Auf der NRF 2026 hat Google mit dem „Universal Commerce Protocol“ einen Meilenstein für den Handel vorgestellt. Künftig können KI-Assistenten wie Gemini nicht nur beraten, sondern den gesamten Kaufprozess abwickeln. Produktentdeckung, Vergleich und Checkout verschmelzen zu einem dialogbasierten Erlebnis – gesteuert von agentischer KI. Für den Handel ist das ein Effizienzgewinn. Für viele Konsumgüterhersteller jedoch wird es zum Risiko.
Denn während Marken jahrzehntelang gelernt haben, Sichtbarkeit über Regalplätze, Suchmaschinenoptimierung und emotionale Markenführung zu sichern, entscheidet nun ein unsichtbarer Akteur über Relevanz: die KI. Eine aktuelle Studie von Publicis Sapient im Rahmen des „Guide to Next 2026“ zeigt, wie unvorbereitet große Teile der Konsumgüterindustrie auf diese neue Realität sind. Befragt wurden mehr als 150 C‑Level- und C‑1-Entscheider aus Unternehmen mit über einer Milliarde US-Dollar Jahresumsatz in den USA, Europa und China. Das Bild ist eindeutig: Marken verlieren an Einfluss genau dort, wo Kaufentscheidungen entstehen.
Produktentdeckung findet zunehmend nicht mehr im Laden, im Webshop oder über klassische Google-Suchen statt, sondern in KI-generierten Empfehlungen. Doch die meisten Hersteller verfolgen kaum, wie ihre Produkte dort überhaupt dargestellt werden. Sichtbarkeit wird damit hochdynamisch, verändert sich potenziell täglich – während die internen Kontrollmechanismen vieler Unternehmen auf Quartals- oder Jahreszyklen ausgelegt sind. In einer algorithmischen Welt ist das zu langsam.
Besonders gravierend ist die Verschiebung der Machtverhältnisse. KI-Assistenten greifen bei Produktempfehlungen primär auf Inhalte von Händlern, Marktplätzen und Plattformen zurück. Markenwebsites spielen eine deutlich geringere Rolle. Was Konsumentinnen und Konsumenten über ein Produkt „wissen“, stammt damit immer häufiger aus fremden Quellen: aus Händlerbeschreibungen, Vergleichsportalen oder Nutzerbewertungen. Nur eine Minderheit der Unternehmen glaubt, dass die eigene Markenbeschreibung den ersten Eindruck in KI-gestützten Suchen prägt. Jahrzehntelang aufgebautes Markenkapital droht so auf strukturierte Datenpunkte zu schrumpfen, die von Dritten kontrolliert werden.
Hinzu kommt ein strukturelles Problem, das viele Unternehmen unterschätzen: Datenqualität. Agentische KI bevorzugt Klarheit, Konsistenz und Maschinenlesbarkeit. Emotionale Markenstories, Kampagnenclaims oder visuelle Codes spielen eine untergeordnete Rolle, wenn Produktinformationen widersprüchlich, unvollständig oder in nicht standardisierten Formaten vorliegen. Genau hier offenbart die Studie große Defizite. Nur ein kleiner Teil der Befragten verfügt über vollständig strukturierte, konsistente Produktdaten über alle Kanäle hinweg. Für Algorithmen bedeutet das: geringere Verlässlichkeit – und damit geringere Sichtbarkeit.
Organisatorisch verschärft sich das Problem durch fehlende Zuständigkeiten. In vielen Unternehmen gibt es keinen klaren Owner für die Frage, wie Produkte in KI-Systemen erscheinen. Verantwortung ist fragmentiert zwischen Marketing, Brand Management, E‑Commerce und IT. Zwar geben viele Unternehmen an, eine übergeordnete Strategie zu haben, doch in der Umsetzung bleibt KI-Sichtbarkeit oft ein Nebenprojekt. Dabei geht es längst nicht mehr um Optimierung, sondern um Existenzsicherung im digitalen Raum. Wenn KI-Assistenten zum primären Gatekeeper für Kaufentscheidungen werden, wird Agent Experience zu einer Board-Level-Frage.
Das Bewusstsein für den Wettbewerbsdruck ist durchaus vorhanden. Die Mehrheit der befragten Führungskräfte fürchtet, dass Wettbewerber in KI-Ergebnissen prominenter erscheinen könnten. Gleichzeitig fühlen sich nur wenige wirklich vorbereitet auf ein Szenario, in dem KI der wichtigste Zugang zur Produktentdeckung ist. Als größte Hürden nennen die Unternehmen fehlende Kompetenzen, regulatorische Unsicherheit, unzureichende digitale Infrastruktur und mangelndes Leadership-Alignment. Es sind weniger technologische als strukturelle und kulturelle Defizite, die Fortschritt bremsen.
Interessant sind auch die regionalen Unterschiede. Während Unternehmen in den USA und Frankreich vergleichsweise häufig ihre KI-Präsenz überprüfen, agieren viele europäische Märkte – insbesondere Großbritannien und China – deutlich zurückhaltender. Auch bei der Qualität strukturierter Produktdaten liegen die angelsächsischen Märkte vorn, während Kontinentaleuropa und China Nachholbedarf haben. Für global agierende Marken entsteht damit ein zusätzlicher Komplexitätsfaktor: KI-Sichtbarkeit wird regional unterschiedlich gut gemanagt.
Die zentrale Erkenntnis der Studie ist unbequem, aber klar: In einer Welt agentischer KI entscheiden nicht mehr Markenstärke oder Mediadruck über Sichtbarkeit, sondern Datenqualität, Konsistenz und Governance. Wer jetzt investiert – in strukturierte, maschinenlesbare Produktinformationen, klare Verantwortlichkeiten und kontinuierliche KI-Audits – kann Kontrolle zurückgewinnen. Für etablierte Marken ist das eine Notwendigkeit. Für Challenger-Brands eine historische Chance. Denn Algorithmen kennen keine Markentreue. Sie bevorzugen Klarheit.
