„ChatGPT-Traffic explodiert — schieben wir jetzt Budget rüber?”
Seit rund einem Jahr vergeht keine Woche, in der mir nicht jemand aus dem E-Commerce erzählt, sein ChatGPT-Traffic steige. Und die nackten Zahlen geben ihm recht: Laut Adobe ist der US-Retail-Traffic aus generativer KI um 1.200 % gegenüber Juli 2024 gestiegen, am Cyber Monday sogar um 1.950 % im Jahresvergleich.
Da kommt sofort ein Gedanke. Das ist doch der neue Hauptkanal, oder? Also Budget rüber?
Ich versteh den Reflex. Ging mir am Anfang genauso. Aber was einen Marketer wirklich interessiert, ist nicht das Traffic-Volumen — sondern ob dieser Traffic zu Verkäufen wird.
Schauen wir uns also mal die Qualität an, nicht nur die Größe.
Was 973 Shops über ChatGPTs Conversion Rate sagen
Kaiser und Schulze, von der Goethe-Universität Frankfurt und der Mannheim Business School, haben 973 E-Commerce-Seiten zwölf Monate lang beobachtet — rund 20 Milliarden Dollar Umsatz zusammengenommen — und mit die ChatGPT-Besuche gegen die klassischen Kanäle gestellt.
Und hier landet ChatGPT: Die Conversion Rate — also die Kaufquote — schlägt Paid Social und bleibt unter der organischen Suche.
Das lohnt einen Moment. Kein schwacher Kanal. Ohne einen Cent Werbebudget erreicht das Kaufverhalten nach dem Klick schon ein echtes Niveau. Erstes Fazit, klein, aber ehrlich.
Ausprobieren lohnt sich.
Die Studie liefert aber einen Haken mit. Je komplexer die Produktkategorie, desto besser schnitten die KI-Besuche ab. Heißt: Es zahlt sich nicht gleichmäßig über dein ganzes Sortiment aus — und das ändert, wie du deine eigenen Zahlen liest.
Die Qualität ist hoch. Das Volumen ist noch winzig.
Alhena AIs Vergleich von 329 Marken über 9 Kanäle erzählt dieselbe Geschichte aus einem anderen Winkel. KI-Traffic konvertierte mit 2,47 % — Platz 4 von neun Kanälen, und deutlich vor Paid Social mit 0,52 %. Das Engagement lag auf Platz 2. Das Wachstum zum Vorquartal betrug 40 %.
Aber der Trafficanteil lag bei nur rund 1 % des Gesamten. Die Besucher sind gut; es sind halt noch nicht viele.
Wer diese Nuance überspringt und gleich auf „Conversion Rate ist hoch, Budget rüber” springt, liest das Ganze wohl falsch.
Adobes Daten zeigen dieselbe Form. KI-Traffic klickt sich tiefer rein und springt seltener ab, und trotzdem liegt seine Conversion Rate noch 9 % unter dem klassischen Schnitt. Sprich: Die Leute kommen weiter in die Entscheidung — nur beim letzten Schritt haken sie noch. Eine „Erwägung läuft, der Abschluss noch nicht ganz”-Phase.
Warum ein Report „hoch” sagt und ein anderer „niedrig”
Du hast also „Conversion ist hoch” und „Conversion ist noch niedrig” nebeneinander. Kein Widerspruch. Da wird eben nur jeweils eine andere Gruppe gemessen.
- Alhena vergleicht Kanäle innerhalb der KI-Welt.
- Adobe vergleicht KI-Traffic direkt mit klassischem Traffic.
- Kaiser und Schulze vergleichen über einen langen Zeitraum zwischen Kanälen.
Drei Fragen, drei Antworten. Und die brauchbare Lesart ist simpel: Conversion Rate nie allein anschauen. Conversion Rate und Trafficanteil über denselben Zeitraum nebeneinanderlegen. Die zwei Achsen zusammen fangen ein, was eine einzelne Zahl verdeckt — „Qualität steigt, aber Volumen kommt nicht mit” oder „Volumen ist rauf, aber die Effizienz runter”.
Der zweite Zug: nach Kategorie splitten. Denn wer einen komplexen, überlegten Kauf und einen Alltagsartikel in denselben Topf wirft, verwischt den KI-Vorteil. Trenn sie, und die Investitionsentscheidung wird viel klarer.
Fazit: Zwei-Achsen-Messung fixieren, bevor du Budget schiebst
ChatGPT-Traffic erzeugt schon jetzt Kaufverhalten, das man nicht wegwischen kann. Ein Kanal mit starker Conversion Rate, noch ganz am Anfang — also genau das, was du gut messen willst, bevor du darauf setzt, nicht danach.
Zieh mindestens chatgpt.com und die anderen KI-Quellen aus deinem „Direct”-Topf heraus und leg Trafficanteil und Conversion pro Kategorie aufs selbe Dashboard. Und dann lies sie zusammen, Woche für Woche. Wenn deine eigene Kurve neben dem 973-Shops-Benchmark von Kaiser & Schulze und Adobes Tracking steht, setzt du deine Erwartungen viel ruhiger — und du merkst den Moment, in dem das Volumen die Qualität endlich einholt.
Quellen
- Kaiser, M. & Schulze, C. (Goethe University Frankfurt / Mannheim Business School), “ChatGPT Referrals to E-Commerce Websites: How Do LLMs Compare Against Traditional Channels?”, SSRN Working Paper, 2025, DOI: 10.2139/ssrn.5585812
- Alhena AI, “329 Brands, 9 Channels: The AI Commerce Report for 2026”, alhena.ai, 2026
- Adobe, “Adobe Analytics: Traffic to U.S. Retail Websites from Generative AI Sources Jumps 1,200 Percent”, Adobe Blog, 2025
