Die Art, wie Kundschaft Produkte entdeckt, verändert sich grundlegend.
Seit mehr als zwei Jahrzehnten wurde der E-Commerce auf Suchmaschinen, Marketplaces und die Suche vor Ort optimiert. Heute entsteht rasant ein neuer Entdeckungskanal: konversationelle KI. Immer häufiger fragen Kundinnen und Kunden ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude, Gemini und andere Large Language Models (LLMs) nach Produktempfehlungen, Vergleichen und Kaufberatung – noch bevor sie einen Onlineshop aufrufen.
Dieser Wandel verändert die Produktentdeckung von Grund auf. Laut Adobe Digital Insights stieg der Traffic von KI-Quellen auf US-amerikanische Retail-Websites von April bis Juni 2026 um 125 % im Vergleich zum Vorjahreszeitraum. Damit setzt sich der Trend fort, der bereits in der jüngsten Feiertagseinkaufssaison (November bis Dezember 2025) zu beobachten war – damals lag das Wachstum des KI-Traffics bei 693 % im Jahresvergleich.
Erfolg hängt heute nicht mehr allein vom Ranking in Suchmaschinen oder von Merchandising-Regeln ab – entscheidend ist, ob KI-Systeme eure Produkte verstehen, einordnen und mit Überzeugung empfehlen können.
Genau hier setzt Adobe Commerce mit der Produktentdeckung auf LLM-Oberflächen an.
Mehr Produktkontext – ohne den Onlineshop zu verändern.
KI-gerechte Optimierung bedeutet nicht, den Onlineshop neu zu gestalten. Kundinnen und Kunden erleben weiterhin dieselben Produktdetailseiten, Bilder und den gewohnten Kaufprozess. Im Hintergrund benötigen KI-gestützte Suchassisstenten jedoch deutlich mehr Kontext, als menschlichen Einkaufenden typischerweise präsentiert wird.
Adobe Commerce verfügt jetzt über Adobe Catalog Agent, der Produktdetailseiten mit strukturierten Produktinformationen direkt aus dem Commerce-Katalog anreichert. Diese Erweiterung wird in einer maschinenlesbaren Ebene bereitgestellt, die für KI-Crawler und LLM-gestützte Entdeckungssysteme ausgelegt ist – ohne das Einkaufserlebnis für Kundinnen und Kunden zu verändern.
Durch die Bereitstellung aussagekräftigerer Produktnamen, Attribute, Spezifikationen, Kompatibilitätsinformationen, Verfügbarkeit, Preise und weiterer relevanter Katalogdaten gibt diese Agent-basierte Funktion KI-Anwendungen mehr Sicherheit bei der Interpretation und Empfehlung von Produkten. Sie liefert den Kontext, den KI-Systeme benötigen, um die Suche der Kundschaft mit dem passenden Produkt zu verbinden. Das Ergebnis: eine verbesserte Produktsichtbarkeit in KI-gestützten Entdeckungserlebnissen – damit Marken häufiger und präziser erscheinen, wenn Einkaufende ihre Kaufentscheidung über konversationelle KI beginnen.
Einheitliches Produkt-Messaging über alle Vertriebskanäle hinweg.
KI-Empfehlungen sind nur so gut wie die Produktinformationen, auf denen sie basieren.
Produktname, Beschreibung und passende Use Cases erzählen die Geschichte eines Produkts – wofür es steht, für wen es gemacht ist und wann es empfohlen werden sollte. Wenn diese Geschichte je nach Kanal variiert oder der KI der nötige Kontext fehlt, geraten selbst wertvolle Produkte schnell ins Hintertreffen.
Der Catalog Agent in Adobe Commerce reichert Produktnamen, Beschreibungen und Use-Case-Phrasen direkt im Commerce-Produktkatalog an. Da diese Verbesserungen an der Quelle vorgenommen werden, profitiert jede nachgelagerte Verkaufsoberfläche automatisch vom selben hochwertigen Produkt-Messaging – von Storefronts und Advertising-Pipelines bis hin zu Marketplaces und KI-gestützten Discovery-Erlebnissen.
Dieser quellenorientierte Ansatz sorgt dafür, dass Marken überall dort, wo ihr Katalog erscheint, eine einheitliche und kontrollierte Produktdarstellung pflegen. Mit der Weiterentwicklung von Produktinformationen bleiben alle Kanäle synchron – LLMs erhalten ein klareres Bild jedes Produkts, und Händlerinnen und Händler können ihre Kundschaft an jedem Touchpoint mit präzisem, konsistentem Messaging erreichen.
Bessere Produktsichtbarkeit im Zeitalter des KI-gestützten Commerce.
Da KI-gestützte Suchanwendungen zur bevorzugten Anlaufstelle für Produktentdeckung und Einkauf werden, gewinnt die Sichtbarkeit von Produkten eine völlig neue Bedeutung.
Händlerinnen und Händler haben jahrelang investiert, um ihre Produkte über folgende Wege auffindbar zu machen:
- Suchmaschinen-Optimierung (SEO).
- Produkt-Feed-Optimierung
- Marketplace-Sichtbarkeit
- On-Site-Merchandising
All das bleibt unverzichtbar – doch KI-gestützter Commerce fügt eine völlig neue Ebene der Produktentdeckung hinzu.
Die Produktentdeckung für LLM-Oberflächen in Adobe Commerce bereitet euren Produktkatalog auf diesen Wandel vor. Sie macht umfangreiche, strukturierte Commerce-Daten zugänglich – darunter Produktattribute, Spezifikationen, Kategorien, Varianten, Preise, Verfügbarkeit und Produktbeziehungen – und das in einem Format, das KI-gestützte Erlebnisse verstehen und nutzen können. Statt sich allein auf Keyword-Anpassung zu verlassen, können KI-Anwendungen die Absicht von Käuferinnen und Käufern erkennen und Produkte auf Basis zuverlässiger, gesteuerter Katalogdaten aus Adobe Commerce bewerten.
Das ermöglicht natürlichere Einkaufserlebnisse, bei denen Kundschaft Fragen stellen kann wie:
- „Zeig mir leichte Trailrunning-Schuhe, die für das Marathontraining geeignet sind."
- „Vergleich diese zwei Laptops für die Videobearbeitung."
- „Finde Zubehör, das mit dieser Kamera kompatibel ist."
Diese dialogorientierten Kaufjourneys stehen für die nächste Evolutionsstufe des digitalen Commerce – und sie setzen hochwertige, KI-fähige Produktdaten voraus.
Agent-basierte KI bildet das Fundament dieser neuen Ära KI-gestützten Commerce in Adobe Commerce. Der Catalog Agent schafft die vertrauenswürdige Produktwissensebene, die es Händlerinnen und Händlern ermöglicht, schon heute an neuen KI-basierten Einkaufserlebnissen teilzunehmen – und legt gleichzeitig den Grundstein für künftige Innovationen. Da Adobe seine KI-Commerce-Roadmap kontinuierlich ausbaut, können Kundinnen und Kunden auf erweiterte Funktionen für Katalogintelligenz, Anreicherung, Governance und Auffindbarkeit zählen – Funktionen, die weiter verbessern, wie Produkte im wachsenden Ökosystem KI-gestützter Einkaufserlebnisse angezeigt, verstanden und empfohlen werden.
Warum das für Führungskräfte im Geschäftsbereich entscheidend ist.
Für Commerce-Verantwortliche ist Agent-basierte KI in Adobe Commerce weit mehr als ein weiteres Feature – sie ist eine Investition in die zukunftssichere Produktauffindbarkeit.
Da immer mehr Kaufentscheidungen in konversationsbasierten KI-Erlebnissen ihren Anfang nehmen, sind Marken, die strukturierte und informationsreiche Produktdaten bereitstellen, klar im Vorteil, wenn es darum geht, die Aufmerksamkeit der Kundschaft zu gewinnen.
Die geschäftlichen Vorteile umfassen:
Bessere Auffindbarkeit von Produkten.
Produkte lassen sich von KI-gestützten Einkaufserlebnissen leichter finden, verstehen und weiterempfehlen.
Höhere Qualität bei Recommendations.
KI-Assistenten liefern relevantere Antworten, weil sie auf einen umfangreicheren Produktkontext zugreifen können – statt sich auf begrenzte öffentliche Informationen verlassen zu müssen.
Hochwertigere Kundenerlebnisse.
Kundinnen und Kunden erhalten präzise, konversationsbasierte Antworten, die ihnen helfen, Kaufentscheidungen schneller zu treffen.
Weniger Abhängigkeit von der Keyword-Optimierung.
Strukturierte Produktintelligenz ergänzt die klassische Suchmaschinen-Optimierung, indem sie eine absichtsbasierte Produktsuche unterstützt.
Ein solides Fundament für Agentic Commerce.
Je mehr Agents die Kundschaft auf ihrer Kaufreise begleiten, desto mehr entwickelt sich euer Katalog von einer reinen Produktdatenbank zu einem strategischen Unternehmens-Asset.
Mehrwert für technische Teams.
Für technische Teams nimmt die Agent-basierte KI in Adobe Commerce einen Großteil der Komplexität weg, die mit der KI-Bereitstellung von Commerce-Daten verbunden ist.
