Wie beeinflusst KI die Kaufentscheidung? Neue Studien aus dem Jahr 2026 zeigen, dass Künstliche Intelligenz das Informations- und Kaufverhalten von Verbraucherinnen und Verbrauchern spürbar verändert. Untersuchungen von NIM gemeinsam mit der Hochschule Vorarlberg sowie eine repräsentative Umfrage von EY-Parthenon legen nahe: Geschwindigkeit, Personalisierung und einfache Bedienbarkeit verschieben die Macht im Entscheidungsprozess – mit Folgen für Marken, Händler und das Kundenerlebnis.
KI-gestützte Recherche ersetzt klassische Suche
Eine experimentelle Studie des Nürnberger Instituts für Marktentscheidungen (NIM) in Kooperation mit der Hochschule Vorarlberg hat 1.503 US-Konsumentinnen und -Konsumenten getestet. Teilnehmer sollten zwischen drei Produktalternativen wählen – einmal mit Unterstützung der klassischen Suche und einmal mit ChatGPT. Das Ergebnis: ChatGPT-Nutzer fanden schneller eine passende Lösung und trafen häufiger die richtige Wahl, insbesondere bei komplexen Fragestellungen wie der Auswahl eines Freizeitparks.
Verändertes Rechercheverhalten und seine Folgen
Die Studie dokumentiert einen Verlagerungseffekt: Rund drei Viertel der Google-Nutzer besuchten mehrere Websites zum Vergleich, ChatGPT-Nutzer hingegen vertrauten überwiegend der einzelnen KI-Antwort. Diese Reduktion auf eine zentrale Quelle verändert die Rolle von Suchmaschinen und klassischen Vergleichsportalen und steigert die Bedeutung von transparenten, maschinenlesbaren Daten.
Das Resultat ist ein schnelleres, aber potenziell fragileres Entscheidungsverfahren: Geschwindigkeit und Automatisierung gewinnen, die Quellennachvollziehbarkeit bleibt oft unklar.
Welche Auswirkungen haben KI-Systeme auf Marken und Händler
Die unabhängige Umfrage von EY-Parthenon mit 1.015 befragten Verbraucherinnen und Verbrauchern in Deutschland zeigt konkrete Marktverschiebungen: 70 Prozent der Befragten nutzen bereits KI-Anwendungen wie ChatGPT, Microsoft Copilot oder die KI-gestützte Google-Suche für Produkt- und Preisrecherchen. Für Marken bedeutet das: Sichtbarkeit wird zunehmend durch die Frage bestimmt, wie gut Produktinformationen von Generativen Systemen verarbeitet werden können.
Neue Anforderungen an Daten und Marketingstrategien
Die Studie benennt klare Handlungsfelder: Konsistente, strukturierte Produktdaten und transparente Quellen sind nötig, damit Empfehlungssysteme passende Produkte vorschlagen. 54 Prozent der Befragten gaben an, Produktempfehlungen erhalten zu haben, die sie ohne KI nicht in Betracht gezogen hätten. Damit verschiebt sich die Balance: Wer nicht in Datenanalyse und maschinenlesbare Inhalte investiert, riskiert, in der KI-Logik unsichtbar zu werden.
Für Unternehmen ist die Folge ein steigender Druck auf Marketingstrategien und technischen E‑Commerce‑Prozesse: klassische SEO reicht nicht mehr allein.
Chancen und Risiken für Vertrauen und Kundenerlebnis
Die Ergebnisse beider Studien zeichnen ein zweigeteiltes Bild. Auf der einen Seite treiben Tempo und einfache Bedienung die Adaption voran: 76 Prozent der KI-Nutzer nennen schnelle Ergebnisse als Hauptgrund, 75 Prozent die unkomplizierte Handhabung. Auf der anderen Seite warnen Forscher sowie Marktbeobachter vor Fehlanreizen: Generative Modelle können halluzinieren, Quellen nicht eindeutig nennen und damit Vertrauen unterminieren.
Praktische Folgen zeigen sich schon heute: 48 Prozent der Befragten in der EY-Studie haben bereits ausschließlich aufgrund einer KI-Recherche gekauft, und 53 Prozent würden einen Kauf direkt innerhalb eines KI-Tools tätigen, falls ein direkter Link vorhanden wäre. Diese Dynamik verändert das Verbraucherverhalten und macht das Kundenerlebnis stärker abhängig von der Genauigkeit und Transparenz der KI-Antworten.
Der zentrale insight: Wer Vertrauen schafft und KI sinnvoll in Service- und Verkaufsprozesse integriert, kann das Kundenerlebnis verbessern; wer abwartet, riskiert, dass generative Systeme selbst zur dominanten Kundenschnittstelle werden.
