Künstliche Intelligenz ist im Onlinehandel angekommen
Was du in diesem Artikel erfährst
- Wie KI-Shopping-Agenten das Kaufverhalten verändern – von der Produktsuche bis zum autonomen Checkout.
- Was Google AI Mode & ChatGPT Shopping für deine Sichtbarkeit bedeuten – und wie du deine Daten dafür vorbereitest.
- Was GEO (Generative Engine Optimization) ist – und warum klassische SEO nicht mehr ausreicht.
- Welche KI-Features Amazon, Zalando und JTL bereits einsetzen – und was das für Händler:innen bedeutet.
- Wie du KI in deinem Shop praktisch nutzen kannst – mit Beispielen zu Produkttexten, Empfehlungen und dynamischer Preisgestaltung.
- Erklärungen zu Fachbegriffen in unseren FAQs
Onlineshopping in 2030 – dein KI-Agent kauft für dich ein
Stell dir vor: Es ist ein Donnerstagmorgen. Während du deinen ersten Kaffee trinkst, informiert dich dein persönlicher KI-Shopping-Agent ganz nebenbei: „Deine aktuellen Laufschuhe haben die 750-Kilometer-Marke überschritten.“ „Basierend auf deinem Laufprofil, deinem Gewicht, der Pronation und der Abnutzung der letzten Modelle empfehle ich dir das neue Update des X-Fly Pro.“ Du sagst: “Bitte zum günstigsten Preis für Größe 45 kaufen”. Und ohne einen einzigen Klick ist die Bestellung ausgelöst. Die KI hat nicht nur deine Größe, deinen Laufstil und die bevorzugte Marke im Blick, sondern kennt auch deine Trainingspläne, Fitness- und Körperinfos aus der Fitness-App und sogar die Wetterprognose der nächsten Tage.
Ein weiteres Szenario: Du bist auf eine Hochzeit eingeladen. Statt stundenlang Onlineshops zu durchsuchen, sagst du einfach zu deinem KI-Agenten: „Ich brauche ein elegantes Kleid, schwarz, figurbetont – aber bequem genug für lange Nächte auf der Tanzfläche.“ Dein Agent kennt aus vorherigen Einkäufen deine Körpermaße, Farbtyp, Stilvorlieben – und sogar das Licht- und Wetterprofil der Hochzeitslocation. Er simuliert Schnitte an deinem digitalen Zwilling, lässt Designs mit einer generativen Mode-KI erstellen, vergleicht Stoffvarianten und prüft Verfügbarkeiten bei lokalen On-Demand-Herstellern. Drei Stunden später bekommst du eine Nachricht: „Design 2 ist optimal. Gefertigt wird es aus nachhaltigem Tencel, Lieferung nächsten Dienstag.“
KI-Trends im Onlinehandel – Wohin geht die Reise?
KI-Assistenten im Onlinehandel
Amy Webb, Zukunftsforscherin und Gründerin der Future Today Group, brachte es auf der OMR 2025 auf den Punkt: „Die nächste große Disruption im Handel kommt nicht von Plattformen oder Influencern – sondern von KI-Agenten, die für uns einkaufen.“ Webb sieht das klassische B2C-Modell bald durch AI2C ersetzt – also Agent-to-Consumer. Dein Shop spricht dann nicht mehr nur mit echten Menschen, sondern mit Maschinen, die auf Basis von Daten Entscheidungen treffen.
Diese neue Realität hat direkte Auswirkungen auf dich als Onlinehändler:in. Du optimierst dein Sortiment, deinen Shop, deine Inhalte künftig nicht mehr nur für Menschen, sondern auch – und zunehmend – für Maschinen. Diese KI-Agenten bewerten Produktdaten, lesen Bewertungen, vergleichen Preise und lösen Bestellungen aus – oft ohne einen einzigen menschlichen Klick.
Das verändert nicht nur das Konsumverhalten grundlegend, sondern stellt die gesamte Sichtbarkeit von Marken und Shops auf den Prüfstand. Maschinen brauchen saubere, strukturierte, vollständige Daten. Nur wer diese liefert, bleibt sichtbar – in Google, in ChatGPT, in Shopping-Feeds und in der KI-gestützten Produktsuche der Zukunft.
Google Shopping: Der neue AI Mode verändert das Einkaufserlebnis
Google hat in den USA bereits einen Blick in die Zukunft gewährt – mit dem sogenannten AI Mode im Google-Shopping. Nutzer:innen können dort Preise beobachten, Größen oder Farben festlegen und erhalten automatisch Bescheid, wenn ein Angebot passt. Statt selbst zu klicken, genügt ein „Buy for me“-Button – und die Bestellung wird automatisch über Google Pay ausgelöst.
Ein weiteres zentrales Feature ist die virtuelle Anprobe: Nach dem Hochladen eines eigenen Fotos zeigt Google realistisch gerenderte Bilder, wie das Kleidungsstück an der eigenen Körperform und unter realistischen Lichtverhältnissen aussieht. Möglich macht das der Google Shopping Graph – ein KI-System, das stündlich Milliarden Produktdaten verarbeitet. Daraus entstehen personalisierte Empfehlungen, abgestimmt auf Vorlieben, Verhalten, Trends, Verfügbarkeiten und sogar Wetterdaten.
Google I/O 2025
➡️ Was heißt das für dich als Onlinehändler:in?
Die Produktsuche verlagert sich – weg von klassischen Shop-Listings, hin zu KI-generierten Vorschlägen. Wer dort sichtbar sein will, muss strukturierte, vollständige und aktuelle Produktdaten liefern – inklusive Bewertungen, 360°-Bildern, Preisen und Verfügbarkeiten. Der AI-Mode von Google entscheidet, welche Produkte ausgespielt werden – und welche Shops dahinter gelistet sind.
Auch wenn der AI-Mode für Shopping in Deutschland noch nicht verfügbar ist, ist die Richtung klar: Händler:innen müssen ihre Datenqualität und Schnittstellen fit machen für eine Zukunft, in der die Sichtbarkeit von maschinenlesbaren Produktinformationen abhängt – nicht mehr nur vom besten Preis oder schönsten Design. Weitere Infos dazu z. B. im Artikel der Sun.
ChatGPT Shopping: Vom Prompt zum Produktkauf
Auch bei OpenAI tut sich einiges: Mit ChatGPT Shopping wird die Produktsuche direkt in ein Gespräch verlagert. Statt Keywords einzugeben, stellen Nutzer:innen einfach Fragen wie: „Welche Kaffeemaschine macht richtig guten italienischen Espresso?“
Daraufhin liefert ChatGPT personalisierte Produktempfehlungen – inklusive Bildern, Preisen, Bewertungen und Links zu Shop. Aktuell basiert das System auf organischen Daten, also ohne bezahlte Werbung. Künftig soll der Kauf direkt im Chat möglich sein – ohne den ChatGPT-Dialog verlassen zu müssen. Welche Pläne in Bezug auf Monetarisierung OpenAI genau verfolgt, ist unklar. Händer:innen können sich bereits anmelden, um, sobald es offiziell startet, ihre Produkt-Feeds direkt an ChatGPT übermitteln zu können.
Shopping im ChatGPT Dialog (in den USA)
➡️ Was heißt das für dich als Onlinehändler:in?
Mit ChatGPT Shopping verändert sich, wie Kunden Produkte entdecken: Nicht über Google-Suche und Kategoriebaum – sondern über konversationelle Beratung. Die klassische Startseite verliert an Bedeutung, denn die Produktempfehlung entsteht direkt aus dem Dialog zwischen Nutzer:in und KI.
Entscheidend wird dabei die Qualität deiner Produktdaten: Nur strukturierte und aktuelle Informationen werden von der KI verarbeitet und empfohlen. Titel, Beschreibungen, technische Details, Verfügbarkeiten und Kundenbewertungen müssen maschinenlesbar vorliegen – idealerweise als strukturierte Daten im Shop oder in externen Produktfeeds.
Auch wenn ChatGPT (noch) keine dedizierte API-Anbindung für Händler bietet (Anmeldungen sind aber bereits möglich), gilt schon jetzt: Wer in dieser neuen Welt sichtbar sein will, muss dafür sorgen, dass die eigenen Produkte in hochwertigen, gut zugänglichen Datenquellen auffindbar sind.
Generative Search Engine Optimization: Die neue Disziplin für Onlineshop-SEO
Mit dem Aufkommen von ChatGPT Shopping und Googles AI-Mode verändert sich das klassische SEO grundlegend. Statt nur auf „Shop first“ zu optimieren, rückt „Product first“ in den Mittelpunkt: In der neuen Welt generativer Suchmaschinen gibt es für ein Produkt wie den „Adidas Samba Schwarz“ nicht mehr Dutzende Shop-Einträge, sondern nur noch einen zentralen Produkttreffer, auf dem alle Händler „sitzen“. Welche Shops dann im Google AI-Mode sichtbar sind, entscheidet nicht mehr allein die Keyword-Optimierung, sondern der AI Shopping Graph, der täglich Milliarden Datensätze verarbeitet.
➡️ Was heißt das für dich als Onlinehändler:in?
GEO (Generative Search Engine Optimization) wird damit zur entscheidenden Disziplin. Wer im AI-Mode gelistet werden will, braucht strukturierte, hochwertige Produktdaten, vollständige Merchant Feeds (inkl. Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen, 360°-Bilder, Ladezeit, Versandkosten) und muss sicherstellen, dass diese Daten maschinenlesbar und aktuell sind. Auch in ChatGPT spielen strukturierte Daten und sogenannte RAG-Architekturen (Retrieval-Augmented Generation) eine Rolle: Sie ermöglichen es dem KI-Modell, Informationen aus externen Datenquellen wie Produktfeeds oder Websites intelligent in Antworten zu integrieren.
Auf der einen Seite bedeuten KI-Shopping-Entwicklungen von Google AI-Overview, ChatGPT und Co. für Händler:innen neue digitale Touchpoints, an denen sie Kund:innen erreichen. Auf der anderen Seite müssen Onlineshops handeln und technisch gesehen dem Trend des Generative Engine Optimization folgen, bei dem sich die Produktsuche von klassischen Keywords hin zu natürlichen sprachlichen Prompts entwickelt.
Neben der Auffindbarkeit, wird auch der Checkout direkt aus der KI zur Herausforderung für Onlineshops: Ohne direkten Webseitenbesuch gibt es keine Möglichkeit, weitere Produkte zu bewerben, Cross-Selling Optionen oder andere Möglichkeiten zur Kundenbindung anzubieten. Auch B2B-Shops sind betroffen: Wer Preise nur nach Login zeigt, wird im AI Mode ggf. gar nicht gelistet, da die KI keinen Zugriff auf den Preis hat – und so kein vollständiges Bild des Produkts generieren kann.
Zusätzlich spielen neue Technologien wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) eine Rolle: Sie ermöglichen es KIs wie ChatGPT, auf externe Datenquellen wie Produktfeeds zuzugreifen und diese in Antworten zu integrieren – was GEO auch außerhalb von Google relevant macht. Es bleibt aber offen, wie die KIs und auch Google Marken und Shops einbinden werden und wie sich das Nutzerverhalten entwickelt.
KI im E-Commerce ist längst keine Zukunftsmusik mehr. Viele der Technologien, von denen wir im Folgenden sprechen, kannst du schon heute in deinem Shop einsetzen – sei es für personalisierte Produktempfehlungen, automatisierte Texte oder smarte Suchfunktionen. Wichtig ist nur, dass du die Potenziale erkennst – und Schritt für Schritt in dein System integrierst. Dabei unterstützen wir dich gern.
Weitere KI-Trends im E-Commerce – und was sie für deinen Shop bedeuten
Künstliche Intelligenz verändert nicht nur, wie wir einkaufen – sondern auch, wie Händler:innen Produkte präsentieren, verkaufen und Kunden binden. Viele Funktionen, die vor wenigen Jahren noch visionär klangen, lassen sich heute schon real einsetzen – auch in kleineren Shops.
Ein zentraler Trend ist die Hyperpersonalisierung: Kunden erhalten maßgeschneiderte Produktempfehlungen – basierend auf ihrem Verhalten, Interessen, Kaufhistorie und sogar situativen Faktoren wie Wetter oder Uhrzeit. Diese Art der Ansprache steigert die Relevanz und erhöht nachweislich die Conversion.
Auch intelligente Chatbots und KI-basierte Einkaufsassistenten halten Einzug in den E-Commerce. Sie sind rund um die Uhr erreichbar, beantworten Fragen, geben Empfehlungen oder lösen Bestellungen aus – automatisiert und ohne Wartezeit. So wird Kundenservice effizienter und skalierbar.
Technologisch setzen viele Shops auf virtuelle Anproben oder Augmented-Reality-Features, mit denen Produkte vor dem Kauf realitätsnah erlebt werden können – zum Beispiel bei Mode oder Möbeln. Das verbessert die Kaufentscheidung und reduziert Rücksendungen.
Gleichzeitig wächst der Einfluss von Social Shopping – vor allem auf Plattformen wie TikTok oder Instagram, wo Produkte direkt aus dem Content heraus gekauft werden können. Onlineshops stehen dadurch unter Druck, neue Touchpoints zu schaffen und emotionalere Einkaufserlebnisse anzubieten.
Im Hintergrund spielt KI auch eine immer größere Rolle bei der Lager- und Logistikplanung: Systeme analysieren Nachfrage, optimieren Bestände und sorgen für schlanke Prozesse.
Hinzu kommt der Bereich Dynamic Pricing – also Preisautomatisierung auf Basis von Wettbewerb, Nachfrage oder Kundenverhalten.
KI ist längst in allen Kanälen präsent, auf denen Nutzer:innen kaufen
Was Amazon und Zalando/About You im Bereich KI planen – und was bereits Realität ist
Amazon: KI generiert Listings, verhandelt Preise – und bestellt für Kund:innen
Amazon hat mit dem KI-Projekt „Starfish“ eine zentrale Plattform geschaffen, die sämtliche Produktinformationen aus Bildern, Texten, Videos und Drittquellen analysiert und zu optimalen Listings zusammenführt. Im Seller Cockpit steht Händler:innen das Feature „Enhance My Listing“ zur Verfügung: Mit wenigen Klicks lassen sich Produktdaten analysieren, SEO-optimierte Titel und Beschreibungen generieren – teils allein auf Basis eines Produktbilds. Amazon bestätigte gegenüber Business Insider, dass Starfish bereits das neue Feature „Buy for Me“ unterstützt. Es empfiehlt Produkte – auch von externen Seiten – und ermöglicht den Kauf direkt innerhalb der Amazon-App. So entsteht ein KI-gestütztes Einkaufserlebnis, bei dem Nutzer:innen nicht mehr aktiv suchen, sondern sich beraten und bedienen lassen.
Auch die Personalisierung wird ausgebaut: Über die Funktion „Interests“ geben Nutzer:innen ihre Interessen (z. B. „Wandern“, „Küchengeräte“) an und erhalten darauf basierend automatisierte Vorschläge. Parallel optimieren KI-gesteuerte Roboter im Lager die Routenplanung, das Picking oder das Entladen.
Zalando und About You: Visual AI, 3D-Avatare und Content-Automation
Auch die Content-Produktion ist KI-gesteuert: Rund 70 % aller Kampagnenbilder werden automatisch generiert. Ergänzt wird das durch einen konversationellen Shopping-Assistenten, der auf Prompts wie „Outfit für Gartenhochzeit“ reagiert und Vorschläge liefert. Die Empfehlung basiert auf Nutzerprofilen, Größenberatung, digitalen Zwillingen („Digital Twins“) und einer KI-gestützten Trendanalyse. Ziel: Eine vollständig automatisierte und gleichzeitig personalisierte Customer Journey – von der Inspiration bis zur finalen Bestellung.
➡️ Was heißt das für dich als Onlinehändler:in?
Wir zeigen dir, wie.
JTL & KI: Erste Anwendungen – Was möglich ist
KI-Pilotfunktion von JTL-Wawi
Auch im JTL-Ökosystem gewinnen KI-gestützte Funktionen zunehmend an Bedeutung. Mit der Pilotfunktion in JTL-Wawi hat JTL selbst einen ersten Schritt gemacht: Artikelbeschreibungen lassen sich direkt im System mithilfe künstlicher Intelligenz übersetzen und sprachlich optimieren. Die Funktion schlägt auf Basis vorhandener Texte alternative, SEO-freundlichere Formulierungen vor – auch für mehrsprachige Produkttexte. Aktuell befindet sich das Feature in der Testphase und kann im Artikelstamm aufgerufen werden. Nutzer:innen müssen das Programm aktiv buchen. Link zu JTL: Darüber hinaus entstehen rund um JTL-Wawi und JTL-Shop immer mehr praktische KI-Anwendungen, die bestehende Prozesse intelligent ergänzen. Denkbar – und in vielen Fällen bereits umsetzbar – sind zum Beispiel:
- automatisierte Textgenerierung für Produktdaten und SEO-Bereiche,
- intelligente Chatbots zur Kundenbetreuung im JTL-Shop,
- KI-gestützte Produktempfehlungen,
- automatische Übersetzungen oder Textvarianten per Workflows in der Wawi
- dynamisches Pricing
👉 Wenn du darüber nachdenkst, wie du künstliche Intelligenz in deinem JTL-System sinnvoll einsetzen kannst, unterstützen wir dich gern – von der Analyse bis zur Umsetzung passender Lösungen.
Externe KI-Lösungen – intelligent mit JTL verbunden
Hier drei typische Einsatzszenarien aus der Praxis:
- Produktsuche & Empfehlungen personalisieren Systeme wie Doofinder ermöglichen eine intelligente, KI-basierte Produktsuche im JTL-Shop. Die Suchfunktion bietet Autocomplete, personalisierte Vorschläge, dynamische Filter und Empfehlungen, die sich am Verhalten der Nutzer:innen orientieren. Dadurch finden Kund:innen schneller passende Produkte – was Conversion und Zufriedenheit erhöht.
- Dynamische Preisgestaltung & Marktbeobachtung Tools wie Dealavo analysieren Wettbewerberpreise in Echtzeit und unterstützen dabei, die eigenen Verkaufspreise automatisch und regelbasiert anzupassen. Das ermöglicht nicht nur mehr Transparenz im Wettbewerb, sondern auch eine strategische Steuerung der Marge – zum Beispiel durch tageszeitabhängige Preise oder automatische Rabattanpassungen.
- Personalisierte Shopping-Erlebnisse gestalten Lösungen wie Clerk.io verknüpfen das Verhalten der Kund:innen mit Produktempfehlungen, personalisierten Landingpages oder dynamischen E-Mail-Inhalten. Auf Basis von KI und Echtzeitdaten entstehen so individuelle Einkaufserlebnisse, die sich direkt in JTL-Shop integrieren lassen – inklusive Cross- und Upselling-Mechanismen.
👉 Wenn du wissen möchtest, welche dieser Funktionen zu deinem JTL-Setup passen oder wie sich bestehende Tools integrieren lassen, unterstützen wir dich gern mit einer technischen Einschätzung und individuellen Umsetzung.
Vorteile von KI-Einsatz im Onlinehandel
- Automatisierte Texterstellung: Produktbeschreibungen, Titel und Metadaten lassen sich automatisch auf Basis deiner Artikeldaten generieren. Das spart Zeit, reduziert Fehler und sorgt für konsistente, SEO-optimierte Inhalte – auf allen Verkaufskanälen.
- Personalisierte Inhalte: KI-gestützte Tools passen Inhalte an deine Markenstimme und die Vorlieben deiner Kund:innen an. Das steigert die Relevanz und stärkt die Kundenbindung.
- Effizienzsteigerung bei Routineaufgaben: Viele manuelle Prozesse – wie das Pflegen großer Artikelmengen – lassen sich automatisieren. So bleibt mehr Zeit für Marketing, Einkauf oder Kundenservice.
- Fehlerreduktion: Automatisierungen vermeiden doppelte oder fehlerhafte Einträge in der Produktdatenbank. Du profitierst von einer sauberen, zuverlässigen Datenbasis.
- Nahtlose Integration in JTL: Viele KI-Tools lassen sich direkt in JTL-Wawi und JTL-Shop einbinden – über Workflows, Plugins oder Schnittstellen. So kannst du direkt loslegen – ohne aufwendige Implementierung.
- Bessere Kundenkommunikation: KI-Chatbots beantworten Routineanfragen rund um die Uhr. Das erhöht die Reaktionsgeschwindigkeit und entlastet dein Supportteam – ideal auch zur Lead-Generierung oder für Kampagnen.
- Skalierbarkeit: Ob 100 oder 100.000 Artikel: KI-Lösungen wachsen mit deinem Shop. Auch bei wachsendem Sortiment bleiben Pflege und Qualität auf hohem Niveau.
- SEO-Vorteile: KI-gestützte Texte berücksichtigen automatisch relevante Keywords und SEO-Richtlinien – das verbessert dein Ranking in Suchmaschinen und KI-basierten Suchen wie ChatGPT Shopping oder Google AI Mode.
Fazit – Die Zukunft des E-Commerce beginnt jetzt
Was heute noch wie Science-Fiction klingt, ist technisch bereits Realität: KI-Systeme wie ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity verändern das Informations- und Kaufverhalten. Recommendation Engines, personalisierte Newsletter, virtuelle Anprobe oder Dynamic Pricing sind im Alltag angekommen.
Doch die große Wende beginnt dort, wo autonome KI-Agenten Entscheidungen treffen. Erste Pilotprojekte mit Open Agents, personalisierten GPTs oder Shopping-Bots zeigen das Potenzial: Bald verhandeln KI-Modelle Preise, priorisieren Nachhaltigkeit oder Passform – ganz ohne menschliches Zutun. Was einst der Klick im Warenkorb war, wird zur unsichtbaren Entscheidung im Hintergrund. Der Übergang von B2C (Business to Consumer) zu AI2C (Agent to Consumer) hat bereits begonnen.
Für dich als Onlinehändler:in bedeutet das nicht nur neue Herausforderungen, sondern vor allem neue Chancen. Wer heute in strukturierte Daten, smarte Prozesse und KI-gestützte Kundenkommunikation investiert, sichert sich einen echten Wettbewerbsvorteil – und bleibt auch dann sichtbar, wenn deine Kunden nicht mehr selbst klicken, sondern klicken lassen.
👉 Bereit, KI sinnvoll in deinem Shop einzusetzen?
Sprich uns an – wir entwickeln individuelle Lösungen, die zu deinen Prozessen, deinem Shop und deiner Zielgruppe passen.
Plattformen verbieten fremde AI-Agenten
Amazon und Shopify haben sich quasi während der Erstellung dieses Beitrags Mitte Juli 2025 klar gegen den unkontrollierten Einsatz fremder KI-Agenten auf ihren Plattformen positioniert. Amazon blockierte in seiner robots.txt gezielt den Zugriff von Google-Agenten auf Produktseiten. Shopify geht noch einen Schritt weiter: Alle von Shopify gehosteten Shops enthalten nun eine Regel, die automatisierte Einkaufsprozesse durch „Buy-for-Me“-Agenten untersagt – insbesondere, wenn Zahlungen ohne finalen menschlichen Review abgeschlossen werden.
Diese Maßnahmen zeigen: Große Plattformen wollen nicht Ziel von KI-Agenten sein, sondern selbst die Kontrolle über agentengestützte Einkaufsprozesse behalten. Für Onlinehändler:innen bedeutet das, dass die Gestaltung der Daten und Schnittstellen entscheidend ist – und sich zunehmend nach den Vorgaben der Plattformbetreiber richtet. (Mehr dazu auf Exciting Commerce)
Unsere FAQ zu den KI-Trends im Onlinehandel
Beim Agentic Shopping übernimmt ein KI-Agent (z. B. in ChatGPT oder Google AI Mode) die Produktsuche, Auswahl und sogar den Kaufprozess – ohne dass der Mensch aktiv klickt. Der Agent handelt auf Basis gespeicherter Präferenzen, Daten und Ziele des Nutzers.
Steht für „Agent-to-Consumer“ und beschreibt eine neue Form des Handels, bei dem KI-Agenten stellvertretend für Konsumenten agieren. Die KI trifft Kaufentscheidungen und kommuniziert direkt mit Shops und Plattformen.
Eine Weiterentwicklung des klassischen SEO. GEO optimiert Inhalte so, dass sie von KI-Systemen wie ChatGPT oder Google Gemini richtig verstanden und in generativen Suchergebnissen ausgespielt werden können.
Ein von Google entwickelter Datenpool, der Milliarden Produktdaten analysiert, verknüpft und als Grundlage für KI-generierte Einkaufserlebnisse dient. Der Graph entscheidet z. B., welche Produkte im Google AI Mode angezeigt werden.
Eine KI-Architektur, die große Sprachmodelle mit externen Datenquellen kombiniert. RAG ermöglicht es z. B. ChatGPT, aktuelle oder spezifische Informationen (wie Produktdaten) in Antworten einzubinden.
Maschinell lesbare Informationen (z. B. zu Preis, Verfügbarkeit oder Bewertung), die Suchmaschinen und KI-Systeme nutzen, um Produkte korrekt zu erkennen und darzustellen. Strukturierte Daten kannst du mit Hilfe von Google-Tools wie dem Markup Helper oder dem Rich Results Test integrieren und prüfen – so stellst du sicher, dass wichtige Produktinformationen korrekt im Google-Index erfasst und von KI-Systemen ausgelesen werden können.
Eine KI-gestützte Methode zur Preisgestaltung, bei der Verkaufspreise automatisch an Angebot, Nachfrage, Wettbewerb oder Nutzerverhalten angepasst werden – oft in Echtzeit.
Ein KI-Ansatz zur maximal individuellen Ansprache von Kunden. Empfehlungen, Inhalte und Preise werden auf Basis von Nutzerdaten, Verhalten und Kontext personalisiert.
Augmented Reality (AR) ermöglicht es Kund:innen, Produkte virtuell in ihrer realen Umgebung zu erleben – etwa Möbel im eigenen Wohnzimmer zu platzieren oder Kleidung am eigenen Körper zu testen.
