Wer heute ein neues Produkt sucht, tippt nicht mehr zwingend bei Google. Rund drei von zehn Deutschen befragen inzwischen einen KI-Chatbot, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. Das ist kein Tech-Nischenphänomen mehr – es ist Massenverhalten.
Die Zahlen: Was die Celum-Studie zeigt
Das Brand-Management-Unternehmen Celum hat gemeinsam mit dem Marktforschungsinstitut TQS Research & Consulting eine repräsentative Befragung von 1.000 Deutschen im Alter von 16 bis 65 Jahren durchgeführt – erhoben zwischen März und April 2026 per Online-Interview. Das Ergebnis ist eindeutig: 29,7 % der Befragten greifen bei der Produktsuche auf KI-basierte Chatbots wie ChatGPT zurück, weitere 29,4 % lesen die KI-generierten Zusammenfassungen in der Google-Suche.
Besonders auffällig: Frauen nutzen beide Formate häufiger als Männer. Bei KI-Chatbots liegt der Frauenanteil bei 30,1 %, bei Männern bei 23,5 %. KI-Zusammenfassungen verwenden 31,3 % der Frauen gegenüber 26,8 % der Männer. Das widerspricht dem Klischee, KI-Adoption sei vor allem eine männlich-technikaffine Angelegenheit.
Der stärkste Treiber ist jedoch das Alter: In der Gruppe der 16- bis 29-Jährigen informieren sich 41,9 % über KI-Chatbots und 39,6 % über KI-Zusammenfassungen. Mit zunehmendem Alter sinkt die Nutzung deutlich. Auch Bildung spielt eine Rolle: Vier von zehn Personen mit Abitur setzen bei der Produktrecherche auf KI-Tools.
Regionale Unterschiede im DACH-Raum
Geografisch zeigt sich ein klares Muster: Berlin liegt bei der KI-Nutzung ganz vorne, gefolgt von Baden-Württemberg, Bayern und Hamburg. Im Osten Deutschlands kommen insgesamt weniger digitale Kanäle gleichzeitig zum Einsatz – mit Ausnahme von Berlin und Brandenburg. Schlusslicht bei der KI-Nutzung sind Bremen und Sachsen-Anhalt. Eine parallele Erhebung für Österreich zeigt ähnliche Tendenzen: Auch dort nutzt rund ein Viertel der Bevölkerung KI-Chatbots zur Produktsuche, mit regionalen Schwankungen zwischen Bundesländern.
Was bedeutet „Agentic Commerce“ konkret?
Die Studie ordnet sich in den wachsenden Diskurs rund um Agentic Commerce ein – also die zunehmende Einbindung von KI in den gesamten Kaufprozess. Aktuell steht die Informationsphase im Vordergrund: Chatbots beantworten Fragen, vergleichen Produkte und filtern Optionen vor. Der nächste Schritt – autonomes Kaufen durch KI-Agenten – ist technisch noch nicht durchgängig gelöst. OpenAIs Versuch, direkte Checkout-Funktionen in ChatGPT zu integrieren, scheiterte zuletzt an Echtzeit-Datensynchronisation, Compliance-Hürden und Betrugsschutz. Doch die Richtung ist klar: Die KI wandert vom Informationsassistenten zum Einkaufsagenten.
Eine Studie des ECC Köln (IFH) aus dem Herbst 2025 bestätigt diese Dynamik aus Konsumentenperspektive: Rund zwei Drittel der KI-Chatbot-Nutzer schätzen Zeitersparnis und bessere Empfehlungen als Hauptmotive. Fast sieben von zehn nutzen Chatbots, wenn sie technische Details oder Produktunterschiede verstehen wollen. Wer KI-Tools bisher meidet, nennt fehlendes Vertrauen (36 %) und Datenschutzbedenken (21 %) als Hürden – doch 63 % der heutigen Nichtnutzer erwarten, KI-Systeme künftig einzusetzen. Das Wachstumspotenzial ist also erheblich.
Was Händler jetzt tun müssen
Für Onlinehändler ergibt sich daraus ein konkreter Handlungsdruck. Wer in der KI-Produktsuche nicht sichtbar ist, verliert Reichweite – unabhängig vom SEO-Budget. Der entscheidende Unterschied zur klassischen Suchmaschinenoptimierung: Bei dialogbasierter KI-Suche gewinnt nicht, wer die besten Keywords gesetzt hat, sondern wessen Produktdaten strukturiert, vollständig und maschinell interpretierbar sind – Spezifikationen, Vergleichsattribute, Preishistorien, aggregierte Bewertungen.
Celum-CGO Alexandra Vetrovsky-Brychta bringt es auf den Punkt: Marken und Händler, die ihre Produktinhalte nicht maschinenlesbar aufbereiten, werden in der Entscheidungslogik von KI-Agenten schlicht nicht berücksichtigt. Das ist keine ferne Zukunftsvision – das passiert heute schon, beim ersten Chatbot-Gespräch des Nutzers.
Strukturiertes Produktdaten-Management ist damit kein technisches Randthema mehr, sondern eine zentrale Vertriebsstrategie. Ähnliche Überlegungen gelten übrigens für die KI-Kommunikation im E-Commerce generell: Wer Automatisierung ohne klare Datenbasis betreibt, riskiert nicht nur Unsichtbarkeit, sondern aktiven Vertrauensverlust.
GEO statt SEO – die neue Sichtbarkeitslogik
Was SEO für die klassische Suchmaschine war, wird GEO – Generative Engine Optimization – für die KI-Ära. Produkte müssen so beschrieben sein, dass eine KI sie kontextuell einordnen, mit Alternativen vergleichen und schlüssig empfehlen kann. Das betrifft nicht nur Produktbeschreibungen, sondern auch FAQ-Strukturen, Schema-Markup und die Konsistenz von Daten über alle Kanäle hinweg. Wer bereits auf Performance-Kanäle wie YouTube und Google Demand Gen setzt, sollte diesen Daten-Layer parallel aufbauen – denn beide Systeme greifen künftig auf dieselbe Produktdatenbasis zu.
Der Blick auf breitere KI-Nutzungsdaten zeigt zudem: KI-Adoption unter Selbständigen und kleineren Betrieben steigt rasant. Wer als Händler heute die Grundlagen für KI-Sichtbarkeit legt, verschafft sich einen messbaren Vorsprung – bevor der Wettbewerb aufholt. Wie sich diese Entwicklung auch auf der Anbieterseite widerspiegelt, zeigt der Artikel über den ifo-Sprung bei der KI-Nutzung unter Selbständigen.
Quellen
- etailment – Agentic Commerce: Drei von zehn Deutschen fragen Chatbots vor dem Shoppen
- Presseportal / Celum GmbH – CELUM-Studie: KI als Gamechanger beim Shopping
- medianet.at – KI verändert laut Studie Produktsuche (Österreich-Daten)
- IFH Köln / ECC Köln – Die nächste Stufe des E-Commerce kommt: Konsument:innen begrüßen KI-Einkaufsagenten
- digital-magazin.de – ChatGPT Shopping Research: 6 Fakten für Shopbetreiber
Beitragsbild: Foto von Sanket Mishra auf Pexels
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