Für 31% beginnt die Suche nicht mehr nur bei Google
KI-Kaufentscheidung: Wie sich die Customer Journey verändert hat
Innerhalb von 18 Monaten hat sich die Zahl der Käufer, die KI Systeme für ihre Kaufentscheidung einbeziehen, verdreifacht. 31 Prozent der Konsumenten nutzen heute ein KI-System wie ChatGPT oder Gemini, wenn sie ein Produkt oder einen Dienstleister suchen, vergleichen oder bewerten. Das ist keine Prognose, sondern eine Messung an über 13.000 Konsumenten in zwölf Märkten. Dahinter steckt eine strukturelle Verschiebung: Zwischen deine Marke und deine Kunden schiebt sich ein Empfehlungssystem, das Produkte filtert, vergleicht und vorschlägt, bevor ein Mensch überhaupt auf deiner Website landet.
Damit verändert sich die Customer Journey an ihrer entscheidenden Stelle. Die Recherche vor der Entscheidung läuft nicht mehr allein über Google, sondern zunehmend im Dialog mit einem KI-System. Gefragt wird dort nach beidem, nach Produkten und nach Anbietern: Wer eine Steuerkanzlei, einen Handwerksbetrieb oder ein Autohaus sucht, bekommt heute genauso eine begründete Vorauswahl wie jemand, der zwei Laufschuhe vergleicht. Die Messung bezieht Produkte und Dienstleistungen gleichermaßen ein.
Betroffen sind nicht nur Tech-Konzerne und große Marktplätze. Jedes Unternehmen mit digitalem Vertrieb steht vor derselben Frage: Taucht mein Angebot in diesen Antworten auf oder empfiehlt die KI den Wettbewerber? Wer das heute nicht beantworten kann, verliert Umsatz an einer Stelle, die in keinem Reporting auftaucht. Wir ordnen die Zahlen ein, benennen die Risiken für etablierte Marken und zeigen, welche strategischen Antworten es darauf gibt.
Das Wichtigste in Kürze
- Was hat sich verändert? 31% der Nutzer beziehen KI-Tools in ihre Kaufentscheidung und in die Recherche eines passenden Dienstleisters ein. Das sind dreimal so viele wie vor 18 Monaten.
- Wen betrifft das? Onlineshops genauso wie lokale Unternehmen. In KI-Systemen wird nach Produkten und nach Anbietern gefragt.
- Wie verbindlich ist das? 19% zählen zu den „AI Loyalists“. Von ihnen kaufen 70% exakt das Produkt, das die KI empfohlen hat.
- Wo liegt die Chance? In 63% der KI-gestützten Kaufprozesse bringt die KI Marken ins Spiel, die der Kunde vorher nicht kannte.
- Worauf kommt es an? Produktdaten, überprüfbare Belege und echte Messbarkeit müssen zusammenspielen. Wo dein Unternehmen dabei heute steht, lässt sich in wenigen Tagen bestimmen.
- Dein Vorteil: Wer früh anfängt, besetzt Empfehlungsplätze, die gerade erst verteilt werden.
Inhalt
- Was sich im Kaufverhalten gerade messbar verschiebt
- Wie stark KI den Kaufprozess heute schon prägt
- Warum Kunden der KI mehr vertrauen als der Werbung
- Der blinde Fleck etablierter Marken
- Was das für Onlineshops, Dienstleister und KMU bedeutet
- Warum Sichtbarkeit in KI-Systemen immer wichtiger wird
- Was jetzt auf die Agenda gehört
- Wie sich der Mittelstand jetzt einen Vorsprung verschaffen kann
- Fazit: KI-Sichtbarkeit entscheidet, wer empfohlen wird
Was sich im Kaufverhalten gerade messbar verschiebt.
Die Verschiebung ist gut dokumentiert. Die Boston Consulting Group hat 2026 in der Untersuchung „Five Consumer Shifts Reshaping Growth“ beschrieben, wie KI-Systeme Produktentdeckung, Vergleich und Kaufentscheidung neu sortieren. Die Datenbasis ist breit angelegt:
- Befragung von über 13.000 Konsumenten
- 12 untersuchte Märkte weltweit
- ergänzende Analyse von mehr als 1.000 Marken
Ein Hinweis vorweg, der für die Einordnung wichtig ist: Alle Werte sind global beziehungsweise über die zwölf untersuchten Märkte aggregiert. Wer die Werte für den eigenen Markt liest, sollte sie als Richtung verstehen, nicht als lokale Punktgenauigkeit.
Was heißt „KI-gestützte Kaufentscheidung“ überhaupt? Gemeint ist jeder Kaufprozess, in dem ein KI-System als Rechercheinstanz, Vergleichsinstanz oder Empfehlungsgeber beteiligt ist. Gefragt wird dabei nach Produkten genauso wie nach Dienstleistungen: „Welcher Laufschuh eignet sich für lange Strecken auf Asphalt?“ oder „Wer installiert in meiner Nähe eine Wärmepumpe?“ In beiden Fällen liefern KI-Systeme heute eine vorsortierte Auswahl.
Der Unterschied zur klassischen Suche ist grundlegend. Eine Suchmaschine liefert eine Liste von Optionen und überlässt die Auswahl dem Menschen. Ein KI-System liefert eine Auswahl plus Begründung. Damit verschiebt sich ein Teil der Entscheidungsarbeit vom Käufer in ein KI-System, das nach eigenen Kriterien filtert und nur empfehlen kann, was es kennt.
Wie stark KI den Kaufprozess heute schon prägt.
Die Daten unterscheiden zwischen gelegentlicher Nutzung und echter Abhängigkeit. Beide Gruppen wachsen und die zweite ist strategisch die interessantere: 19 Prozent der Befragten gehören zu den „AI Loyalists“, die sich bei Kaufentscheidungen regelmäßig auf KI verlassen. Von dieser Gruppe kaufen 70 Prozent am Ende exakt das Produkt oder wählen das Dienstleistungsunternehmen, das ihnen die KI empfohlen hat.
Kennzahl | Wert | Was sie bedeutet |
|---|---|---|
Allgemeine KI-Nutzung im Kaufprozess | 31% | Rund ein Drittel der Konsumenten nutzt KI-Tools zumindest gelegentlich in der Buyer Journey, etwa dreimal so viele wie 18 Monate zuvor. |
Anteil „AI Loyalists“ | 19% | Fast jeder Fünfte verlässt sich bei Kaufentscheidungen regelmäßig auf KI. |
Kaufquote bei AI Loyalists | 70% | Sieben von zehn dieser Nutzer kaufen genau das Produkt, das die KI empfiehlt. |
Kaufquote gesamt | 13% | Über alle Befragten hinweg kauft jeder Achte das, was die KI vorschlägt. |
Mentale Überforderung durch Informationsflut | 43% | Vier von zehn Konsumenten fühlen sich von der Menge an Informationen, Werbebotschaften und Produktvarianten überfordert. |
Präferenz für reibungsarme Angebote | 77% | Gut drei Viertel bevorzugen Produkte und Services, die Hürden im Alltag abbauen. |
Neue Marken durch KI-Empfehlung ins Spiel gebracht | 63% | In rund zwei Dritteln der KI-gestützten Kaufprozesse bringt die KI Marken ins Gespräch, die der Nutzer vorher nicht auf dem Zettel hatte. |
Quelle: BCG, Five Consumer Shifts Reshaping Growth, 2026 · Befragung von über 13.000 Konsumenten in 12 Märkten, Analyse von über 1.000 Marken.
Die letzte Zeile der Tabelle ist die eigentliche Nachricht für Unternehmen. Wenn KI Systeme in 63 Prozent der Fälle Marken einbringt, die vorher nicht in der engeren Auswahl waren, dann ist das gleichzeitig die größte Chance und das größte Risiko dieses Wandels. Für bislang unbekannte Anbieter öffnet sich ein Kanal, der vorher unbesetzt war. Für etablierte Marken heißt es: Gewachsene Bekanntheit sichert die Auswahl nicht mehr automatisch ab.
Ein zweiter Punkt: Die Verbreitung ist regional sehr unterschiedlich. Im Schnitt der zwölf untersuchten Märkte liegt die Nutzung bei 31 Prozent. Dahinter verbergen sich zwei sehr verschiedene Bilder.
- Entwickelte Märkte: 26% Nutzung, 14% AI Loyalists, 10% kaufen die KI-Empfehlung
- Schwellenmärkte: 50% Nutzung, 36% AI Loyalists, 26% kaufen die KI-Empfehlung
In Schwellenmärkten ist die Entwicklung also bereits deutlich weiter. Für Unternehmen in gesättigten Märkten ist das ein nützlicher Blick nach vorn: Was dort heute Normalität ist, beschreibt eine plausible Richtung für die kommenden Jahre.
Warum Kunden der KI mehr vertrauen als der Werbung.
Parallel zur KI-Nutzung verschiebt sich etwas Zweites: das Vertrauen. Es wandert weg von bezahlter Kommunikation und hin zu Quellen, die als unabhängig wahrgenommen werden.
Vertrauensquelle | Entwicklung des Vertrauens |
|---|---|
Klassische Markenwerbung | verliert an Vertrauen |
Influencer-Marketing | verliert an Vertrauen |
Experten, Familie und Freunde | bleiben stabile Vertrauensanker |
KI-Tools | am schnellsten wachsender Vertrauenskanal für als unvoreingenommen empfundenes Feedback |
Der Grund liegt weniger in einer plötzlichen Begeisterung für Technologie als in Erschöpfung. 43 Prozent der Konsumenten fühlen sich von der Menge digitaler Informationen, Werbebotschaften und Produktvarianten mental überfordert. Wer in dieser Lage eine Frage stellt und eine sortierte, begründete Antwort bekommt, empfindet das als Entlastung. Genau in diese Lücke stößt die KI.
Dazu kommt ein zweiter Wert aus der Kennzahlen-Tabelle weiter oben: 77 Prozent bevorzugen Produkte und Services, die Reibung im Alltag abbauen. Ein Chat-Assistent, der aus zwanzig Optionen drei begründete Vorschläge macht, ist exakt dieses Versprechen in Reinform. Er verkürzt nicht nur die Recherche, er nimmt die Last der Entscheidung ab.
Influencer-Marketing verliert Vertrauen aus demselben Grund, aus dem es einmal gewonnen hat. Die Empfehlung wirkte persönlich, solange sie nicht als Werbeformat erkennbar war. Heute ist die Bezahlung im Hintergrund für die meisten Konsumenten offensichtlich. Ein KI-System dagegen wirkt neutral, weil es keine sichtbare Beziehung zur Marke hat. Ob es das tatsächlich ist, prüft im Alltag kaum jemand.
Der blinde Fleck etablierter Marken.
Für Unternehmen, die diesen Wandel nicht aktiv bearbeiten, entstehen drei konkrete Risiken:
- Der ungemessene Kanal. SEO und Paid Advertising liefern weiterhin verlässlich Sichtbarkeit, Traffic und Umsatz. SEO bleibt zugleich das Fundament, auf dem KI-Sichtbarkeit überhaupt aufbaut. Kennzahlen für die Empfehlungslogik der KI-Systeme gibt es ebenfalls, sie folgen nur einer anderen Logik und brauchen eine eigene Analyse: Gemessen wird, wie oft du in Antworten genannt wirst, wie das im Vergleich zum Wettbewerb aussieht und welche Quellen ein System dafür heranzieht. Erhoben werden diese Werte in den wenigsten Unternehmen. Was niemand erhebt, kann auch niemand steuern.
- Weniger Einfluss auf die Vorauswahl. KI-Systeme filtern nach Fakten, Bewertungen, Verfügbarkeit und Preis-Leistungs-Verhältnis. Markenbindung und Erinnerungswerte entfalten ihre volle Wirkung dort, wo Menschen direkt entscheiden. In der maschinellen Vorauswahl zählt zunächst die Datenlage.
- Verlust der Direct-to-Consumer-Beziehung. Sobald ein KI-Agent die Interaktion übernimmt, verschiebt sich der direkte Draht zum Kunden. Daten, Kontext und die Möglichkeit, die eigene Geschichte zu erzählen, wandern zum Vermittler.
Keines dieser drei Risiken tritt schlagartig ein. Sie wirken schleichend und genau das macht sie unangenehm: Der Umsatz bricht nicht ein, er wächst nur langsamer als der des Wettbewerbers, der in den Antworten auftaucht.
Dazu kommt ein Messproblem. Eine Empfehlung, die in einem Chatfenster ausgesprochen und angenommen wird, hinterlässt in deiner Analytics keine verlorene Sitzung. Sie hinterlässt gar nichts. Deshalb wird dieser Verlust in den meisten Unternehmen erst dann sichtbar, wenn er sich in Marktanteilen niederschlägt und damit deutlich zu spät für eine schnelle Korrektur.
Was das für Onlineshops, Dienstleister und KMU bedeutet.
Wenn ein KI-System nicht nur empfiehlt, sondern zunehmend auch vergleicht, konfiguriert und den Kauf anstößt, verändert sich die Rolle des Onlineshops. Dieser Bereich hat einen Namen: Agentic Commerce, also Handel, bei dem KI-Agenten im Auftrag des Kunden agieren. Wie weit die technische Standardisierung dafür schon ist, haben wir im Beitrag zum Universal Commerce Protocol erläutert.
Für Shopbetreiber verschieben sich damit drei Dinge:
- Produktdaten werden zur Schnittstelle, nicht zur Pflichtangabe.
- Preis, Verfügbarkeit und Rückgabebedingungen werden maschinell verglichen.
- Der Checkout muss auch dann funktionieren, wenn ein Agent ihn auslöst.
Für einen Onlineshop heißt das: Ein starkes Frontend überzeugt weiterhin die Menschen, die auf deiner Seite landen. Zusätzlich entscheidet jetzt die Datenqualität im Backend darüber, ob ein Agent dein Produkt überhaupt in die Auswahl nimmt.
Dieselbe Mechanik greift außerhalb des Handels. Wer eine Dienstleistung verkauft, hat keinen Warenkorb, aber dieselbe Vorauswahl: Ein KI-System vergleicht Leistungsumfang, Einsatzgebiet, Referenzen und Erreichbarkeit, bevor es zwei oder drei Anbieter nennt. Bei beratungsintensiven Leistungen wiegt das besonders schwer, weil die Recherche lange vor dem ersten Kontakt beginnt. Die Auswahl steht oft fest, bevor überhaupt jemand ein Angebot anfragt. Was im Shop die Produktdaten sind, sind bei dir die Leistungsdaten.
Wie du deinen Onlineshop dafür aufstellst, zeigen wir dir Schritt für Schritt als Agentic Commerce Agentur in Köln. Für Dienstleister gilt derselbe Ablauf, nur mit Leistungsdaten statt Produktdaten.
Warum Sichtbarkeit in KI-Systemen immer wichtiger wird.
Bevor ein Agent kaufen kann, muss er dein Produkt kennen. Genau hier setzt Generative Engine Optimization an, kurz GEO: die systematische Optimierung darauf, in den Antworten von ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot und den KI-Ergebnissen von Google überhaupt vorzukommen.
GEO ersetzt dabei nichts. Es baut genau auf dem auf, was klassisches SEO seit Jahren leistet: saubere Technik, klare Struktur, starke Inhalte. Ohne dieses Fundament findet dich auch kein KI-System wie ChatGPT oder Gemini. Der Fokus wird nur breiter. Drei Unterschiede zeigen sich in der Praxis:
- Ranking misst die Position in einer Liste, KI-Sichtbarkeit misst die Erwähnung in einer Antwort.
- Gute Werbetexte überzeugen Menschen, überprüfbare Fakten überzeugen zusätzlich die KI-Systeme.
- Eine Nennung ohne Quellenlink bringt zwar keinen Klick, aber eine Kaufentscheidung.
Damit ein KI-System deine Inhalte als belastbare Quelle heranzieht, braucht es nachprüfbare Belege. Als GEO Agentur in Köln bauen wir genau diese Sichtbarkeit für dich auf und machen sie messbar. Wo dein Unternehmen heute steht, ermitteln wir im GEO-Check.
Was jetzt auf die Agenda gehört.
Die Aufgabe verteilt sich auf sechs Felder. Keines davon ist mit einer Checkliste erledigt und genau das wird am Anfang meist unterschätzt.
- Produktdaten und Entitäten. Maße, Materialien, Anwendungsfälle, Kompatibilitäten: Was ein KI-System nicht eindeutig aus deiner Website liest, kann es nicht empfehlen. Bei Dienstleistungen gilt dasselbe für Leistungsbeschreibungen, Einsatzgebiete und Referenzen. Die Schwierigkeit liegt selten im Erfassen, sondern darin, dass ein Modell dein Produkt auf Produktseite, Kategorieseite, im Feed und im Unternehmensprofil als ein und dieselbe Entität erkennt. Widersprüche zwischen diesen Quellen kosten Sichtbarkeit und tauchen in keinem Shop-Backend auf.
- Belege statt Behauptungen. „Marktführend“ allein ist für ein KI-System nicht verwertbar, eine belegte Angabe zu Leistung, Zertifizierung oder Garantie schon. Die eigentliche Frage ist, welche deiner Aussagen ein KI-System überhaupt als Beleg akzeptiert und welche fremden Quellen es stattdessen heranzieht.
- Messbarkeit. Rankings sagen dir nicht, ob du in einer KI-Antwort vorkommst. Belastbar wird das erst, wenn dieselben Kaufentscheidungsfragen über Wochen hinweg in mehreren Systemen verfolgt werden, denn die Antworten schwanken deutlich. Eine Stichprobe an einem Nachmittag erzeugt vor allem ein Gefühl.
- Bewertungen und Reputation. Rezensionen sind ein zentrales Filterkriterium der KI-Systeme. Entscheidend ist dabei weniger die Sternezahl als die Frage, auf welchen Plattformen deine Bewertungen liegen und ob die Modelle sie dort überhaupt abrufen. Google-Rezensionen wiegen besonders schwer, weil sie öffentlich, aktuell und in großer Zahl vorliegen und damit die belastbarste Aussage über deine Qualität sind, die ein KI-System findet. Wie eng Rezensionen und KI-Antworten inzwischen zusammenhängen, zeigt Ask Maps, wo Google seine Rezensionen direkt in KI-Antworten überführt. Ein systematisch aufgebauter Bestand echter Bewertungen wirkt damit weit über das Image hinaus.
- Eigene KI-Assistenten. Ein Assistent auf der eigenen Plattform hält einen Teil der Beratung im Haus und sichert die direkte Kundenbeziehung, die sonst zum Vermittler wandert. Das gilt im Shop genauso wie am Telefon mit einem KI-Telefonassistenten.
- Zuständigkeit. KI-Sichtbarkeit fällt zwischen SEO, E-Commerce und Produktmanagement. Ohne benannte Verantwortung bleibt sie liegen, weil sich niemand zuständig fühlt.
Diese sechs Felder greifen ineinander und die Reihenfolge entscheidet über den Aufwand. Wer an der falschen Stelle anfängt, investiert Monate in Daten, die am Ende kein KI-System abruft. Genau diese Reihenfolge entwickeln wir für dein Unternehmen: Wir bewerten die Felder nach Wirkung und Aufwand, leiten daraus das Konzept ab und setzen es um. Am Ende steht eine Struktur, auf die KI-Systeme zugreifen können.
Wie sich der Mittelstand jetzt einen Vorsprung verschaffen kann.
Der Wandel bevorzugt nicht automatisch die Großen. Ein Konzern braucht Monate, um Produktdatenstrukturen über Länder, Systeme und Abteilungen hinweg zu vereinheitlichen. Ein mittelständisches Unternehmen mit 300 Produkten kann seine Datenqualität in wenigen Wochen deutlich verbessern.
Dazu kommt der Nischeneffekt. KI-Systeme beantworten sehr spezifische Fragen und suchen dafür sehr spezifische Anbieter. Wer eine klar umrissene Zielgruppe bedient und sein Wissen sauber dokumentiert, wird in solchen Antworten überproportional häufig genannt. Wer regional verkauft, kombiniert das sinnvoll mit Local SEO.
Und der dritte Punkt ist schlicht Geschwindigkeit. Wer 2026 anfängt, sammelt Erfahrungswerte, während der Wettbewerb noch Zuständigkeiten klärt.
Die Zahlen zeigen etwas, das wir in unserer eigenen GEO-Arbeit längst beobachten: KI-Systeme empfehlen nicht die lauteste Marke, sondern die eindeutigste. Wer seine Produktdaten und Inhalte jetzt sauber aufstellt, wird auch in den KI-Antworten empfohlen, zusätzlich zu allem, was Suchmaschinen und Kampagnen ohnehin leisten.
Benny Schallenberg, Head of GEO & SEO bei schmidtmedia
Fazit: KI-Sichtbarkeit entscheidet, wer empfohlen wird.
Die Zahlen sind eindeutig: 31 Prozent der Konsumenten nutzen KI im Kaufprozess, dreimal so viele wie vor 18 Monaten. 19 Prozent verlassen sich regelmäßig darauf und 70 Prozent von ihnen kaufen genau das, was das KI-System vorschlägt.
Diese Logik belohnt Eindeutigkeit. Genau deshalb bringen KI-Systeme in rund 63 Prozent der Fälle Marken ins Spiel, die vorher niemand auf dem Schirm hatte. Diese Plätze werden gerade verteilt.
Wer heute in KI-Antworten nicht vorkommt, verliert Empfehlungen an Wettbewerber, die dort vorkommen und merkt es zuerst nicht, weil kein Klick ausbleibt, der je gezählt wurde.
Empfehlungen in KI-Antworten entstehen auf zwei Ebenen. Generative Engine Optimization ist das übergeordnete Feld: Sie sorgt dafür, dass deine Marke, dein Unternehmen und dein gesamtes Leistungs- und Produktangebot in KI-Systemen überhaupt sichtbar werden. Agentic Commerce setzt darauf auf und macht dein Angebot für KI-Agenten zusätzlich kauffähig. Damit wachsen Umfang und Komplexität des Online Marketings: Zu Suchmaschinen und Kampagnen kommt ein Kanal mit eigenen Regeln und eigener Messlogik.
Seit über 25 Jahren begleiten wir Unternehmen aus Handel, Handwerk, Industrie und Dienstleistung im Online Marketing und haben dabei jeden Wandel der digitalen Suche mitgemacht. Den Wandel zu KI-gestützten Empfehlungen begleiten wir intensiv seit seinen Anfängen, mit eigener Methodik und laufendem Monitoring der KI-Systeme.
Wir ermitteln, wo dein Unternehmen in KI-Antworten heute steht und bauen deine Sichtbarkeit dort aus.
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