KI-Assistenten werden im Online-Shopping zu neuen Gatekeepern: Eine aktuelle Auswertung von Jellyfish zeigt, dass ChatGPT, Google AI Mode und Amazon Alexa for Shopping Produkte und Händler sehr unterschiedlich auswählen. Für Marken wird damit nicht nur klassische Suchsichtbarkeit wichtig, sondern auch die Frage, in welchen Shops und Quellen ihre Produkte für KI-Systeme überhaupt auftauchen.
ChatGPT, Google und Amazon sehen unterschiedliche Händler
Digiday berichtet am 1. Oktober 2026 über eine Analyse mit Jellyfishs Share-of-Model-Technologie. In einer Spielzeug-Abfrage zeigte Alexa for Shopping Produkte von 177 Marken, fast ausschließlich aus Amazons eigenem Store. ChatGPT verwies bei derselben Art von Suche auf 24 Händler, Google AI Mode auf 37.
Die Aussage ist deshalb relevant, weil KI-Shopping nicht auf einem einheitlichen Index basiert. Welche Marke empfohlen wird, hängt auch davon ab, welche Händler, Produktseiten und Quellen das jeweilige System berücksichtigt.
Genau diese Verschiebung passt zu unserem Überblick über GEO als neues Publisher- und Media-Geschäft und zu Googles Preferred Sources in AI Overviews und AI Mode.
Händlerpräsenz wird Teil der KI-Sichtbarkeit
Jellyfish beschreibt seine Share-of-Model-Plattform als Werkzeug, mit dem Marken messen können, wie KI-Modelle sie wahrnehmen und empfehlen. Das Unternehmen argumentiert, dass LLMs und Shopping-Agenten zunehmend selbst Recherche, Vergleich und Produktauswahl übernehmen.
Für Marken heißt das praktisch: Produktdaten müssen nicht nur auf der eigenen Website sauber sein. Verfügbarkeit, Spezifikationen, Händlerabdeckung, Reviews und unabhängige Inhalte können mitentscheiden, ob ein Produkt überhaupt in einer KI-Empfehlung landet.
Ein ähnlicher Effekt zeigt sich bereits bei Meta Muse und agentischem Shopping über WhatsApp. Auch im Retail Media verschiebt sich die Rolle der Plattformen, wie unser Blick auf Walmart Connect und Offsite-Werbung zeigt.
AI-Traffic ist klein, aber wertvoller
Adobe-Daten, über die Reuters im Juni berichtete, zeigen ebenfalls eine Verschiebung: Nutzer, die über ChatGPT, Gemini oder andere KI-Systeme auf US-Retail-Websites kamen, erzeugten im Mai 53 Prozent mehr Umsatz pro Besuch als Besucher aus anderen Quellen. Die Conversion-Rate lag laut Adobe ebenfalls höher.
Diese Zahlen bedeuten nicht, dass KI-Traffic bereits klassische Suche ersetzt. Sie zeigen aber, dass Nutzer nach einer KI-Empfehlung oft mit höherer Kaufabsicht auf Händlerseiten landen.
Was Marketer jetzt prüfen sollten
Für E-Commerce- und Social-Commerce-Teams lohnt sich deshalb ein zusätzlicher Sichtbarkeitscheck: Welche Produkte werden von ChatGPT, Google AI Mode, Gemini oder anderen Assistenten genannt? Welche Händler und Quellen erscheinen dabei? Und welche Produkte der eigenen Marke fehlen komplett?
GEO und Agentic Commerce wachsen damit zusammen. Es geht nicht nur darum, in einer KI-Antwort erwähnt zu werden, sondern darum, im richtigen Kaufkontext mit korrekten Produktdaten und vertrauenswürdigen Quellen aufzutauchen.