Stell dir vor … du sprichst mit einer Marke, statt ihre Website zu durchsuchen. Conversational Commerce

Stell dir vor, du möchtest eine neue Kaffeemaschine kaufen und öffnest die Website eines Herstellers, auf der du normalerweise erst über Produkte, Kategorien und Filter gehst, dich durch mehrere Modelle klickst, technische Daten vergleichst und irgendwann versuchst herauszufinden, warum Maschine A eigentlich besser zu dir passen soll als Maschine B.

Diesmal schreibst du stattdessen einfach:

„Ich trinke hauptsächlich Espresso, morgens muss es schnell gehen, meine Küche ist klein und ich möchte maximal 700 Euro ausgeben. Was würdet ihr mir empfehlen?“

Die Marke antwortet dir mit zwei Modellen, erklärt dir, warum genau diese beiden infrage kommen, und du fragst weiter, welche davon leiser ist, welche sich einfacher reinigen lässt und ob du damit am Wochenende auch einen guten Cappuccino für Freunde hinbekommst.

Ein paar Minuten später hast du dich entschieden.

Du hast keine Produktkategorie durchsucht, dich durch keine zehn Tabs gearbeitet und auch keine technischen Datenblätter miteinander verglichen, sondern du hast einfach beschrieben, was du brauchst, und die Marke hat dich beraten.

Genau darin liegt eine Entwicklung, die zunächst wie eine neue Form von Website-UX aussieht, tatsächlich aber sehr viel grundsätzlicher ist, weil sie verändert, wie Menschen digitale Angebote überhaupt nutzen.

Websites wurden bisher um Informationen gebaut, Menschen denken allerdings in Situationen

Die klassische Website folgt einer relativ klaren Struktur.

Unternehmen besitzen Informationen, Produkte und Inhalte und organisieren diese so, dass Menschen sich darin möglichst gut zurechtfinden.

Home.

Produkte.

Kategorien.

Unterkategorien.

Filter.

Produktdetailseiten.

FAQ.

Kontakt.

Wir haben gelernt, diese Strukturen zu bedienen, weil sie über viele Jahre die sinnvollste Möglichkeit waren, große Mengen an Informationen zugänglich zu machen.

Menschen denken allerdings selten so.

Beim Kauf eines Esstisches denken wir normalerweise nicht zuerst in Breite, Tiefe, Material, Farbe und Preisspanne, sondern eher: Wir brauchen einen Tisch für sechs Personen, der Raum ist relativ klein, wir mögen Holz, wollen aber auf keinen Fall etwas Rustikales und mehr als 2.000 Euro soll er möglichst auch nicht kosten.

Dasselbe gilt für Reisen, Mode, Beauty, Versicherungen, Software und sehr viele andere Kaufentscheidungen.

Wir denken in Bedürfnissen, Situationen, Problemen, Vorlieben und häufig auch in Gefühlen, während digitale Systeme uns bisher dazu gezwungen haben, genau diese Gedanken selbst in Suchbegriffe, Kategorien und Filter zu übersetzen.

Conversational Commerce dreht dieses Prinzip um.

Der Mensch muss die Struktur des Systems immer weniger verstehen, weil das System beginnt zu verstehen, was der Mensch eigentlich möchte.

Und genau deshalb ist das Thema sehr viel größer als der nächste Chatbot.

Diese Entwicklung findet bereits statt

Im März 2026 hat OpenAI die Produktsuche in ChatGPT deutlich erweitert. Nutzer:innen können inzwischen beschreiben, wonach sie suchen, Anforderungen im Gespräch verändern, Bilder als Inspiration hochladen, Produkte visuell vergleichen und ihre Auswahl Schritt für Schritt präzisieren. Gleichzeitig wird mit dem Agentic Commerce Protocol eine Infrastruktur aufgebaut, über die Händler aktuelle und strukturierte Produktinformationen für solche Systeme zur Verfügung stellen können.

Auch Google baut diese Entwicklung konsequent weiter. Mit dem Universal Commerce Protocol, dem Universal Cart und weiteren agentischen Shopping-Funktionen entsteht ein System, in dem AI Agents Preise und Verfügbarkeiten abrufen, Produkte in Warenkörbe legen und Teile des Kaufprozesses übernehmen können. Google hat außerdem einen Business Agent vorgestellt, über den Menschen direkt innerhalb der Suche mit Marken kommunizieren können, ähnlich wie mit einem digitalen Verkaufsberater.

Shopify positioniert sich ebenfalls sehr deutlich in diese Richtung und spricht inzwischen von Agentic Storefronts, über die Händler ihre Produkte für verschiedene AI-Commerce-Plattformen verfügbar machen können. Shopify-Händler können unter anderem über ChatGPT gefunden werden, während weitere Integrationen mit Google und Microsoft aufgebaut werden.

Auf der eigenen Website ist die Technologie ebenfalls längst angekommen. Im Shopify App Store gibt es inzwischen eine eigene Kategorie von AI Shopping Assistants, darunter beispielsweise Zipchat, Chizy, Manifest AI und weitere Systeme, die Beratung, Produktempfehlungen und Customer Service miteinander verbinden.

Die entscheidende Frage lautet deshalb aus unserer Sicht längst nicht mehr, ob Unternehmen eine solche Technologie einsetzen können.

Spannender ist die Frage, was sich verändert, wenn das Gespräch tatsächlich besser funktioniert als die Navigation.

Filter sortieren Produkte, Gespräche verstehen Absichten

Gerade im E-Commerce wird der Unterschied sehr schnell sichtbar.

Ein klassischer Fashion-Shop fragt nach Größe, Farbe, Preis, Marke, Material oder Kategorie.

Eine wirklich gute Verkäuferin würde vermutlich ganz anders beginnen und wissen wollen, wofür du das Kleid brauchst, was du normalerweise gerne trägst, worin du dich wohlfühlst, was du auf keinen Fall möchtest und vielleicht auch, welche Schuhe du bereits dazu hast.

Filter arbeiten vor allem mit Produkteigenschaften.

Beratung arbeitet mit Absichten.

Ein Hautpflege-Shop könnte zunächst fragen, was dich gerade an deiner Haut stört.

Ein Möbelhändler könnte dich bitten, ein Foto deines Wohnzimmers hochzuladen und anschließend erklären, welche Lösungen zu Raum, Licht und Stil passen.

Ein Hotel könnte herausfinden, ob du morgens Ruhe möchtest oder lieber mitten im Leben aufwachst, ob du viel unterwegs sein willst oder gerade deshalb reist, weil du drei Tage möglichst wenig organisieren möchtest.

Ein B2B-Anbieter könnte zuerst verstehen wollen, welcher Prozess in einem Unternehmen gerade Zeit frisst, anstatt sofort seine einzelnen Softwaremodule aufzuzählen.

Damit verändert sich die Reihenfolge im Verkauf.

Der Ausgangspunkt ist weniger das Produkt und sehr viel häufiger das Problem, die Situation oder der Wunsch dahinter.

Genau dort beginnt Conversational Commerce für uns strategisch interessant zu werden.

Ein Shopping Assistant ist noch lange keine Strategie

Viele Unternehmen werden diese Entwicklung zunächst technisch beantworten und einen AI Assistant auf ihrer Website integrieren, der freundlich fragt, wie er helfen kann.

Damit ist allerdings erst sehr wenig gelöst.

Ein guter Conversational-Commerce-Ansatz braucht wesentlich mehr als ein Sprachmodell.

Das System muss das Sortiment verstehen, Preise und Verfügbarkeiten berücksichtigen, Unterschiede zwischen Varianten erklären können, Größen und Lieferzeiten kennen, Zusammenhänge zwischen Produkten verstehen und möglichst auch wissen, welche Empfehlungen in welchem Kontext sinnvoll sind.

Dazu kommt eine Ebene, die aus unserer Sicht noch wichtiger ist.

Das System muss verstehen, wie diese Marke berät.

Eine Luxusmarke sollte anders auswählen als ein Discounter, ein unabhängiger Buchladen anders als Amazon, ein Boutique-Hotel anders als eine internationale Hotelkette und eine avantgardistische Modemarke darf Empfehlungen geben, die mutiger und vielleicht sogar ein wenig eigenwilliger sind.

Damit wird Brand Strategy plötzlich zu einem Bestandteil der technischen Infrastruktur.

Denn Marke bedeutet in diesem Zusammenhang sehr viel mehr als Tonalität.

Es geht darum, welche Fragen ein System zuerst stellt, welche Kriterien bei einer Empfehlung wichtig sind, welche Alternativen vorgeschlagen werden, wann von einem Produkt abgeraten wird und welche Haltung hinter einer Auswahl sichtbar wird.

Ein wirklich guter Verkäufer besitzt schließlich etwas, das klassische E-Commerce-Systeme bisher kaum abbilden konnten: Urteilskraft.

Er versteht, dass das teuerste Produkt manchmal die falsche Wahl ist, dass jemand zwar nach einem schwarzen Kleid fragt, eigentlich aber eine bestimmte Wirkung sucht, und dass gute Beratung häufig darin besteht, Auswahl sinnvoll zu reduzieren.

Genau diese Form von Wissen könnte durch Conversational Commerce erstmals skalierbar werden.

Die Stimme der Marke wird zum Interface

Bisher wurde Markenstrategie vor allem dort sichtbar, wo Unternehmen gestaltet und kommuniziert haben, in Kampagnen, Websites, Bildern, Sprache, Social Media, Verpackungen und physischen Räumen.

Wenn ein größerer Teil der Customer Journey über Gespräche stattfindet, verschiebt sich diese Rolle.

Markenstrategie muss dann auch definieren, wie ein System fragt, denkt, auswählt und empfiehlt.

Das ist eine ziemlich neue Aufgabe.

Denn sobald sehr viele Unternehmen dieselben Modelle und ähnliche technische Systeme nutzen, entsteht schnell eine digitale Welt, in der jede Marke freundlich, effizient, hilfsbereit und erstaunlich ähnlich klingt.

Die interessantere Frage lautet deshalb, wie sich eine Markenhaltung in Entscheidungslogik übersetzen lässt.

Was würde diese Marke empfehlen?

Welche Kriterien sind ihr wichtig?

Welche Produkte würde sie bewusst nicht empfehlen?

Wie viel erklärt sie?

Wie direkt spricht sie?

Wann widerspricht sie?

Wann sagt sie einem Kunden, dass das gesuchte Produkt zwar grundsätzlich passt, ein anderes aber wahrscheinlich die bessere Wahl wäre?

Genau dort entwickelt sich Marke von einer visuellen und sprachlichen Oberfläche zu etwas, das tatsächlich Entscheidungen beeinflusst.

Vielleicht verändert sich damit auch die Website selbst

Websites werden vermutlich noch lange visuell bleiben, denn Menschen stöbern gerne, wollen Bilder sehen, Inspiration finden und manchmal bewusst ohne klares Ziel entdecken.

Gerade bei Mode, Interior, Reisen oder Food bleibt diese Form des Erkundens wichtig.

Die Gewichtung könnte sich allerdings deutlich verschieben.

Heute ist Navigation normalerweise die zentrale Struktur einer Website, während Search, Chat oder Empfehlungen zusätzliche Funktionen darstellen.

In Zukunft könnte das Gespräch zum wichtigsten Einstieg werden und Navigation stärker die Rolle des Stöberns übernehmen.

Damit verändert sich auch die zentrale Frage bei der Entwicklung digitaler Angebote.

Unternehmen beschäftigen sich heute mit Fragen wie:

Wie organisieren wir unsere Inhalte?

Welche Kategorien brauchen wir?

Wie bauen wir unsere Navigation?

Welche Filter helfen?

Künftig könnte die wichtigere Frage lauten:

Welche Fragen haben Menschen, bevor sie sich für uns entscheiden?

Und genau diese Frage ist für eine wirklich gute Customer Experience wesentlich interessanter.

Produktkategorien verlieren einen Teil ihrer Macht

Kategorien wirken heute so selbstverständlich, dass man leicht vergisst, dass sie letztlich nur ein Ordnungssystem darstellen.

Ein Kleid gehört im Shop vielleicht zur Kategorie „Kleider“, anschließend zu „Midi“, „Sommer“ oder „Abendmode“.

Für einen Menschen kann dasselbe Kleid gleichzeitig das richtige Outfit für eine Hochzeit sein, etwas für ein Abendessen in Italien, eine gute Lösung für jemanden, der keine Muster mag, ein Kleid, das zu flachen Schuhen funktioniert oder etwas, das elegant aussieht, ohne besonders formell zu wirken.

Ein intelligentes System kann dieses Produkt abhängig vom Kontext jedes Mal neu einordnen.

Damit wird aus Taxonomie Kontext.

Für Marken ist das relevant, weil Produkte künftig immer weniger nur darüber gefunden werden könnten, was sie sind, sondern darüber, in welcher Situation sie eine gute Antwort darstellen.

Genau deshalb werden Produktdaten plötzlich strategisch

Damit ein System solche Entscheidungen treffen kann, braucht es sehr viel mehr Informationen, als viele Unternehmen heute zur Verfügung stellen.

„Weiße Bluse aus Baumwolle, 149 Euro“ liefert dafür relativ wenig.

Ein System müsste idealerweise wissen, wie transparent die Bluse ist, wie sie fällt, ob sie eher formell oder lässig wirkt, ob sie unter einen Blazer passt, wie stark sie knittert, für welche Temperaturen sie geeignet ist und was sie konkret von den anderen weißen Blusen derselben Marke unterscheidet.

Damit bekommt ein Bereich eine strategische Bedeutung, der lange nach Backoffice oder IT geklungen hat.

Produktdaten werden Teil von Marketing und Markenkommunikation.

Denn je stärker AI-Systeme Produkte verstehen und empfehlen sollen, desto wichtiger wird es, ihnen erklären zu können, warum ein Produkt relevant ist und in welchem Kontext es eine gute Wahl darstellt.

Und damit verändert sich auch SEO

An diesem Punkt wird die Entwicklung aus unserer Sicht besonders interessant.

SEO beruhte lange auf einer relativ klaren Beziehung.

Ein Mensch sucht etwas, Google zeigt Ergebnisse, der Mensch klickt auf eine Website und dort soll seine Frage möglichst gut beantwortet werden.

Conversational Search verändert diese Sequenz.

Menschen können gegenüber einem AI-System sehr viel natürlicher und ausführlicher formulieren, wonach sie suchen.

Statt:

„schwarzer Blazer Damen hochwertig“

könnte eine Anfrage lauten:

„Ich suche einen hochwertigen schwarzen Blazer, der im Büro professionell wirkt, abends aber nicht zu streng aussieht, eher körpernah geschnitten ist und maximal 400 Euro kosten darf.“

Das System kann daraus verschiedene Suchintentionen ableiten, Informationen aus mehreren Quellen zusammenführen, Produkte bewerten und anschließend eine kleine Auswahl präsentieren.

Damit konkurrieren Marken weniger ausschließlich darum, für einen bestimmten Suchbegriff weit oben zu stehen, sondern zunehmend darum, Teil einer relevanten Antwort zu werden.

Google selbst betont ausdrücklich, dass klassische SEO-Grundlagen auch für AI Overviews und AI Mode relevant bleiben, weil diese Systeme auf den bestehenden Search- und Ranking-Systemen aufbauen. Gleichzeitig empfiehlt Google hochwertige, eigenständige Inhalte und erklärt inzwischen auch explizit, wie Inhalte für generative Search Experiences aufbereitet werden sollten.

Die Konsequenz daraus ist aus unserer Sicht allerdings größer als die Frage, ob wir künftig von SEO, GEO oder AEO sprechen.

Die nächste Generation von SEO optimiert weniger nur für Wörter und stärker für Bedeutung.

Keywords bleiben relevant, genauso wie technische SEO, strukturierte Daten, Crawlbarkeit, interne Verlinkung und eine klare Informationsarchitektur.

Darüber entsteht jedoch eine zusätzliche Ebene.

Unternehmen müssen sehr viel besser erklären können:

Für wen ist dieses Produkt geeignet?

In welchem Kontext ist es relevant?

Welches Problem löst es?

Was unterscheidet es von Alternativen?

Welche konkreten Eigenschaften belegen diese Unterschiede?

Welche Fragen stellen Menschen vor einer Kaufentscheidung?

Welche Expertise besitzt die Marke zu diesem Thema?

Google hat parallel dazu neue Merchant-Center-Funktionen angekündigt, die Händlern helfen sollen zu verstehen, wie ihre Marken und Produkte in AI-getriebenen Sucherlebnissen erscheinen, während neue Produktattribute und UCP-Funktionen dazu beitragen sollen, Commerce-Daten für AI-Systeme verständlicher und aktueller verfügbar zu machen.

Damit entwickelt sich SEO zunehmend von einer Disziplin der Sichtbarkeit zu einer Disziplin des Verstandenwerdens.

Marken müssen künftig für Menschen und Maschinen verständlich sein

Genau hier sehen wir einen der größten strategischen Brüche.

In vielen Unternehmen werden SEO, Brand, E-Commerce, Produktdaten, PR, Customer Service und Technologie noch weitgehend getrennt behandelt.

Das SEO-Team beschäftigt sich mit Rankings.

Das E-Commerce-Team pflegt Produkte.

Brand entwickelt Kampagnen und Positionierung.

PR baut Reputation auf.

Customer Service kennt die tatsächlichen Fragen der Kunden.

IT verantwortet Datenstruktur und Systeme.

In einer conversationalen Welt greifen diese Bereiche immer stärker ineinander.

Aus Customer Service kommen die Fragen, die Menschen tatsächlich stellen.

Aus Brand Strategy kommt die Haltung, mit der eine Marke darauf antwortet.

Aus E-Commerce kommen Produkte, Preise und Verfügbarkeiten.

Aus SEO und Content kommt der Kontext, der Informationen auffindbar und verständlich macht.

Aus PR und externen Quellen entsteht Autorität.

Aus Technologie kommen strukturierte Daten, Schnittstellen und Systeme, über die Informationen verarbeitet werden können.

Conversational Commerce ist deshalb aus unserer Sicht sehr viel weniger ein Chatbot-Projekt als ein Organisations- und Strategieprojekt.

Wie bereit ist eine Marke für Conversational Commerce?

Wir würden diese Frage deshalb auf fünf Ebenen betrachten.

1. Findability

Verstehen Suchmaschinen und AI-Systeme überhaupt, wer die Marke ist, wofür sie steht und bei welchen Fragen sie relevant sein könnte?

Hier treffen klassische SEO, Content, PR und zunehmend AI Search Optimization aufeinander.

2. Product Intelligence

Sind Produktinformationen so detailliert, strukturiert und aktuell, dass Menschen und Maschinen echte Unterschiede erkennen und daraus Empfehlungen ableiten können?

Dazu gehören technische Produktdaten genauso wie Anwendungssituationen, Vergleichsinformationen, Verfügbarkeit und Kontext.

3. Brand Intelligence

Ist klar definiert, wie die Marke berät, nach welchen Kriterien sie auswählt, welche Haltung sie vertritt und welche Empfehlungen tatsächlich zu ihr passen?

Eine Brand Voice allein reicht dafür kaum aus.

Gefragt ist eine Brand Logic.

4. Conversation Design

Welche Fragen müsste ein wirklich guter digitaler Berater stellen, um die Bedürfnisse eines Kunden zu verstehen?

Welche Informationen benötigt er?

Wann sollte er nachfragen?

Wann empfehlen?

Wann reduzieren?

Wann widersprechen?

Hier treffen UX, Service Design und Verkaufspsychologie aufeinander.

5. Conversion Infrastructure

Kann aus einer guten Empfehlung anschließend tatsächlich eine Handlung entstehen?

Ist das System mit Verfügbarkeiten, Warenkorb, CRM, Checkout oder anderen relevanten Systemen verbunden?

Genau an dieser Stelle entscheidet sich, ob aus einem interessanten Gespräch tatsächlich Commerce wird.

Welche Tools sollte man sich heute ansehen?

Unternehmen müssen dafür heute noch nicht ihre komplette Website neu bauen, denn es gibt inzwischen eine ganze Reihe von Technologien, mit denen sich einzelne Elemente testen lassen.

Für Shopify-Shops bieten Tools wie Zipchat, Chizy oder Manifest AI bereits conversational Product Discovery und Beratung direkt im Store an.

Plattformen wie Shopify selbst bauen gleichzeitig die Infrastruktur dafür aus, Produkte über Agentic Storefronts auch außerhalb des eigenen Shops verfügbar zu machen.

Google entwickelt mit UCP, Business Agent und Universal Cart die Commerce-Infrastruktur auf Such- und Plattformebene weiter, während OpenAI mit ChatGPT und dem Agentic Commerce Protocol eine eigene Form konversationeller Produktsuche etabliert.

Für Unternehmen entsteht daraus eine interessante strategische Reihenfolge.

Die erste Frage sollte aus unserer Sicht nicht lauten:

Welches Tool installieren wir?

Sondern:

Welche Entscheidung unserer Kunden möchten wir besser machen?

Denn Technologie kann Beratung skalieren, sie kann allerdings nur auf dem Wissen aufbauen, das ein Unternehmen tatsächlich besitzt und strukturiert verfügbar macht.

Was bedeutet das für Unternehmen heute?

Der sinnvollste Ausgangspunkt liegt deshalb in der eigenen Customer Journey.

Wo müssen Kunden heute unnötig viel suchen, vergleichen oder verstehen?

Welche Fragen tauchen im Customer Service immer wieder auf?

Welche Unterschiede zwischen Produkten sind auf der Website schwer erkennbar?

Welche Informationen kennen Verkäufer oder Berater, die online kaum sichtbar sind?

Welche Fragen stellt ein wirklich guter Mitarbeiter, bevor er etwas empfiehlt?

Welche Produkte werden häufig gemeinsam gekauft oder miteinander verglichen?

Wo brechen Menschen ab?

Und vor allem:

Bei welchen Fragen möchten wir künftig eine der besten Antworten sein?

Diese letzte Frage halten wir für wesentlich spannender als die klassische Frage, für welche Keywords ein Unternehmen ranken möchte.

Denn wenn Menschen zunehmend mit Systemen sprechen, die Informationen suchen, kombinieren und bewerten, reicht Sichtbarkeit allein immer weniger aus.

Marken müssen verstanden werden.

Ihre Produkte müssen verstanden werden.

Ihre Expertise muss verstanden werden.

Und ihre Haltung muss so klar sein, dass sie auch dann noch erkennbar bleibt, wenn zwischen Marke und Mensch plötzlich ein AI-System steht.

Und was bleibt von der Website?

Vielleicht verschwindet die Website gar nicht.

Vielleicht verändert sie nur ihre Rolle.

Aus einem Ort, durch den wir uns hindurchklicken, könnte zunehmend ein Ort werden, mit dem wir sprechen.

Aus Kategorien werden Situationen.

Aus Filtern werden Fragen.

Aus Suche wird Beratung.

Aus SEO wird neben Sichtbarkeit immer stärker Verständlichkeit.

Und aus einer Customer Journey, die bisher weitgehend vom Unternehmen vorgegeben wurde, entsteht eine Journey, die sich immer stärker danach richtet, was ein Mensch in diesem Moment tatsächlich erreichen möchte.

Die spannendste Entwicklung daran ist für uns deshalb auch nicht der Chatbot.

Spannend wird, was passiert, wenn Unternehmen plötzlich definieren müssen, wie ihre Marke denkt, berät, auswählt und urteilt und gleichzeitig dafür sorgen müssen, dass dieses Wissen für Menschen, Suchmaschinen und AI-Systeme gleichermaßen verständlich ist.

Denn sobald Menschen beginnen, mit Marken zu sprechen, reicht es nicht mehr aus, gut auszusehen.

Eine Marke muss wissen, wer sie ist, was sie weiß und warum sie die richtige Antwort sein könnte.