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:
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Vergleichstabellen oder „Warum uns?“-Sektionen anbieten
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FAQs prominent platzieren (z. B. Rückgabe, Versand, Qualität)
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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:
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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.
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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.
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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.
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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.