Illustration Absmeier foto freepik

Auf der NRF 2026 hat Google das »Universal Commerce Protocol« (UCP) vorgestellt – eine offene Infrastruktur für agentische KI-Systeme im Handel, die den Checkout direkt in KI-Assistenten wie Gemini ermöglicht. Was als technologischer Durchbruch gefeiert wird, entpuppt sich für viele Konsumgüterhersteller als strategisches Risiko.

Eine aktuelle Studie des Technologieunternehmens Publicis Sapient im Rahmen seines »Guide to Next 2026« (G2N) zeigt: Marken verlieren im Zeitalter agentischer KI massiv an Sichtbarkeit und Kontrolle – KI-Assistenten wie ChatGPT und Gemini entscheiden über Produktempfehlungen, beziehen ihre Informationen aber primär von Händlern, Marktplätzen und Plattformen statt von den Marken selbst [1].

Für die Studie wurden über 150 C-Level- und C-1-Entscheider aus der Konsumgüterindustrie in den USA, Großbritannien, Deutschland, Frankreich und China befragt (Unternehmen mit jeweils >1 Mrd. USD Jahresumsatz).

Kernergebnisse der CPG-Studie

Das Regal ist unsichtbar geworden – und niemand schaut hin

Die Produktentdeckung findet nicht mehr im Laden oder bei Google statt, sondern in Form von KI-gesteuerten Empfehlungen. Doch die Studie zeigt: Die meisten Konsumgüterunternehmen sind darauf nicht vorbereitet.

Nur 37 % prüfen monatlich oder häufiger, wie KI-Assistenten (z.B. ChatGPT, Gemini, Perplexity) ihre Produkte beschreiben.
33 % tun dies zwei bis vier Mal pro Jahr, 25 % nur einmal jährlich, 4 % seltener als einmal pro Jahr.
Nur 26 % checken wöchentlich oder häufiger, wie ihre Produkte im Vergleich zu Wettbewerbern dargestellt werden – 52 % tun dies monatlich und 22 % quartalsweise.

>>>Die Audit-Frequenz bleibt zu gering für eine algorithmische Welt, in der sich Produktsichtbarkeit täglich verschieben kann.

Händler kontrollieren die Sichtbarkeit – nicht die Marken

Die Studie offenbart eine dramatische Machtverschiebung: Retailer und Marktplätze dominieren dort, wo KI-Assistenten ihre Informationen beziehen.

68 % der Befragten publizieren konsistent auf Händler-Websites (brand-managed pages), aber nur 52 % auf eigenen Brand-Websites
66 % nutzen Social Commerce (TikTok Shop, Instagram Shop), 57 % Online-Marktplätze
Nur 31 % berichten, dass brand-eigene Inhalte bei KI-Suchen zuerst erscheinen – 30 % sehen Händler-/Marktplatz-Inhalte an erster Stelle, 21 % Bewertungs-/Vergleichsseiten
18 % haben dies überhaupt nicht analysiert
Nur 15 % glauben, dass ihre eigene Markenbeschreibung den ersten Eindruck bei Online-Suchen prägt – 31 % sagen Händler/Marktplätze, 22 % Social Media, 22 % Bewertungsseiten

>>>Jahrzehntelang aufgebautes Markenkapital droht zu Datenzeilen zu kollabieren, die von Dritten kontrolliert werden.

Daten-Inkonsistenz untergräbt Sichtbarkeit

KI-Assistenten belohnen Klarheit und Konsistenz – doch die meisten Marken liefern beides nicht.

Nur 33 % der Befragten berichten von »sehr konsistenten« Produktinformationen über alle digitalen Kanäle hinweg, 51 % von »einigermaßen konsistenten«
Nur 36 % beschreiben ihre Produktdaten als vollständig strukturiert, maschinenlesbar und konsistent über alle Kanäle
48 % befinden sich »in progress« (größtenteils maschinenlesbar, einige nicht-maschinenlesbare Formate)
14 % entwickeln noch (Mix aus maschinenlesbaren und nicht-maschinenlesbaren Formaten)

>>>Ohne strukturierte, fehlerfreie Datenpflege riskieren Marken, von Algorithmen übersehen zu werden.

Fragmentierte Verantwortung: Niemand »besitzt« die KI-Sichtbarkeit

Die Studie zeigt ein Governance-Vakuum: KI-Optimierung hat keinen klaren Owner.

64 % haben eine unternehmensweite Strategie zur Beeinflussung, wie KI-Assistenten ihre Produkte beschreiben – 34 % handeln fragmentiert, 1 % diskutieren noch
Nur 39 % haben eine dedizierte AI-Discovery-Rolle oder ein Team – die restlichen verteilen Verantwortung auf Digital Marketing (28 %), Brand Management (17 %) oder funktionsübergreifend (16 %)
Nur 58 % haben vollständig kartiert und aktiv gemanagt, aus welchen Quellen KI-Assistenten schöpfen – 41 % nur teilweise kartiert und inkonsistent gemanagt

>>>Ohne klare Zuständigkeit bleibt Agent Experience (AX) ein Nebenprojekt – obwohl es Board-Level-Priorität sein sollte.

Wettbewerbsangst ist hoch – Vorbereitung niedrig

Marken wissen, dass ihre Sichtbarkeit auf dem Spiel steht, haben aber keine ausgereifte Strategie.

63 % sind besorgt (17 % sehr, 46 % einigermaßen), dass Wettbewerber prominenter in KI-Ergebnissen erscheinen
Nur 31 % fühlen sich »sehr vorbereitet« auf die Möglichkeit, dass KI-Assistenten der primäre Weg für Produktentdeckung werden
52 % fühlen sich nur »einigermaßen vorbereitet«, 11 % weder vorbereitet noch unvorbereitet, 6 % unvorbereitet

Die größten Barrieren sind organisatorisch und technisch.

43 % nennen Talent-/Kompetenzlücken als größte Barriere
42 % regulatorische/Datenschutz-Bedenken
40 % limitierte digitale Infrastruktur
34 % fehlendes Leadership-Alignment/keine klare Priorisierung
33 % zu viele unverbundene Systeme
32 % fehlende Expertise, 32 % fehlendes Budget/Ressourcen

Regionale Unterschiede: USA und Frankreich führen, China hinkt hinterher

Die Studie zeigt deutliche regionale Unterschiede:

Frankreich (60 %) und USA (52 %) führen bei monatlichen oder häufigeren KI-Audits
Deutschland folgt mit 45 %, UK mit nur 24 % – wo 73 % nur quartalsweise oder jährlich auditieren
China liegt deutlich zurück: Nur 6 % auditieren monatlich, 61 % nur einmal jährlich
Bei vollständig strukturierten, maschinenlesbaren Daten führen USA (48 %) und UK (50 %), während Deutschland (29 %), Frankreich (20 %) und China (29 %) zurückliegen

»Produktentdeckung findet nicht mehr im Geschäft oder im Webshop statt, sondern in unsichtbaren Verhandlungen zwischen KI-Assistenten – und die priorisieren strukturierte, maschinenlesbare Daten statt emotionaler Markengeschichten. Unsere Studie zeigt: Die meisten Führungskräfte in der Konsumgüterindustrie sind noch nicht vorbereitet – wenige auditieren ihre KI-Präsenz regelmäßig, Händler dominieren die Sichtbarkeit, strukturierte Daten sind inkonsistent und organisatorische Bereitschaft fehlt. Das Ergebnis: Marken werden verwundbar, während KI die Produktwahl neu gestaltet,« so Agnes Bührmann, Industry Lead Retail & B2B bei Publicis Sapient. »Wer jetzt strukturierte Produktdaten – von Inhaltsstoffen über Zertifizierungen bis zu Nachhaltigkeitsmerkmalen – maschinenlesbar aufbereitet, kann die Kontrolle zurückgewinnen. Für Challenger-Brands ist das die Chance, etablierte Marken zu überholen – denn Algorithmen bevorzugen Klarheit, nicht Marktmacht.«

[1] https://www.publicissapient.com/insights/guide-to-next-report

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