Neue Studie: Wie KI die Produktentdeckung verändert

KI-Assistenten wie ChatGPT und Gemini entscheiden über Produktempfehlungen, beziehen ihre Informationen aber primär von Händlern, Marktplätzen und Plattformen statt von den Marken selbst.

Für die Studie wurden über 150 C-Level- und C-1-Entscheider aus der Konsumgüterindustrie in den USA, Großbritannien, Deutschland, Frankreich und China befragt (Unternehmen mit jeweils >1 Mrd. USD Jahresumsatz).

 

Kernergebnisse der CPG-Studie

 

Das Regal ist unsichtbar geworden – und niemand schaut hin

Die Produktentdeckung findet nicht mehr im Laden oder bei Google statt, sondern in Form von KI-gesteuerten Empfehlungen. Doch die Studie zeigt: Die meisten Konsumgüterunternehmen sind darauf nicht vorbereitet.

• Nur 37% prüfen monatlich oder häufiger, wie KI-Assistenten (z.B. ChatGPT, Gemini, Perplexity) ihre Produkte beschreiben.
• 33% tun dies zwei bis vier Mal pro Jahr, 25% nur einmal jährlich, 4% seltener als einmal pro Jahr.
• Nur 26% checken wöchentlich oder häufiger, wie ihre Produkte im Vergleich zu Wettbewerbern dargestellt werden – 52 % tun dies monatlich und 22 % quartalsweise.

 

>>>Die Audit-Frequenz bleibt zu gering für eine algorithmische Welt, in der sich Produktsichtbarkeit täglich verschieben kann.

 

Händler kontrollieren die Sichtbarkeit – nicht die Marken

Die Studie offenbart eine dramatische Machtverschiebung: Retailer und Marktplätze dominieren dort, wo KI-Assistenten ihre Informationen beziehen.

• 68% der Befragten publizieren konsistent auf Händler-Websites (brand-managed pages), aber nur 52% auf eigenen Brand-Websites
• 66% nutzen Social Commerce (TikTok Shop, Instagram Shop), 57% Online-Marktplätze
• Nur 31% berichten, dass brand-eigene Inhalte bei KI-Suchen zuerst erscheinen – 30% sehen Händler-/Marktplatz-Inhalte an erster Stelle, 21% Bewertungs-/Vergleichsseiten
• 18% haben dies überhaupt nicht analysiert
• Nur 15% glauben, dass ihre eigene Markenbeschreibung den ersten Eindruck bei Online-Suchen prägt – 31% sagen Händler/Marktplätze, 22% Social Media, 22% Bewertungsseiten

 

>>>Jahrzehntelang aufgebautes Markenkapital droht zu Datenzeilen zu kollabieren, die von Dritten kontrolliert werden.

 

Daten-Inkonsistenz untergräbt Sichtbarkeit

KI-Assistenten belohnen Klarheit und Konsistenz – doch die meisten Marken liefern beides nicht.

• Nur 33 % der Befragten berichten von „sehr konsistenten“ Produktinformationen über alle digitalen Kanäle hinweg, 51 % von „einigermaßen konsistenten“
• Nur 36% beschreiben ihre Produktdaten als vollständig strukturiert, maschinenlesbar und konsistent über alle Kanäle
• 48% befinden sich „in progress“ (größtenteils maschinenlesbar, einige nicht-maschinenlesbare Formate)
• 14% entwickeln noch (Mix aus maschinenlesbaren und nicht-maschinenlesbaren Formaten)

 

>>>Ohne strukturierte, fehlerfreie Datenpflege riskieren Marken, von Algorithmen übersehen zu werden.

 

Fragmentierte Verantwortung: Niemand „besitzt“ die KI-Sichtbarkeit

Die Studie zeigt ein Governance-Vakuum: KI-Optimierung hat keinen klaren Owner.

• 64% haben eine unternehmensweite Strategie zur Beeinflussung, wie KI-Assistenten ihre Produkte beschreiben – 34% handeln fragmentiert, 1% diskutieren noch
• Nur 39% haben eine dedizierte AI-Discovery-Rolle oder ein Team – die restlichen verteilen Verantwortung auf Digital Marketing (28%), Brand Management (17%) oder funktionsübergreifend (16%)
• Nur 58% haben vollständig kartiert und aktiv gemanagt, aus welchen Quellen KI-Assistenten schöpfen – 41% nur teilweise kartiert und inkonsistent gemanagt

 

>>>Ohne klare Zuständigkeit bleibt Agent Experience (AX) ein Nebenprojekt – obwohl es Board-Level-Priorität sein sollte.

 

Wettbewerbsangst ist hoch – Vorbereitung niedrig

Marken wissen, dass ihre Sichtbarkeit auf dem Spiel steht, haben aber keine ausgereifte Strategie.

• 63% sind besorgt (17% sehr, 46% einigermaßen), dass Wettbewerber prominenter in KI-Ergebnissen erscheinen
• Nur 31% fühlen sich „sehr vorbereitet“ auf die Möglichkeit, dass KI-Assistenten der primäre Weg für Produktentdeckung werden
• 52% fühlen sich nur "einigermaßen vorbereitet", 11% weder vorbereitet noch unvorbereitet, 6% unvorbereitet

 

Die größten Barrieren sind organisatorisch und technisch.

• 43% nennen Talent-/Kompetenzlücken als größte Barriere
• 42% regulatorische/Datenschutz-Bedenken
• 40% limitierte digitale Infrastruktur
• 34% fehlendes Leadership-Alignment/keine klare Priorisierung
• 33% zu viele unverbundene Systeme
• 32% fehlende Expertise, 32% fehlendes Budget/Ressourcen

 

Regionale Unterschiede: USA und Frankreich führen, China hinkt hinterher

Die Studie zeigt deutliche regionale Unterschiede:

• Frankreich (60%) und USA (52%) führen bei monatlichen oder häufigeren KI-Audits
• Deutschland folgt mit 45%, UK mit nur 24% – wo 73% nur quartalsweise oder jährlich auditieren
• China liegt deutlich zurück: Nur 6% auditieren monatlich, 61% nur einmal jährlich
• Bei vollständig strukturierten, maschinenlesbaren Daten führen USA (48%) und UK (50%), während Deutschland (29%), Frankreich (20%) und China (29%) zurückliegen

 

„Produktentdeckung findet nicht mehr im Geschäft oder im Webshop statt, sondern in unsichtbaren Verhandlungen zwischen KI-Assistenten – und die priorisieren strukturierte, maschinenlesbare Daten statt emotionaler Markengeschichten. Unsere Studie zeigt: Die meisten Führungskräfte in der Konsumgüterindustrie sind noch nicht vorbereitet – wenige auditieren ihre KI-Präsenz regelmäßig, Händler dominieren die Sichtbarkeit, strukturierte Daten sind inkonsistent und organisatorische Bereitschaft fehlt. Das Ergebnis: Marken werden verwundbar, während KI die Produktwahl neu gestaltet," so Agnes Bührmann, Industry Lead Retail & B2B bei Publicis Sapient. „Wer jetzt strukturierte Produktdaten – von Inhaltsstoffen über Zertifizierungen bis zu Nachhaltigkeitsmerkmalen – maschinenlesbar aufbereitet, kann die Kontrolle zurückgewinnen. Für Challenger-Brands ist das die Chance, etablierte Marken zu überholen – denn Algorithmen bevorzugen Klarheit, nicht Marktmacht."