Wenn KI den Weihnachtseinkauf übernimmt: Wie Chatbots den Handel neu ordnen

Es ist wieder jene Zeit des Jahres, in der Schenkende schwer bepackt durch Geschäfte ziehen oder sich endlos durch E-Commerce-Plattformen scrollen, auf der Suche nach dem passenden Weihnachtsgeschenk für ihre Liebsten. Manche genießen das Stöbern. Viele jedoch nicht. Eine wachsende Zahl lagert große Teile dieses Prozesses inzwischen bereitwillig an künstliche Intelligenz (KI) aus.

Chatbots versprechen einen persönlichen Einkaufsberater für alle. Sie hören zu, was Nutzer wollen, erstellen Produktauswahllisten und helfen beim Vergleichen. In dieser Weihnachtssaison planen laut einer Umfrage von Shopify, einem Anbieter von E-Commerce-Tools, rund zwei Drittel der Verbraucher in wohlhabenden Ländern – und sogar fünf Sechstel der 18- bis 24-Jährigen –, KI beim Einkaufen zu nutzen. Eine Studie dvon McKinsey zeigt, dass Shopping-Beratung in den USA bereits der zweit­häufigste Anwendungsfall für „generative“ KI à la ChatGPT ist – hinter allgemeiner Recherche, aber noch vor Schreibassistnz. Zunehmend können Konsumenten ihre Einkäufe sogar direkt über Chatbots abwickeln. Bis 2030, so McKinsey, könnten weltweit Waren im Wert von 3 bis 5 Billionen Dollar über solche „Agenten“ gekauft werden.

Der Einzelhandel steht damit vor seiner nächsten tektonischen Verschiebung. KI-Unternehmen setzen darauf, dass ihre Technologien den Akt des Einkaufens ebenso fundamental verändern werden wie einst der Siegeszug des E-Commerce das Internetzeitalter prägte. Zwar hat OpenAI seine ursprünglichen Pläne, Werbung unmittelbar in ChatGPT zu integrieren, vorerst gedämpft. Gleichwohl treibt das Unternehmen seine Kommerzialisierungsstrategie über strategische Partnerschaften voran: Kooperationen mit Shopify und dem Marktplatz Etsy ermöglichen es Händlern, ihre Produkte direkt über den Chatbot anzubieten – gegen eine Gebühr, versteht sich.

Auch Google, dessen Suchmaschine seit Jahrzehnten das Einfallstor zum digitalen Einkauf fungiert, positioniert sich für die nächste Evolutionsstufe des Handels: den sogenannten „agentischen Handel“. In den USA können Nutzer bereits KI-gestützte Tools einsetzen, die in ihrem Auftrag Geschäfte kontaktieren, Verfügbarkeiten prüfen, Preise beobachten oder Transaktionen automatisch auslösen, sobald ein definiertes Angebot auftaucht. Der Kaufakt selbst wird damit zunehmend entpersonalisiert – delegiert an Algorithmen.

Die Händler selbst jedoch bleiben nicht untätig. Viele E-Commerce-Anbieter reagieren mit Skepsis auf die Vorstellung, dass ein KI-Agent zwischen sie und ihre Kunden tritt. Amazon, der weltweit größte Online-Marktplatz, der rund ein Zehntel seines Umsatzes mit Werbung erzielt, will Käufer weiterhin auf der eigenen Website halten. Das Unternehmen hat OpenAI-Crawler blockiert und verklagt Perplexity, ein weiteres KI-Unternehmen. Dessen Comet-Browser habe sich auf Amazons Website als Mensch ausgegeben – ein Vorwurf, den Perplexity zurückweist.

Andere Händler zeigen sich offener. Im Oktober kündigte Walmart, Amazons langjähriger Rivale, an, dass seine Produkte bald direkt über ChatGPT gekauft werden können. Solche Kooperationen könnten helfen, Kunden zu erreichen, die sonst unerreichbar blieben. Analysten der Bank Mizuho schätzen, dass vier Prozent der Besuche auf Walmarts Website über Weiterleitungen erfolgen – ein Drittel davon über ChatGPT.

Doug McMillon, der scheidende Vorstandsvorsitzende von Walmart, hat eingeräumt, dass der digitale Einkauf über die Logik von Suchleiste und Trefferliste hinauswachsen muss. Entsprechend experimentieren Händler zunehmend mit eigenen KI-gestützten Shopping-Assistenten. Studien der Beratung Accenture legen nahe, dass amerikanische Verbraucher solchen händlereigenen Bots mehr Vertrauen entgegenbringen als externen Diensten wie ChatGPT (siehe Grafik 2).

Das verweist auf ein strukturelles Problem: die schwierige Verzahnung externer KI-Modelle mit den proprietären Daten der Händler. Andy Jassy, Vorstandschef von Amazon, ging auf einer jüngsten Analystenkonferenz mit Drittanbieter-Shopping-Agenten hart ins Gericht: Es fehle an Personalisierung, an Kaufhistorien, an verlässlichen Lieferzeiten und korrekten Preisen. Amazon setzt stattdessen auf den eigenen Assistenten „Rufus“, der nach Unternehmensangaben in diesem Jahr bereits von 250 Millionen Kunden genutzt wurde.

Doch nicht jede Produktkategorie eignet sich gleichermaßen für den KI-gestützten Dialog. Julie Bornstein, Gründerin von Daydream, einer KI-Plattform für Modeeinkauf, verweist auf die Grenzen algorithmischer Beratung. Chatbots seien dort besonders stark, wo Produkte klar vergleichbare Spezifikationen besitzen – etwa bei Staubsaugern, die nach Gewicht, Leistung und Energieeffizienz gelistet sind. Bei Kosmetik, wo technische Merkmale und persönliche Vorlieben ineinandergreifen, liefern sie brauchbare Ergebnisse. In hochgradig subjektiven Bereichen wie Mode hingegen stoßen sie an ihre Grenzen. „Geschmacksbasierte Kategorien funktionieren völlig anders“, sagt Bornstein. „Es geht nicht um Spezifikationen, sondern um Gefühl, Ausstrahlung, Atmosphäre.“

Wie bereitwillig Konsumenten KI-Assistenten beim Einkauf akzeptieren, dürfte zudem davon abhängen, wie offensiv deren Anbieter auf Werbung als Erlösmodell setzen. Walmart testet bereits Anzeigen in seinem Assistenten „Sparky“, und Google soll Werbekunden signalisiert haben, ab dem kommenden Jahr Anzeigen in den Gemini-Chatbot zu integrieren. Damit gerät ein zentrales Versprechen ins Wanken: die vermeintliche Neutralität algorithmischer Empfehlungen.

Parallel dazu arbeiten Marken mit Hochdruck daran, die Empfehlungslogik der Systeme zu beeinflussen. Die klassische Suchmaschinenoptimierung wird zunehmend von „Generative Engine Optimisation“ abgelöst. Das Softwareunternehmen Lily AI analysiert die Sprache, mit der Nutzer Chatbots befragen, und integriert diese Begriffe in die Produktbeschreibungen seiner Kunden. Statt einen „French-Terry-Pullover in Midnight Blue“ im Segment „Athleisure“ anzubieten, suchen Konsumenten schlicht nach „navy hoodies“, erklärt Firmengründerin Purva Gupta.

Hinzu kommt die Frage der Sichtbarkeit in den Quellen, auf die KI-Agenten zurückgreifen. Mandeep Bhatia von Tapestry, dem Mutterkonzern von Marken wie Coach und Kate Spade, betont die wachsende Bedeutung redaktioneller Umfelder. Eine Analyse der PR-Softwarefirma Muck Rack von über einer Million Links, die im Juli von populären Chatbots zitiert wurden, zeigt: Unternehmenswebsites und Pressemitteilungen tauchten nur in 18 Prozent der Fälle auf, Nachrichtenmedien hingegen in 25 Prozent. Zudem bevorzugen Chatbots offenbar aktuelle Inhalte. Für Modeunternehmen werden Blogs und Hochglanzmagazine damit wieder zu strategischen Hebeln, so Bhatia.

Eine paradoxe Folge dieser Entwicklung: Je stärker KI den Onlinehandel verändert, desto relevanter könnten physische Geschäfte werden. Wenn sich die digitale Produktsuche von Marken- und Händlerseiten wegverlagert, gewinnen Läden mit eindrucksvollen Inszenierungen und überzeugendem Verkaufspersonal an Bedeutung als Orte der Markenprägung. Drei Viertel der Befragten in einer Shopify-Studie gaben in diesem Jahr an, menschliche Interaktion beim Einkauf zu schätzen – gegenüber gut der Hälfte im Jahr 2024. Viele Kunden wollen Produkte weiterhin anfassen, anprobieren, erleben, insbesondere Kleidung. Und nicht zuletzt bietet der Gang in die Innenstadt in dieser Jahreszeit etwas, das kein Chatbot simulieren kann: ein Stück vorweihnachtlicher Atmosphäre.