Adobe-Bericht: starker Anstieg bei KI-Traffic im US-Einzelhandel, doch nur wenige Websites sind für Maschinen vollständig lesbar.

KI wird schnell zur primären Schnittstelle zwischen Verbrauchenden und ihren Lieblingsmarken. Das gilt besonders für E-Commerce, wo KI-gestützte Chat-Services und Browser immer häufiger genutzt werden. Verbrauchende interagieren mit Large Language Models (LLMs), um Produkte zu finden oder die besten Angebote zu entdecken, und erhalten dabei Links zu relevanten Einzelhandels-Websites.

Allerdings profitieren nicht alle Einzelhändler gleichermaßen. Neue Adobe-Daten zeigen, dass große Teile der Einzelhandels-Websites in den USA nicht vollständig maschinenlesbar sind. Das schränkt ihre Sichtbarkeit bei KI-Suchanfragen ein. Da das Internet zunehmend durch KI neu strukturiert wird, steigt der Handlungsdruck für Einzelhändler, ihre digitalen Präsenzen zu überarbeiten und sicherzustellen, dass ihre Produkte im Gedächtnis bleiben.

Die Erkenntnisse von Adobe basieren auf direkten Online-Transaktionen und umfassen über 1 Billion Besuche auf US-Einzelhandels-Sites – mehr als jede andere Technologiefirma oder Forschungsorganisation. Eine begleitende Umfrage mit über 5.000 Personen aus den USA liefert zusätzlichen Kontext darüber, wie KI beim Online-Shopping genutzt wird.

KI-Traffic zu US-Einzelhandels-Sites bleibt auf hohem Niveau.

In den ersten drei Monaten 2026 (Januar bis März) stieg der Traffic von KI-Quellen zu US-Einzelhandels-Sites um 393 % im Jahresvergleich. Im März 2026 lag er 269 % über dem Vorjahreswert. Das setzt die Dynamik fort, die während der jüngsten Feiertags-Saison (November bis Dezember 2025) beobachtet wurde, als der KI-Traffic um 693 % im Jahresvergleich zunahm.

In der Adobe-Umfrage geben 39 % der Verbrauchenden an, bereits KI für Online-Shopping genutzt zu haben. 85 % von ihnen sagen, dass es ihr Erlebnis verbessert hat. Diese Zahlen unterstreichen den nachhaltigen Wert, den KI für E-Commerce liefert: Sie verkürzt die Zeit, die benötigt wird, um zu finden, was man braucht, oder um relevante Rabatte zu entdecken.

Bemerkenswert ist, dass KI-Traffic weiterhin besser konvertiert (Besuche, die zu Käufen führen) als Nicht-KI-Traffic, der Kanäle wie Paid Search und E-Mail-Marketing umfasst. Im März 2026 konvertierte KI-Traffic 42 % besser (ein neuer Rekordwert). Das ist eine deutliche Kehrtwende gegenüber dem Vorjahr, als im März 2025 KI-Traffic noch 38 % schlechter konvertierte. Wachsendes Verbrauchervertrauen spielt dabei eine Rolle. Die Adobe-Umfrage zeigt, dass 66 % der Befragten glauben, dass KI-Tools genaue Ergebnisse liefern. Das fördert Vertrauen und motiviert zu mehr Transaktionen.

Der Anstieg der KI-Conversions wird durch die Adobe-Daten zu Interaktionsraten und Absprüngen bestätigt. Daten vom März 2026 zeigen: Sobald eine Person auf einer US-amerikanischen Retail-Website landet (über eine KI-Quelle), liegt die Interaktionsrate 12 % höher als bei Nicht-KI-Traffic. Diese Personen verbringen deutlich mehr Zeit auf der Website (48 % länger laut Adobe-Daten) und durchstöbern mehr Seiten (plus 13 % pro Besuch).

Viele US-amerikanische Retail-Websites wurden noch nicht für KI-Sichtbarkeit überarbeitet.

Letztes Jahr haben wir einen AI Content Visibility Checker vorgestellt. Das Diagnose-Tool analysiert eine Web-Seite, um zu identifizieren, was LLMs lesen können und was nicht. Adobe veröffentlicht heute neue Daten zum US-amerikanischen Retail-Sektor insgesamt. Dabei werden Seiten verschiedener Retail-Websites betrachtet und eine Benchmark für KI-Sichtbarkeit erstellt. Der AI Content Visibility Checker vergibt eine Bewertung von bis zu 100 %. Erhält eine Web-Seite beispielsweise 50 %, bedeutet das: Die Hälfte ihres Contents ist für Maschinen nicht lesbar.

Im gesamten US-amerikanischen Retail-Sektor erreichten Startseiten durchschnittlich 75 %. Das bedeutet: Etwa ein Viertel des Contents auf Startseiten wurde noch nicht für LLMs optimiert. Kategorieseiten (wie Haushaltsgeräte oder Herrenmode) lagen mit 74 % auf ähnlichem Niveau. Eine besondere Herausforderung stellen einzelne Produktseiten dar – sie erreichten nur 66 %. Händler haben Tausende SKUs, und unsere Daten zeigen: Ein Großteil des Contents ist derzeit für LLMs unsichtbar.

Weitere wichtige Seiten:

• Filialsuche (73 %)

• Kundenservice/Hilfe-Center (79 %)

• Kontakt (81 %)

• Retouren/Umtausch (82 %)

• Treue/Mitgliedschaft (78 %)

• FAQ (80 %)

Das verdeutlicht die verschiedenen Bereiche, die Händler aktualisieren sollten, um sicherzustellen, dass sie von Maschinen gelesen werden können.

Darüber hinaus liegt der Durchschnittswert für Startseiten zwar bei 75 % (wie bereits erwähnt), erreicht aber 82,5 % bei den leistungsstärksten US-amerikanischen Retail-Sites und nur 54,2 % bei den schwächsten. Diese Lücke von 52 % zwischen beiden Markengruppen zeigt: Einige Händler haben diesen Trend schneller aufgegriffen und aktualisieren Content auf ihren Web-Seiten.

Insgesamt zeigen die Daten von Adobe: US-amerikanische Händler haben zwar ein solides Fundament für KI-Sichtbarkeit geschaffen, aber es muss sich noch viel ändern. Die Verbraucherakzeptanz von KI-Tools verlangsamt sich nicht, und Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre digitalen Eingangstüren für KI optimiert sind, um auf dem Markt relevant zu bleiben.

Vivek ist Director of Adobe Digital Insights und hat mit einigen der größten Konsumgüter- und Technologieunternehmen weltweit zusammengearbeitet, um wichtige Digital- Marketing- und Datenwissenschaftsinitiativen voranzubringen. Als Director of Adobe Digital Insights (ADI) hat er den beliebten Adobe DEI (Digital Economy Index) und die „Holiday Retail“-Berichte ins Leben gerufen und leitet diese sowie weitere Branchenberichte, die aufkommende Trends in Technologie, Kreativität und Reisen beleuchten.