Wie KI die Produktsuche im E-Commerce neu definiert

Die Suche ist nicht mehr etwas, das Kunden selbst übernehmen. Sie wird stattdessen von Algorithmen in ihrem Auftrag durchgeführt.

Jahrzehntelang war der digitale Handel reaktiv. Die Produktsuche stand und fiel mit der Suchleiste. Ein Käufer gab eine Suchanfrage ein. Das System lieferte Ergebnisse. Der Kunde hatte die Kontrolle.

Dieses Modell hat sich gewandelt – und dieser Wandel ist struktureller Natur.

Die Entdeckung hat sich vom Suchfeld in den Feed verlagert – und ist damit proaktiv geworden. Kunden stöbern nicht mehr eigenständig, sondern werden geleitet. Was sie sehen, hängt nicht davon ab, was vorhanden ist, sondern davon, was von Algorithmen und KI auf der Grundlage ihrer Daten und ihres Verhaltens ausgewählt und angezeigt wird.

In dieser neuen Realität tauchen Produkte nicht einfach auf. Sie werden ausgewählt. Für führende Unternehmen im Handel ist die Aufgabe klar: Wenn die Sichtbarkeit algorithmisch bestimmt wird, dann ist die Infrastruktur, die diese Algorithmen speist, der größte strategische Vorteil, den es gibt. Die Marken, die sich durchsetzen, werden nicht nur für den Verbraucher optimieren. Sie werden für die Systeme optimieren, die entscheiden, was der Verbraucher zu sehen bekommt.

In welchen Bereichen verändert KI die Recherche?

Bevor wir uns damit befassen, wie sich die Recherche verändert hat, sollten wir zunächst genau klären, worum es dabei geht.

Künstliche Intelligenz verändert die Produktsuche in mindestens vier verschiedenen Kanälen – und jeder davon funktioniert anders.

Suchmaschinen wie Google integrieren KI mithilfe von Funktionen wie „AI Overviews“ und „Google Shopping“ in ihre Ergebnisse und verändern damit die Art und Weise, wie Produkte in organischen und bezahlten Kontexten präsentiert werden. Dialogorientierte KI-Tools wie ChatGPT und Claude führen ein völlig neues Paradigma der Produktsuche ein – eines, bei dem ein Produkt in einer Chat-Antwort empfohlen werden kann, ohne dass jemals eine Suche durchgeführt wurde. Soziale Plattformen wie TikTok und Instagram nutzen algorithmische Feeds, um Produkte zu präsentieren, noch bevor ein Kunde überhaupt eine Kaufabsicht geäußert hat.

Jeder dieser Kanäle ist wichtig. Und jeder wird im Laufe der Zeit eine eigene strategische Herangehensweise erfordern.

Der Kanal jedoch, auf den sich Infrastrukturentscheidungen am unmittelbarsten und am besten steuerbar auswirken – und auf dem der Übergang zur KI-gestützten Produktsuche derzeit strukturell am bedeutendsten ist –, ist derjenige, den Einzelhändler und Marktplatzbetreiber direkt kontrollieren: ihre eigenen Plattformen.

Entdeckung auf der Plattform. Ranking der Marktplatz-Feeds. Koordination der Angebote verschiedener Anbieter. Hier können Sie den Algorithmus selbst beeinflussen, hier können Sie die Daten selbst generieren, und hier entscheiden die Infrastrukturentscheidungen, die Sie heute treffen, über Ihre Sichtbarkeit von morgen.

Das ist der Schwerpunkt dieses Artikels. Nicht, weil die anderen Kanäle keine Rolle spielen – das tun sie durchaus –, sondern weil die Betreiber gerade hier Handlungsspielraum haben. Und dieser Handlungsspielraum ist in einer von KI geprägten Welt der strategische Vorteil, auf den es sich zu setzen lohnt.

Die Entwicklung der digitalen Beweisaufnahme

Um zu verstehen, wohin sich die Produktsuche entwickelt, ist es hilfreich, einen Blick auf ihre bisherige Entwicklung zu werfen. Die Produktsuche im digitalen Handel hat drei verschiedene Phasen durchlaufen, in denen jeweils mehr Kontrolle vom Kunden auf das System überging.

Phase 1: Stichwortsuche

Das ursprüngliche Modell war kundenorientiert, zielgerichtet und reaktiv.

Ein Kunde gab eine Suchanfrage ein. Das System lieferte Ergebnisse auf der Grundlage von Stichwortübereinstimmungen, Kategorisierung und einer grundlegenden Relevanzbewertung. Die Suche erfolgte manuell. Die Kunden mussten wissen, was sie wollten und wie sie es beschreiben sollten.

Die Aufgabe des Händlers bestand darin, den Katalog zu organisieren, die Produkte korrekt zu kennzeichnen und sicherzustellen, dass die Suchfunktion einwandfrei funktionierte. Die Sichtbarkeit war relativ offen – wenn ein Produkt vorhanden war und der Suchanfrage entsprach, hatte es die Chance, angezeigt zu werden.

Phase 2: Personalisierte Empfehlungen

Dann kamen Verhaltensdaten ins Spiel.

Einzelhändler begannen, die Personalisierung in die Suche zu integrieren. „Kunden, die dies gekauft haben, kauften auch das.“ Produktfeeds und Karussells auf der Startseite, die auf dem Browserverlauf basierten. E-Mail-Kampagnen enthielten dynamische Produktvorschläge.

Die Produktsuche wurde stärker gesteuert. Die Systeme begannen, den Kunden auf der Grundlage früherer Suchanfragen und Käufe Vorschläge zu unterbreiten. Das Modell blieb jedoch weitgehend reaktiv. Empfehlungen waren nur eine Ergänzung. Die Suche blieb der wichtigste Einstiegspunkt. Der Kunde leitete die Customer Journey weiterhin selbst ein.

Phase 3: Vorausschauende, KI-gestützte Erkundung

Hier steht der Handel heute – und hier vollzieht sich ein struktureller Wandel.

KI wartet nicht auf eine Suchanfrage. Die KI-gestützte Entdeckung wertet den Kontext aus – persönliche Informationen, Surfgewohnheiten, Kaufhistorie und Daten zu abgebrochenen Warenkörben – und stellt dynamisch Empfehlungen zusammen, die beim nächsten Öffnen der App angezeigt werden.

Entdeckung ist keine Reaktion mehr. Entdeckung ist eine Vorhersage. Das System entscheidet, was im Feed erscheint, was auf der Startseite angezeigt wird, was in dialogorientierten Schnittstellen priorisiert wird und was überhaupt nicht auftaucht.

Und mit dieser Veränderung hat sich die Kontrolle vom Kunden auf den Algorithmus verlagert.

Phase 4: LLM-gestützte Erkundung

Phase 3 hat die Art und Weise verändert, wie Produkte gerankt werden. Phase 4 verändert die Art und Weise, wie Produkte entdeckt werden, grundlegend.

Generative KI spielt mittlerweile eine immer größere Rolle bei der Produktsuche – und verändert damit die Art und Weise, wie Kunden einkaufen und wie Einzelhändler miteinander konkurrieren. Käufer stöbern nicht mehr nur in Feeds oder geben Suchanfragen ein. Käufer stellen Fragen: „Was ist die beste wasserdichte Wanderjacke unter 200 Dollar?“ „Welche Kaffeemaschine eignet sich für ein kleines Büro?“ Die Antwort ist keine Rangliste mit Links. Die Antwort ist eine generierte Antwort – und diese Antwort schließt Produkte ein oder aus, je nachdem, was das LLM abrufen und zitieren kann.

Erkundungsphase	Auslöser	Auswahlkriterien	Markenhebel
Stichwortsuche	Kundenanfrage	Stichwortübereinstimmung	SEO, Katalog-Tagging
Individuelle Empfehlungen	Verhalten in der Vergangenheit	Verhaltensaffinität	Interaktionsdaten
KI-gestützte Entdeckung	App/Feed öffnen	Modell zur Vorhersage von Rankings	Datendichte, Angebotsvielfalt
LLM-gestützte Recherche	Gesprächsorientierte Abfrage	Modellwissen + Abruf	Strukturierte Inhalte, GEO

Algorithmische Sichtbarkeit: Das neue Wettbewerbsfeld

Früher ging es bei der Sichtbarkeit um die Platzierung – ganz oben auf der Seite, in einer hervorgehobenen Kategorie, in den bezahlten Suchergebnissen. Heute geht es bei der Sichtbarkeit um die Auswahl.

Bei der KI-gestützten Produktsuche werden Produkte nicht allein dadurch sichtbar, dass sie im Katalog aufgeführt sind oder einem Suchbegriff entsprechen. Produkte werden sichtbar, indem sie bei einem Ranking-Modell, das Dutzende von Signalen gleichzeitig auswertet, gut abschneiden.

Und diese Signale gehen weit über die bloße Relevanz hinaus.

Wofür Algorithmen tatsächlich optimieren

Moderne Suchmaschinen erkennen nicht nur die Suchabsicht. Sie optimieren auch die Ergebnisse.

Rankingmodelle berücksichtigen unter anderem folgende Faktoren:

• Konversionswahrscheinlichkeit – Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Produkt zu einem Verkauf führt?
• Deckungsbeitrag – Welchen wirtschaftlichen Wert hat die Veröffentlichung dieses Angebots?
• Verfügbarkeit — Kann dieses Produkt tatsächlich geliefert werden?
• Lieferantenleistung – Liefert dieser Verkäufer pünktlich und verzeichnet er niedrige Rücklaufquoten?
• Verhaltensaffinität – Hat dieser Kunde oder haben ähnliche Kunden bereits Erfahrungen mit dieser Produktart gemacht?

Manche Plattformen legen Wert auf Geschwindigkeit. Andere legen Wert auf Gewinnspanne. Manche schaffen einen Ausgleich zwischen Kundenzufriedenheit und Rentabilität. Sie alle treffen Entscheidungen. Und diese Entscheidungen bestimmen, was sichtbar wird.

Produkte tauchen nicht einfach auf. Sie werden ausgewählt.

Das ist die entscheidende Sichtweise.

In einer Welt, in der die Suche im Vordergrund stand, war die Sichtbarkeit relativ offen. Wenn ein Produkt existierte und indexiert war, konnte es gefunden werden. In einer Welt, in der KI im Vordergrund steht, wird die Sichtbarkeit kuratiert. Der Algorithmus entscheidet, was in die Empfehlungsliste aufgenommen wird und was nicht.

Ein Produkt kann vorrätig, korrekt ausgezeichnet und preislich konkurrenzfähig sein und trotzdem nie in Erscheinung treten. Nicht, weil es versteckt ist. Sondern weil es nicht ausgewählt wurde.

Das verändert die Situation für Marken und Einzelhändler grundlegend.

Entdeckungsmodell	Sichtbarkeitslogik
Stichwortsuche	Abfrage abgleichen → Ergebnis zurückgeben
Individuelle Empfehlungen	Frühere Kaufverhalten → Produktvorschlag
KI-gestützte Entdeckung	Absicht vorhersagen → Angebot dynamisch auswählen
Algorithmische Sichtbarkeit	Partitursignale → Wählen Sie aus, was angezeigt werden soll

Bei der Optimierung für die Auffindbarkeit geht es nicht mehr nur um SEO oder bezahlte Platzierungen. Die Optimierung für die Auffindbarkeit erfordert heute, dass man versteht, welche Daten der Algorithmus wertschätzt – und dass die Infrastruktur in der Lage ist, diese Daten zu generieren und bereitzustellen.

Wenn der Algorithmus den Gewinn in den Vordergrund stellt, kann die Plattform dann Varianten mit höherer Gewinnspanne dynamisch hervorheben? Wenn der Algorithmus die Leistung der Lieferanten berücksichtigt, werden diese Daten erfasst und in die Suchfunktion eingespeist? Wenn der Algorithmus die Relevanz für das Nutzerverhalten belohnt, liegen dann genügend Interaktionsdaten vor, um im Wettbewerb bestehen zu können?

Sichtbarkeit ist nicht mehr neutral. Sichtbarkeit ist intelligent. Und Sichtbarkeit ist auf Ergebnisse optimiert, die möglicherweise nicht der traditionellen Merchandising-Logik entsprechen.

Die Datendichte wird zum entscheidenden Vorteil bei der Datenermittlung

KI wird mit zunehmender Datenmenge immer besser. Je mehr Daten ein Discovery-System verarbeiten kann, desto besser kann es vorhersagen, welche Inhalte zu Conversions führen. Dies verschafft bestimmten E-Commerce-Umgebungen einen strukturellen Vorteil.

Warum mehr Daten zu besseren Suchergebnissen führen

KI-gestützte Ranking-Modelle lernen aus Abweichungen. Suchsysteme benötigen:

• Ein breiteres Sortiment – Mehr Produkte bieten mehr Möglichkeiten, um herauszufinden, was bei den verschiedenen Kundensegmenten Anklang findet.
• Weitere Preisdaten – Durch dynamische Preisgestaltung über verschiedene Anbieter oder Varianten hinweg erhält der Algorithmus mehr Daten, anhand derer er optimieren kann.
• Mehr Verhaltensmuster – Ein höheres Traffic- und Interaktionsvolumen verbessert die Vorhersagegenauigkeit.
• Größere Unterschiede auf der Angebotsseite – Vielfältige Fulfillment-Optionen, Leistungsdaten der Verkäufer und Margenunterschiede liefern umfangreichere Optimierungsdaten.

Ein Katalog mit einem einzigen Anbieter und festen Preisen liefert nur begrenzte Daten. Eine Umgebung mit mehreren Anbietern, konkurrierenden Angeboten, variablen Preisen und unterschiedlichem Anbieterverhalten liefert exponentiell mehr Daten.

Die Rückkopplungsschleife

Dadurch entsteht ein Zinseszinseffekt.

Umfassendere Daten führen zu besseren Empfehlungen. Bessere Empfehlungen sorgen für mehr Interaktion. Mehr Interaktion generiert mehr Daten. Mehr Daten verbessern das Modell weiter.

Plattformen, die Daten über verschiedene Anbieter, Kategorien und Kundensegmente hinweg zusammenführen können, verfügen über einen integrierten Vorteil bei der Auffindbarkeit. Bei der Auffindbarkeit kommt es nicht nur auf eine gute KI an. Eine gute Auffindbarkeit erfordert die richtige Infrastruktur, um die Daten zu generieren, die die KI benötigt.

Hier kommt die Marktplatzlogik ins Spiel – nicht als Geschäftsmodell, sondern als Datenmodell.

Warum Discovery Ökosysteme mit mehreren Anbietern bevorzugt

Nicht alle E-Commerce-Umgebungen sind gleichermaßen für KI-gestützte Produktsuche geeignet. Einige sind darauf ausgelegt, einen festen Produktkatalog bereitzustellen. Andere sind darauf ausgelegt, dynamische Angebote aus verschiedenen Quellen zu koordinieren. Dieser architektonische Unterschied ist entscheidend – denn der Algorithmus liefert bessere Ergebnisse, wenn ihm mehr Daten zur Verfügung stehen.

Was ist Multi-Seller-Orchestrierung?

Die Multi-Seller-Orchestrierung ist ein E-Commerce-Infrastrukturmodell, bei dem eine Plattform konkurrierende Angebote, Preissignale, Leistungsdaten von Anbietern und Fulfillment-Variablen über mehrere Verkäufer hinweg gleichzeitig verwaltet. Durch die Multi-Seller-Orchestrierung stehen KI-basierten Suchsystemen mehr Daten zur Optimierung zur Verfügung – was zu besseren Empfehlungen, höheren Konversionsraten und besseren Margenergebnissen führt, als dies in Umgebungen mit nur einem Anbieter möglich ist.

Der Vorteil des Multi-Seller-Modells

In einem herkömmlichen Modell mit einem einzigen Anbieter beschränkt sich die Produktsuche auf das Sortiment dieses Anbieters. Die Preise sind fest. Die Verfügbarkeit ist binär. Der Algorithmus kann Produkte zwar nach Relevanz ordnen, aber er kann nicht zwischen konkurrierenden Angeboten optimieren.

In einem Ökosystem mit mehreren Anbietern hat die Discovery-Ebene mehr Einfluss. Die Plattform kann:

• Nach Gewinnspanne priorisieren – Zeigen Sie das Angebot an, das den besten wirtschaftlichen Ertrag bringt, und nicht nur die beste Übereinstimmung mit dem Suchbegriff.
• Nach Lieferantenleistung sortieren – Bevorzugen Sie Anbieter mit schnellerem Versand, geringeren Rücklaufquoten oder höherer Kundenzufriedenheit.
• Anpassung an die Lagerverfügbarkeit – Artikel, die nicht vorrätig sind, werden dynamisch und ohne manuellen Eingriff zurückgestuft.
• Vergleichen Sie verschiedene Preisstufen – Zeigen Sie die Variante oder den Verkäufer an, bei der bzw. dem Preis und Konversionswahrscheinlichkeit für diesen bestimmten Kunden am besten aufeinander abgestimmt sind.

Hierbei handelt es sich um eine Optimierung auf Angebotsebene. Die Plattform entscheidet nicht nur, welches Produkt angezeigt wird, sondern auch, welche Version dieses Produkts von welchem Verkäufer zu welchem Preis angeboten wird – und zwar auf der Grundlage von Echtzeit-Signalen.

Flexible Versorgungsschichten

KI-gestützte Produktsuche funktioniert am besten, wenn das Angebot flexibel ist. Ist der Katalog fest vorgegeben, kann der Algorithmus nur das anzeigen, was bereits vorhanden ist. Ist das Angebot modular aufgebaut – also aus mehreren Verkäufern, Anbietern oder Dropshipping-Partnern zusammengesetzt –, kann der Algorithmus strategische Prioritäten setzen.

Möchten Sie Artikel mit höheren Margen stärker in den Vordergrund rücken? Das Discovery-System kann diese an erster Stelle anzeigen. Müssen Sie alte Lagerbestände abbauen? Die Discovery-Logik kann das Ranking entsprechend anpassen. Möchten Sie besonders erfolgreiche Verkäufer belohnen? Die Sichtbarkeit kann dies widerspiegeln.

Ein solches Maß an Kontrolle erfordert eine Infrastruktur, die verschiedene Bezugsquellen koordinieren kann – und diese Infrastruktur unterscheidet sich grundlegend von einem Katalog mit nur einer SKU und einem einzigen Anbieter.

Die Infrastruktur-Ebene: Warum Composable Commerce die algorithmische Entdeckung ermöglicht

Algorithmische Transparenz ist nicht nur ein Datenproblem. Algorithmische Transparenz ist ein Infrastrukturproblem.

KI-basierte Suchsysteme erfordern Echtzeit-Signale – Preisaktualisierungen, Bestandsänderungen, Leistungsbewertungen von Lieferanten und Verhaltensdaten –, die kontinuierlich zwischen der E-Commerce-Infrastruktur und dem Ranking-Modell fließen. Eine monolithische Architektur, bei der Katalog, Preisgestaltung und Auftragsabwicklung in einem einzigen System zusammengefasst sind, kann diese Signalgeschwindigkeit nicht gewährleisten. Die Daten werden zu langsam übertragen. Angebote können nicht dynamisch aktualisiert werden. Der Algorithmus erhält ein statisches Bild in einer Welt, die sich in Echtzeit bewegt.

„Composable Commerce“ löst dieses Problem.

Was ist Composable Commerce?

„Composable Commerce“ ist ein API-first-Architekturmodell, bei dem Einzelhändler ihren E-Commerce-Stack aus erstklassigen, unabhängig voneinander einsetzbaren Komponenten zusammenstellen – anstatt auf einer einzigen monolithischen Plattform zu arbeiten. Composable Commerce ermöglicht es Betreibern, Marktplatzinfrastruktur, Verkäuferdaten, Preisberechnungsmodule und Suchfunktionen miteinander zu verknüpfen, ohne ihre bestehenden Systeme auf eine neue Plattform umstellen zu müssen.

In der Praxis bedeutet das:

• Echtzeit-Datensynchronisation – Katalog-, Bestands-, Preis- und Bestelldaten werden über REST- und GraphQL-APIs kontinuierlich zwischen der Marktplatz-Engine und dem Shop ausgetauscht.
• Dynamische Angebotskoordination – Angebote von Verkäufern, Margenvariablen und Fulfillment-Signale können von der Discovery-Ebene ohne manuellen Eingriff angepasst und angezeigt werden.
• Nahtlose Integration – Die Composable Architecture lässt sich über vorgefertigte Konnektoren mit bestehenden Plattformen verbinden, sodass eine vollständige Umstellung auf eine neue Plattform entfällt.

Veraltete Architektur	Kompatibler Handel
Monolithischer, fester Katalog	Modulare, dynamisch zusammengestellte Angebote
Feste Preise	Echtzeit-Preissignale aller Anbieter
Manuelle Bestandsaktualisierungen	API-gesteuerte, kontinuierliche Bestandsabgleichung
Einzige Erkennungsschicht	Datenfluss aus mehreren Quellen, bereit für die Verarbeitung durch Algorithmen

Discovery-Algorithmen bewerten das, was sie erkennen können. Ist die Infrastruktur, die den Algorithmus versorgt, langsam, fragmentiert oder auf eine einzige Katalogansicht beschränkt, stehen dem Algorithmus weniger Informationen zur Verfügung. Eine modulare, API-orientierte Infrastruktur versorgt Discovery-Systeme in Echtzeit mit der Vielfalt an Signalen, die sie benötigen, um sich kontinuierlich zu optimieren – und nicht nur zum Zeitpunkt der Indizierung.

Die Infrastruktur ist kein Nebenaspekt. Für Marken, die im Bereich der KI-gestützten Entdeckung konkurrieren, ist die Infrastruktur die Strategie.

Fazit: Sichtbarkeit wird intelligent, nicht neutral

Jahrelang wurde die Produktsuche im digitalen Handel als neutrale Funktion betrachtet. Die KI hat dieser Annahme ein Ende gesetzt.

Entdeckungen sind nicht mehr neutral. Entdeckungen sind intelligent – und werden zunehmend von Systemen gesteuert, die anhand von prognostizierten Ergebnissen und nicht anhand erklärter Absichten entscheiden, was angezeigt wird.

Dadurch vergrößert sich die Kluft.

Auf der einen Seite: statische Einzelhandelsmodelle mit festen Katalogen, begrenzten Datenmengen und Suchsystemen, die auf die Suche und nicht auf Vorhersagen ausgelegt sind. Auf der anderen Seite: adaptive Ökosysteme mit dynamischer Angebotssteuerung, umfangreichen Verhaltensdaten und einer Infrastruktur, die darauf ausgelegt ist, KI-Ranking-Modelle zu versorgen.

Diese Lücke lässt sich weder durch bessere Suchmaschinenoptimierung noch durch geschicktere Werbeausgaben schließen. Die Lücke ist struktureller Natur.

Die erfolgreichen Marken werden architektonisch aufeinander abgestimmt sein

In der nächsten Phase des digitalen Handels wird der Wettbewerbsvorteil nicht darin bestehen, in den Suchergebnissen weiter oben zu erscheinen. Der Wettbewerbsvorteil wird vielmehr darin bestehen, überhaupt vom Algorithmus ausgewählt zu werden.

Das bedeutet:

• Erstellung der Daten, die KI-Systeme zum Lernen und zur Verbesserung benötigen
• Daten so strukturieren, dass sie von Maschinen interpretiert werden können, und nicht nur für Menschen lesbar sind
• Eine Infrastruktur aufbauen, die Angebote dynamisch koordinieren kann, anstatt sie nur statisch anzuzeigen
• Abstimmung der Ermittlungslogik auf die Margenstrategie, die Lieferantenleistung und die geschäftlichen Prioritäten

Erfolgreiche Marken optimieren nicht nur für ihre Kunden. Erfolgreiche Marken optimieren für die Systeme, die bestimmen, was die Kunden zu sehen bekommen.Bei der Zukunft der Entdeckung geht es nicht darum, gefunden zu werden. Bei der Zukunft der Entdeckung geht es darum, ausgewählt zu werden. Und um ausgewählt zu werden, braucht es eine entsprechende Infrastruktur.

Sind Sie bereit, sich einen algorithmischen Vorteil zu verschaffen?

Wenn Sie herausfinden möchten, wie Strategien für mehrere Anbieter Ihre Discovery-Infrastruktur stärken und die Datensignale generieren können, die KI benötigt, kann Marketplacer Ihnen dabei helfen, dieses Ziel zu erreichen.

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Weiterführende Literatur: Erfahren Sie in unserem E-Book mehr über die strukturellen Veränderungen, die den digitalen Handel neu gestalten: Die Zukunft der Marktplätze im Jahr 2030 – in dem wir die langfristigen Trends beleuchten, die algorithmische Sichtbarkeit, die Ökonomie von Ökosystemen und die Entwicklung von Plattformen vorantreiben.

Häufig gestellte Fragen