Im digitalen Handel verändert die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) grundlegend, wie Verbraucher Produkte entdecken und kaufen. Marken und Händler müssen nicht mehr nur in klassischen Suchergebnissen sichtbar sein, sondern zunehmend in KI-generierten Empfehlungen und Shortlists. Dieser Artikel fasst aktuelle Zahlen, Aussagen von Branchenexpert*innen und strategische Implikationen zusammen – alles basierend auf den vorliegenden Studien und Berichten.
Warum KI-Empfehlungen im Handel wichtig sind
KI-Empfehlungen ermöglichen eine personalisierte Produktauswahl, erhöhen die Sichtbarkeit von Marken und unterstützen Konsument*innen bei Kaufentscheidungen. Wie in der Koddi-Studie erklärt wird, „KI-Empfehlungen helfen Marken, ihre Sichtbarkeit zu erhöhen und den Verbrauchern personalisierte Einkaufserlebnisse zu bieten.“ Dieser Nutzen ist zentral, weil 84 % der deutschen Commerce-Media-EntscheiderInnen planen, in Maßnahmen zu investieren, die ihre Präsenz in KI-generierten Antworten stärken.
Investitionspläne deutscher Commerce-Media-Entscheider
- 84 % planen Investitionen zur Erhöhung der Sichtbarkeit in KI-Empfehlungen.
- 32 % setzen bereits aktiv Agentic AI ein; weitere 40 % sind vertraut, nutzen sie jedoch noch nicht.
- 18 % planen den Einstieg in den nächsten zwölf Monaten.
- 88 % der deutschen Befragten wollen in agenten-spezifisches Measurement investieren (2026, Quelle S1).
- 80 % würden zusätzlich in Measurement-Tools investieren, die KI-vermittelte Shopping-Journeys abbilden.
Globale Vergleiche zeigen, dass 92 % der Entscheider weltweit ähnliche Investitionsabsichten haben, was die wachsende Bedeutung von KI-gestütztem Commerce unterstreicht.
Verbrauchermeinungen und Vertrauen in KI
- 59 % der deutschen Konsument*innen unterstützen KI bei Kaufentscheidungen.
- 56 % übertragen jedoch keine Kaufentscheidungen an KI-Agenten – der höchste Wert unter den untersuchten Märkten.
- 46 % würden lieber selbst recherchieren oder KI komplett ausschließen.
- Fast drei von zehn Deutschen akzeptieren bezahlten Einfluss in KI-Empfehlungssystemen, wenn dieser klar gekennzeichnet ist.
- 72 % der Verbraucher weltweit vertrauen KI mehr, wenn Unternehmen transparent über den Einsatz informieren (2022, Quelle S3).
Die deutsche Marktanalyse verdeutlicht, dass Vertrauen stärker über Transparenz entsteht als über unsichtbare Optimierung.
Messung und Attribution im Agentic Commerce
Mit dem Aufkommen von KI-Agenten verschiebt sich die Messfrage von reinen Klick- und View-Metriken hin zu agenten-spezifischem Measurement. In Deutschland planen 88 % der befragten Entscheider Investitionen in entsprechende Diagnostik-Tools, während weltweit 92 % dies tun. Diese Werkzeuge sollen nachvollziehen, wie KI-Agenten Produktauswahl, Empfehlungen und letztlich Kaufentscheidungen beeinflussen.
Ein weiteres Zitat von Alexander Steenbakkers-Noffke, Managing Director Germany bei Koddi, fasst die strategische Relevanz zusammen:
„Der Wettbewerb verlagert sich von Aufmerksamkeit auf Bildschirmen hin zu Berücksichtigung in KI-gesteuerten Entscheidungssystemen.“
Die Studie zeigt zudem, dass in Deutschland kein Entscheider ein Modell bevorzugt, in dem Menschen ausschließlich Aufsicht haben (0 %). Stattdessen setzen 60 % auf ein geteiltes Modell, bei dem KI Vorschläge macht und Menschen die wichtigsten Entscheidungen genehmigen.
Risiken der Überautomatisierung
Ein zentrales Gegenargument ist die Gefahr der Überautomatisierung. Konsument*innen zeigen eine klare Abneigung gegen vollständige Automatisierung: 56 % möchten keine Kaufentscheidungen an KI übergeben. Dieses Risiko könnte den Einfluss von KI auf das Kaufverhalten einschränken und erfordert ein ausgewogenes Zusammenspiel von Mensch und Maschine.
Zukunftsperspektiven und strategische Empfehlungen
Die Kombination aus steigenden Investitionen, wachsendem Verbraucherinteresse und klaren Messanforderungen zeichnet ein Bild von einem sich schnell entwickelnden Markt. Unternehmen sollten:
- Transparenzkommunikation stärken, um das Vertrauen von Konsument*innen zu erhöhen (vgl. PwC-Studie, 72 % Vertrauen bei Transparenz).
- In agenten-spezifische Mess- und Attributionstools investieren, um den ROI von KI-Empfehlungen nachzuweisen.
- Ein hybrides Entscheidungsmodell etablieren, das KI-Vorschläge nutzt, aber menschliche Aufsicht für kritische Entscheidungen beibehält.
- Schulungsprogramme implementieren, um das fehlende Training im Umgang mit KI-Agenten (36 % der deutschen Entscheider nennen dies als Blocker) zu adressieren.
Durch diese Maßnahmen können Marken nicht nur ihre Sichtbarkeit in KI-generierten Empfehlungen steigern, sondern auch das Risiko von Verbraucher-Ablehnung minimieren.
Schnellüberblick:
Warum sind KI-Empfehlungen im Handel wichtig?
KI-Empfehlungen helfen Marken, ihre Sichtbarkeit zu erhöhen und den Verbraucher*innen personalisierte Einkaufserlebnisse zu bieten.
Wie hoch ist der geplante Investitionsanteil deutscher Entscheider in KI-Visibility?
84 % der deutschen Commerce-Media-EntscheiderInnen planen Investitionen, um ihre Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten, Empfehlungen und Shortlists zu erhöhen.
Welcher Prozentsatz der Verbraucher vertraut KI bei transparenter Kommunikation?
72 % der Verbraucher geben an, mehr Vertrauen in KI zu haben, wenn Unternehmen transparent über deren Einsatz informieren (2022, Quelle S3).
Wie stark ist das Interesse an agenten-spezifischem Measurement in Deutschland?
88 % der deutschen Befragten planen Investitionen in agenten-spezifisches Measurement und Diagnostics.
Quellen
- https://koddi.com/resources/agentic-commerce-media-report/
- https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-state-of-ai-in-the-retail-sector
- https://www.pwc.com/gx/en/services/consulting/ai-and-the-consumer.html