KI als neuer Einstiegspunkt in die Customer Journey
In klassischen Customer Journey Modellen beginnt der Prozess mit einer Suchanfrage oder einem Informationsbedürfnis, das über Suchmaschinen bedient wird. In KI-Chats verläuft dieser Einstieg anders. Nutzer formulieren vollständige Fragen, schildern Kontexte oder beschreiben konkrete Probleme. Die KI reagiert darauf mit einer kuratierten Antwort, häufig inklusive Empfehlungen oder Vergleichsaussagen. Dadurch verschiebt sich der Fokus von der reinen Auffindbarkeit einzelner Inhalte hin zur Präsenz innerhalb einer generierten Antwort. Unternehmen, die in dieser Phase nicht berücksichtigt werden, gelangen oft gar nicht mehr in die engere Auswahl.
Von Informationsbeschaffung zu Vorauswahl
KI-Modelle fungieren nicht nur als Informationsquelle, sondern übernehmen auch eine vorstrukturierende Funktion. Sie reduzieren Komplexität, priorisieren Optionen und stellen Zusammenhänge her. Aus Nutzersicht bedeutet dies Effizienz. Aus Unternehmenssicht bedeutet es, dass ein externer Akteur die Vorauswahl relevanter Anbieter trifft. Diese Vorauswahl erfolgt nicht zufällig. KI-Systeme greifen auf strukturierte, konsistente und vertrauenswürdige Informationen zurück. Marken, deren Inhalte diesen Kriterien nicht entsprechen, werden seltener oder gar nicht genannt, unabhängig von ihrer tatsächlichen Marktposition.
Auswirkungen auf Kaufentscheidungen
Die zunehmende Nutzung von KI-Chats beeinflusst Kaufentscheidungen und hat insbesondere auf den E-Commerce Bereich tiefgreifende Auswirkungen:
Reduzierte Vergleichsbreite: Nutzer sehen weniger Optionen, da KI Antworten verdichtet.
Frühe Meinungsbildung: Präferenzen entstehen bereits vor dem Besuch einer Website.
Verstärkte Abhängigkeit von Kontext: Die Einordnung durch die KI prägt die Wahrnehmung einer Marke.
Damit verlagert sich ein relevanter Teil der Entscheidungsfindung in eine Phase, die bislang kaum steuerbar war. Unternehmen müssen akzeptieren, dass Sichtbarkeit heute nicht mehr ausschließlich über klassische Touchpoints entsteht.
Warum KI zu Empfehlungsmaschinen werden
KI-Modelle kombinieren Informationen aus unterschiedlichen Quellen und präsentieren sie in einer scheinbar neutralen und zusammenfassenden Form. Dadurch entsteht der Eindruck einer objektiven Empfehlung. Für Nutzer ersetzt diese Art der Antwort häufig den eigenen Rechercheaufwand. Für Unternehmen ist entscheidend, dass nur jene empfohlen werden, die in den zugrunde liegenden Informationsstrukturen klar und konsistent abgebildet sind. Fehlende Klarheit, widersprüchliche Aussagen oder unstrukturierte Inhalte verringern die Wahrscheinlichkeit deutlich, in KI-Antworten berücksichtigt zu werden.
Konsequenzen für Marketing und Kommunikation
Die neue Customer Journey erfordert ein Umdenken in der Content- und Markenstrategie und eine Optimierung von Inhalten für generative Systeme.
Zentrale Anforderungen sind unter anderem:
Klare, strukturierte Informationsaufbereitung
Eindeutige Marken- und Leistungsbeschreibungen
Konsistente Aussagen über alle digitalen Kanäle hinweg
Nachvollziehbare, faktenbasierte Inhalte
Diese Prinzipien bilden die Grundlage für Generative Engine Optimization (GEO) – einen Ansatz, der darauf abzielt, Inhalte für KI-Systeme interpretierbar und nutzbar zu machen.
comdaily Fazit: KI-Chats entwickeln sich zu einem zentralen Einstiegspunkt in die Customer Journey. Sie beeinflussen, welche Marken wahrgenommen, verglichen und letztlich in Betracht gezogen werden. Für Unternehmen entsteht daraus eine klare Herausforderung. Wer in KI-Antworten nicht vorkommt, verliert potenzielle Kunden sehr früh im Entscheidungsprozess. Die neue Customer Journey verlangt daher eine Erweiterung bestehender Strategien. Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur durch Rankings oder Reichweite, sondern durch Relevanz innerhalb generativer Antworten. Unternehmen, die diese Entwicklung frühzeitig berücksichtigen, sichern sich einen Wettbewerbsvorteil in einem zunehmend KI geprägten Marktumfeld.
