KI ist laut NielsenIQ-Marktdaten bereits für 12 % der Produktsuchen von Verbrauchern in Europa verantwortlich — ein Anstieg von 8 % in Q2 2025 — und soll bis Ende 2026 auf 22 % steigen. Das ist kein Zukunftstrend. Es ist eine Verschiebung in der Gegenwart: in der Art und Weise, wie Verbraucher Tech-Produkte entdecken, vergleichen und in die engere Wahl nehmen, bevor sie überhaupt das Regal eines Händlers oder die Produktseite einer Marke erreichen. Für Consumer-Electronics-Marken bedeutet das: Ein signifikanter und schnell wachsender Teil eurer Käufer bildet sich seine Meinung über euer Produkt über einen Kanal, den euer Marketingteam mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit noch nicht optimiert hat.
Was folgt, ist das, was die Daten zeigen, was wir im Markt beobachten, und was das jetzt für eure Produktstrategie bedeutet.
Von 8 % auf 22 % — Warum diese Wachstumsrate eure Prioritäten für 2026 verändern sollte
In weniger als zwei Jahren ist KI zu einem der fünf wichtigsten Produktsuch-Touchpoints für Verbraucher in Europa geworden, laut NielsenIQ-Marktdaten. Die Kurve ist steil: 8 % in Q2 2025, 12 % bis Ende 2025, prognostizierte 22 % bis Ende 2026. Um das einzuordnen: Allein im Januar 2026 wurden laut Mirakl-Plattformdaten 8,2 Milliarden einzigartige monatliche Besuche auf LLM-Plattformen verzeichnet.
Die Art der KI-Suchanfrage ist dabei genauso entscheidend wie das Volumen. Verbraucher nutzen KI nicht als Suchmaschine mit Keywords — sie nutzen sie als Vergleichs-, Kompilierungs- und Abschlusswerkzeug. NielsenIQ-Daten zeigen: Die häufigsten Anwendungsfälle sind Markenvergleiche, Angebotssuche, das Verstehen technischer Spezifikationen und das Zusammenfassen von Rezensionen. Mit anderen Worten: KI übernimmt die kognitiv anspruchsvollsten Teile der Kaufreise — genau die Teile, in denen Markenwahrnehmung entsteht und Kaufabsicht sich verfestigt.
Für Consumer-Electronics-Marken ist das die entscheidende Erkenntnis: KI schickt Verbraucher nicht auf eure Website zum Stöbern. Sie gibt eine Empfehlung in eurem Namen — oder gibt gar keine.
Warum Marketplaces das KI-Sichtbarkeitsrennen gewinnen
Hier ist ein Befund, der in jedem Marketingteam einer Marke für Aufmerksamkeit sorgen sollte. Laut Mirakl-Plattformforschung erscheinen 55 % der führenden europäischen Händler-Clients bereits in LLM-Suchergebnissen, wenn Verbraucher produktbezogene Fragen stellen. Und von denen, die erscheinen, erscheinen 39 % als Erste.
Der Grund, warum Marketplaces dieses Rennen gewinnen, ist nicht algorithmische Bevorzugung — es ist Sortimentsbreite. LLMs sind darauf trainiert, hilfreich zu sein, und Hilfsbereitschaft bei der Produktentdeckung bedeutet umfassende Abdeckung. Plattformen mit breitem Sortiment signalisieren LLMs Vollständigkeit — genauso wie sie Verbrauchern Autorität signalisieren. Das Ergebnis: Ein Produkt einer Marke, das über einen großen Marketplace vertrieben wird, hat einen strukturellen Vorteil bei der KI-Entdeckung gegenüber demselben Produkt, das ausschließlich D2C oder über einen schmalen Retail-Fußabdruck verkauft wird.
„Wer nicht gesehen wird, wird nicht gekauft" — dieser Grundsatz, der seit Jahrzehnten die Strategie für Regalplatzierungen bestimmt, gilt nun in vollem Umfang für die KI-Suche. Die neue Frage lautet nicht mehr nur: Welches Regal? Sondern: Welches Trainingskorpus?
Die Konsequenz für Marken: Marketplace-Distribution ist nicht länger nur ein Umsatzkanal. Es ist eine Infrastrukturentscheidung für Sichtbarkeit, mit direkten Auswirkungen auf die KI-Auffindbarkeit. Marken, die ihre Marketplace-Präsenz als nachrangigen oder austauschbaren Kanal behandeln, geben genau in den Suchtouchpoints Boden preis, die am schnellsten wachsen.
Die KI-Schicht im stationären Handel — vom Markenbotschafter zum permanenten Concierge
Zwei Beispiele aus dem Handel zeigen, wie KI das Entdeckungserlebnis am Point of Sale verändert — nicht nur in der Suche.
Das Pilotprojekt von Qualcomm mit dem KI-Markenbotschafter „Jenny" bei John Lewis in Großbritannien bietet eine direkte Fallstudie dafür, wie skalierte KI-Präsenz im stationären Handel aussieht. Die kommerzielle Kernlogik ist einfach: Es ist unmöglich, geschulte Markenbotschafter in jeden Store in Europa zu bringen — aber Jenny lässt sich zu einem Bruchteil der Kosten einsetzen. Das Pilotprojekt wurde nach positiven Ergebnissen verlängert, und die Daten zeigen: Das Modell ist ROI-positiv, auch bei einer niedrigeren individuellen Konversionsrate als ein menschlicher Botschafter — denn Skalierung kompensiert den Einzelinteraktions-Gap. Der menschliche Botschafter ist in jeder einzelnen Interaktion besser; der KI-Botschafter gewinnt durch die Breite der Präsenz. Laut Qualcomm-Daten potenzieren sich die Wirtschaftlichkeiten, je mehr Deployments das Netzwerk umfasst.
Coolblue, der niederländisch-belgische Elektronikhändler, baut KI-Agenten direkt in Produktseiten ein — und ersetzt damit das, was faktisch eine statische Informationswand war, durch das, was sie als „ein nahtloses Gespräch, statt mit einer Website zu reden" beschreiben. Der Wechsel: vom Monolog zum Dialog im Moment der höchsten Kaufabsicht.
Was diese beiden Beispiele verbindet: KI wird zur Interface-Schicht zwischen Produktinformation und Verbraucherabsicht, im stationären Handel wie online. Für Marken stellt sich damit eine Frage, die die meisten noch nicht gestellt haben: Was sagt die KI-Schicht über euer Produkt, wenn niemand aus eurem Team im Raum ist?
Produktdaten sind jetzt ein Marketing-Asset, kein Backend-Problem
Hier haben wir auf Basis dessen, was wir bei den Marken beobachten, mit denen wir arbeiten, eine klare Haltung. Es ist das Thema, mit dem ich in Gesprächen mit unseren Data-Science-Kunden die meiste Zeit verbringe.
Die meisten Marken behandeln Produktdaten als Logistik- und Operationsfrage — etwas, das vom Category- oder E-Commerce-Team verwaltet wird, damit die richtigen SKU-Informationen das richtige Händlerportal erreichen. Das ist der falsche Rahmen. Produktdaten sind im KI-getriebenen Entdeckungsumfeld das primäre Front-End-Marketing-Asset.
Der Unterschied zwischen einem Produkt, das in LLM-Ergebnissen auftaucht, und einem, das es nicht tut, liegt fast nie am Produkt selbst. Es liegt daran, ob die Produktdaten so strukturiert sind, dass LLMs sie interpretieren, zitieren und bevorzugen können. Laut Mirakl-Plattformforschung erfordert das einen Wechsel von spezifikationsbasierten Daten zu absichtsbasierten Daten: reichhaltige Attribute, Bildextraktion, intentionaler Kontext, der widerspiegelt, wie Verbraucher über das Produkt denken, nicht nur, was es technisch ist. LLMs rufen keine Datenblätter ab. Sie rufen Bedeutung ab.
Die Marken, denen wir heute helfen, ihre Produktdaten zu strukturieren, bauen einen Vorsprung auf, der sich potenziert, während die KI-Suche von 12 % auf 22 % und darüber hinaus wächst. Marken, die zögern, stehen nicht still — sie fallen im Tempo der KI-Adoption zurück. Wenn die 22 % erst einmal überholt sind und KI 35 % oder 40 % der Produktentdeckungs-Interaktionen ausmacht, wird die Lücke zwischen strukturierten und unstrukturierten Produktdaten eine messbare Umsatzlücke sein.
Wir glauben auch, dass die längerfristige Entwicklung strukturell disruptiver ist, als die aktuellen Zahlen nahelegen. Die aufkommende Dynamik im Verbraucherverhalten ist eine Aufspaltung in zwei klar unterscheidbare Rollen: den „Consumer" (den Menschen, der das Produkt erlebt und emotional damit verbunden ist) und den „Shopper" (den Agenten, der Optionen nach rationalen, datengesteuerten Kriterien bewertet). Während KI-Agenten zunehmend die Shopper-Rolle übernehmen — Optionen vergleichen, Spezifikationen bewerten, Produkte in die engere Wahl nehmen, bevor ein Mensch jemals eingreift — teilt sich das Schlachtfeld für Markenpräferenz in zwei. Ihr müsst bei der KI gewinnen, bevor ihr beim Menschen gewinnt.
Vier Maßnahmen vor Ende 2026
▸Prüft eure Produktdaten auf LLM-Lesbarkeit vor eurer nächsten Händlerverhandlung — strukturierte Attribute, reichhaltige Beschreibungen und Bild-Metadaten sind heute genauso wichtig wie Datenblätter. Wenn eure Daten nicht für den absichtsbasierten Abruf strukturiert sind, werden sie in der KI-gesteuerten Entdeckung nicht auftauchen.
▸Bewertet eure Marketplace-Distribution als Sichtbarkeitsentscheidung, nicht nur als Umsatzkanal. Die 55 %/39 %-Daten aus der Mirakl-Plattformforschung sind kein Zufall — sie sind strukturell. Breites Sortiment gewinnt KI-Sichtbarkeit. Marken mit schmalem Retail-Fußabdruck müssen das explizit in ihrer Kanalstrategie berücksichtigen.
▸Fragt, was die KI-Schicht im stationären Handel über eure Produkte sagt. Wenn Händler in eurem Distributionsnetzwerk KI-Agenten auf Produktseiten oder im Store einsetzen, wird die Repräsentation eurer Marke in diesen Gesprächen gerade jetzt durch eure Produktdatenqualität bestimmt — ohne einen Markenbotschafter im Raum.
▸Behandelt die Lücke zwischen 12 % und 22 % als Handlungsfenster, nicht als Schonfrist. Die Marken, die heute KI-lesbare Produktdateninfrastruktur aufbauen, werden einen sich potenzierenden Entdeckungsvorteil halten, wenn die KI-Suche ihren prognostizierten Anteil erreicht. Die heute erforderliche Investition ist ein Bruchteil der Kosten, die ein späteres Aufholen verursacht.
Wollt ihr verstehen, wie eure Produktdaten in der KI-gesteuerten Suche abschneiden? Beginnt mit einem Gespräch über unseren Data-Science-Service.