KI zum Online-Kauf: Rufus, Google, ChatGPT im Vergleich

Die Einführung in die Welt der KI-gesteuerten Einkaufsassistenten zeigt, wie sie die Produktsuche erleichtern und gleichzeitig Herausforderungen wie Objektivität und Datenqualität mit sich bringen.

Die Suche nach einem Produkt kann für manche unterhaltsam und für andere frustrierend sein. Besonders beim Kauf von Technologie wie Smartphones und Computern erfordert es viel Zeit, um zwischen den verschiedenen Alternativen zu suchen, Modelle zu vergleichen, technische Spezifikationen, endlose Produktblätter und oft widersprüchliche Bewertungen zu sichten, die uns bis zum letzten Klick unsicher lassen. Jetzt, wo die Generative Künstliche Intelligenz angekommen ist, könnte alles einfacher werden – oder vielleicht nicht, denn sie bringt möglicherweise zusätzliche Komplikationen mit sich, es sei denn, wir vertrauen den neuen virtuellen Einkaufsassistenten blind.

Diese sehr neuen Werkzeuge (ChatGPT wurde gestern veröffentlicht, Amazons vor einem Jahr) sind echte Konversationsagenten, die uns helfen, die besten Produkte basierend auf Preis und gewünschten Eigenschaften zu finden. Die Riesen der Branche, von Amazon über Google bis hin zu OpenAI, investieren enorme Ressourcen, um die Suche von einem Labyrinth an Links in einen gezielten Dialog zu verwandeln. Es ist eine große Erleichterung, da die Einkäufe schneller werden. Doch man sollte nicht alles für bare Münze nehmen, denn wir wissen nicht, wie objektiv die Empfehlungen wirklich sind und inwieweit sie durch eine mehr oder weniger versteckte "Sponsorship" beeinflusst sind.

Lassen Sie uns sehen, welche die wichtigsten IA-Assistenten für den Einkauf sind, wie man sie verwendet und wie nützlich oder nutzlos sie sind.

Die Giganten der KI: Amazon Rufus, Google AI Mode und ChatGPT

Die drei Hauptakteure in diesem Wettbewerb um digitale Unterstützung sind die Plattformen, die unsere täglichen Suchen monopolisieren. Jede Lösung hat einen etwas anderen Ansatz, abhängig von ihrem entsprechenden Ökosystem.

Amazon AI Rufus erinnert sich an unsere Gewohnheiten

Rufus, benannt nach dem ersten Begleithund von Amazon-Mitarbeitern, ist der auf generativer KI basierende Assistent (gestützt auf Modelle wie Amazon Nova und Anthropic Claude Sonnet), der direkt in die Amazon-App und -Website integriert ist. Er ist kein einfach verbessertes Suchwerkzeug, sondern ein echter Agent, der aus dem Verhalten und der Historie des Nutzers lernt.

Die Stärke von Rufus liegt in seiner tiefen Integration mit dem umfangreichen Produktkatalog, den überprüften Bewertungen und den Fragen der Amazon-Community. Er agiert als persönlicher Berater, der vergangene Aktivitäten mit den aktuellen Bedürfnissen verbindet. Zum Beispiel, wenn wir zuvor erwähnt haben, dass wir zwei Kinder haben, die Sport treiben, werden zukünftige Empfehlungen diese Informationen berücksichtigen und spezifische Sportausrüstung für das Alter anbieten.

Seine nützlichsten Funktionen gehen über einfache Ratschläge hinaus:

• Kontextuelle Suchanfragen: Man kann komplexe Fragen in natürlicher Sprache stellen, wie "Welcher Bürostuhl bietet die beste Lendenwirbelstütze unter 200 Euro, wenn ich 8 Stunden am Tag sitze?"
• Vergleiche und Analysen: Er kann die Hauptdetails zusammenfassen, indem er Bewertungen und Spezifikationen extrahiert und einen direkten Vergleich zwischen Produkten verschiedener Marken bietet.
• Erweiterte agentenbezogene Funktionen: Die KI kann einen Artikel überwachen und benachrichtigen, wenn er den gewünschten Preis erreicht. Dank der agentenbezogenen Fähigkeiten kann sie auch automatisch Artikel mit Sprach- oder Textbefehlen in den Warenkorb legen, sodass der Nutzer nur die endgültige Überprüfung vor dem Kauf durchführen muss.

Das Risiko, wie immer bei einer geschlossenen Plattform, ist, dass die Empfehlungen auf das aktuelle Angebot bei Amazon beschränkt sind, was das Potenzial birgt, bessere Angebote anderswo zu ignorieren. Dennoch muss ich sagen, wenn man bei Amazon kauft, ist Rufus wirklich effizient und obwohl ich oft kritisch gegenüber KIs bin, ist der Vorteil in diesem Fall für bestehende Amazon-Kunden unbestritten.

Google AI Mode und Gemini: Die Evolution der Suche

Google geht das Thema AI-Shopping mit einer breiteren Strategie an, indem es die Funktionalität in seine Hauptsuchmaschine über den AI Mode (gestützt auf das Gemini-Modell) integriert und auf das riesige Shopping Graph zugreift, eine Datenbank mit über 50 Milliarden Produkten, die in Echtzeit aktualisiert wird. Dieser Ansatz gewährleistet eine umfassende Perspektive.

größer als ein einzelner Katalog.

Die wahre Innovation von Google liegt in seinen fortgeschrittenen Interaktionsfähigkeiten und externen Agenturen, die seine Dominanz in der Websuche nutzen:

• Agentic Checkout: Die KI kann im Auftrag des Nutzers agieren, indem sie die Preise überwacht und, sobald das gewünschte Ziel erreicht ist, den Kauf automatisch mit den auf Google Pay gespeicherten Informationen abschließt. Dies ist ein perfektes Beispiel dafür, wie agentische Technologie autonom wird.
• Let Google Call: Eine Funktion, die es der KI ermöglicht, lokale (echte) Geschäfte anzurufen, um die Verfügbarkeit eines Produkts oder dessen Preis zu überprüfen. Eine Lösung, die die Lücke zwischen Online-Käufen und dem stationären Handel schließt.
• Immersive Erlebnisse: Google hat Augmented Reality-Funktionen wie das Virtual Try-On für Kleidung und das AR Beauty Try-On eingeführt, die es den Nutzern ermöglichen, Produkte für Schönheitspflege virtuell "anzuprobieren" und die Suche in eine visuellere und interaktive Erfahrung zu verwandeln, zum Beispiel zu sehen, wie ein Lippenstift auf der eigenen Haut aussieht.

Der Ansatz von Google konzentriert sich darauf, eine Zusammenfassung von Produkten aus verschiedenen Verkaufswebseiten bereitzustellen. Während eine umfassende Übersicht geboten wird, sind die Ergebnisse gleichzeitig stets mit Werbeanzeigen gefüllt. Persönlich habe ich mich nie auf Google für Online-Einkäufe verlassen, und selbst im AI-Modus scheinen mir keine besonderen Vorteile zu bieten, aber das ist vielleicht nur mein Eindruck.

ChatGPT Shopping: Der vergleichende Recherche-Assistent

ChatGPT von OpenAI hat vor wenigen Tagen die Shopping-Recherche gestartet. Wenn man die ChatGPT-Seite besucht, kann man die Option Einkaufsrecherche auswählen und dann eine Frage stellen. Diese Suchmethode ist im Grunde ganz einfach: Wenn man zum Beispiel nach "beste Smartphones unter 200 Euro" fragt, erhalten wir eine Zusammenfassung der verfügbaren Telefone mit einem Rat und den Links, wo man sie kaufen kann. Der Assistent führt dann eine umfassende vergleichende Analyse durch, indem er auf Webdaten und strategische Partnerschaften zurückgreift.

Ihre Stärke liegt in der Fähigkeit, eine große Menge an Informationen aus autorisierten Quellen und externen Bewertungen zu synthetisieren und dem Nutzer eine strukturierte Zusammenfassung sowie klare Vergleichstabellen zu präsentieren, ähnlich wie es ein erfahrener Journalist tun würde, was nicht schlecht ist.

• Gezielte Suche: Man kann fragen, Produkte "ähnlich einem Kleid, das ich fotografiert habe, aber für weniger als 250 Euro und aus recycelten Materialien hergestellt" zu finden, indem die visuelle Suche und detaillierte Analysen genutzt werden.
• Klärende Fragen: Bevor ein Rat gegeben wird, stellt die KI oft zusätzliche Fragen, um die Präferenzen genauer zu definieren, wie Budget, essenzielle Funktionen oder den Empfänger des Produkts, und imitiert so ein echtes Gespräch.
• Sofortiger Checkout: Auch ChatGPT ermöglicht es den Nutzern, durch Vereinbarungen mit E-Commerce-Plattformen wie Shopify, vom Gespräch zum Kauf mit wenigen Klicks zu wechseln, ohne die Chat-Oberfläche zu verlassen. Dies erleichtert das, was als agentischer Handel bezeichnet wird.

Da ChatGPT nicht an einen einzigen Verkaufs-Katalog wie die KI von Amazon gebunden ist, zielt es darauf ab, eine umfassendere Übersicht zu bieten und fungiert als eine Art "externen Einkaufsberater", der Informationen aggregiert. Für nicht registrierte Nutzer ist die Personalisierung jedoch weniger tiefgehend als beim Ansatz von Amazon, das die direkte Einkaufshistorie nutzt.

Assistenzsysteme für spezialisierten Markt: Perplexity und Alby

Über die Giganten hinaus gibt es Assistenten, die sich durch einen gezielten Ansatz, der spezifische Probleme löst, einen Namen machen und die Beachtung verdienen.

Perplexity Shopping: Der unparteiische Suchmaschine

Perplexity Shopping, mit seiner Funktion Shop like a Pro, positioniert sich als ein konversationeller Suchmaschine, der Websuche mit Einkaufserfahrungen kombiniert. Perplexity ist bekannt für seine Fähigkeit, Quellen zu zitieren, was auch für Produktvorschläge gilt und den Empfehlungen ein Gefühl von Objektivität verleiht.

Obwohl es sich um einen abonnierbaren Dienst für den vollständigen Zugang handelt, wird Perplexity genau wegen seiner Unabhängigkeit geschätzt.

Der Händler: Sein erklärtes Ziel ist es, objektive Antworten zu liefern. Doch wie bei allen KI-Systemen erfordert die Genauigkeit der Links und Informationen, die aus dem Web extrahiert werden, stets eine Überprüfung.

Bluecore Alby: Die KI in Online-Shops

Bluecore Alby ist ein Beispiel dafür, wie KI im Hintergrund auf den Websites der Händler agiert. Alby ist keine unabhängige Einkaufsplattform, sondern ein Assistent, den Marken in ihre Kanäle (Webseiten, E-Mails, SMS) integrieren können, um die Konversionsrate zu verbessern. Sein Wert liegt darin, ein hochgradig spezialisierter Pre-Purchase-Berater für den Katalog des einzelnen Händlers zu sein.

Nutzung, Mängel und Vertrauen

Der Nutzen dieser KI-Assistenten ist unbestreitbar: Sie reduzieren die Zeit, die mit Suche verbracht wird, verbessern die Personalisierung von Empfehlungen, und durch agentenbasierte Funktionen vereinfachen sie den Übergang von der Auswahl zur Zahlung. Es ist kein Zufall, dass KI-gestützter E-Commerce ein Milliardenmarkt ist, den die meisten Händler bereits testen oder implementieren.

So vielversprechend diese Technologien auch sind, sie sind nicht ohne umstrittene Aspekte:

• Das Problem der Monetarisierung und Objektivität: Der größte Nachteil dieser Werkzeuge ist, dass sie zwar zur Unterstützung des Kunden entwickelt wurden, jedoch in erster Linie ein mächtiges Mittel zur Maximierung der Gewinne der Plattform sind. Ob es sich um Amazon, Google oder ChatGPT handelt, der Algorithmus hat einen impliziten Anreiz, Produkte mit höheren Gewinnmargen oder solche innerhalb des eigenen Ökosystems zu pushen. Der Komfort einer schnellen Empfehlung hat seinen Preis, da das Risiko besteht, das beste Angebot anderswo zu übersehen. Für den Nutzer bedeutet das, dass die „Suchermüdung“ nur delegiert, nicht beseitigt wurde. Der Rat, insbesondere bei bedeutenden Käufen, ist immer, mehrere Quellen zu konsultieren.
• Datenqualität und Bewertungen: Die Wissensbasis dieser Modelle besteht auch aus Bewertungen und Produktbeschreibungen. Wenn Marken lernen, ihre Inhalte für KI zu optimieren (ähnlich wie beim SEO), besteht die Gefahr, dass die Empfehlungen mehr auf KI-optimiertem Marketing beruhen als auf kritischen und ungefilterten Bewertungen. Aus diesem Grund blockieren einige Bewertungsseiten aktiv KI-Crawler.
• Wie zuverlässig sind die Empfehlungen der KI im Vergleich zu menschlichen Bewertungen? KI-Assistenten sind sehr effektiv darin, Tausende von Bewertungen zu filtern und zusammenzufassen. Dennoch bieten menschliche Bewertungen oft emotionalen Kontext und Nuancen, die von KI schwer zu erfassen sind. Der gesunde Trend ist, KI zu nutzen, um Suchermüdung zu reduzieren, während der Verbraucher die Verantwortung für eine finale Überprüfung bei bedeutenden Käufen behält.
• Die KI löst keine sekunderären Probleme: Es gibt Kritik, dass generative KI auf "Oberflächenprobleme" angewendet wird, wie die Erstellung von ansprechenden Beschreibungen oder oberflächlicher Unterstützung, während sie die echten Engpässe im Online-Handel, wie langsame Logistik oder ineffiziente Rückgabepolitik, ignoriert. Wenn die Ware verspätet eintrifft oder defekt ist, wird kein Chatbot das zugrunde liegende Problem lösen können.

Die nächste Evolution wird die autonome agentenbasierte KI sein, bei der der Assistent nicht nur berät oder vergleicht, sondern eigenständig mehrere Phasen des Kaufs verwaltet. Zum Beispiel, indem er autonom ein Paar Schuhe sucht und kauft, wenn diese den zuvor festgelegten Kriterien (Größe, Farbe, Preis) des Nutzers entsprechen. Darüber hinaus wird die Verschmelzung zwischen konversationaler KI und dem Einkaufserlebnis (Voice Commerce, der Einsatz von Gemini in Sprachassistenten) das „hands-free“ Einkaufen zu einer immer verbreiteteren Realität machen. Die wahre Herausforderung für Entwickler wird sein, der KI beizubringen, in Echtzeit Preise mit Händlern im Auftrag des Kunden zu verhandeln.