Agentic Commerce: Wem gehört künftig der Kunde?

KI-Shopping entwickelt sich zu einer strategischen Machtfrage im E-Commerce. Händler wie Walmart, Wayfair und Ulta Beauty wollen ihre Produkte in ChatGPT, Gemini und anderen KI-Systemen sichtbar machen. Gleichzeitig versuchen sie zu verhindern, dass neben der Produktsuche auch Checkout, Kundendaten und die langfristige Kundenbeziehung vollständig zu den KI-Plattformen wandern. Erste Nutzungs- und Umsatzdaten zeigen, warum dieser Konflikt inzwischen wirtschaftlich relevant wird.

KI-Shopping wird wirtschaftlich relevant

ChatGPT, Gemini und andere KI-Assistenten entwickeln sich von Informationsdiensten zu neuen Ausgangspunkten für Kaufentscheidungen. Verbraucher fragen nicht mehr nur nach einzelnen Produktinformationen. Sie lassen Modelle vergleichen, Alternativen bewerten, Empfehlungen erstellen und teilweise bereits Warenkörbe vorbereiten.

Damit verändert sich auch die wirtschaftliche Bedeutung dieser Systeme. Adobe Analytics zufolge nutzten im Juni 2026 bereits 41 Prozent der US-Verbraucher generative KI beim Online-Shopping. Besucher, die über KI-Dienste auf Händlerseiten gelangten, erzeugten dabei 41 Prozent mehr Umsatz je Besuch als Besucher aus traditionellen Traffic-Quellen.

Juniper Research erwartet für 2026 zudem rund 8 Milliarden US-Dollar an Verbraucherausgaben, nachdem KI-Agenten Kunden zu Händlern vermittelt haben. Gemessen am gesamten Onlinehandel ist dieser Betrag noch überschaubar. Interessanter ist die Qualität des Traffics: Wer nach einem längeren Dialog mit einer KI auf ein konkretes Produkt klickt, befindet sich häufig bereits deutlich näher an einer Kaufentscheidung als ein Nutzer, der über eine allgemeine Suchanfrage auf eine Shopseite gelangt.

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Für Händler entsteht dadurch ein neues Optimierungsproblem. Produkte müssen nicht mehr nur in Google, auf Marktplätzen und in der eigenen Shopsuche sichtbar sein. Sie müssen auch so strukturiert und beschrieben werden, dass KI-Systeme Eigenschaften, Preise, Verfügbarkeit und Unterschiede zuverlässig erkennen und für Empfehlungen verwenden können.

Händler wollen KI-Shopping – aber nicht den Kunden abgeben

Genau hier beginnt der strategische Konflikt. Händler benötigen die Reichweite externer KI-Systeme, wollen diesen Plattformen aber nicht automatisch die gesamte Customer Journey überlassen.

Der Grund ist wirtschaftlich leicht nachvollziehbar. Auf der eigenen Website sieht ein Händler, welche Produkte ein Kunde betrachtet, welche Artikel er kombiniert, wie groß sein Warenkorb ist und welche Käufe er bereits getätigt hat. Hinzu kommen Loyalty-Programme, Cross-Selling, Wiederkäufe, Attribution und eigene Werbeflächen.

Ulta Beauty liefert dafür ein konkretes Beispiel. Das Unternehmen berichtet bei Kunden, die über Gemini und ChatGPT kommen, von ungefähr doppelt so hoher Conversion und Kaufabsicht. Gleichzeitig will Ulta einen möglichst großen Teil der Kundenbeziehung selbst kontrollieren.

Ganz auf externe Plattformen verzichtet das Unternehmen dennoch nicht. Gemeinsam mit Google wird Shopping über AI Mode und Gemini ausgebaut. Parallel betreibt Ulta mit „Ulta AI“ einen eigenen Shopping-Assistenten auf der eigenen Website.

Das zeigt den Zielkonflikt beim KI-Shopping recht deutlich: Externe KI soll Reichweite und kaufbereite Kunden bringen. Der Händler möchte aber möglichst verhindern, dass aus einem zusätzlichen Vertriebskanal dauerhaft eine neue Abhängigkeit entsteht.

Wayfair zeigt einen möglichen Kompromiss

Dass ein Kauf innerhalb einer KI-Oberfläche nicht automatisch bedeutet, die gesamte Transaktion an die Plattform abzugeben, zeigt Wayfair.

Das Unternehmen gehörte gemeinsam mit Shopify, Etsy, Target und Walmart zu den Entwicklern von Googles Universal Commerce Protocol, kurz UCP. Der Standard soll KI-Agenten, Händler und Zahlungsanbieter entlang des Kaufprozesses miteinander verbinden.

Kunden können geeignete Wayfair-Produkte dadurch innerhalb von Googles AI Mode oder Gemini kaufen, ohne zunächst eine klassische Shopseite aufrufen zu müssen. Wayfair bleibt dabei jedoch Merchant of Record. Preise, Fulfillment und Kundenservice liegen weiterhin in der Verantwortung des Händlers.

Damit zeichnet sich ein mögliches Modell für das KI-Shopping ab: Die KI kontrolliert Produktsuche und Benutzeroberfläche, während der Händler rechtlich und operativ die Transaktion kontrolliert.

Ob damit auch langfristig die Kundenbeziehung beim Händler verbleibt, ist allerdings weniger eindeutig. Wenn Produktrecherche, Vergleich und möglicherweise auch der nächste Einkauf erneut über Gemini erfolgen, entwickelt der Kunde unter Umständen eine stärkere Bindung an den Assistenten als an den Shop, bei dem die Ware letztlich gekauft wird.

Walmart zieht Konsequenzen aus dem ChatGPT-Checkout

Besonders aufschlussreich ist die Entwicklung bei Walmart. Der Handelskonzern kündigte 2025 zunächst an, Kunden direkt innerhalb von ChatGPT einkaufen zu lassen. Rund 200.000 Produkte wurden zeitweise für den sogenannten Instant Checkout bereitgestellt.

Die Ergebnisse zeigten jedoch, dass ein möglichst kurzer Weg zum Kauf nicht automatisch bessere Conversion bedeutet. Nach Angaben eines Walmart-Managers lagen die Conversion-Raten bei Produkten, die direkt innerhalb von ChatGPT gekauft werden konnten, etwa dreimal niedriger als bei Produkten, für deren Kauf Kunden auf Walmart weitergeleitet wurden.

Ein Problem war ausgerechnet die Vereinfachung des Kaufprozesses. Der damalige ChatGPT-Checkout behandelte Produkte weitgehend einzeln. Im klassischen Onlinehandel besteht ein Einkauf aber häufig aus mehreren zusammengehörenden Artikeln. Wer beispielsweise einen Fernseher kauft, benötigt möglicherweise zusätzlich Kabel, Halterung oder anderes Zubehör.

Walmart setzt deshalb verstärkt auf seinen eigenen Assistenten Sparky. Dieser soll auch innerhalb von ChatGPT und Gemini verfügbar sein und den Walmart-Warenkorb über unterschiedliche Oberflächen hinweg synchronisieren.

Das ist strategisch interessanter als ein einfacher Chatbot im eigenen Shop. Walmart versucht, seinen eigenen Handelsagenten dorthin mitzunehmen, wo der Kunde seine Produktsuche beginnt. Beim KI-Shopping soll damit nicht ausschließlich ChatGPT oder Gemini bestimmen, wie der Einkauf organisiert wird.

OpenAI verlagert den Schwerpunkt auf Product Discovery

Auch OpenAI hat seine Handelsstrategie angepasst. Im März 2026 verlagerte das Unternehmen den Schwerpunkt vom eigenständigen Instant Checkout auf Produktsuche, Produktvergleich und stärker von Händlern kontrollierte Checkout-Lösungen.

ChatGPT entwickelt sich damit stärker zur Entscheidungs- und Empfehlungsebene vor dem eigentlichen Kauf.

Für Händler ist diese Entwicklung allerdings nicht automatisch harmlos. Wer entscheidet, welche drei Produkte einem Kunden vorgeschlagen werden, kontrolliert einen wirtschaftlich wertvollen Teil des Kaufprozesses – selbst wenn die eigentliche Zahlung anschließend auf der Website des Händlers erfolgt.

Dadurch verschiebt sich ein Teil des Wettbewerbs nach vorne. Händler müssen nicht nur dafür sorgen, bei Google auf einer Suchergebnisseite aufzutauchen. Ihre Produkte müssen von KI-Systemen verstanden, korrekt eingeordnet und bei passenden Nutzerfragen überhaupt in die engere Auswahl genommen werden.

GEO, strukturierte Produktdaten und maschinenlesbare Informationen werden deshalb zunehmend zu einem Teil der Handelsstrategie.

Google baut die Infrastruktur für KI-Shopping

Google verfolgt mit dem Universal Commerce Protocol einen breiteren Ansatz. UCP soll Prozesse von der Produktsuche über den Kauf bis zu Vorgängen nach der Bestellung standardisieren. Neben Shopify, Etsy, Wayfair, Target und Walmart unterstützen zahlreiche Zahlungs- und Handelsunternehmen die Initiative.

Hinzu kommen neue Funktionen wie der Business Agent. Händler können damit einen eigenen Markenassistenten innerhalb der Google-Suche bereitstellen. Gleichzeitig schafft Google mit „Direct Offers“ die Möglichkeit, kaufbereiten Kunden innerhalb KI-gestützter Oberflächen spezielle Angebote auszuspielen.

Damit entsteht eine neue Variante eines bekannten Plattformproblems. Händler können von Googles Reichweite profitieren, müssen aber gleichzeitig verhindern, dass ein immer größerer Teil ihrer Customer Journey dauerhaft in die Google-Oberfläche wandert.

Beim KI-Shopping geht es deshalb nicht nur darum, ob ein Produkt gefunden wird. Entscheidend wird zunehmend, welche Plattform die Produktauswahl steuert, den Kunden kennt und beim nächsten Einkauf erneut angesprochen wird.

Retail Media gerät ebenfalls unter Druck

Der Streit um die Kundenschnittstelle betrifft nicht nur Verkäufe und Daten. Auch Retail Media könnte sich durch KI-gestützte Produktsuche grundlegend verändern.

Heute verdienen große Händler und Marktplätze daran, dass Hersteller innerhalb ihrer Suchergebnisse, Kategorie-Seiten und Produktseiten für Sichtbarkeit bezahlen. Sponsored Products, Banner und andere Werbeformate sind inzwischen ein wichtiger Bestandteil vieler Handelsmodelle.

Fragt ein Kunde künftig eine KI, welcher Kaffeevollautomat für 700 Euro zu seinen Anforderungen passt, sieht er möglicherweise weder die klassische Suchergebnisseite noch die Kategorie-Seite eines Händlers. Auch Sponsored Products, Banner oder Cross-Selling-Flächen können dadurch umgangen werden.

Die wirtschaftlich wertvolle Werbefläche verschiebt sich dann dorthin, wo die KI ihre Produktempfehlung formuliert.

Für Händler entsteht ein unangenehmer Zielkonflikt: Sie müssen ihre Produktdaten möglichst gut für externe Systeme zugänglich machen, könnten dadurch aber gleichzeitig Traffic und Werbekontakte von den eigenen Seiten abziehen.

Amazon will den Shopping-Agenten selbst kontrollieren

Amazon startet aus einer anderen Position. Das Unternehmen führte 2026 seine KI-Shopping-Funktionen unter Alexa for Shopping zusammen. Der Assistent kann Produkte recherchieren, vergleichen, Preisentwicklungen berücksichtigen, Warenkörbe zusammenstellen und unter bestimmten Voraussetzungen Käufe automatisieren.

Mehr als 350 Millionen Kunden haben Amazons Shopping-Assistenten nach Unternehmensangaben innerhalb der vergangenen zwölf Monate genutzt. Im zweiten Quartal 2026 hätten sich die aktiven Nutzer nahezu verdoppelt, während die Zahl der Interaktionen gegenüber dem Vorjahr auf mehr als das Fünffache gestiegen sei.

Amazon kontrolliert innerhalb seines eigenen Ökosystems bereits Produktsuche, Empfehlung, Warenkorb, Payment, Logistik und einen großen Teil der Kundendaten. Das Unternehmen muss beim KI-Shopping deshalb weniger darum kämpfen, den Kunden von einer externen Plattform zurück in den eigenen Shop zu bringen.

Allerdings denkt auch Amazon inzwischen über den eigenen Marktplatz hinaus. Alexa for Shopping kann Produkte anderer Online-Shops recherchieren und in Vergleiche einbeziehen. Damit konkurriert Amazon nicht mehr nur um einzelne Bestellungen, sondern zunehmend um die Rolle des persönlichen Shopping-Assistenten.

Die entscheidende Frage: Wer besitzt die Kundenbeziehung?

Für Händler lässt sich die Entwicklung in mehrere Ebenen zerlegen. Zunächst entscheidet die KI, welche Produkte überhaupt sichtbar werden. Danach stellt sich die Frage, welcher Assistent den Kunden kennt und beraten darf. Anschließend folgen Warenkorb und Checkout. Am Ende entscheidet sich, wer Daten, Loyalty, Wiederkauf und Werbeerlöse kontrolliert.

Deshalb reicht es künftig nicht aus, lediglich in ChatGPT oder Gemini aufzutauchen. Sichtbarkeit ist nur die erste Stufe.

GEO entscheidet zunehmend darüber, ob ein Händler oder Produkt in einer KI-Antwort berücksichtigt wird. KI-Shopping entscheidet anschließend, wie weit die KI den Kunden auf dem Weg zum Kauf begleitet – und welche Plattform beim nächsten Einkauf wieder angesprochen wird.

Die erste große Machtverschiebung im E-Commerce entstand durch Suchmaschinen, die zweite durch Marktplätze. Nun zeichnet sich eine weitere Verschiebung ab: Der Wettbewerb dreht sich zunehmend darum, welchem digitalen Assistenten der Kunde seine nächste Kaufentscheidung überlässt.

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