains modest", die Zahl der Nutzer ist also noch überschaubar.¹ Ein Jahr zuvor hatte Adobe für die Saison 2024 einen Anstieg um 1.300 % gemessen.² Große Prozentzahlen auf einer kleinen Basis, in den USA. Brauchbar als Richtung, nicht als Prognose für einen Shop in Köln.

Die frühere Fassung dieses Artikels zitierte eine Reihe weiterer Zahlen von Adobe: ein Plus von 3.300 % am Prime Day 2025, 4.700 % bis Juli 2025 und Kundinnen, die über KI kamen und 31 % besser konvertierten, 45 % länger blieben und 13 % mehr Seiten ansahen. Eine Seite von Adobe selbst, die diese Zahlen bestätigt, habe ich nicht erreicht, also sind sie gestrichen.

Das sage ich gerade jedem Kunden im eCommerce: Die Art, wie Menschen deine Produkte finden, ändert sich, und deine Produktdaten müssen sich mit ihr ändern. Um diese Daten geht es in diesem Artikel. Wie Antworten von KI ihre Quellen allgemein auswählen und wie die Funktionen der Suche rundherum aussehen, behandle ich anderswo und verlinke es unten, statt es zu wiederholen.

Wo diese Antworten für Kundinnen in Deutschland auftauchen

In Deutschland sitzen die Antworten von KI, die am meisten zählen, in Google. Google hat AI Overviews, auf Deutsch "Übersicht mit KI", eine generierte Zusammenfassung über den gewöhnlichen Ergebnissen, am 26. März 2025 nach Deutschland gebracht, auf Deutsch und Englisch, zusammen mit Österreich, der Schweiz und weiteren europäischen Ländern, für angemeldete Nutzer ab 18 Jahren.³ Den AI Mode, auf Deutsch "KI Modus", einen eigenen Bereich, in dem die ganze Seite eine generierte Antwort mit Links und Folgefragen ist, hat Google am 8. Oktober 2025 in Deutschland, Österreich und der Schweiz gestartet, erreichbar über die Startseite von Google, über einen Tab auf der Ergebnisseite und in der Google App.⁴ Was das mit den Klicks macht, steht im Artikel über die Übersicht mit KI und den organischen Traffic.

Außerhalb von Google durchsuchen ChatGPT und Perplexity beide das Web und verlinken, was sie verwendet haben. OpenAI betreibt einen Crawler namens OAI-SearchBot, um Websites in den Suchfunktionen von ChatGPT anzuzeigen, getrennt von GPTBot, der Trainingsdaten sammelt, und eine Website, die OAI-SearchBot sperrt, erscheint nicht in den Suchantworten von ChatGPT.⁵ Perplexity und PayPal haben am 25. November 2025 Instant Buy gestartet, mit dem Nutzer in den USA direkt im Chat von Perplexity bezahlen können, während der Händler Vertragspartner des Kaufs bleibt.⁶ Die frühere Fassung beschrieb die Einkaufsfunktionen von ChatGPT im Detail. Die Seiten von OpenAI selbst haben meine Anfragen abgewiesen, also habe ich diese Beschreibung weggelassen, statt sie ungeprüft zu wiederholen.

Jeder Assistent arbeitet anders, und von außen weiß niemand genau, wie sie gewichten. Darauf gehe ich in wie man in ChatGPT rankt ein. Was sie gemeinsam haben, ist einfacher: Sie können nur ein Produkt empfehlen, über das sie etwas lesen können.

Ein Beispiel: Veedelstoff ist ein erfundener Modeshop in Köln unter veedelstoff.example. Eine Kundin fragt den KI Modus von Google nach "einem lässigen schwarzen Blazer fürs Büro, smart casual, unter 50 €, Lieferung bis Donnerstag". Damit Veedelstoff unter den genannten Produkten ist, muss die Seite des Blazers indexiert und für ein Snippet freigegeben sein, Preis und Bestand müssen lesbar und aktuell sein, und irgendwo muss auf der Seite "lässige Passform", "smart casual" und der Liefertermin stehen. Steht dort nur "Blazer, schwarz, 39,99 €, Größen 34 bis 50", hat der Assistent für den größten Teil der Frage nichts, woran er abgleichen kann.

Die Frage beschreibt einen Menschen, also müssen es die Daten auch

Eine Suche nach Stichworten gleicht Wörter ab. Eine Frage im Gespräch beschreibt einen Menschen, eine Situation, Grenzen und Werte. Vergleich:

• "schwarze Stiefeletten Damen"
• "bequeme schwarze Stiefeletten für eine Lehrerin, die den ganzen Tag auf den Beinen ist, wenn möglich wasserdicht, um die 80 €, von einer Marke, die Nachhaltigkeit ernst nimmt"

Die erste braucht einen Produktnamen und eine Kategorie. Die zweite braucht Bequemlichkeit, Einsatz, Wasserdichtigkeit, Preis und die Materialien der Marke, alles irgendwo aufgeschrieben, wo eine Maschine es lesen kann. Die meisten Produktfeeds enthalten Name, Preis, Kategorie, Farbe und Größe. Das reicht für eine Shopping Anzeige. Für einen Assistenten, der die zweite Frage beantworten soll, reicht es nicht.

Durchgerechnetes Beispiel: ein Blazer, zwei Einträge

Der dünne Eintrag:

Name: Oversized Blazer, einreihig. Preis: 39,99 €. Kategorie: Damen, Jacken, Blazer. Farbe: schwarz. Größen: 34 bis 50.

Der reiche Eintrag ergänzt, was eine gute Verkäuferin laut sagen würde:

Stil: oversized, lässige Passform, überschnittene Schultern. Anlässe: Büro mit smart casual, Wochenende. Kombination: über einem T Shirt oder Rollkragenpullover, zu weiter Hose oder Jeans. Material: Mischung mit recyceltem Polyester, leicht, ungefüttert. Passform: am Körper normal geschnitten, an den Schultern bewusst weit, eine Größe kleiner für eine klarere Linie. Lieferung: am nächsten Tag bei Bestellung bis 22 Uhr. Bewertungen: 4,2 Sterne aus 847 Bewertungen, Kundinnen nennen den Tragekomfort und dass er etwas groß ausfällt.

Jede Zahl in diesem Eintrag gehört zum Beispiel, und jede Aussage darin muss stimmen. Die zweite Fassung beantwortet die Frage nach dem Blazer oben: lässig, smart casual, unter 50 €, bis Donnerstag. Die erste beantwortet fast nichts davon. Schreib den reicheren Text auf die Produktseite selbst, wo ihn auch Kundinnen lesen, nicht nur in einen Feed.

Hochwertige Shops brauchen ihr redaktionelles Wissen auf der Produktseite

Ein hochwertiger Shop bekommt schwierigere Fragen. "Ein Geburtstagsgeschenk für meine Frau, sie mag zurückhaltenden Luxus und findet die großen Marken mit Logo zu offensichtlich. Wen sollte ich mir ansehen?" Dafür braucht es Geschmack, Einordnung und Zusammenhang, und ein guter hochwertiger Shop hat dieses Wissen schon. Das Problem ist, wo es liegt: in Notizen der Einkäuferin, in Newslettern und Lookbooks, nicht auf den Produktseiten, die ein Assistent liest.

Ein Beispiel: Haus Isarlicht ist eine erfundene Boutique für hochwertige Geschenke in München unter isarlicht.example. Die Einkäuferin hat einen schönen Newsletter über eine kleine Lederwarenmanufaktur aus Offenbach geschrieben, ebenfalls erfunden: von Hand genäht, pflanzlich gegerbt, kein sichtbares Logo, Stücke von 180 € bis 450 €. Nichts davon steht auf den Produktseiten, dort heißt es "Kartenetui, cognac, 180 €". Die Lösung ist schlicht: Die Geschichte der Manufaktur, die Materialien, die Machart und die Preislage gehören auf jede Produktseite und auf eine Seite zur Manufaktur, auf die sie verlinken, in Worten, die eine Kundin selbst benutzen würde. "Von Hand genäht in Offenbach aus pflanzlich gegerbtem Leder, ohne sichtbares Branding" ist ein Satz, den ein Assistent in eine Antwort auf diese Geburtstagsfrage übernehmen kann. Ein Newsletter in jemandes Postfach ist das nicht.

Strukturierte Daten nennen die Fakten, sie schaffen kein Ranking

Google sagt ausdrücklich, dass es für das Erscheinen in AI Overviews oder im AI Mode keine zusätzlichen Anforderungen und kein besonderes schema.org Markup gibt: Eine Seite muss indexiert sein und mit einem Snippet angezeigt werden dürfen. Google bittet außerdem darum, dass strukturierte Daten zum sichtbaren Text passen und die Angaben im Merchant Center aktuell gehalten werden.⁷ Markup ist also kein Trick für Antworten von KI. Es ist der Weg, Preis, Bestand, Lieferung und Rückgabe eindeutig zu nennen, und davon profitiert jeder Kanal, der deine Seite liest.

Für eine Produktseite nennt Googles Dokumentation zu Händlereinträgen die Eigenschaften: Beim Produkt sind Name, Bild und Angebot Pflicht, Marke, Farbe, Material, Größe, GTIN und Bewertungen empfohlen. Beim Angebot sind Preis und Währung Pflicht, Verfügbarkeit, Versanddetails und Rückgaberichtlinie empfohlen.⁸ Hier ein Generator für einen Rails Shop, der sich daran hält:

module SEO
  class ProductSchema
    def self.for(product, variant)
      {
        "@context": "https://schema.org",
        "@type": "Product",
        name: product.name,
        description: product.description, # der reiche Text, der auf der Seite sichtbar ist
        image: product.image_urls,
        sku: variant.sku,
        gtin13: variant.gtin,
        brand: { "@type": "Brand", name: product.brand_name },
        color: variant.colour,
        material: product.material,
        size: variant.size,
        offers: {
          "@type": "Offer",
          url: product.canonical_url,
          price: variant.price.to_s,
          priceCurrency: "EUR",
          availability: variant.in_stock? ? "https://schema.org/InStock" : "https://schema.org/OutOfStock",
          shippingDetails: {
            "@type": "OfferShippingDetails",
            shippingDestination: { "@type": "DefinedRegion", addressCountry: "DE" },
            shippingRate: { "@type": "MonetaryAmount", value: product.shipping_cost.to_s, currency: "EUR" },
            deliveryTime: {
              "@type": "ShippingDeliveryTime",
              handlingTime: { "@type": "QuantitativeValue", minValue: 0, maxValue: 1, unitCode: "DAY" },
              transitTime: { "@type": "QuantitativeValue", minValue: 1, maxValue: 2, unitCode: "DAY" }
            }
          },
          hasMerchantReturnPolicy: {
            "@type": "MerchantReturnPolicy",
            applicableCountry: "DE",
            returnPolicyCategory: "https://schema.org/MerchantReturnFiniteReturnWindow",
            merchantReturnDays: 30
          }
        }
      }.compact
    end
  end
end

Zwei Änderungen gegenüber der früheren Fassung. Sie hat Anlässe, Stil und Nachhaltigkeit in Felder additionalProperty geschrieben, die Googles Dokumentation zu Händlereinträgen nicht aufführt,⁸ also steht dieser Text jetzt in der sichtbaren Beschreibung. Und sie hat die Verfügbarkeit als bloßes Wort geschrieben. Die vollständige Adresse von schema.org ist die dokumentierte Form.⁸ Für Bewertungssterne gelten eigene Regeln, die ich im Artikel über SERP Features auseinandernehme, zusammen mit Produktsnippets und Händlereinträgen.

Ein Beispiel: Der Blazer von Veedelstoff in Größe 40 ist für 39,99 € auf Lager, der Versand kostet 3,95 €, er wird am selben oder nächsten Tag verschickt und kommt ein oder zwei Tage später an, mit 30 Tagen Rückgaberecht. Der Generator macht daraus einen Block JSON auf der Seite. An dem Tag, an dem er ausverkauft ist, wechselt availability beim nächsten Rendern auf ausverkauft, und eine Kundin, die nach "Lieferung bis Donnerstag" fragt, wird nicht auf eine Seite geschickt, die nicht liefern kann.

Die Checkliste für einen Shop

1. Schreib Beschreibungen wie eine persönliche Einkaufsberaterin. Für wen es ist, wann man es nutzt, wozu es passt, wie es sitzt, woraus es ist. Wahr, konkret, auf der sichtbaren Seite.
2. Zeichne die Fakten aus. Strukturierte Daten zu Produkt und Angebot, die zur Seite passen, mit Preis, Bestand, Lieferung und Rückgabe. Halt das Merchant Center im Gleichschritt.⁷
3. Lass Bewertungen sprechen. Ausführliche Bewertungen, die Passform und Einsatz erwähnen, geben Assistenten ehrlichen Zusammenhang. Schreib sie nie selbst.
4. Halt alles aktuell. Ein falscher Preis oder ein veralteter Bestand ist schlimmer als gar keine Antwort, für den Assistenten wie für die Kundin.
5. Beantworte die Fragen, die Menschen wirklich stellen. Eine Größentabelle mit "fällt groß aus, eine Größe kleiner nehmen" beantwortet eine Frage, die ein Assistent jeden Tag bekommt.
6. Entscheide, wer den Shop lesen darf. Wie du OAI-SearchBot und den Suchcrawler von Google zulässt und über Crawler fürs Training getrennt entscheidest, steht im Artikel über AEO und GEO.
7. Miss, was ankommt. Verweise von KI Assistenten tauchen in deiner Analyse mit Einwilligung über den Referrer auf. Zähl sie und ihre Bestellungen getrennt, so klein sie sind.
8. Denk an den Rest des Webs. Assistenten lesen Bewertungen, Vergleiche und Presse, nicht nur deine Website. Gut beschrieben zu sein, auch anderswo, zählt ebenfalls.

Das größere Bild

Das alte Modell hieß: auf Googles Ranking optimieren, für Anzeigen bezahlen und um Stichworte konkurrieren. Dieses Modell ist nicht verschwunden, und nach Adobes eigener Beschreibung ist die Zahl der Menschen, die über KI einkaufen, in den USA noch überschaubar.¹ Dazugekommen ist ein Leser, der in ganzen Sätzen fragt und im Namen der Kundin antwortet, und KI Agenten gehen noch einen Schritt weiter.

Die Arbeit, die das verlangt, ist nicht exotisch. Beschreib deine Produkte so, wie es eine gute Verkäuferin tun würde, nenn die Fakten so, dass Maschinen sie nicht falsch lesen können, und halt beides wahr. Shops, die das tun, lassen sich für jeden Leser leichter empfehlen, ob Mensch oder nicht.

Quellen

Footnotes

1. Adobe, Adobe: Holiday Shopping Season Drove a Record $257.8 Billion Online with Consumers Embracing Generative AI Tools, Pressemitteilung, 7. Januar 2026, https://news.adobe.com/news/2026/01/adobe-holiday-shopping-season

2. Adobe, Adobe forecast for the 2025 holiday season (Pressemitteilung), 6. Oktober 2025, https://news.adobe.com/news/downloads/pdfs/2025/10/100625-adobe-holiday-forecast-2025.pdf

3. Hema Budaraju, Übersicht mit KI startet in Deutschland und weiteren Ländern, Google Blog Deutschland, 26. März 2025, https://blog.google/intl/de-de/produkte/suchen-entdecken/uebersicht-mit-ki-start/

4. Hema Budaraju, Der KI-Modus startet in Deutschland, Österreich und der Schweiz, Google Blog Deutschland, 8. Oktober 2025, https://blog.google/intl/de-de/produkte/suchen-entdecken/ki-modus-startet-in-dach/

5. OpenAI, Overview of OpenAI crawlers (GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User), OpenAI developer documentation, abgerufen im November 2026, https://developers.openai.com/api/docs/bots

6. PayPal, PayPal and Perplexity Launch Instant Buy, PayPal newsroom, 25. November 2025, https://newsroom.paypal-corp.com/2025-11-PayPal-and-Perplexity-Launch-Instant-Buy

7. Google, AI features and your website, Google Search Central documentation, abgerufen im November 2026, https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features

8. Google, Merchant listing (Product, Offer) structured data, Google Search Central documentation, abgerufen im November 2026, https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/merchant-listing