„Zahnpasta? Soll doch ChatGPT entscheiden.”
Online etwas kaufen hieß früher: sich durch Bewertungen von Leuten wühlen, die mit dir nichts gemein haben.
Das macht doch keiner mehr. Man fragt ChatGPT und gut.
Bei den langweiligen Sachen — Zahnpasta, Waschmittel, Kabel — hab ich mir das Nachdenken komplett abgewöhnt. Ich mach halt, was das Ding sagt. Kennst du das?
Und die nächste Stufe wird gerade gebaut. Agentic Commerce heißt im Kern: Du gibst der KI deine Karte, und sie kauft für dich ein.
Nur: Wählt so ein Agent mit Budget eigentlich aus wie ein Mensch? Wenn der Geschmack dieser Dinger auf eine ganz eigene Art schief ist, wird das für Verkäufer wie für Käufer schnell zu einem echten Problem.
Genau die Frage hat sich mal jemand richtig angeschaut.
Sie haben die Modelle einkaufen lassen. Hunderte Male.
Die Untersuchung kommt von Teams der Columbia University und der Yale University, zusammen mit MyCustomAI, einem Anbieter von Messwerkzeugen (R). Ihr Aufbau heißt ACES: Die großen Modelle laufen darin als echte Einkaufsagenten, und was sie auswählen, wird sauber protokolliert.
Der Versuch ist gründlich. Sechs Modelle aus den Familien ChatGPT, Claude und Gemini. Acht Kategorien — von der Fitnessuhr über Zahnpasta bis zur Waschmaschine — mit je acht Produkten. Und dann hunderte Male die Frage: Welches kaufst du? Daneben zum Vergleich, wie Menschen aus demselben Regal wählen.
Die Agenten kaufen immer dasselbe
Und was kam raus? Die Auswahl der KI ist erstaunlich einseitig.
Bei Menschen gehen die Geschmäcker auseinander, die Nachfrage verteilt sich. Unordentlich, aber sie verteilt sich. Die Agenten nicht: Sie haben die Nachfrage auf eine Handvoll Klassiker pro Kategorie gebündelt und den Rest praktisch komplett übersehen.
Acht Produkte im Regal — das Modell sieht zwei oder drei.
Für Verkäufer ist das ein unangenehmer Satz. Denn ob du in dieser Handvoll landest oder nicht, entscheidet darüber, ob über KI-Kanäle überhaupt Umsatz kommt — oder eben gar keiner.
Und mit jeder neuen Version wird neu gemischt
Schlimmer: Diese Handvoll bleibt nicht stabil. Sie wird jedes Mal neu gemischt, sobald das Modell eine Version weiter ist.
Die Studie berichtet von einem Fitbit-Modell, das unter einer Claude-Version in 45 % der Fälle gewählt wurde, unter der nächsten Version auf 77 % hochsprang und unter einem anderen, neueren Modell auf 6 % absackte. Gleiches Produkt, gleiches Regal. Geändert hat sich nur die KI.
Heißt, deine Sichtbarkeit kann aus Gründen verschwinden, die nichts mit dir zu tun haben und mit denen sich nicht verhandeln lässt. Mir ist beim Lesen ehrlich kurz mulmig geworden.
Was zieht — und was nach hinten losgeht
Also alles Schicksal? Nicht ganz. Die Studie hat auch die Hebel herausgearbeitet, die die Auswahl der Agenten bewegen:
- Die Reihenfolge wirkt, sogar ohne Bildschirm. Auch im reinen Textdialog änderte die Position, an der ein Produkt präsentiert wurde, seine Chance, gewählt zu werden
- Das „Gesponsert”-Label schadet. Als Werbung markierte Produkte wurden rund 10 bis 20 % seltener gewählt
- Das Plattform-Siegel zieht enorm. Eine Auszeichnung der Plattform in der Art von „Overall Pick” hat die Auswahlwahrscheinlichkeit deutlich nach oben gezogen
- Neu geschriebene Produkttexte verschieben Anteile. Wenn Verkäufer ihre Beschreibung überarbeiteten, stieg ihr Anteil an den Auswahlen bei den meisten Modellen sichtbar
Beim ersten Punkt lohnt sich ein kurzer Stopp: Wenn die Reihenfolge sogar ohne Bildschirm wirkt, ist das eben kein Layout-Thema, das man an die Web-Leute weiterreicht. Dann gehört die Frage, in welcher Reihenfolge deine Produktdaten überhaupt bei der KI ankommen, ins Marketing.
Sprich: Wer mit Werbung draufdrückt, drückt sich selbst raus. Das ist wie der Verkäufer, der genau deshalb scheitert, weil er zu hart auf den Abschluss drückt. Was wirklich zieht, ist die nüchterne Arbeit an der Beschreibung und eine ehrliche Bewertung von dritter Seite.
Fazit: Das KI-Regal räumt sich selber um
Der Einkauf per KI läuft nach einer Logik, die nicht unsere ist. Wenige Produkte, alles wackelt bei jedem Update, und Werbung mag das Ding auch nicht. Ein ganz schön schwieriger Kunde.
Was heißt das für dich als Verkäufer?
Erstens: KI-Sichtbarkeit ist keine einmalige Messung, die man abhakt. Die Studie zeigt es ja: Was ausgewählt wird, verschiebt sich mit jeder Modellversion. Wie die KI deine Marke gerade behandelt, gehört also laufend beobachtet — sonst merkst du es erst, wenn nichts mehr zu retten ist.
Zweitens: die Kraft nicht in die falsche Ecke stecken. Wer über Werbe-Labels mehr KI-Präsenz kaufen wollte, wurde seltener gewählt, nicht öfter. Eine Produktbeschreibung, die ein Mensch auf Anhieb versteht, plus ehrliche Bewertungen von außen — unspektakulär, wirkt aber.
Kann sein, dass sich die konkreten ACES-Zahlen mit den nächsten Modellen wieder verschieben; genau das ist ja der Befund. Die Richtung bleibt trotzdem: Das Regal ist kurz, und umgeräumt wird es von anderen. Herauszufinden, was dieser schwierige neue Kunde heute über dich denkt, ist der billige Teil. Fang da an.
