Noch vor wenigen Jahren verlief nahezu jede Customer Journey nach demselben Muster:

Google → Shop → Warenkorb → Checkout.

Mit generativer KI verändert sich dieser Ablauf grundlegend. Große Sprachmodelle wie ChatGPT oder Gemini beantworten Suchanfragen direkt, vergleichen Produkte und liefern Empfehlungen, ohne dass Nutzer mehrere Webseiten besuchen müssen.

Der nächste Entwicklungsschritt geht noch weiter: Agentic Commerce. Hier übernehmen autonome KI-Agenten eigenständig Aufgaben wie die Produktsuche, den Vergleich technischer Eigenschaften, die Angebotsrecherche oder perspektivisch sogar den gesamten Kaufprozess.

Der Nutzer formuliert lediglich sein Ziel:
„Finde eine hochwertige Duscharmatur bis 300 Euro und bestelle sie beim besten Anbieter.“

Die eigentliche Customer Journey findet anschließend zwischen KI-Systemen und Commerce-Plattformen statt. Für Unternehmen bedeutet das einen grundlegenden Wandel. Entscheidend ist künftig nicht mehr nur die Sichtbarkeit in Suchmaschinen, sondern ob Produkte von KI-Systemen gefunden, verstanden und empfohlen werden können. Die klassische Suchmaschinenoptimierung entwickelt sich damit zu einer neuen Disziplin:
AI Visibility.

Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit der Frage, welche KI sie künftig einsetzen sollten. Tatsächlich beginnt Agentic Commerce jedoch nicht bei der KI, sondern bei der Qualität der Daten und der zugrunde liegenden Systemarchitektur.

Damit KI-Agenten Produkte zuverlässig verstehen und vergleichen können, benötigen sie:
 

• strukturierte Produktattribute
• vollständige technische Informationen
• Beziehungen zwischen Produkten
• hochwertige Medien
• standardisierte Datenmodelle wie Schema.org

Je besser diese Informationen gepflegt und strukturiert sind, desto wahrscheinlicher werden Produkte in KI-generierten Empfehlungen berücksichtigt.

Ebenso entscheidend ist die technische Grundlage. Moderne Commerce-Plattformen benötigen eine Architektur, in der Produktinformationen zentral gepflegt und über standardisierte Schnittstellen verteilt werden können. Dazu gehören insbesondere:
 

• eine Single Source of Truth
• ein leistungsfähiges Product Information Management (PIM)
• cloud-native Systeme
• eine API-first-Architektur
• Digital Asset Management (DAM)
• konsistente Datenflüsse

Ein modernes PIM ist dabei weit mehr als eine Datenbank. Es wird zur zentralen Informationsquelle für Shops, Marktplätze, Suchmaschinen und künftig auch KI-Agenten. Nur wenn Produktinformationen konsistent gepflegt und zentral verwaltet werden, können sie automatisiert über alle Kanäle hinweg genutzt werden.