ChatGPT im E-Commerce: Traffic-Boost ohne Conversion-Wunder

Im E-Commerce entsteht mit der Integration von Sprach-KI wie ChatGPT (ChatGPT) aktuell ein neues Kapitel: Immer mehr Shop-Besucher gelangen über generative Modelle – doch zugleich zeigen sich deutliche Hürden bei der Umwandlung in tatsächliche Käufe. Eine aktuelle Studie der Frankfurt School of Finance & Management zusammen mit der Universität Hamburg zeigt, dass ChatGPT-Traffic zwar vorhanden ist – aber die Conversion-Rates deutlich hinter den klassischen Kanälen wie organischer Suche oder E-Mail-Marketing liegen. Dieser Beitrag beleuchtet die Hintergründe, erklärt konkrete Praxisansätze für Händler und bietet strategische Überlegungen für das Commerce Institut Köln-Publikum.

Warum generierte KI-Traffic nicht automatisch bessere Conversions liefert

Die Analyse zeigt zwei zentrale Knackpunkte:

1. Conversion-Rate: Klar unter Niveau

Obwohl ChatGPT Traffic erzeugt, liegt die durchschnittliche Conversion-Rate etwa 13 % unter derjenigen des organischen Suchmaschinenverkehrs. Zudem macht der Traffic-Anteil laut Studie lediglich etwa 0,2 % am Gesamttraffic aus, während Suchmaschinen dominieren.
Das bedeutet: Ein Großteil der Besucher über ChatGPT kommt zwar an – aber kauft seltener.

2. Vertrauens- und Nutzererlebnis-Defizite

Ein wesentlicher Grund wird im fehlenden Vertrauen gesehen: Nutzende von ChatGPT-Verweisen sind skeptischer hinsichtlich Preis-, Verfügbarkeits- und Datenqualität. Darüber hinaus landet der Nutzer häufig direkt auf Produkt-Seiten, ohne vorher durch eine klassische Journey (Startseite → Kategorie → Produkt) geführt worden zu sein – die üblichen Vertrauens- und Conversion-Elemente fehlen.

Praktische Handlungsschritte für Online-Händler

Damit der durch ChatGPT generierte Traffic nicht verpufft, ergeben sich konkrete Optimierungsmaßnahmen:

a) Landing Pages für tiefer sitzende Journeys optimieren

Wenn Nutzende über ChatGPT direkt in eine Produktdetailseite kommen, sollten diese Seiten Vertrauens-Elementeenthalten: z. B. Bewertungen, Verfügbarkeit in Echtzeit, klare Preisargumentation und einen kurzen Einstieg in den Kaufprozess.
Zudem empfiehlt sich ein Deep-Linking-Check, damit Referenzen korrekt verarbeitet werden und der Nutzer nicht erst Umwege gehen muss.

b) Checkout-Hürden reduzieren

Gemäss Studie ist einer der Hebel die von OpenAI eingeführte „Instant Checkout“-Funktion, mit der ein Kauf direkt im Chat-Interface abgeschlossen werden kann. Auch wenn nicht alle Händler diese Funktion derzeit nutzen können, sollte das Ziel lauten: möglichst wenige Klicks von Referral zur Zahlung.
Ein einfacher Button, Gast-Checkout, Verfügbarkeit von Zahlungsarten wie Klarna/PayPal — das senkt Abbrüche.

c) Pre-Purchase Fragen antizipieren

Nutzende, die über KI-Modelle kommen, haben oft bereits Detailfragen geklärt (z. B. Preis-Leistungs-Vergleiche, Alternativen) und sind in einer „Verifikations-Phase“.
Händler sollten deshalb:

• Vergleichstabellen oder „Warum uns?“-Sektionen anbieten

• FAQs prominent platzieren (z. B. Rückgabe, Versand, Qualität)

• Direkt sichtbare, glaubwürdige Trust-Indicators (z. B. Zertifizierungen, Media-Zitate) integrieren

d) Traffic-Quellen nicht vernachlässigen

Wichtig: Nur weil ChatGPT-Traffic attraktiv klingt, dürfen klassische Kanäle nicht vernachlässigt werden. Studien zeigen, dass organische Suche, E-Mail-Marketing und Paid Search weiterhin deutlich höhere Conversion-Raten liefern.
Eine kluge Strategie verbindet beide Welten – KI-Referral optimieren, aber nicht statt Google & Co einsetzen.

Strategische Implikationen für das Commerce Institut Köln

Aus Sicht einer Bildungseinrichtung im E-Commerce-Umfeld ergeben sich folgende strategische Schlussfolgerungen:

• Curriculum & Weiterbildung: Lehrinhalte sollten nicht nur „KI-Referral erzeugen“ behandeln, sondern auch „KI-Referral konvertieren“. Lernmodule über Landing-Page-Optimierung, vertrauensbildende Elemente und Checkout-Optimierung sind essenziell.

• Forschung & Praxis: Die Studie von Kaiser und Schulze (Universität Hamburg/Frankfurt School) ist ein zentraler Bezugspunkt. Das Institut kann evaluieren, wie deutschsprachige Mittelstands-Shops im Vergleich abschneiden.

• Beratung von Unternehmen: Wenn das Institut Consulting-Services anbietet, ist es ratsam, die Erstellung von KI-Traffic- und Conversion-Audits als Dienstleistung aufzunehmen – mit Fokus auf ChatGPT- und generative KI-Kanäle.

• Trendmonitoring: Der Kanal ChatGPT ist noch in einer frühen Phase – Conversion-Raten verbessern sich, aber AOV (Average Order Value) zeigt Rückgänge. Das Institut sollte diese Entwicklung laufend beobachten und an Praxis-Projekten reflektieren.

Fazit
Der Einsatz von ChatGPT im E-Commerce bietet spannende neue Traffic-Chancen – doch allein Traffic garantiert keine Conversion. Entscheidend sind Landing-Page-Strukturen, Checkout-Minimierung, Vertrauens-aufbauende Maßnahmen und die kluge Kombination mit bewährten Kanälen.
Für das Commerce Institut Köln bedeutet das: eine hybride Sichtweise, die generative KI nicht als Wunder-Lösung, sondern als strategische Herausforderung begreift – mit Fokus auf Umsetzung und Optimierung.