LONDON (IT BOLTWISE) – Google hat seine Startseite weiter mit KI-Funktionen ausgebaut und damit auch den Einkaufs-Flow verändert. Laut einem Experiment eines E-Commerce-SEO-Anbieters werden identische Produkte im Google-„AI Mode“ im Schnitt 21,6 % teurer als bei einer traditionellen Suche. Zusätzlich wirken die KI-basierten Listings deutlich prominenter, während sich die Anbieterzuordnung zwischen den Modi fast halbiert. Offen bleibt, wie der KI-Modus die Empfehlungen gewichtet und warum sich dadurch das Preisbild verändert.
Mit dem KI-Modus greift Google immer stärker in die oberste Ebene des Sucherlebnisses ein – und genau dort passiert beim Online-Shopping spürbar mehr als nur eine neue Oberfläche. Statt klassischer Ergebnislisten sollen Nutzer schneller zu einer „empfohlenen“ Auswahl gelangen. Eine aktuelle Untersuchung beschreibt jedoch, dass sich in diesem KI-gestützten Pfad nicht nur die Darstellung, sondern offenbar auch das wirtschaftliche Ergebnis verändert: Für identische Produkte werden Preise im AI Mode nach den Messwerten eines E-Commerce-SEO-Anbieters im Mittel um 21,6 % höher angezeigt als bei einer traditionellen Suche.
Technisch betrachtet ist entscheidend, dass Google laut eigener Aussage für beide Modi auf dieselbe Datenbasis setzt: Auf Shopping-Ergebnisse greifen demnach alle Suchansichten über die Shopping Graph genannte Datenquelle zu. Google begründet zudem, dass sich Nutzer innerhalb der Produktauflistung schnell in konkrete Anbieterlisten klicken können, um Preise zwischen Händlern direkt zu vergleichen. Genau diese Annahme setzt die Studie unter Spannung: Wenn gleiche Produkte in zwei Suchpfaden sichtbar unterschiedliche Preisniveaus zeigen, dann muss irgendwo zwischen Datenabfrage, Ranking-Logik, Ergebniszusammenstellung oder Platzierungslogik eine Differenz entstehen – selbst wenn die zugrundeliegende Datenbasis identisch ist.
Die Untersuchung liefert dafür mehrere Beobachtungen, die über den reinen Preis hinausgehen. Neben höheren Preisangaben stellt der Bericht eine deutlich höhere Sichtbarkeit der AI-Mode-Listings fest: Diese sollen 49 % weiter oben platziert sein als traditionelle Suchtreffer. Ebenso auffällig ist die Zusammensetzung der Anbieter: Der „primäre Verkäufer“ für denselben Artikel soll sich zwischen den Modi in knapp der Hälfte der Fälle (knapp unter 50 %) unterscheiden. Solche Wechsel sind für Händler und Marken besonders relevant, weil Aufmerksamkeit im Shopping-Umfeld häufig schneller zu Klicks führt als reine Argumente – und damit indirekt auch zu Umsatzverschiebungen.
Für die KI-Integration ist außerdem wichtig, dass Empfehlungen im Einkauf nicht nur „angezeigt“, sondern im Nutzungsverhalten verankert werden. Die Studie argumentiert, dass viele Nutzer zwar zunächst in den KI-Block schauen, aber anschließend weiterklicken, um den tatsächlichen Preisvorteil zu finden. Der SEO-Berater Brodie Clark beschreibt dabei sinngemäß, dass trotz eines höheren angezeigten Preises innerhalb des KI-Gitters am Ende typischerweise der Händler mit dem niedrigsten Preis den Klick erhält. Das deutet darauf hin, dass der KI-Modus möglicherweise stärker auf ein bestimmtes Ranking-/Funnel-Ziel optimiert als auf den günstigsten Preis pro Artikel – oder dass der Nutzerpfad innerhalb der Oberfläche die Preiswahrnehmung verändert, ohne dass die Kaufentscheidung endgültig dort „stehen bleibt“.
Spannend wird es, wenn man sich die konkrete Suchmethodik anschaut. Laut Bericht wurden Prompt-artige Abfragen wie „metal bidet attachment“ oder „manual grinder stainless steel“ verwendet, um denselben Produktkontext in beiden Modi zu vergleichen. In diesen Fällen sollen Empfehlungen im AI Mode konsistent teurer ausfallen als in den klassischen Suchergebnissen. Darüber hinaus soll es nur selten Überschneidungen geben: Lediglich 1,28 % der Produkte sollen in traditioneller Suche und AI Mode „am selben Tag“ bei derselben Suche identisch auftauchen. Und selbst wenn Überschneidungen auftreten, wechselt der konkrete Verkäufer laut der Messung in 49,6 % der Fälle. Für Unternehmen heißt das: Wer auf „Durchscheinen“ im Shopping-Kontext baut, kann sich bei KI-gestützter Ergebnisaufbereitung nicht darauf verlassen, dass sich Reichweite und Anbieterrollen wie in der Standard-Suche verhalten.
Diese Muster treffen auf eine Debatte, die derzeit deutlich über SEO hinausgeht: „Surveillance pricing“ wird in dem Bericht als kontroverse Praxis erwähnt, bei der KI-gestützte Tools anhand persönlicher Daten Preise oder Preisanker in Echtzeit anpassen könnten. Der Bericht stellt allerdings zugleich klar, dass das Experiment allein nicht beweist, dass Google tatsächlich nach individueller Kaufkraft diskriminiert. Gleichwohl bleibt ein Kernproblem: Wenn der KI-Modus durch Ranking und Platzierung systematisch andere Anbieter nach vorn bringt oder ein anderes Preisbild zeichnet, dann wirkt das für Konsumenten wie ein Preis- bzw. Wertversprechen, das sich in der Praxis schwer überprüfen lässt. In der Folge verlieren die Aussagen „KI macht Shopping einfacher“ an Glaubwürdigkeit, zumindest solange die Nutzergrids in der KI-Darstellung häufiger teurere Optionen priorisieren.
Auch aus Marktsicht zieht das mehrere Linien zusammen. Erstens steigt für Händler der Aufwand, ihre Sichtbarkeit im KI-Pfad zu testen und zu optimieren – klassisches „Rankingdenken“ reicht dabei offenbar nicht, wenn die Ergebniszusammenstellung stärker variiert. Zweitens verschiebt sich die Erwartungshaltung in Richtung Transparenz: Wenn die KI-Ansicht andere Preise und andere Anbieter zeigt, dann benötigen sowohl Werbetreibende als auch Einkaufsteams klare Kontrollmechanismen, um die Produktplatzierung zu steuern. Und drittens stellt sich die Frage, wie stark die KI-Ebene im Entscheidungsprozess tatsächlich „arbeitet“: Die Studie deutet an, dass viele Nutzer den KI-Flow verlassen, um den günstigsten Anbieter zu finden. Für Google bedeutet das wiederum, dass mehr Nutzerinteraktion zwar möglich ist, aber die versprochene Reibungsreduktion im Ergebnis nicht zwangsläufig bei allen Preisvergleichen ankommt.
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