Adobe-Report: KI-Traffic generiert für US-Einzelhändler vor der Weihnachtseinkaufssaison 83 % mehr Umsatz pro Besuch
Das Einkaufsverhalten der Verbraucherinnen und Verbraucher hat sich grundlegend verändert. Früher sprangen sie zwischen Webseiten hin und her, um Produkte zu recherchieren und Angebote zu finden – heute übernehmen immer mehr Large Language Models (LLMs) diese Aufgabe. Wenn Käufer dann auf die Website eines Einzelhändlers klicken, sind viele bereits kaufbereit. Mit der umsatzstärksten Einkaufssaison des Jahres vor der Tür entwickelt sich KI von einer aufkommenden Traffic-Quelle zu einem der wertvollsten Akquisitionskanäle.
Adobe beobachtete einen Anstieg der KI-Nutzung erstmals während der Weihnachtseinkaufssaison 2024. Seitdem haben sich alle wichtigen Metriken umgekehrt: KI-Traffic konvertiert jetzt besser, sorgt für längere Interaktion und generiert mehr Umsatz als Nicht-KI-Traffic (wie E-Mail, bezahlte Suche und Social Media). In diesem neuen, hart umkämpften Wettbewerb um die Aufmerksamkeit der Verbraucherinnen und Verbraucher müssen Einzelhändlerinnen und Einzelhändler sowohl Käufer als auch KI-Systeme ansprechen, die ihre Produktangebote auswerten und sichtbar machen.
Unsere aktuellen Erkenntnisse basieren auf direkten Online-Transaktionen und umfassen mehr als 1 Billion Besuche auf US-Einzelhandels-Websites, 100 Millionen SKUs und 18 Produktkategorien. Eine ergänzende Umfrage mit mehr als 5.000 US-amerikanischen Teilnehmenden (durchgeführt im September 2026) liefert zusätzlichen Kontext dazu, wie Verbraucherinnen und Verbraucher KI in ihrem Alltag nutzen.
Im September 2026 wuchs der KI-Traffic auf US-Einzelhandels-Websites (gemessen an Nutzenden, die auf einen Link klicken) im Jahresvergleich (YoY) um 71 %. Adobe erwartet weiteres Wachstum durch die Weihnachtseinkaufssaison: Für Thanksgiving wird ein YoY-Anstieg von 159 % prognostiziert, für Black Friday 95 % YoY und für Cyber Monday 88 % YoY. Seit Oktober 2024 – als Adobe begann, diesen Bereich zu erfassen – ist der KI-Traffic jeden Monat erheblich gewachsen. Ein klares Signal dafür, dass dieser Kanal zu einem festen Bestandteil der Recherche- und Interaktionsgewohnheiten von Käufern geworden ist.
Die Auswirkungen KI-gesteuerter Recherche zeigen sich direkt auf den Websites von Einzelhändlern. Im September konvertierte KI-Traffic um 90 % besser (gemessen an Besuchen, die zu Käufen werden) als Nicht-KI-Traffic – der höchste Wert, den Adobe bisher beobachtet hat. Das ist ein deutlicher Wandel: Noch im August 2025, etwas mehr als ein Jahr zuvor, konvertierte KI-Traffic um 9 % schlechter. Besuchende aus KI-Quellen zeigen zudem eine stärkere Interaktion, sobald sie eine Einzelhandels-Website besuchen: Die Besuchszeit pro Site ist um 73 % höher, sie rufen 25 % mehr Seiten pro Besuch auf und legen Produkte mit einer um 53 % höheren Rate in den Warenkorb als Nicht-KI-Besuchende.
Dieselbe Entwicklung zeigt sich auch beim tatsächlichen Umsatz. Im September erzielte KI-Traffic einen um 83 % höheren Umsatz pro Besuch als Nicht-KI-Traffic – der größte Abstand, der in diesem Jahr verzeichnet wurde. In nur 12 Monaten hat sich der Wert von KI-Traffic von weniger als der Hälfte eines typischen Besuchs auf fast das Doppelte gesteigert. Dieser Vorsprung dürfte weiter wachsen: Adobe prognostiziert, dass sich der Umsatz-pro-Besuch-Vorteil von KI in dieser Weihnachtssaison verdoppeln wird. Da Verbraucherinnen und Verbraucher weiterhin preisbewusst sind und nach dem besten Angebot suchen, wird der Umsatzvorteil für Retailer, die auf KI-Plattformen die größte Aufmerksamkeit auf sich ziehen können, weiter zunehmen.
Nicht jeder Content ist für KI gleichermaßen sichtbar
Den Mehrwert von KI-Traffic zu erschließen, beginnt damit, für KI-Systeme sichtbar zu sein. Der Citation Readability Score von Adobe misst, wie viel vom Content einer Webseite KI effektiv verstehen und zitieren kann. Im September erreichten die durchschnittlichen US-amerikanischen Einzelhandels-Homepages einen Wert von 63 % – das bedeutet, mehr als ein Drittel des Homepage-Contents ist für die KI-Systeme und Agenten, die wertvolle Käufer zu Retailern schicken, nicht sichtbar.
Unsere Daten zeigen außerdem: Der Content, den KI am besten verarbeitet, ist erklärender Content. Elektronik führt alle Einzelhandelskategorien mit einem Gesamtscore von 79 % an – angetrieben von Kategorieseiten (79 %) und Kundenservice-Seiten (78 %), die voll mit Einrichtungshandbüchern, Fehlerbehebungsartikeln und detaillierten Spezifikationen sind. Lebensmittel folgt mit 55 %, während Homepages im Bereich Handelswaren mit nur 40 % abschneiden – hier bieten navigationslastige, werbeorientierte Layouts der KI wenig Kontext.
Die Seiten, die Fragen von Käufern beantworten – von Produktdetails und Kaufberatern über FAQs bis hin zu Rückgaberichtlinien – sind genau die, die KI finden, verstehen und empfehlen kann. In einer Weihnachtssaison, in der immer mehr Käufer vor dem Kauf KI nutzen, wird dieser Content zum direkten Weg zu den wertvollsten Besuchern, die eine Marke gewinnen kann.
Was das für Marken in dieser Weihnachtssaison bedeutet
In etwas mehr als einem Jahr haben sich KI-vermittelte Käufer von einem Segment, das hinter dem übrigen Traffic eines Retailers zurückblieb, zu einem entwickelt, das diesen bei Conversion, Umsatz pro Besuch und Interaktion übertrifft. Der Abstand wächst weiter, doch Marken können diesen Wert nur nutzen, wenn KI sie finden, verstehen und empfehlen kann. Da die Nutzung durch Verbraucherinnen und Verbraucher zunimmt und die Weihnachtssaison einen erneuten Anstieg des KI-Traffics mit sich bringt, wächst die Chance kontinuierlich. Während Käufer auf diese neue Schnittstelle setzen, sind Marken, die ihren digitalen Content für LLMs leicht auffindbar, verständlich und zitierbar machen, besser aufgestellt, um sichtbar und relevant zu bleiben.
